No son sólo las impresiones antiguas las únicas capaces de engañarnos; los encantos de la novedad poseen el mismo poder.
Blaise Pascal Pensamientos
El diario El Tiempo acaba de publicar el artículo «Los tres
grandes riesgos de la IA para la humanidad, según Bill Gates» (2026-08-30)[1].
Los riesgos señalados por Gates servirán aquí como punto de partida para
preguntar qué pone de manifiesto la inteligencia artificial [IA] acerca de
aquello que llamamos educación. La cuestión no es qué puede hacer la IA en la
escuela, sino qué prácticas educativas resultan automatizables, qué relación
guardan el hacer y el saber, y dónde situar una formación que no se reduzca a
la ejecución de procedimientos.
1. Lo automatizable en la educación
La IA atenta contra empleos “intelectuales” (los que
requieren leer, escribir, comparar información, producir código, analizar
datos, diagnosticar, tomar decisiones) y también atenta contra empleos que
requieren trabajo físico, cuando se articula con la robótica[2].
Se supone que la relación educación/trabajo sigue la
secuencia: estudiar, después ingresar en una profesión y, más tarde, gracias a
la experiencia, ocupar posiciones de mayor responsabilidad. Pues bien, la IA rompe
esta secuencia. Una empresa necesita expertos cualificados, pero ya no principiantes,
pues las tareas que éstos realizaban pueden encomendarse a la IA, que las
realiza con más rapidez. Por tanto, no encontrar empleo después de graduarse no
es el problema, sino la desaparición de los practicantes: revisar expedientes
(derecho); hacer pequeñas búsquedas (periodismo); sistematizar encuestas (sociología);
aplicar pruebas (psicología); acompañar programas comunitarios (trabajo
social); buscar datos estadísticos (economía), etc. Para obtener trabajo se
exige experiencia, pero los trabajos que permitían adquirirla son los primeros
que se automatizan.
Ahora bien, la educación no prepara directamente para
responder a las demandas del trabajo. Antes la excusa era el ritmo desigual: el
mercado laboral va más rápido que la capacidad de la educación para modificarse.
Una carrera universitaria tarda años (y por eso se las abrevia), mientras que
la tecnología modifica en mucho menos tiempo las tareas de una profesión. La educación
lucía como una tortuga corriendo tras un Aquiles-Proteo. Pero, si así fuera,
¿por qué economía y tecnología no se estancaron? En esa mirada no aparecía el
modo de producción, la explotación del trabajo asalariado.
Con todo, el asunto ahora es otro, pues es el pensamiento el
que está bajo mimesis. Entonces, ¿enseñar a utilizar la IA y ya? No, pues no es
una nueva máquina que ahorra trabajo (y, por lo tanto, empleos), gracias a
realizar la misma actividad mucho más rápido. Un ejemplo: el escaneo automático
de las hojas de respuesta y la corrección de las pruebas “Saber” se tarda apenas
unas horas; pero, si se hiciera manualmente, mil correctores tardarían cuatro
años. Y, en ese caso, todavía no estamos hablando de IA, sino de automatización
avanzada… Lo que la IA va a “ahorrar” ya no es sólo la mecánica —que el
software repite muchísimas veces y muchísimo más rápido— sino el pensamiento
necesario para ciertas operaciones. Así, mientras la IA tarda 12 segundos en “leer”
un libro académico de dificultad media, una persona con hábitos de lectura
puede tardar hasta 10 horas (tiempo durante el cual la IA leería 3000 libros).
Si la educación se limita a enseñar las herramientas actuales,
produce especialistas en operaciones que mañana serán automatizadas. Si una
competencia que necesita el mercado es automatizable, la pregunta es si la
especificidad de esa competencia es humana. Ya no prendemos fuego con el arco
manual (frotando madera), pues es automatizable; pero sí volvemos —en todas las
épocas— al lazo social para suscitar la formación, pues algo tiene de no
automatizable.
Ahora bien, el maestro está inscrito en un contexto que puede
crear las condiciones para una educación automatizable; y eso no es de ahora.
¿Qué era —sino— la “tecnología educativa”? A la administración de los procesos
educativos parece caberle en la cabeza solamente la idea de una tarea sin
restos, previsible, que destierre la contingencia, que ahorre dinero. No
obstante, ese no es el caldo de cultivo de la formación. Hay condiciones
materiales necesarias, por supuesto; pero también hay condiciones de
posibilidad que, descansando en aquellas condiciones materiales, introducen
algo que no es automatizable.
2. Hacer sin saber: operación vs. formación
2.1. Poder técnico y capacidad de juicio
La IA permitirá a individuos, organizaciones e incluso a los
propios sistemas artificiales producir daños a toda escala. La IA disminuye de
manera drástica los conocimientos, el dinero y el tiempo requeridos para inventar
formas de violencia, fraude y manipulación. En internet ya existía información
para hacer programas maliciosos, para fabricar armas o llevar a cabo ataques
informáticos; ahora, una IA convierte información dispersa y compleja en
instrucciones. Se reduce la distancia entre querer hacer algo y saber cómo
hacerlo. La capacidad que permite encontrar una vulnerabilidad informática para
corregirla puede permitir explotarla; la misma IA que ayuda a diseñar
medicamentos puede facilitar la búsqueda de agentes biológicos dañinos. Ninguna
frontera técnica separa las capacidades beneficiosas de las peligrosas.
Esto tiene una consecuencia educativa: hasta cierto momento, la
vía para acceder a conocimientos y capacidades la proporcionaba principalmente la
escuela[3].
Los medios masivos erodaron progresivamente esa vía hasta que la IA puso al
alcance de cualquier persona procedimientos que antes exigían largos períodos
de aprendizaje. Nada formativo, pues se trata de realizar ciertas operaciones sin
comprenderlas: producir código sin saber programar, argumentar sin dominar
el asunto, diseñar imágenes sin conocer técnicas de edición, hacer campañas de
persuasión sin formación especializada. Si el asunto educativo es saber-hacer
(“competencia”), la escuela ya no tiene lugar frente a la IA; pero si es saber
para configurar el hacer, para decidir en torno al hacer… eso necesita una
mediación subjetiva, si entendemos que la formación no puede eludir ese paso,
pues a la IA se le pueden pedir criterios, justificaciones de las decisiones,
pero en esos casos todo está de su lado (de la programación), no hay producción
del sujeto.
La capacidad técnica crece más rápidamente que la capacidad
de juicio. Se puede hacer que muchas personas consuman mediante una publicidad
efectiva. Pero que cada uno entienda por qué se identifica, por qué cree que
sujeto es igual a consumo, por qué lo toca esa publicidad… es un proceso muy
complejo y extenso.
La IA es un instrumento poderoso, que puede ser manejado por
un estudiante que no ha construido los criterios para decidir cuándo, cómo y
para qué utilizarla. Y no se le va a abrir un espacio a esa construcción, si
las demandas que le hace la escuela se pueden solucionar por esa vía. Es
cómico: ante la imposibilidad de generar el contexto de una demanda distinta, se
prohíbe el instrumento.
El acceso a ciertos poderes ya no depende de una formación
previa; el actual poder instrumental no es que preceda a la formación, sino que
la hace innecesaria. No hemos dejado de estar deslumbrados por novedades. La actual
nos está despojando del pensamiento, de la responsabilidad, de la decisión…
algo habrá de gusto en ello, diría Freud.
2.2. Verdad, pensamiento crítico y responsabilidad
Las elecciones a cargos públicos nos han mostrado que con la
IA se pueden crear imágenes, audios o videos falsos (deepfakes). Razón
tenía Umberto Eco cuando afirmaba que la capacidad de mentir es lo que hace que
el lenguaje sea un sistema abierto, capaz de producir sentido y de ser
evaluado. En todos los casos, es el sujeto el que decide cómo usar esa apertura
del sistema semiótico. Recordemos la advertencia que hacen los chatbots; por
ejemplo, OpenAI dice: “ChatGPT puede cometer errores. Se debe comprobar la
información importante”. O sea,
-
nos
da una orden (pero ¿esa orden no es “información importante” como para
comprobarla? No importa, es una orden);
-
nos
dice que puede cometer errores, o sea que no serían deliberados, tal vez por
estar atados a una programación todavía en progreso (¿o sea que nos promete un
punto de llegada con sólo la verdad?, ¿un sistema semiótico cerrado? ¿Un saber
absoluto?… ¿O abrieron la caja de Pandora?);
-
implícitamente
nos dice que podemos tragarnos los errores que no constituyan “información
importante” pues sólo ésta es la que habría que verificar (¡como si la “verdad”
fuera una suma de partes, con diversos grados de verdad!);
- una paradoja: ¿con qué criterio vamos a diferenciar entre “información importante” y no importante si justamente le pedimos información porque no la teníamos? Si tuviéramos esa capacidad, no lo estaríamos consultando.
