El economista Jaime Saavedra, director de Desarrollo Humano para América Latina y el Caribe del Banco Mundial y exministro de Educación del Perú, comparte una reflexión basada en evidencia sobre uno de los mayores desafíos que enfrenta la educación en la era de la inteligencia artificial: el riesgo de sustituir el esfuerzo cognitivo por respuestas generadas por IA. A partir de un reciente estudio realizado con más de 26.000 estudiantes de secundaria, Saavedra analiza cómo el uso de estas herramientas puede mejorar el rendimiento en las tareas, pero también afectar significativamente el aprendizaje cuando reemplazan el proceso de razonamiento y resolución de problemas.

Un estudio revela el impacto del uso de IA en el aprendizaje

¿Qué ocurre cuando la inteligencia artificial hace la tarea por el estudiante? Según el economista Jaime Saavedra, el problema no es la herramienta en sí, sino que el cerebro deje de participar en el proceso de aprendizaje. Un estudio desarrollado por Stromberg, Lei y Wu, que siguió durante 30 meses a 26.000 estudiantes de secundaria en China, encontró que el uso de inteligencia artificial incrementó en 18% las calificaciones de las tareas escolares y redujo en 30% el tiempo dedicado a realizarlas. Sin embargo, los resultados también evidenciaron un efecto adverso. Las calificaciones en los exámenes presenciales, realizados a libro cerrado, disminuyeron 20% después de seis meses. A largo plazo, las notas obtenidas en los exámenes de ingreso a la universidad llegaron a caer hasta 24%. En otras palabras, la inteligencia artificial permitió realizar las tareas con mayor eficiencia, pero no necesariamente favoreció un aprendizaje más profundo.

La diferencia está en el esfuerzo cognitivo

El estudio identificó un aspecto clave. Los estudiantes que utilizaron inteligencia artificial, pero dedicaron el mismo tiempo de estudio que sus compañeros que no la empleaban, obtuvieron resultados prácticamente idénticos en los exámenes. En cambio, quienes "externalizaron" completamente sus tareas —terminándolas en menos tiempo y con menor esfuerzo personal— lograron mejores calificaciones únicamente en los ejercicios asignados, pero su desempeño en las evaluaciones posteriores fue considerablemente inferior. La diferencia, explica Saavedra, estuvo en el esfuerzo cognitivo: si fue el estudiante quien realizó el trabajo intelectual o si simplemente observó cómo la inteligencia artificial lo hacía por él.

La IA puede potenciar o debilitar el aprendizaje

Para el especialista, la inteligencia artificial es una herramienta cuyo impacto depende del uso que se le dé. Utiliza una comparación sencilla: un bisturí en manos de un cirujano puede salvar vidas, mientras que el mismo instrumento, utilizado de forma incorrecta, puede causar daño. De la misma manera, la IA puede convertirse en un tutor que desafíe al estudiante a pensar, argumentar y resolver problemas por sí mismo. Pero también puede resultar perjudicial cuando elimina el esfuerzo intelectual que todo aprendizaje requiere. El estudio advierte que cerca del 80% de los estudiantes que utilizaban inteligencia artificial cayeron en lo que los investigadores denominan "tercerización de tareas" (homework outsourcing), delegando gran parte del trabajo académico a la tecnología.

Tres perfiles de estudiantes frente a la inteligencia artificial

Saavedra relaciona estos hallazgos con una clasificación que desarrolló anteriormente junto con Ezequiel Molina y María Barron. En ese análisis identificaron tres grupos de estudiantes: los Empoderados por la IA, que utilizan la tecnología para profundizar su comprensión; los Dependientes de la IA, que recurren a ella para evitar el esfuerzo de pensar; y los Excluidos de la IA, que simplemente no tienen acceso a estas herramientas. La principal preocupación era que el grupo de estudiantes dependientes creciera con el tiempo. De acuerdo con este nuevo estudio, esa preocupación ya se materializó: los estudiantes que delegan el trabajo intelectual en la inteligencia artificial constituyen hoy el grupo más numeroso entre quienes utilizan estas tecnologías.

Aprender exige pensar

La principal conclusión del análisis es clara: completar una tarea no equivale necesariamente a aprender. El conocimiento no se construye observando cómo trabaja una inteligencia artificial, sino enfrentando los errores, dedicando esfuerzo, razonando y resolviendo los problemas por cuenta propia. Ese esfuerzo cognitivo, concluye Saavedra, sigue siendo un componente insustituible del aprendizaje. Autor del análisis: