La IA puede responder, pero ¿quién está pensando?

Por: Sebastián Madrigal Solano
Decano de la Facultad de Bioingenierías de UCIMED

La inteligencia artificial llegó a las aulas para quedarse y tratar de prohibirla probablemente sea tan inútil como habría sido prohibir el uso de internet hace más de dos décadas. El verdadero desafío no está en evitar que los estudiantes la utilicen, sino en impedir que deleguen en ella una de las capacidades más importantes de su formación: pensar.

Actualmente, los estudiantes pueden resolver en segundos un problema matemático, generar una tesis, interpretar datos, escribir un código o hasta prescribir un tratamiento, obteniendo respuestas que suelen estar bien estructuradas, utilizan lenguaje técnico y se presentan con una seguridad que inspira confianza. Ahí precisamente comienza el riesgo, porque una respuesta convincente no necesariamente es correcta.

La IA puede cometer errores, inventar referencias, utilizar información desactualizada o desarrollar un procedimiento técnicamente impecable a partir de un supuesto equivocado, por lo que, aceptar sus resultados sin revisar el razonamiento, comprobar los cálculos, contrastar las fuentes o analizar la coherencia de las conclusiones convierte una herramienta extraordinariamente poderosa en un sustituto peligroso del pensamiento crítico.

El problema no está en que un estudiante utilice inteligencia artificial para resolver un ejercicio, está en que obtenga una respuesta, la copie y continúe sin comprender cómo se llegó a ella ni verificar si es correcta. Cuando esto ocurre, la tecnología deja de complementar el aprendizaje y comienza a sustituirlo, creando, además, una falsa sensación de dominio sobre conocimientos que realmente no se han comprendido.

En algunas profesiones como la bioingeniería o las ciencias de la salud, la situación adquiere una dimensión todavía mayor, porque un cálculo con unidades incorrectas, una interpretación estadística equivocada o una referencia científica inexistente pueden parecer perfectamente plausibles. Hoy ese error puede significar perder puntos en una evaluación, pero mañana, durante el ejercicio profesional, las consecuencias pueden afectar decisiones, procesos e incluso personas.

Por esta razón, necesitamos replantearnos qué significa enseñar en tiempos de inteligencia artificial y comenzar a evaluar menos la capacidad de producir una respuesta y más la capacidad de analizarla, comunicarla con claridad y defenderla con argumentos sólidos. Presentar resultados generados por IA para que los estudiantes identifiquen errores, comprueben cálculos, contrasten fuentes, detecten supuestos y justifiquen sus conclusiones puede convertirse en un ejercicio mucho más valioso que simplemente impedirles utilizar estas herramientas.

Paradójicamente, cuanto más poderosa sea la inteligencia artificial, más importante será el conocimiento disciplinar, porque solo quien comprende realmente un tema tiene las herramientas necesarias para reconocer cuándo una respuesta aparentemente perfecta está equivocada. La tecnología puede ampliar nuestras capacidades; sin embargo, difícilmente podrá sustituir el criterio que se construye mediante el conocimiento, la experiencia y el razonamiento.

No necesitamos profesionales ajenos al uso de la IA, ni estudiantes expertos únicamente en escribir prompts; necesitamos personas capaces de aprovechar todo su potencial sin renunciar a su criterio, conocimiento y responsabilidad. La inteligencia artificial puede equivocarse y probablemente seguirá haciéndolo, pero ese no es el mayor riesgo. Lo verdaderamente preocupante sería formar una generación de profesionales que confíe tanto en sus respuestas que haya perdido la capacidad de reconocer cuándo está equivocada.

Usar inteligencia artificial no debería significar dejar de pensar, sino aprender a pensar mejor.

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