Un investigador británico advierte que la IA en las escuelas puede profundizar la desigualdad y homogeneizar lo que se enseña

El investigador Wayne Holmes, profesor del UCL Knowledge Lab de la University College London, advirtió que el uso de inteligencia artificial generativa en las aulas puede aumentar la brecha educativa entre alumnos de distintos recursos y tender a uniformar los contenidos que se enseñan. La advertencia fue formulada en el marco de su trabajo sobre el impacto de la IA en la educación y apunta a uno de los debates más activos en política educativa.

Por qué rechaza la comparación con la calculadora

Una de las justificaciones más escuchadas para incorporar IA en la enseñanza es que se trata de un paso evolutivo equivalente al que dio la calculadora en la materia Matemática. Holmes rechazó esa analogía de manera tajante. Explicó que con una calculadora, al presionar las teclas correctas en el orden correcto, se obtiene siempre la respuesta correcta, mientras que con la IA generativa el resultado es incierto y el usuario no siempre puede distinguir si es veraz o no.

“Con una calculadora, si apretás los botones correctos en el orden correcto, obtenés la respuesta correcta siempre. Con la IA generativa, en cambio, el resultado es incierto: puede ser correcto o no, y el usuario no siempre puede distinguirlo.”Wayne Holmes, profesor del UCL Knowledge Lab

La paradoja de la desigualdad

• Las instituciones educativas de mayor nivel se promocionan por la calidad de sus docentes, no por su equipamiento tecnológico.
• En zonas con escasez de maestros o con recursos limitados, la IA suele presentarse como un reemplazo del docente y no como un apoyo.
• Holmes advirtió que, si esa diferencia se profundiza, se debilita la base de la democracia para todos los sectores.
• Para el investigador, la educación es el pilar de la participación ciudadana y desfinanciarla en nombre de la eficiencia tecnológica tiene consecuencias que exceden el aula.

Aprendizaje estandarizado y puntos de vista dominantes

Holmes señaló además que la IA generativa produce texto seleccionando las palabras más probables según los datos con los que fue entrenada, lo que provoca que los enfoques minoritarios o críticos queden subrepresentados. Relató que, al consultar a distintas herramientas sobre los problemas del aprendizaje personalizado, todas respondieron que la única dificultad radicaba en su implementación y ninguna planteó cuestionamientos al enfoque en sí, dado que la postura dominante en los textos de entrenamiento lo presenta como algo positivo.

El investigador diferenció, además, entre enseñar sobre inteligencia artificial y utilizarla como recurso pedagógico dentro del aula, y sostuvo que la formación crítica sobre la herramienta debería ser prioritaria antes de delegar en ella tareas de enseñanza. Sobre la pregunta de cómo procedería si tuviera que fundar hoy una escuela, Holmes fue categórico: no incorporaría ninguna de las herramientas de IA generativa disponibles en el mercado por considerar que sus riesgos superan, por ahora, los beneficios prometidos.