Wayne Holmes: usar inteligencia artificial en las aulas puede ampliar la brecha entre escuelas y uniformar lo que se enseña

La discusión sobre si la inteligencia artificial puede mejorar la educación suele presentarse como una disputa técnica: qué plataforma funciona mejor, cuánto ahorra tiempo o cómo personaliza las clases. Wayne Holmes, profesor e investigador del UCL Knowledge Lab de la University College London, lleva años poniendo el foco en otro costado del asunto: el social. Para él, el problema no es solo qué tan buenas son las herramientas, sino quién las usa, en qué contexto y con qué fin.

Holmes investiga hace años el impacto de la inteligencia artificial en la enseñanza. Su mirada es escéptica respecto de los productos disponibles en el mercado y separa dos cosas que suelen confundirse: enseñar sobre inteligencia artificial, es decir, formar a los estudiantes para que entiendan qué es y cómo funciona, y usar la inteligencia artificial como recurso dentro del aula. La primera tarea la considera valiosa; la segunda, problematiza con argumentos concretos.

Por qué no es lo mismo que una calculadora

Una de las comparaciones más repetidas en el debate público es la que equipara a la inteligencia artificial generativa con la calculadora. Así como la calculadora cambió la forma de enseñar matemática sin eliminarla, se dice, la inteligencia artificial haría algo parecido con otras materias. Holmes rechaza esa analogía de raíz. Para explicarla, usa una comparación doméstica: una calculadora es como una receta de cocina bien escrita. Si seguís los pasos en el orden indicado, el resultado sale bien. Con la inteligencia artificial generativa es distinto: funciona más como un cocinero que improvisa. A veces acierta el plato, a veces no, y muchas veces el comensal no tiene forma de saber si lo que tiene delante está bien o mal.

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

Esa diferencia, según Holmes, invalida la comparación. La calculadora ofrece certeza cuando se la usa bien; la inteligencia artificial generativa ofrece una respuesta probable, que puede ser correcta o no, y el usuario no siempre puede distinguirlo. Esa incerteza es clave cuando se la pone en manos de estudiantes que todavía están construyendo los criterios para evaluar lo que leen.

La paradoja de la desigualdad

Sobre el impacto en la desigualdad, Holmes identificó una paradoja que ya está en marcha. Las escuelas mejor posicionadas, en general privadas de cuota alta, no se publicitan por sus computadoras ni por el uso de inteligencia artificial, sino por la calidad de su cuerpo docente. En cambio, en zonas con escasez de maestros o en contextos de bajos recursos, la tecnología suele presentarse como solución de reemplazo: donde falta un profesor, se ofrece una pantalla. Holmes lo resume con una frase: si esa brecha se agranda, debilitamos la democracia para todos. Su razonamiento es que la educación es la base de la participación ciudadana y que desfinanciarla en nombre de la eficiencia tecnológica tiene consecuencias que van más allá del aula.

Cómo funciona: por qué la IA tiende a uniformar

• La inteligencia artificial generativa produce texto eligiendo, palabra por palabra, la opción más probable según los miles de millones de textos con los que fue entrenada.
• Por construcción, tiende a reproducir los puntos de vista más extendidos en sus datos de entrenamiento y a dejar en segundo plano los enfoques minoritarios o críticos.
• Si le preguntás a varias herramientas sobre los problemas del aprendizaje personalizado, es probable que todas respondan que el único inconveniente es la dificultad para implementarlo y ninguna cuestione si el enfoque funciona o no.
• Ese sesgo hacia la postura dominante es lo que vuelve riesgoso usar estas herramientas como guía principal del aprendizaje: empujan a todos a pensar lo mismo.

Qué cambia para el usuario común

Para padres, docentes y estudiantes, el mensaje de Holmes se traduce en una regla práctica: la inteligencia artificial puede servir como apoyo, pero no como reemplazo del docente. Antes de incorporar una herramienta en una escuela, conviene hacerse tres preguntas: si la escuela tiene maestros suficientes para usarla con criterio, si la herramienta puede explicar de dónde sale cada respuesta y si hay una política institucional que supervise su uso. Si la respuesta a cualquiera de esas preguntas es no, el riesgo de profundizar la desigualdad es concreto. En el extremo, la promesa de modernizar la educación a través de la tecnología puede terminar haciendo lo contrario: ampliar la distancia entre quienes estudian con buenos docentes y quienes estudian con pantallas.

Holmes fue consultado sobre cómo usaría la inteligencia artificial si tuviera que armar una escuela hoy. Su respuesta fue directa: no incorporaría ninguna de las herramientas actuales. La frase, lejos de ser una postura tecnofóbica, es la conclusión de un investigador que conoce de cerca los límites de estos sistemas y los riesgos sociales de adoptarlos sin discutir antes qué educación se quiere dar y para qué.