Un investigador británico advirtió que el uso de inteligencia artificial en las aulas puede profundizar la desigualdad educativa y homogeneizar el aprendizaje

El investigador Wayne Holmes, profesor del UCL Knowledge Lab de la University College London, aseguró que la incorporación de inteligencia artificial en las aulas puede profundizar la desigualdad educativa y tender a uniformar el aprendizaje, en lugar de personalizarlo. El especialista, que estudia desde hace años el impacto de la IA en la enseñanza, planteó sus objeciones en una entrevista en la que diferenció entre enseñar sobre inteligencia artificial y utilizarla como recurso pedagógico.

Una comparación que no cierra

Holmes rechazó la analogía que suele repetirse en el debate público, que equipara a la IA generativa con la calculadora. Según explicó, mientras la calculadora arroja siempre una respuesta correcta cuando se la opera de manera adecuada, los sistemas de IA generativa producen resultados que pueden ser correctos o no, y el usuario no siempre cuenta con herramientas para distinguirlos. Esa diferencia, a su juicio, invalida la comparación y obliga a revisar el lugar que se le quiere asignar en la enseñanza de contenidos como matemática.

“Con una calculadora, si apretás los botones correctos en el orden correcto, obtenés la respuesta correcta siempre”Wayne Holmes, investigador del UCL Knowledge Lab

El investigador sostuvo además que, en los contextos donde faltan docentes, la inteligencia artificial se presenta como una solución de reemplazo y no de apoyo. En cambio, señaló que las escuelas mejor posicionadas suelen promocionarse por la calidad de sus maestros y no por la tecnología que utilizan.

“Si esa brecha aumenta, debilitamos la democracia para todos”Wayne Holmes

El riesgo de estandarizar las ideas

Holmes advirtió también sobre el efecto de estandarización que produce la IA generativa. Según explicó, estos sistemas elaboran sus respuestas a partir de las palabras y patrones más probables dentro de los datos con los que fueron entrenados, lo que deja subrepresentados los enfoques minoritarios o críticos. Para ilustrar el problema, contó que al consultar a distintas herramientas sobre los inconvenientes del aprendizaje personalizado, todas coincidieron en que la única dificultad era la implementación, sin cuestionar si el enfoque en sí funciona o no.

Qué haría Holmes si tuviera que armar una escuela

Ante la consulta sobre cómo usaría la IA si tuviera que fundar hoy una escuela, el investigador respondió de manera directa: no incorporaría ninguna de las herramientas disponibles en el mercado. Su postura se apoya en la falta de garantías sobre la corrección de las respuestas y en el riesgo de reemplazar la tarea docente en lugar de complementarla.