Niall McNulty: “Con la IA, ninguna evaluación que los estudiantes hagan en casa ofrece garantía de autenticidad”

La inteligencia artificial dividió las aguas en el mundo educativo. De un lado están los escépticos, que advierten sobre los riesgos de la dependencia tecnológica, la pérdida del pensamiento crítico y la profundización de las desigualdades. Del otro, los entusiastas, que prometen una revolución en la enseñanza: aprendizaje personalizado, docentes liberados de tareas rutinarias y evaluaciones capaces de registrar los avances de cada estudiante. Entre promesas y amenazas, la IA avanza a una velocidad que supera la capacidad de respuesta de los sistemas educativos.

Niall McNulty, especialista en IA aplicada a la educación, trabaja en Cambridge University Press en Ciudad del Cabo, Sudáfrica, desde donde colabora con ministerios de Educación y organismos como Unicef y Global Partnership for Education en proyectos de transformación digital y formación docente en distintos países. McNulty visitó Buenos Aires invitado por Unicef y participó del Congreso Internacional PAIDEIA, organizado por la Secretaría de Educación nacional. En esta entrevista con Infobae, advierte sobre los riesgos de delegar el pensamiento en las máquinas, cuestiona la falta de evidencias sobre las mejoras educativas atribuidas a la IA y propone que los gobiernos asuman un papel más activo en las decisiones sobre su incorporación a las aulas.

–La inteligencia artificial se incorporó muy rápidamente a las escuelas. ¿Cuál cree que es su mayor potencial para transformar la educación?

–Creo que buena parte de la transformación va a producirse en la gestión de los sistemas educativos. Las escuelas pueden utilizar la inteligencia artificial para hacer un seguimiento del rendimiento académico y detectar tempranamente cuándo un alumno corre el riesgo de desaprobar o abandonar la escuela. Es lo que llamamos inteligencia artificial predictiva: a partir de los datos de las evaluaciones, se pueden identificar estudiantes en riesgo y diseñar intervenciones para anticiparnos a esas situaciones.

Otra gran oportunidad es el aprendizaje personalizado. Antes de la IA generativa, las plataformas ofrecían una personalización bastante limitada, basada en una serie de recorridos predefinidos. Ahora tenemos sistemas capaces de interactuar con cada alumno, identificar sus dificultades y proponerle un recorrido específico para desarrollar los conocimientos que todavía no domina. Esto requiere plataformas educativas que integren los contenidos curriculares con herramientas de IA, lo que supone una inversión de las escuelas y los ministerios de Educación.

También se habla mucho de los tutores de inteligencia artificial. Creo que tienen su lugar, aunque no van a revolucionar la educación: los tutores humanos siguen siendo muy valiosos. Lo importante es que estas herramientas estén alineadas con el currículo y no ofrezcan inmediatamente las respuestas. Deberían adoptar un enfoque más socrático, que ayude al estudiante a pensar mediante pistas y sugerencias antes de proporcionarle una solución completa.

La IA también puede facilitar el trabajo de los docentes, por ejemplo, al elaborar planificaciones y proponer actividades y materiales adaptados a los contenidos que deben enseñar.

En ese sentido, hay que distinguir entre las herramientas de IA de uso general, como ChatGPT, Claude o Gemini, y las desarrolladas específicamente para educación. Las primeras requieren que los docentes dediquen tiempo a adaptarlas, incorporando documentos curriculares y materiales. Las herramientas especializadas, en cambio, están diseñadas desde una perspectiva pedagógica y pueden incorporar el currículo, lo que facilita su utilización.

–La evaluación de los estudiantes es un punto crítico. ¿Cuál es su mirada sobre este tema?

