El avance de estas herramientas desplaza el foco desde memorizar contenidos hacia el razonamiento, la formulación de preguntas y la capacidad de justificar conclusiones sin asistencia digital durante las actividades académicas
Por Hernán Ocampo Moreno
Hoy, un estudiante puede pedirle a una inteligencia artificial que resuma un libro, resuelva un problema, explique un concepto o incluso escriba un ensayo. Entonces aparece una pregunta inevitable: si la IA ya puede responder, ¿qué debe seguir haciendo la escuela?
La respuesta no puede ser competir con la tecnología. Durante demasiado tiempo, buena parte de la educación se ha concentrado en transmitir información y evaluar cuánto de ella puede recordar un estudiante. Pero acceder a información ya no es el problema. El verdadero desafío es saber qué hacer con ella.
La evidencia comienza a mostrar por qué esta distinción importa. Un estudio publicado en 2025 en Proceedings of the National Academy of Sciences, realizado con cerca de mil estudiantes de secundaria, encontró que el acceso a una IA de uso abierto elevó en 48% su desempeño mientras resolvían ejercicios de matemática. Sin embargo, cuando rindieron una evaluación sin la herramienta, obtuvieron calificaciones 17% menores que quienes nunca la habían utilizado. Una versión diseñada como tutor —que ofrecía orientación sin entregar directamente la respuesta— evitó ese deterioro.
La lección es incómoda y necesaria: resolver mejor con ayuda no siempre significa aprender más. Desde la neuroeducación sabemos que tener una respuesta no equivale a haber construido conocimiento. Aprender implica comprender, relacionar, recuperar información, equivocarse, argumentar y transferir lo aprendido a situaciones nuevas. Si una herramienta elimina todo esfuerzo cognitivo, también puede eliminar parte del aprendizaje.
El desafío, además, ya está dentro de las aulas. En una encuesta de UNESCO publicada en 2025, nueve de cada diez representantes de instituciones de educación superior de 90 países dijeron utilizar herramientas de IA en su trabajo; pero más de la mitad reconoció sentirse insegura o poco preparada para aplicarlas pedagógicamente. Una de cada cuatro instituciones ya había enfrentado problemas éticos, entre ellos la dependencia excesiva de los estudiantes.
Por eso, quizá la escuela deba valorar menos quién acumula más respuestas y mucho más quién formula mejores preguntas: ¿esta información es correcta?, ¿qué evidencia la respalda?, ¿qué falta?, ¿qué sesgos contiene?, ¿puedo defender esta conclusión sin una pantalla delante? La IA puede responder rápidamente, pero todavía necesitamos seres humanos capaces de evaluar sus respuestas. Y para hacerlo se requiere conocimiento, pensamiento crítico y criterio.
Esto obliga también a revisar cómo evaluamos. Si una máquina puede redactar un texto en segundos, ya no basta con pedir un ensayo para casa. Habrá que observar el proceso: cómo llegó el estudiante a una conclusión, qué decisiones tomó, qué errores detectó, qué aportó la IA y qué puede explicar con sus propias palabras.
Pero hay algo todavía más importante. La escuela no solo transmite conocimientos. También enseña a convivir, escuchar, colaborar, tolerar la frustración, tomar decisiones y construir vínculos. Una inteligencia artificial puede explicar qué es la empatía; un estudiante necesita vivirla. Puede ofrecer una respuesta personalizada; un maestro puede advertir que detrás del silencio de un alumno hay miedo, cansancio o una capacidad que aún nadie ha reconocido.
La IA no anuncia el final de la escuela. Pone en discusión una escuela centrada exclusivamente en transmitir respuestas. Si las máquinas responderán cada vez mejor, la educación tendrá que asumir una tarea más profundamente humana: enseñar a pensar, preguntar, discernir, crear y decidir qué hacer con esas respuestas.