La IA puede ampliar la brecha educativa si se usa para reemplazar docentes, advierte un investigador británico

¿Puede una máquina reemplazar a un buen maestro? La respuesta corta, para Wayne Holmes, es no. Y peor aún: intentarlo puede profundizar la desigualdad y homogenizar lo que se enseña en las aulas.

Holmes investiga desde hace años el impacto de la inteligencia artificial en la educación, en el UCL Knowledge Lab de la University College London. Su postura es escéptica frente a las herramientas que ya están en el mercado y le preocupa cómo se las presenta como solución mágica donde faltan docentes.

La analogía con la calculadora no cierra

Mucha gente compara a la IA generativa con la calculadora: una tecnología que cambió la enseñanza de matemática sin matar la materia. Holmes lo descarta de raíz. Es como dice él: con una calculadora, si apretás los botones correctos en el orden correcto, obtenés la respuesta correcta siempre. La IA generativa no garantiza eso: te puede tirar una respuesta equivocada y, encima,vestida de correcta.

“Si esa brecha aumenta, debilitamos la democracia para todos.”Wayne Holmes, investigador del UCL Knowledge Lab

La paradoja de la desigualdad

El investigador describió una paradoja que ya está pasando: los colegios privados de elite no se venden por sus computadoras ni por ChatGPT, se venden por sus profesores. En cambio, en zonas con escasez de maestros o bajos recursos, la tecnología aparece como sustituto y no como apoyo. Para Holmes, eso es un problema serio porque, en su lectura, la educación es la base de la participación ciudadana. Burlarla en nombre de la eficiencia termina haciendo mella fuera del aula.

El riesgo de la uniformidad

Otro punto clave es el de la estandarización. La IA generativa arma sus respuestas eligiendo las palabras más probables según los textos con que fue entrenada, que suelen ser los más repetidos en internet. Por eso, los enfoquesminoritarios o críticos quedan afuera. Holmes lo probó personalmente: cuando le preguntó a varias herramientas sobre los problemas del aprendizaje personalizado, todas le contestaron que lo único malo era lo difícil que resultaba implementarlo. Ninguna se preguntó si el enfoque realmente funciona, porque en los datos de entrenamiento la idea ya viene vendida como positiva.

Para el usuario común, el mensaje es simple: la IA puede ser una aliada del aprendizaje, pero no conviene tratarla como un maestro digital ni pensar que alcanza para compensar la falta de docentes. Como toda herramienta, depende de quién la use y con qué fines.