El estudiante y la máquina que ya sabe la respuesta

Todos los días, antes de escribir una sola línea de código, abro una terminal y tengo, a un mensaje de distancia, una inteligencia artificial capaz de escribir ese código por mí. La uso constantemente: para depurar un error críptico, para redactar una función tediosa, para explicarme una librería que nunca había visto. Como ingeniero de software, la inteligencia artificial no es una novedad ni una amenaza abstracta: es una herramienta de trabajo, tan cotidiana como el teclado. Y por eso mismo, cuando veo a un estudiante de trece años resolver su tarea de la misma forma en que yo resuelvo un problema de producción, algo en mí se inquieta.

No es una inquietud moralista. No creo que usar inteligencia artificial sea, en sí mismo, un acto de trampa o de pereza intelectual. Creo, sin embargo, que hay una diferencia enorme entre usar una herramienta para acelerar una habilidad que ya se tiene y usarla para evitar adquirir esa habilidad por primera vez. Esa diferencia es, casi exactamente, la que separa a un ingeniero senior que usa un asistente de código para escribir más rápido, de un estudiante de secundaria que usa ese mismo asistente para no aprender nunca a pensar por escrito.

En la industria del software existe un fenómeno bien documentado: los desarrolladores junior que aprenden a programar apoyados en herramientas de autocompletado avanzado, sin haber pasado antes por la frustración de resolver un problema desde cero, suelen tener una comprensión más frágil de los fundamentos. Saben producir código que funciona, pero no siempre entienden por qué funciona, y mucho menos pueden explicar por qué fallaría en otro contexto. La herramienta les dio la respuesta antes de que ellos formularan bien la pregunta.

"Una respuesta que llega antes de que termines de formular la pregunta no enseña a pensar: enseña a pedir."

Ese fenómeno, que en la industria tecnológica apenas empezamos a nombrar y corregir en adultos con años de formación previa, se está reproduciendo ahora mismo en estudiantes de doce, catorce, dieciséis años, que jamás han tenido la oportunidad de desarrollar esos fundamentos. Un ingeniero que se apoya demasiado en la inteligencia artificial pierde agilidad. Un estudiante de secundaria que hace lo mismo corre el riesgo de no construir, en primer lugar, el músculo que se supone debía perder.

Me refiero, en concreto, a algo muy específico que en programación llamamos "sentarse con el error": la capacidad de tolerar la incomodidad de no saber, de leer un mensaje de error tres, cuatro, diez veces, de formular hipótesis, descartarlas, y finalmente entender. Ese proceso es lento, es frustrante, y es exactamente donde ocurre el aprendizaje real. Cuando la respuesta está disponible de inmediato, ese proceso simplemente no sucede. Y lo que no sucede en la adolescencia, época en la que el cerebro todavía está formando sus hábitos de pensamiento, es mucho más difícil de recuperar después.

Conviene ser preciso, porque la tentación de caer en el pánico moral es grande y no ayuda a nadie. Esta no es una defensa de la nostalgia por hacer las cosas "a la antigua", ni un llamado a prohibir estas herramientas en las aulas. La calculadora también generó pánico cuando llegó a las escuelas, y hoy nadie argumenta seriamente que los estudiantes deban volver a hacer raíces cuadradas a mano como condición para entender matemáticas. Wikipedia generó el mismo pánico, y resultó ser, usada con criterio, una puerta de entrada al conocimiento más útil que cualquier enciclopedia impresa.

La inteligencia artificial generativa podría, con las condiciones correctas, ser una herramienta igual de valiosa: un tutor disponible a cualquier hora para quien no puede pagar uno privado, un compañero de práctica infatigable para aprender un idioma, una forma de explicar un concepto de veinte maneras distintas hasta encontrar la que finalmente hace clic. Nada de eso es despreciable, y sería injusto (e inútil) pretender que estas herramientas van a desaparecer de la vida académica.

"El problema no es la herramienta. El problema es enseñar a usarla antes de enseñar a pensar sin ella."

La diferencia entre la calculadora y lo que tenemos hoy es de grado, pero es un grado tan grande que se vuelve una diferencia de naturaleza. Una calculadora resuelve una operación; una inteligencia artificial generativa puede escribir el ensayo completo, argumentar ambos lados de un debate, resumir un libro que nadie leyó, y hacerlo con una fluidez que imita perfectamente el razonamiento humano. No delega un paso del proceso: puede sustituir el proceso entero, desde la pregunta hasta la conclusión, sin que quede rastro visible de que así ocurrió.

