La inteligencia artificial mejora las notas, pero puede vaciar el aprendizaje. Esa es la conclusión inquietante de un estudio que The Economist puso sobre la mesa, y que ya circula en los círculos educativos de todo el mundo.
Los estudiantes que empezaron a usar IA vieron subir sus calificaciones de tareas un 18% y redujeron el tiempo para completarlas en un 30%. Pero seis meses después, esos mismos alumnos obtuvieron calificaciones un 20% más bajas que sus compañeros que no habían recurrido a la IA en los exámenes presenciales, sin ayuda.
El dato es sólido, no anecdótico. Proviene de una investigación del Centre for Economic Policy Research que siguió durante 30 meses a 26.811 estudiantes chinos de secundaria, cruzando exámenes mensuales, pruebas de acceso a la universidad y datos de nueve materias. Es uno de los estudios más amplios realizados hasta ahora sobre el efecto real de la IA en el aprendizaje.
El costo oculto que tarda años en aparecer
Lo más revelador del estudio es cuándo se manifiesta el daño. El golpe no es inmediato ni evidente: la caída total se hizo visible recién a los dos años, cuando las notas en los exámenes de ingreso a la universidad se desplomaron entre un 18% y un 24%. Los peores resultados llegaron después del uso más prolongado de la herramienta.
Eso significa que buena parte de la investigación anterior, centrada en el corto plazo, venía subestimando el problema. En los primeros meses todo parece mejorar -tareas más rápidas, mejores notas-, y el deterioro se esconde debajo de esa superficie hasta que el estudiante tiene que rendir solo.
Las materias más afectadas fueron las ciencias sociales, seguidas por las áreas de ciencia y tecnología, y los idiomas.
No es la IA, es cómo se usa
Aquí está el matiz que lo cambia todo, y que conviene no perder de vista. El estudio no dice que la IA vuelva más tontos a los estudiantes. Dice algo más preciso: el daño se concentró en el 80% de los usuarios que «tercerizaron» sus tareas, es decir, que dejaron que la IA las resolviera para terminar rápido.
En cambio, los alumnos que usaron la IA pero mantuvieron un tiempo de trabajo similar al de quienes no la usaban sufrieron pérdidas de aprendizaje mínimas.
La frase de los investigadores resume la lección mejor que cualquier estadística: «Para los estudiantes, completar las tareas de forma eficiente no es el objetivo; aprender de ellas sí lo es». El aprendizaje, como el ejercicio físico, requiere esfuerzo. Cuando la IA elimina ese esfuerzo, elimina también el músculo que se estaba construyendo. La tarea deja de ser una señal fiable de lo que el alumno realmente sabe.
El hallazgo trasciende las aulas y llega al mundo laboral, donde opera el mismo mecanismo: una encuesta de este año encontró que el 39% de los trabajadores siente que su dependencia de la IA ya debilitó sus propias habilidades.
Por eso la pregunta que deja el estudio no es si debemos usar inteligencia artificial -eso ya es irreversible-, sino cómo usarla sin delegar en ella la parte que nos hace crecer, porque la herramienta que promete ahorrarnos el trabajo difícil es, muchas veces, la misma que nos priva de sus frutos, con un costo que, como muestran estos datos, puede tardar años en pasarnos la factura.
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