por Dr. Horacio Krell*
La IA se acelera exponencialmente y las capacidades humanas avanzan más lento. El desafío es evitar que esa distancia se convierta en una grieta cognitiva.
Imaginemos dos curvas que avanzan a velocidades diferentes. Una representa el progreso de la inteligencia artificial (IA), capaz de resolver problemas cada vez más complejos. La otra representa el desarrollo de las capacidades humanas, que dependen del aprendizaje, la educación y el entrenamiento.
La primera parece acelerarse exponencialmente. La segunda no consigue acompañarla al mismo ritmo.
El desafío de nuestra época consiste en evitar que esa distancia se convierta en una grieta cognitiva: un mundo en el que las máquinas puedan producir conocimientos que las personas no sepan interpretar, verificar ni utilizar responsablemente.
1. La paradoja: Máquinas cada vez más inteligentes, ¿personas cada vez menos preparadas?
El matemático argentino Pablo Groisman lanzó una advertencia que merece nuestra atención: «En 3 años, los algoritmos van a producir matemáticas que ningún humano va a entender».
Su pronóstico refleja una preocupación creciente: la inteligencia artificial está avanzando en la resolución de problemas matemáticos complejos y en la búsqueda de demostraciones que pueden superar las capacidades habituales de análisis humano. El interrogante ya no es solamente cuánto puede calcular una máquina, sino si podremos comprender, verificar y aprovechar todo lo que produzca.
La paradoja es inquietante: mientras ampliamos las fronteras del conocimiento con máquinas extraordinarias, corremos el riesgo de descuidar las capacidades que nos permiten comprenderlo.
La dificultad no consiste en que la IA avance. Su desarrollo puede abrir oportunidades extraordinarias para la ciencia, la medicina y la educación. El problema aparece cuando confundimos el acceso a una respuesta con la capacidad de comprenderla.
2. El problema: Una grieta que también atraviesa las aulas
La brecha tecnológica tiene su contracara educativa. Los resultados de las pruebas PISA muestran que una proporción importante de los estudiantes argentinos de 15 años no alcanza los niveles básicos de competencia matemática y comprensión lectora.
Los resultados de PISA 2022 mostraron que aproximadamente el 27 % de los estudiantes argentinos alcanzaba el nivel básico de matemática y el 45 % el de lectura. Estas cifras reflejan dificultades profundas para interpretar información, resolver problemas y construir aprendizajes sólidos.
La comprensión lectora, la atención, el razonamiento lógico y la capacidad de relacionar información son habilidades conectadas. Si un estudiante no comprende con precisión un enunciado, difícilmente pueda resolver el problema matemático que contiene.
En ILVEM observamos una dificultad complementaria: muchas personas se enfrentan a desafíos sencillos y responden impulsivamente, sin revisar los datos, cuestionar sus primeras impresiones o explorar alternativas.
Veamos tres ejemplos que permiten experimentar estas dificultades.
Desafío 1: La trampa de la lectura apresurada
La consigna: observar la serie de operaciones y descubrir el resultado correcto.
El ejercicio invita a leer con cuidado, respetar la prioridad de las operaciones y distinguir los signos matemáticos de la disposición visual de los números. La presentación gráfica puede inducir a una lectura apresurada, pero la respuesta debe surgir de lo que efectivamente está escrito.
La lección: antes de calcular, hay que comprender exactamente qué se está leyendo. La velocidad sin precisión puede multiplicar los errores.
Este desafío ilustra una habilidad fundamental para el aprendizaje: la atención consciente. No alcanza con mirar; hay que observar. No alcanza con leer; hay que comprender.
Desafío 2: El camión y el puente
La consigna: un camión que pesa 10 toneladas cruza un puente que resiste 10 toneladas. A mitad del recorrido, un enorme pájaro se posa sobre el techo, pero la estructura no se cae. ¿Cómo es posible?
El problema obliga a revisar las condiciones de la situación. ¿Qué significa exactamente que el camión pesa 10 toneladas? ¿Se trata de su peso total o de su capacidad de carga? ¿Qué otras variables podrían intervenir?
Una posible explicación sería que el peso real del camión se hubiera reducido durante el trayecto, por ejemplo, por el consumo de combustible. Sin embargo, ese dato no garantiza por sí solo la seguridad de la estructura. La solución depende de las condiciones concretas del acertijo.
La lección: pensar bien exige identificar las variables relevantes, distinguir los hechos de las suposiciones y no convertir una posibilidad en una certeza.