Y a estos errores posibles de la IA, la condición humana agrega
su cuota:
¿Qué quimera es, pues, el hombre?, ¿qué novedad?, ¿qué monstruo?, ¿qué caos?, ¿qué sujeto de contradicciones?, ¿qué prodigio? Juez de todas las cosas, imbécil gusano de tierra, depositario de lo verdadero, cloaca de incertidumbre y de error, gloria y desecho del universo[4].
Según la cita, son esperables, entonces, los deepfakes,
la difusión masiva de noticias falsas, el reconocimiento facial sin
consentimiento, el análisis de datos personales para control comercial y
político, la selección de objetivos militares sin intervención humana, los
modelos de predicción para maximizar ganancias a costa de trabajadores, los
ciberataques…
Ahora bien, todos piensan enfrentar esta situación con “pensamiento crítico”. Bueno, preguntémosle a la IA:
Suscitar el pensamiento crítico no
consiste principalmente en enseñar una técnica para «pensar mejor», sino en
producir condiciones en las que una afirmación deje de parecer evidente y se
vuelva interrogable.
En educación, esto implica varias operaciones. La primera es introducir una distancia frente a lo que se presenta como obvio. Ante una afirmación como «la educación mejora la empleabilidad», por ejemplo, el trabajo crítico no comienza preguntando si estamos de acuerdo o no, sino: ¿qué se entiende aquí por educación?, ¿por qué su finalidad habría de ser el empleo?, ¿quién formula esa relación?, ¿qué queda excluido de ella?, ¿en qué condiciones podría no cumplirse? […].
¿Si ven? Defenderse de la IA mediante un pensamiento crítico
que ella conoce, aplica y nos enseña cómo implementar. Sospechosamente, todo
el mundo está de acuerdo con el pensamiento crítico, todo el mundo
sugiere introducirlo en la educación. Así, la expresión “pensamiento crítico”
es como un deepfake. Pero si la satisfacción ofrecida actualmente pasa
por la imagen y un muchacho las puede hacer a su arbitrio, casi sin límite, ¿con
qué ganas va a interrogar su procedencia, las condiciones de su producción, los
intereses a los que puede servir? Este “propósito educativo” de pensamiento
crítico no le da ni a los tobillos a la satisfacción de jugar con la imagen[5].
Esto también toca el asunto de la autoría: ¿el estudiante
escribió realmente el trabajo? Esta sempiterna pregunta, que se aplica hoy más
que nunca, tiene un telón de fondo vergonzoso: el desconocimiento del profesor
acerca de lo que es capaz el estudiante. Se solicita el trabajo en tanto
hay ese desconocimiento. Y si, a posteriori, debo establecer si el estudiante
“puede responder por lo que afirma”, ¿no se trata de una segunda evaluación?, ¿para
qué, entonces, hacer la primera?
Y, por supuesto, el número de estudiantes por curso, la
cantidad cursos que atiende el maestro, los plazos para llenar los formatos…
son obstáculos. Pero, de nuevo, ¿dónde está el sujeto?
Se piensa que es una cuestión educativa la decisión de hasta
dónde permitir la entrada de la técnica. Como si la educación fuera un ámbito
de discusiones abiertas con poder vinculante. No: las decisiones se toman en
los sitios de poder, desde aquel sitio singular en el que el sujeto decide hacer
algo contra las normas y los buenos consejos, hasta las prohibiciones oficial,
pasando por la decisión de una ministra de educación —contra la Constitución,
contra las normas, contra la historia, contra la investigación— en el sentido
de que la educación en Colombia será, de ahora en adelante, pro-Jesús y anti-Marx.
En cambios las “discusiones” educativas son de muy diversa calidad y generalmente
no están en los sitios de decisión. Podemos oponernos a la medida ministerial, pero
no desde la razón (esa discusión nunca termina), sino desde la movilización
política.
Una comparación: como la ciencia hace posible la clonación, la
petición de no hacerlo con los humanos no es una discusión teórica, por eso recae
sobre los “comités de ética”, que no tienen poder vinculante. Recomendaciones
morales después de que la tecnología ya definió las prácticas.
3. Automatón y tyché: dónde situar la
formación
En la educación se repiten procedimientos. Por eso a ella
llegan procesos de automatización. Pero si todo en la educación es repetición de
procedimientos, al final no se necesitan maestros, y la operación se le puede delegar
a la IA. Ahora bien, si en la formación es fundamental la contingencia, la
transferencia singular del deseo de saber, entonces la labor docente no
desaparece. En últimas, el asunto es político: defender el estatuto de la
educación como tyché y no como automatón[6].