–Creo que uno de los cambios más profundos va a producirse en la evaluación, aunque tal vez tardemos entre cinco y diez años en verlo plenamente. Hoy seguimos dependiendo de exámenes de alto impacto al final del año: un estudiante aprueba o desaprueba, y ese resultado puede determinar si accede a la universidad. Pero cada vez tendremos más posibilidades de evaluar a los alumnos a lo largo de todo el proceso de aprendizaje, analizando sus trabajos y su comprensión de determinados conceptos. En lugar de asignarles una única calificación, podremos contar con sistemas que registren continuamente sus avances. Al finalizar el año, sabremos qué competencias alcanzó cada estudiante y tendremos evidencias reunidas durante el proceso para demostrarlo.

Ahora bien, la evaluación también plantea uno de los grandes riesgos de la IA. En mi opinión, ninguna evaluación que los estudiantes hagan en casa ofrece garantía de autenticidad. Si le encargamos un trabajo o un ensayo, estoy casi seguro de que utilizará inteligencia artificial. Y el trabajo que presente como propio no necesariamente demostrará que haya aprendido algo. Puede introducir la consigna en ChatGPT e incluso buscar cómo hacer que el resultado parezca escrito por una persona. Esto nos obliga a repensar las formas de evaluación.

Hay investigadores en Australia y el Reino Unido que están trabajando en una propuesta llamada AI Assessment Scale (escala de evaluación del uso de inteligencia artificial). La idea es que los docentes adopten una actitud más proactiva. En lugar de esperar que el estudiante no utilice IA, podemos decirle: está permitido usarla, pero tenés que explicar qué instrucciones le diste, qué chatbot utilizaste y qué errores encontraste en sus respuestas. Es decir, el estudiante debe evaluar críticamente los resultados. Ya no se trata simplemente de copiar y pegar: tiene que explicar qué hizo y cómo modificó el contenido generado. Creo que veremos avances importantes en esta dirección.

–¿Qué otros riesgos le preocupan en relación con el impacto educativo de la IA?

–El otro gran riesgo es que los estudiantes empiecen a depender de los chatbots para obtener todas las respuestas. Que se limiten a copiar y pegar, que pierdan la capacidad de pensar por sí mismos y de desarrollar el pensamiento crítico, y que terminen dependiendo de estas herramientas para todo lo que hacen. Esa dependencia es uno de los riesgos más graves de la IA en la educación.

También hay riesgos vinculados con la seguridad de los niños y adolescentes. Hoy es posible, como hemos visto, tomar la imagen de la cara de un estudiante y colocarla sobre el cuerpo de otra persona. Son problemas muy importantes, aunque los considero más relacionados con la protección de la infancia que con la enseñanza propiamente dicha.

Por último, tenemos que recordar que los grandes modelos de lenguaje pueden equivocarse e inventar información. Además, tienen sesgos. Gran parte de sus datos de entrenamiento provienen de contenidos en inglés y del hemisferio norte. Eso influye en las respuestas que producen. Tanto los docentes como los estudiantes tienen que ser conscientes de que estas herramientas pueden cometer errores y reproducir prejuicios.

–Hay sistemas educativos que están prohibiendo el uso de IA, mientras otros la incorporan como contenido obligatorio desde el nivel inicial. ¿Qué mirada tiene sobre estas decisiones?

–No tiene sentido prohibir la inteligencia artificial. Pero sí creo que hay que limitar su uso en las escuelas primarias y en el nivel inicial. Es necesario establecer restricciones según la edad. Si yo tuviera que tomar esas decisiones, diría que los estudiantes más pequeños solo deberían acceder a la IA a través de la mediación de un docente, no de manera directa. En la escuela secundaria, los adolescentes ya tienen una mayor comprensión de la tecnología y de cómo funciona, por lo que podrían tener un acceso más amplio. Y en los niveles superiores hay una mayor madurez para utilizar estas herramientas.

Mi recomendación sería adoptar una estrategia que abarque a todo el sistema educativo, pero diferenciada por grupos de edad. Tenemos que proteger a los niños más pequeños de una exposición excesiva a la inteligencia artificial y, en realidad, también a las pantallas. No creo que deban estar utilizando pantallas a esas edades. Eso no significa que no puedan aprender conceptos relacionados con la IA: es posible trabajar con materiales y actividades que no requieren dispositivos tecnológicos.

