La inteligencia artificial ha llegado pisando con fuerza a diferentes sectores con opiniones encontradas. Así, en el ámbito laboral hay quien piensa que la IA va a disparar la productividad y mejorar el rendimiento mientras que otras personas consideran que sus trabajos corren peligro. Eso sí, hay un lugar donde la inteligencia artificial ha sido recibida con los brazos abiertos: la comunidad estudiantil. La IA puede convertirse en tu mejor aliada y además, por qué no decirlo, se puede hacer trampas mejor que nunca.
Desde las míticas chuletas hasta internet y la Wikipedia o Encarta, los y las estudiantes nunca habían tenido una herramienta capaz de armar textos y trabajos personalizados de acuerdo a sus necesidades y formatos con «solo» redactar un buen prompt. La consecuencia es un juego del gato y el ratón entre profesorado y estudiantes donde los primeros tienen todas las de perder: la IA avanza a pasos de gigante y los detectores no son fiables.
La IA es un arma de doble filo en función de lo que dominas una materia
Pero más allá de ingeniárselas para elaborar nuevas formas de evaluar conocimientos por un lado y por otro, preparar el mejor prompt posible, que haya una herramienta al alcance de la mano de cualquiera capaz de preparar un buen trabajo por ti (al menos, para que apruebes), esconde algo más grave: desalienta el aprendizaje, algo de lo que algunas personas de la Gen Z ya se han dado cuenta. Esa frustración a la que todo el mundo se ha enfrentado cuando un problema no sale y no entiendes algo y tienes que leer, releer, hacer ensayo y error y recurrir a preguntar.
Como resume Nicholas Carr, escritor estadounidense sobre tecnología y negocios (en cuyo currículum aparecen medios como el New York Times), cuando una persona usa una máquina para automatizar una tarea para hacer algo pueden pasar tres cosas:
- La habilidad en esa actividad mejora.
- La habilidad para desempeñar la labor se atrofia.
- La habilidad nunca se desarrolla.
¿De qué depende cada una de las vías? Del dominio de la disciplina en cuestión. Lo vemos mejor con un ejemplo: si eres un dev con mucha experiencia y recurres a ChatGPT para ayudarte a depurar unas líneas, puede que encuentres fallos y descubras nuevas formas de solucionar un problema. Si estás aprendiendo, ese proceso de darle vueltas a las cosas, experimentar y descubrir se ve cercenado por esa mano «amiga» de la IA. La práctica.
Pero ojo, incluso en ese caso de dominio, si seguimos usando la inteligencia artificial más y más (al fin y al cabo, lo hace bastante bien) de forma continua, terminaremos reduciendo la frecuencia de desempeño de esa labor, lo que se traduce en que en el medio y largo plazo la habilidad irá mermando. Estamos dejando de entrenar esa capacidad: le pasa al dev y también le pasa a mi padre, un carpintero jubilado desde hace un par de años al que ahora le cuesta más trabajar con la madera por la falta de práctica. Se oxida.
Oxidarse es malo, pero no aprender es todavía peor. Con la progresiva implementación de la inteligencia artificial en diferentes escenarios veremos los tres casos, pero el tercero es especialmente sangrante: los estudiantes de ahora serán los profesionales del mañana, que sabrán utilizar a la máquina pero no lo hay detrás. Pasará factura al talento y el ingenio de los mejores profesionales, a los que les faltará práctica.
Lo peor es que la inteligencia artificial puede usarse de principio a fin en el ámbito estudiantil y ya desde el instituto: para ahorrarse el trabajo de leer y escribir, para resumir y comprender conceptos, para saber discernir el grano de la paja. No son tareas «especializadas», sino básicos para la vida diaria. Usar la inteligencia artificial implica revertir básicos del aprendizaje.
Cuando pensamos en un trabajo que un estudiante entrega, el producto es lo de menos: lo más importante es todo el proceso que hay detrás, esa pedagogía que implica buscar fuentes y hacer una lectura crítica, sintetizar, extraer conclusiones y razonar para componer un conjunto. El resultado es lo de menos, lo importante es el camino, porque es donde radica el aprendizaje. Clay Shirky, Vicerrector de IA y Tecnología Educativa en la Universidad de Nueva York, lo resume como: «el verdadero resultado del curso es la experiencia del estudiante«.
Decía mi profesor de ecuaciones diferenciales de la carrera que «nada que no cuesta aprender puede denominarse conocimiento» y es tal cual: para aprender hace falta lidiar con dificultades. Escurrir el bulto antaño normalmente suponía suspender o poner parches, pero con la IA generativa y su amplia adopción nos enfrentamos a algo peor: a pensar para qué meterse en ese berenjenal obsoleto cuando ChatGPT lo puede hacer por ti.
Pero lo que la IA ofrece no es aprendizaje, sino ilusión de aprendizaje. Puede que parezca que con IA haces los trabajos de clase mejor (y atendiendo al mero resultado puede que así sea), pero el resultado final es peor. En pocas palabras: aprendes menos. El resultado de este largo estudio de la Universidad de Pensilvania en 2024 sobre los efectos de la IA en estudiantes de secundaria es demoledor:
«El acceso a GPT-4 mejora significativamente el rendimiento (entendido como las calificaciones, pero al retirar el acceso a la tecnología, los estudiantes rinden peor que aquellos que nunca tuvieron acceso.»
Aquí puede darse una paradoja: no adquirir suficiencia en habilidades básicas y esenciales del aprendizaje por usar inteligencia artificial se traduce en que cuanto más y antes usen la IA los estudiantes, peor van a hacer los prompt para usarla. Al fin y al cabo para que hacer un buen prompt hace falta entender bien el problema, a veces hasta dividirlo en subtareas, conocer el contexto y el objeto y alcance. El pez que se muerde la cola
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Portada | Foto de Solen Feyissa en Unsplash y Foto de Nathan Cima en Unsplash
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La noticia
El gran problema de usar la inteligencia artificial como estudiante no son las trampas: el drama está en el proceso de aprendizaje
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Genbeta
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Eva R. de Luis
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