Desafío 3: Los fósforos: 5 + 7 = 2
La consigna: mover un solo fósforo para corregir la igualdad.
En una representación adecuada con fósforos, se puede quitar el segmento vertical del signo más para convertirlo en menos y trasladarlo al 5 para formar un 9. Así se obtiene:
9 − 7 = 2
La solución requiere abandonar la idea de que todos los elementos del problema son inamovibles. El signo más no es sagrado: también puede modificarse para descubrir una respuesta válida.
La lección: la flexibilidad mental consiste en romper con los caminos rutinarios y explorar alternativas que, a primera vista, parecen imposibles.
Estos desafíos permiten ejercitar la atención, el análisis, el razonamiento contextual y la flexibilidad cognitiva. No demuestran, por sí solos, un deterioro general de la inteligencia; nos ayudan a reconocer hábitos de pensamiento que conviene entrenar.
3. La idea: No debemos competir con la IA, sino aprender a dirigirla
La inteligencia artificial puede procesar cantidades enormes de información, encontrar patrones y producir soluciones que antes exigían años de trabajo. Pretender competir con ella acumulando datos o repitiendo procedimientos mecánicos es una estrategia equivocada.
Nuestro valor diferencial debe estar en la capacidad de formular buenas preguntas, interpretar resultados, reconocer errores, relacionar ideas, imaginar alternativas y decidir qué merece hacerse.
La educación necesita pasar de la acumulación de respuestas al desarrollo de criterios para utilizarlas.
Esto supone fortalecer la metacognición: aprender a observar cómo pensamos, reconocer nuestras dificultades, evaluar nuestras estrategias y corregirlas. También implica desarrollar pensamiento crítico, creatividad, colaboración, empatía y responsabilidad.
La IA puede proponer una solución, pero necesitamos personas capaces de preguntarse si es correcta, para qué sirve, qué consecuencias puede tener y qué objetivos humanos debería ayudar a alcanzar.
La inteligencia del futuro será cada vez más híbrida: combinará las capacidades computacionales de la máquina con el juicio, la experiencia, los valores y la imaginación humanos.
La IA aporta capacidad de procesamiento; las personas deben aportar dirección, propósito y criterio.
4. La propuesta: un acuerdo para rescatar el potencial cognitivo
La respuesta debe actuar simultáneamente sobre la educación, la formación docente, el entrenamiento mental y las políticas públicas.
Primera medida. Construir los cimientos desde la infancia
La alfabetización inicial y la comprensión lectora deben ser prioridades nacionales. Leer no es solamente pronunciar palabras: es comprender, inferir, relacionar y construir significado.
Un niño que desarrolla estas capacidades dispone de mejores herramientas para avanzar hacia el pensamiento abstracto, la matemática y las ciencias.
Los datos públicos deben funcionar como un tablero de control. Permiten identificar dificultades, orientar recursos y evaluar si las intervenciones producen mejoras. Medir no debe ser una forma de castigar, sino de detectar a tiempo dónde es necesario ayudar.
Segunda medida. Prestigiar y acompañar a los docentes
Ninguna transformación educativa será sostenible sin docentes preparados, reconocidos y acompañados.
Es necesario actualizar la formación inicial, ofrecer capacitación continua, facilitar el intercambio de experiencias y dar prioridad al aprendizaje efectivo de los alumnos.
La IA puede colaborar con el docente, adaptar ejercicios y ayudar a identificar dificultades. Pero la tecnología no sustituye la relación pedagógica, la motivación, la sensibilidad ni la responsabilidad profesional del educador.
Tercera medida. Evaluar para mejorar
Evaluar no significa reducir la educación a un número. Significa saber qué aprendieron los estudiantes, qué no comprendieron y qué estrategias pueden ayudarlos a progresar.
Se necesitan evaluaciones periódicas, transparentes y útiles para tomar decisiones. Sin información confiable, las políticas educativas corren el riesgo de convertirse en declaraciones de buenas intenciones.
Cuarta medida. Establecer un acuerdo educativo nacional a diez años
La educación necesita continuidad más allá de los cambios de gobierno.
Un acuerdo entre la Nación, las provincias, los distintos espacios políticos, los educadores y la sociedad debería establecer metas verificables en alfabetización, comprensión lectora, matemática, formación docente y uso responsable de la IA.