El problema de prohibir completamente la IA es que, si hoy buscamos trabajo en muchas profesiones o sectores de la economía, cada vez es más frecuente que se exijan competencias relacionadas con esta tecnología. No queremos que el sistema educativo forme estudiantes que nunca hayan tenido contacto con la IA y que después lleguen a la universidad o al mundo laboral sin ninguna preparación. Es preferible introducirla de manera gradual y responsable.

–En los últimos años, en Argentina se ha cuestionado la inversión en dispositivos digitales con el argumento de que no logró mejorar los aprendizajes. ¿Es posible dar estas discusiones en escuelas sin dispositivos o con problemas de conectividad?

–Estamos viendo cómo surge una nueva brecha digital, porque los modelos de inteligencia artificial más potentes son cada vez más caros. Antes se podía acceder a una muy buena versión de ChatGPT por 20 dólares mensuales, pero ahora hay versiones que cuestan alrededor de 200 dólares. Y quienes pueden pagar más acceden a herramientas de mayor calidad, lo que influye en cómo trabajan, enseñan y aprenden. Esa desigualdad ya existe.

Pero, al mismo tiempo, hay una tendencia positiva: el desarrollo de modelos de IA que funcionan sin conexión a internet. En mi computadora tengo instalados varios modelos que utilizo sin conectarme a servidores externos, por ejemplo, para transcribir conversaciones y organizar archivos. Creo que en dos o tres años tendremos modelos suficientemente buenos como para realizar muchas funciones educativas directamente en computadoras o teléfonos. Eso puede ser especialmente importante para escuelas rurales o de contextos con menos recursos.

Ya he visto experiencias en África subsahariana en las que una empresa de tecnología educativa instala modelos de IA en computadoras, incorpora el currículo local y enseña a los docentes a utilizarlos sin conexión para generar planificaciones y materiales didácticos. Creo que los modelos de código abierto que funcionan sin conexión tienen muchas posibilidades de imponerse en educación, justamente porque permiten superar las dificultades de conectividad.

Además, muchos de estos modelos de lenguaje pequeños se están desarrollando para lenguas locales e indígenas, que suelen estar peor representadas en los grandes modelos comerciales. Ahí también existe una oportunidad enorme.

Creo que tendremos dos nuevas brechas. La primera será entre quienes puedan pagar los modelos más potentes y quienes solo accedan a herramientas de menor capacidad. La segunda, entre quienes hayan aprendido a utilizar la inteligencia artificial y quienes nunca hayan tenido contacto con ella. No es lo mismo llegar a la universidad o al mundo laboral sin conocer esta tecnología que haber desarrollado las competencias necesarias para aprovecharla.

–¿Qué experiencias de otros sistemas educativos cree que podrían resultar útiles para Argentina?

–Hay dos ejemplos que me parecen interesantes. El primero es Uruguay, donde estamos trabajando con el Plan Ceibal, que ya cuenta con un ecosistema digital educativo muy desarrollado. Estamos colaborando para incorporar un programa de formación docente en IA dentro de esa estructura. Creo que es importante que los ministerios de Educación analicen primero qué herramientas tienen y cuáles funcionan bien. No se trata simplemente de adoptar una nueva plataforma, sino de aprovechar lo que ya existe y construir a partir de eso.

La otra experiencia es en Abu Dabi, donde estamos trabajando en un proyecto piloto de largo plazo, que abarca distintas materias y propone una manera diferente de enseñar. El punto de partida es que la inteligencia artificial ya forma parte del sistema educativo. Pero, en lugar de dejar que cada docente descubra cómo utilizarla, decidieron capacitarlos en un modelo pedagógico específico para mejorar la enseñanza.

