Señor Director:
En muchas salas de clase, la IA ya no solo corrige o resume: también piensa por el estudiante. Organiza ideas, redacta párrafos, propone argumentos y hasta decide qué es importante. El problema no es solo ético; es cognitivo. Estudios recientes advierten que la IA puede llevar a delegar en la IA procesos mentales que antes hacía el alumno, con el riesgo de desplazar procesos esenciales del aprendizaje, como el esfuerzo y la autorregulación.
Aprender no es solo llegar a una respuesta correcta. Es hacer el trabajo mental que permite comprender, conectar, equivocarse y ajustar. Por eso, en línea con lo que Bjork llamó “dificultades deseables”, cierto nivel de esfuerzo no estorba el aprendizaje: lo produce. Si la IA hace demasiado pronto el trabajo pesado (analizar, planificar, decidir o revisar), el estudiante puede rendir mejor hoy, pero aprender menos para mañana. No es casual que los estudios adviertan que la sobredependencia de la IA puede debilitar el pensamiento crítico, el razonamiento analítico y la toma de decisiones.
La pregunta, entonces, no es si la IA debe entrar al proceso de aprendizaje. Ya entró. La pregunta de verdad es para qué la usamos. Bien integrada, puede apoyar la retroalimentación, la planificación y el aprendizaje autorregulado. Mal usada, solo convierte el aprendizaje en una ilusión de fluidez. En educación, el criterio no debería ser si la tarea quedó lista más rápido, sino si, después de usar IA, el estudiante piensa mejor por sí mismo.
Lucas Silva
Doctor en Educación, U. de los Andes