Entre sus objetivos deben figurar el cumplimiento de los días efectivos de clase, la reducción de las desigualdades de aprendizaje y la enseñanza de la matemática mediante la resolución de problemas, el razonamiento y la comprensión, no solamente la repetición de fórmulas.
El horizonte de diez años permitiría evaluar avances, corregir errores y sostener políticas que requieren tiempo para dar resultados.
Quinta medida. Incorporar el entrenamiento mental a la educación
Desde la perspectiva de ILVEM, la educación debe incluir una gimnasia mental adaptativa que ayude a desarrollar atención, memoria, comprensión lectora, razonamiento y flexibilidad cognitiva.
Herramientas como la lectura veloz comprensiva, la memoria asociativa y los mapas mentales pueden contribuir a organizar y relacionar información. Su utilidad debe evaluarse por los aprendizajes efectivos que producen, no por la promesa de resultados automáticos.
El objetivo no es entrenar personas para competir con una computadora en velocidad de cálculo. Es formar personas capaces de aprender, comprender, pensar por sí mismas y aprovechar la tecnología sin depender intelectualmente de ella.
ILVEM propone, en definitiva, pasar de la mecanización a la metacognición: no limitarse a enseñar respuestas, sino enseñar a pensar, aprender, relacionar y decidir.
5. La pregunta: ¿Quioén pensará cuando la máquina pueda hacerlo todo?
La advertencia de Groisman nos obliga a revisar el sentido de la educación.
Si una máquina puede producir una demostración matemática que pocos especialistas logran comprender, necesitaremos nuevas formas de verificarla, explicarla y decidir cómo utilizarla. Y si un estudiante puede obtener una respuesta en segundos, la escuela deberá enseñarle a evaluar esa respuesta y a construir conocimiento propio.
No se trata de rechazar la tecnología ni de idealizar las capacidades humanas. Se trata de evitar dos extremos: confiar ciegamente en la máquina o renunciar a sus posibilidades por miedo.
El enfoque de ILVEM propone entrenar la mente para trabajar junto con la IA: utilizarla para ampliar el conocimiento y, al mismo tiempo, fortalecer las capacidades humanas que permiten orientarlo.
El peligro no es que las máquinas aprendan a resolver problemas extraordinarios. El peligro es que nosotros dejemos de ejercitar las capacidades necesarias para comprenderlos, cuestionarlos y darles un propósito.
La gran pregunta es: si la IA puede ofrecernos cada vez más respuestas, ¿estamos educando a las personas para formular las preguntas correctas?
6. El acertijo: Una última prueba para la mente
Un hombre observa una habitación con tres interruptores. En la habitación contigua hay una lámpara apagada. Solo uno de los interruptores enciende esa lámpara.
Puede manipular los interruptores como quiera, pero solo puede entrar una vez en la habitación de la lámpara.
¿Cómo puede descubrir qué interruptor la enciende?
No te apresures a responder. El desafío consiste en aprovechar toda la información disponible, imaginar alternativas y diseñar una estrategia antes de actuar.
La solución consiste en encender el primer interruptor durante unos minutos y luego apagarlo. Después se enciende el segundo y se entra en la habitación de la lámpara.
- Si la lámpara está encendida, corresponde al segundo interruptor.
- Si está apagada, pero la bombilla está caliente, corresponde al primero.
- Si está apagada y fría, corresponde al tercero.
El acertijo supone una bombilla que genera calor apreciable y que permanece caliente durante el tiempo transcurrido.
La conclusión: entrenar la mente para dirigir el futuro
Entrenar la mente no significa saber todas las respuestas. Significa aprender a observar, preguntar, razonar y encontrar caminos cuando la respuesta no está a la vista.
En la era de la inteligencia artificial, el conocimiento será cada vez más accesible. La capacidad de dirigirlo con criterio seguirá siendo una responsabilidad humana.
No entrenamos la mente para ganarle a la máquina; la entrenamos para decidir qué hacer con lo que la máquina puede hacer.
Por eso, el gran desafío educativo de nuestro tiempo no consiste solamente en enseñar a utilizar la inteligencia artificial. Consiste en desarrollar seres humanos capaces de utilizarla sin renunciar a pensar por sí mismos.
Si la IA puede ofrecernos cada vez más respuestas, ¿estamos educando a las personas para formular las preguntas correctas?
No entrenamos la mente para ganarle a la máquina; la entrenamos para decidir qué hacer con lo que la máquina puede hacer.
