Cuando la Inteligencia artificial responde, ¿qué nos queda por enseñar?

La irrupción de la Inteligencia Artificial en nuestra vida cotidiana y en las aulas ha reeditado un debate que proviene de una tensión ya bastante antigua: prohibición o fascinación tecnológica. Pero, reducir la discusión a un planteo de “IA sí o no” nos impide ver el verdadero desafío pedagógico y cultural.

Días pasados participé del XXI Encuentro Nacional Profesores de Derecho Procesal Penal, en San Luis, con una propuesta de trabajo interactivo sobre el uso de la Inteligencia Artificial en el aula universitaria. En ese marco, frente a pantallas que resumen libros en segundos y generan respuestas inmediatas, la pregunta que surgió en docentes y profesionales es si estamos ante una nueva forma de atajo o ante nuevas formas de aprendizaje.

Ya, en el siglo XVI, el filósofo Michel de Montaigne advertía: “vale más una cabeza bien puesta que una cabeza repleta”; entonces, en los tiempos que corren, donde la información está al alcance de un clic y la memoria enciclopédica pierde centralidad frente a la automatización, el valor supremo de la educación claramente no reside en acumular datos, sino en saber qué hacer con ellos, en cómo interpretarlos o en como argumentar o hipotetizar a partir de la información encontrada.

Y, en ese marco, el verdadero reto de hoy es poner en cuestión las prácticas áulicas tradicionales para transformarlas en espacios interactivos y críticos, es deconstruir la universidad para fomentar otras formas de enseñar y aprender.

En este sentido, la Inteligencia Artificial ofrece ventajas innegables cuando se la usa como potenciadora del aprendizaje -como apoyo y no como sustituto- ya que permite personalizar la enseñanza, agilizar la síntesis de textos complejos permitiendo más tiempo para el debate profundo, hacer mapas conceptuales en segundos o promover otros formatos para comunicar lo aprendido. Y, cuando se utiliza de manera estratégica, la tecnología fomenta las denominadas 4 C del aprendizaje: Creatividad (generar nuevas ideas o soluciones originales), Pensamiento Crítico (análisis de la información), Colaboración (trabajar con otros) y Comunicación (expresarlo en distintos formatos o lenguajes).

Pero estas “luces” conviven con “sombras” insoslayables. El uso acrítico de los estudiantes, incluso de los profesores que la desconocen y no saben detectarla, conlleva al riesgo del plagio, a la aceptación pasiva de respuestas con sesgos o errores y a una progresiva reducción de la interacción humana. Si los alumnos se limitan a delegar la lectura y la escritura sin mediación reflexiva, el proceso de aprendizaje se atrofia.

Ahora bien, intentar detectar el plagio mediante software como ya tienen algunas universidades o prohibir la tecnología en las tareas es una batalla perdida. La solución no pasa por restringir la herramienta, sino por rediseñar el tipo de consignas que se propone en el aula. Y, para que los alumnos no usen la IA como un sustituto del pensamiento, debemos guiarlos hacia un uso ético y analítico a través de estrategias concretas:

- Aprender a criticar a la IA: En lugar de prohibir que generen resúmenes automáticos, se les puede pedir que la utilicen para sintetizar un texto o un caso complejo y que su verdadero trabajo consista en analizar, contrastar, corroborar y detectar omisiones o sesgos en comparación con los textos trabajados en clases.

- Enseñar a personalizar la aplicación con características de la asignatura y con buenas preguntas, esto es formular una instrucción precisa (prompt) que comprenda el problema a fondo, enseñando a los estudiantes a definir con claridad el rol (actuar como profesional, por ejemplo), la acción (elaborar un informe/ responder como si atendieras a uno/a de tus clientes/ pacientes), la forma (informal/ técnico) y el público objetivo; esto permite obtener un resultado más contextualizado.

- Evaluar la fundamentación y no la memoria: Las preguntas de opción múltiple o las que exigen repetir definiciones teóricas son fácilmente resueltas por un algoritmo. La clave está en plantear casos prácticos complejos y dilemas éticos o conceptuales donde el estudiante deba justificar su postura y argumentar por qué una solución es válida y otra no, contrastando con la bibliografía dada.

- Recuperar la oralidad y la creación con otros: Actividades como los juegos de rol y las simulaciones interactivas, donde los alumnos asumen roles contrapuestos y defienden sus posturas obligan a integrar lo analizado con la argumentación cara a cara. La IA puede colaborar en la preparación previa, pero el razonamiento en tiempo real, la empatía y el debate siguen siendo competencias estrictamente humanas.

- Tener en cuenta la huella digital en el uso de las herramientas ya que cada interacción deja rastros. Pedirle a una aplicación que redacte un fallo judicial, por ejemplo, puede ser una herramienta útil para comparar fundamentos o trabajar sobre un caso ficticio. Sin embargo, si se incorporan expedientes reales, nombres o información sensible, se deja expuesto a alguien y entran en juego la privacidad, la protección de datos y la responsabilidad profesional.

- Buscar otros formatos que demuestren lo aprendido. Si bien los estudiantes pueden recurrir a la IA y pedirle que escriba el guion para un podcast, lo que se debe evaluar es la fundamentación del contenido y la creatividad de la propuesta.

En definitiva, la Inteligencia Artificial no viene a reemplazar al docente ni a eximir al estudiante del esfuerzo de aprender; viene a interpelarnos sobre qué significa educar en el siglo XXI. Si la máquina puede responder preguntas sencillas en segundos, nuestro deber es enseñar a los estudiantes a interrogar de manera correcta y que logren respuestas más elaboradas. El objetivo es formar personas con criterio propio, capaces de dudar, verificar y argumentar.

Se trata de ayudar a construir el conocimiento, de formar perspectiva personal y de cuestionar lo verosímil, lo que parece posible, pero no siempre es veraz. Lo importante es indagar qué nivel de pensamiento logra el alumno, más que si copió o no de la IA. La tecnología debe ser el punto de partida para acelerar procesos, pero nunca el punto de llegada donde se detenga el pensamiento.