La inteligencia artificial en las escuelas: por qué un experto inglés dice que puede agrandar la brecha en lugar de cerrarla

¿Puede una máquina reemplazar a un maestro? La pregunta recorre desde escuelas primarias hasta facultades, y la respuesta que ofrece Wayne Holmes es incómoda: no, al menos no con las herramientas que existen hoy. Profesor e investigador del UCL Knowledge Lab de la University College London, Holmes viene estudiando hace años qué pasa cuando la inteligencia artificial generativa se mete en el aula, y su mirada es una de las más críticas del circuito académico.

La comparación con la calculadora no cierra

Uno de los argumentos más repetidos en los debates educativos es que la IA generativa es a la escritura y al razonamiento lo que la calculadora fue a la matemática: una herramienta que cambia la metodología sin eliminar la materia. Holmes rechaza esa analogía de raíz. La razón es técnica y se explica en una sola línea: la calculadora siempre da el resultado correcto si se la usa bien, mientras que la IA generativa produce respuestas probables, no respuestas verdaderas.

“Con una calculadora, si apretás los botones correctos en el orden correcto, obtenés la respuesta correcta siempre. Con la IA generativa, el resultado es incierto y el usuario no siempre puede distinguir si es correcto o no.”Wayne Holmes, investigador del UCL Knowledge Lab

Una brecha que se ensancha en lugar de cerrarse

El segundo punto que desarrolla Holmes es el de la desigualdad, y su planteo tiene un costado poco habitual. En las escuelas privadas de mejor nivel, observó, nadie se publicita por la calidad de sus computadoras ni por el uso de IA: el marketing pasa por los docentes que contratan. En cambio, en zonas con escasez de maestros o con presupuestos ajustados, la tecnología se presenta como solución de reemplazo, no como apoyo. Esa diferencia, advierte, no es neutral.

• Las escuelas mejor posicionadas del mercado educativo no usan la IA como argumento de venta.
• En contextos de bajos recursos, la IA aparece como sustituto del docente, no como complemento.
• Si la brecha entre escuelas se agranda, se debilita la base de la participación ciudadana, según el investigador.
• La educación funciona como pilar de la democracia y desfinanciarla en nombre de la eficiencia tecnológica deja consecuencias fuera del aula.

El aprendizaje uniforme, otro riesgo

Hay un tercer punto que Holmes considera subestimado: el de la estandarización. La IA generativa produce texto eligiendo, palabra por palabra, la opción más probable según los datos con los que fue entrenada. Eso tiene una consecuencia concreta y visible: los enfoques minoritarios o críticos quedan afuera. El investigador lo probó en primera persona: cuando les preguntó a varias herramientas por los problemas del llamado aprendizaje personalizado, todas respondieron que la única dificultad era implementarlo. Ninguna puso en duda si el enfoque funciona, porque en los textos que alimentaron a esos sistemas la idea de que se trata de algo positivo aparece como un acuerdo de partida.

Holmes es directo cuando le preguntan qué haría si tuviera que armar una escuela desde cero: no incorporaría ninguna de las herramientas que hoy están en el mercado. Su planteo no es tecnofóbico, sino pedagógico: mientras la IA no garantice respuestas correctas, no repita los puntos de vista dominantes y no se use como reemplazo de docentes en lugares donde más hacen falta, su llegada al aula puede agrandar el problema que dice resolver.

La discusión llega en un momento clave para la provincia, donde la brecha entre escuelas urbanas y rurales, y entre establecimientos con mejor y peor dotación de docentes, es una preocupación cotidiana. Si una herramienta de IA se usa para cubrir cargos vacantes en zonas donde faltan maestros en lugar de reforzar la planta docente, el riesgo que describe Holmes se materializa: aulas con respuestas probables en lugar de correctas, miradas pedagógicas uniformes y una desigualdad que se profundiza en silencio.