Como ingeniero, mi trabajo no es escribir código: es resolver problemas, y el código es solo la forma en que esa solución queda expresada. Sospecho que algo similar ocurre con escribir un ensayo en la escuela: la tarea nunca fue, en realidad, producir mil palabras sobre un tema. La tarea era aprender a organizar una idea, a defenderla con evidencia, a notar sus propias contradicciones, a encontrar la palabra precisa después de descartar diez imprecisas. El ensayo es apenas el resultado visible de ese proceso invisible. Si una inteligencia artificial produce el resultado sin que el estudiante atraviese el proceso, lo que se obtiene tiene la forma de un ensayo, pero no ha cumplido su función.

Lo mismo aplica, con matices, a las matemáticas, a la investigación histórica, y de forma particularmente irónica, a la programación misma: cada vez más estudiantes jóvenes aprenden a "programar" pidiéndole el código completo a una inteligencia artificial, sin entender jamás la lógica que hay detrás. Como alguien que vive de escribir software, puedo decir con certeza que esa persona no sabrá programar cuando la herramienta falle, cuando el problema sea nuevo, o cuando el trabajo exija exactamente lo que las herramientas todavía no saben hacer bien: juzgar, priorizar, decidir qué vale la pena resolver en primer lugar.

"La inteligencia artificial es extraordinaria resolviendo problemas que ya sabemos formular. La pregunta que debería preocuparnos es quién va a aprender a formular los problemas nuevos."

Sería cómodo, pero injusto, colocar toda la responsabilidad en quienes tienen doce o dieciséis años. Ningún adolescente eligió nacer en el momento exacto en que estas herramientas se volvieron gratuitas, accesibles y casi indistinguibles de un compañero de clase muy aplicado. La responsabilidad es, sobre todo, de quienes diseñamos los sistemas (educativos y tecnológicos) en los que esa elección ocurre todos los días sin reglas claras.

Las escuelas necesitan, con urgencia, algo que todavía no tienen en la mayoría de los casos: criterios explícitos sobre cuándo el uso de inteligencia artificial es una ayuda legítima y cuándo sustituye el aprendizaje que la tarea buscaba producir. No basta con prohibir, porque prohibir sin explicar por qué solo enseña a esconder mejor el uso de la herramienta. Tampoco basta con permitir todo sin distinción, porque entonces la tarea deja de medir lo que decía medir. Hace falta, como en cualquier disciplina técnica seria, enseñar explícitamente dónde está la línea, y por qué existe.

Los padres, por su parte, tienen un papel que ningún colegio puede cumplir por ellos: modelar con su propio ejemplo qué significa usar estas herramientas con criterio, y sostener en casa la misma exigencia de esfuerzo que antes se daba por sentada. Y las propias plataformas de inteligencia artificial, cuyo modelo de negocio depende de que las usemos más y no mejor, tienen una responsabilidad que hasta ahora han asumido de forma tibia: diseñar productos que enseñen a pensar, no solo productos que respondan rápido.

Termino donde empecé: no escribo esto desde el miedo a la tecnología, sino desde el respeto que me ha dado trabajar con ella todos los días. Sé lo que la inteligencia artificial puede hacer por alguien que ya sabe pensar por sí mismo: lo he vivido en carne propia, y es genuinamente extraordinario. Mi preocupación es, exactamente, la contraparte de esa certeza: qué le ocurre a alguien que nunca tuvo la oportunidad de averiguar si podía pensar por sí mismo, porque la máquina siempre respondió primero.

Esta generación de estudiantes tiene, frente a sí, dos caminos igualmente posibles. Puede convertirse en la generación más capaz de la historia en el uso de estas herramientas, si aprende a usarlas después de haber construido sus propios fundamentos. O puede convertirse en la más dependiente, si las herramientas llegaron antes que los fundamentos y nunca hubo tiempo de construirlos. La diferencia entre esos dos caminos no la va a decidir la tecnología. La vamos a decidir nosotros, los adultos que todavía tenemos la oportunidad de poner las reglas antes de que se pongan solas.