A medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más en espacios educativos y profesionales, surge un problema silencioso pero profundo: jóvenes que adquieren habilidades de revisión y corrección sin haber desarrollado nunca las competencias básicas para ejecutar tareas por cuenta propia.
El mecanismo es simple pero peligroso. Un estudiante genera un trabajo y luego usa IA para mejorarlo. Repite esto múltiples veces a lo largo de su educación. Eventualmente, se convierte en alguien que puede identificar defectos con precisión, pero que nunca aprendió a evitarlos. En otras palabras: un crítico de su propio trabajo, no su creador.
Esto contradice completamente cómo funciona el aprendizaje real. Adquirir una habilidad requiere práctica deliberada, incluyendo errores no corregidos. Cuando cometemos un error y lo descubrimos nosotros mismos, se ancla en nuestra memoria de forma profunda. Cuando una máquina nos lo señala, el aprendizaje es superficial.
Lo inquietante es que este proceso ocurre en las sombras. Mientras que la automatización de empleos genera alarma pública, la erosión de capacidades formativas sucede discretamente en universidades, colegios y espacios de trabajo en línea. Nadie lo ve venir porque se disfraza de éxito académico.
Un graduado con excelentes calificaciones obtenidas con ayuda de IA puede llegar al mercado laboral creyendo que es competente. Pero cuando debe ejecutar sin asistencia, descubre que no sabe hacer lo que creía saber. El choque es brutal.
Expertos en educación subrayan que la solución no es desterrar la IA. Es cambiar cómo la usamos. La tecnología debería actuar como herramienta de perfeccionamiento tardío, no de validación temprana. Primero se aprende haciendo, cometiendo errores propios y superándolos. Después, la IA puede pulir lo que ya sabemos hacer.
Sin este orden, estaremos criando una generación de supervisores tecnológicos, no de profesionales preparados.
Imagen: Tara Winstead / Pexels – Con informacion de El Cronista
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