Wayne Holmes: el entusiasmo con la inteligencia artificial en las aulas puede profundizar la desigualdad y achatar el pensamiento

El investigador Wayne Holmes, profesor del UCL Knowledge Lab de la University College London, cuestionó la idea de que la inteligencia artificial pueda sustituir el aprendizaje de materias como matemática y sostuvo que su expansión en las aulas puede aumentar la desigualdad y uniformar el pensamiento en lugar de personalizarlo.

Una comparación que no cierra

Holmes rechazó de plano la analogía que más circula en el debate educativo: la que equipara a la IA generativa con la calculadora. Explicó que con una calculadora, si se aprietan los botones correctos en el orden correcto, se obtiene la respuesta correcta de manera invariable. Con los sistemas de inteligencia artificial generativa, en cambio, el resultado es incierto: puede ser correcto o no, y el usuario no siempre tiene manera de distinguirlo.

“Con una calculadora, si apretás los botones correctos en el orden correcto, obtenés la respuesta correcta siempre. Con la IA generativa no pasa lo mismo.”Wayne Holmes, profesor del UCL Knowledge Lab

Docentes faltantes, tecnología como parche

Sobre la desigualdad, Holmes identificó una paradoja en pleno desarrollo: las escuelas privadas de mayor nivel no se promocionan por sus computadoras ni por el uso de IA, sino por la calidad de sus cuerpos docentes. En paralelo, en zonas con escasez de maestros o en contextos de bajos recursos, la tecnología se presenta como solución de reemplazo. Si esa brecha se amplía, advirtió, se debilita la democracia para todos, porque la educación es la base de la participación ciudadana y desfinanciarla en nombre de la eficiencia tecnológica tiene consecuencias que exceden el aula.

Riesgo de estandarización

El investigador también señaló que la IA generativa produce texto eligiendo las palabras más probables según sus datos de entrenamiento, lo que deja subrepresentados a los enfoques minoritarios o críticos. Lo ilustró con un caso concreto: cuando consultó a distintas herramientas sobre los problemas del aprendizaje personalizado, todas coincidieron en que el único inconveniente era la dificultad de implementarlo. Ninguna puso en duda si el enfoque funciona o no, porque la postura dominante en los textos de entrenamiento es que se trata de algo positivo.

• La IA generativa no garantiza respuestas correctas, a diferencia de la calculadora.
• En contextos con escasez docente, la tecnología se usa para reemplazar maestros en lugar de apoyarlos.
• Las escuelas de elite se promocionan por sus docentes, no por sus herramientas digitales.
• El sistema reproduce las visiones dominantes y deja afuera los enfoques críticos.
• Holmes dijo que, si tuviera que armar una escuela hoy, no incorporaría ninguna de las herramientas actuales.