La experiencia tiene un objetivo fundamental: generar evidencia sobre sus resultados. Todo el mundo dice que la inteligencia artificial está transformando la educación y mejorando los aprendizajes, pero todavía tenemos muy pocas evidencias de que realmente esté ocurriendo. Abu Dabi es uno de los primeros sistemas educativos que conozco que está implementando un plan riguroso para producir esa evidencia.

–Este proceso, que está afectando a todas las escuelas y universidades del mundo, es conducido por las decisiones de unas pocas empresas. ¿Qué incidencia pueden tener los ministerios de educación en este tema?

–Debería haber mucho más diálogo entre las empresas tecnológicas, los ministerios de Educación y organismos internacionales como la Unesco y Unicef. No creo que eso esté ocurriendo. Algunas plataformas ofrecen a los países acceso gratuito a sus herramientas durante un tiempo, pero parece un proceso impulsado unilateralmente por las empresas, que buscan captar usuarios y obtener beneficios económicos.

Creo que deberíamos tener una conversación más amplia, tanto a nivel nacional como internacional. ¿Vamos a permitir simplemente que esta tecnología entre en nuestras escuelas o vamos a negociar con las empresas para definir qué queremos para nuestros sistemas educativos? No sé exactamente cómo habría que organizar esa negociación, pero es una discusión necesaria.

El problema es que la inteligencia artificial ya está entrando en nuestras vidas sin que necesariamente lo hayamos decidido. Tenemos herramientas de IA incorporadas en nuestros teléfonos y en las búsquedas de Google. Nadie nos preguntó si queríamos esas funciones, pero ahora forman parte de nuestra vida cotidiana.

Por eso, necesitamos una respuesta coordinada a escala internacional. Tal vez debería intervenir Naciones Unidas u otro organismo global, o varios ministerios de Educación podrían organizarse para negociar conjuntamente, en lugar de que cada país tenga que hacerlo por su cuenta.

–Más allá de la incertidumbre que generan estos cambios acelerados, ¿qué habilidades siguen siendo esenciales y deberían desarrollarse en la escuela?

–Una es la metacognición, es decir, la capacidad de reflexionar sobre cómo pensamos y aprendemos. Tenemos que ser conscientes de lo que hacemos con las herramientas de inteligencia artificial y evitar delegar en ellas nuestros procesos cognitivos. Se trata de poder decir: “Voy a utilizar la IA para esta tarea específica, pero para el resto voy a usar mi propio cerebro”. Es importante aprender a tomar esas decisiones de manera consciente.

Otra habilidad cada vez más importante es la comunicación. A medida que estas herramientas evolucionan, ya no necesitamos escribir instrucciones complejas para interactuar con ellas: simplemente conversamos. Por eso, la capacidad de expresar nuestras ideas con claridad será fundamental para obtener buenos resultados de la IA. Pero también necesitamos ser capaces de mantener conversaciones, de articular lo que sentimos y pensamos. Eso demuestra que elaboramos nuestras propias ideas y no dependemos de una tecnología para hacerlo.

También está adquiriendo una relevancia enorme la lectura crítica. Me refiero a la capacidad de analizar lo que produce un sistema de IA, pero también lo que encontramos en las redes sociales. Tenemos que distinguir qué es real y qué fue generado artificialmente, identificar errores, sesgos y contradicciones, y evaluar críticamente la información. Es una habilidad que hoy muchas personas no tienen suficientemente desarrollada.

–Muchas de esas capacidades dependen de habilidades tradicionales, como la lectura y la escritura.

–Exacto. Leer libros, analizar textos literarios y comprender cómo están construidos sigue siendo muy importante. La lectura y la matemática continúan siendo fundamentales. Los resultados de PISA muestran retrocesos en esos aprendizajes. Para mí, la prioridad debería ser que todas las personas aprendan a leer y comprendan lo que leen, y que desarrollen las habilidades matemáticas necesarias para desenvolverse en la vida. Son capacidades básicas que corremos el riesgo de perder, y que siguen siendo esenciales más allá de los avances tecnológicos.