Por sus obras los conoceremos: ¿qué hacen los maestros ante una institución
automatizable? Por ejemplo, frente a una asignatura: el programa, los
materiales, los exámenes y la evaluación los puede hacer la IA, en segundos… ¡porque
se han convertido en tareas formales y, por lo tanto, automatizables! En
cambio, el deseo de saber no es automatizable, no es un propósito, no se pueden
hacer atajos en su dirección… es tyché. Así, si la política educativa,
si las instituciones, si los maestros mismos cifran la profesión docente en el automatón,
sus días están contados. Pero si cifran la profesión en la tyché, los maestros
no son reemplazables por un mecanismo automático.
Hoy están al alcance de la IA ideas como “lectura crítica”, “construir
un problema”, “juzgar la pertinencia de una respuesta”, “argumentar”, etc. Pero,
hasta ahí, desconocemos la postura de quien lo enarbola. Si, por
ejemplo, queremos imponer la “lectura crítica” (del color que sea), tambalea el
oficio. En cambio, si la lectura crítica es efecto de un deseo de saber que
deja ver sus fallas, ese deseo puede ser asumido por el otro… y ya veremos los
efectos, como el de la responsabilidad. Cuando la IA decide bombardear, en la
franja de Gaza, lo que después se identifica como un centro de salud, no hay
lugar para la responsabilidad, a lo sumo para verificar el cumplimiento del
prompt. Entonces, el nexo educativo, mediado por el deseo de saber, no es automatizable,
no puede ser encarnada por la IA.
Pensemos ahora en el estudiante que utiliza la IA para delegar
la lectura, la escritura, el análisis y la resolución de problemas. Toma la
tarea el su aspecto automatón, tal como el maestro cuando le pide a la
IA diseñar el programa, los materiales y la evaluación. Hacer un programa es un
desafío intelectual, pero, hágase lo que se haga, va a morir en un archivo que
da constancia de que la tarea se hizo, al lado de algunos que no se lo han
tomado como un desafío intelectual. El estudiante sigue la misma secuencia (¿sí
ven que aprende?): la lectura tiene dos caras, una de tyché (desafío interesante)
y otra de automatón (es una tarea). El asunto es que esta cara pesa más,
pues la relación social que se suscita muere en el archivo común. Escribir
requiere un tiempo de trabajo, pero cuando no se encuentra ese tiempo y sí se
exige un tipo de escritura cuyas condiciones de conquista no se han dado, pues
que lo haga la IA.
¿Publicar da puntos en el escalafón? Veamos las condiciones
de esa producción, los destinos de sus resultados, la naturaleza de los
vínculos que genera, su lugar en el mejoramiento de los ingresos… para que
quede claro por qué se decide dejarle la tarea a la IA. Entonces se dispara la
doble moral: el límite al uso de celulares en los colegios, la prohibición de
usar la IA en el ámbito educativo, los programas para detectar la participación
de la IA en los ensayos, en los informes de investigación, en los libros.
De una educación-automatón viene la iniciativa del “buen
uso de la IA en la escuela”. Pero, si se inyecta tiempo propio, ¿el sujeto va a
querer que se lo invada la IA?; si se da lugar a que haya satisfacción en el
esfuerzo cognitivo, ¿hasta dónde compartirla con la IA?; si se da lugar a
enfrentar las reglas del juego de una teoría, ¿no se sabrá cuándo la IA delira?
4. El otro, la dificultad y el deseo de saber
Las relaciones humanas obligan a enfrentar diferencias,
malentendidos, rechazos, frustraciones y límites. La formación social exige
encontrarse con personas cuyos deseos, intereses y respuestas no controlamos. La
IA, en cambio, ofrece una relación ajustada al usuario: responde de manera
permanente, personalizada y complaciente, conversa indefinidamente, recuerda
preferencias, adapta su lenguaje al usuario, está disponible siempre, responde
sin cansancio, no se impacienta, no se distrae, no exige reciprocidad y puede
ser programada para reducir el conflicto. Así, la IA torpedea las condiciones de
relación entre sujetos: resta recursos para enfrentar situaciones con un otro que
no está hecho a nuestra medida.
En la escuela estamos obligados a intercambiar la palabra, a esperar,
a disentir, a escuchar algo que inicialmente no interesa, a aceptar reglas
comunes, a confrontarse con compañeros diferentes y a soportar que un profesor
no responda exactamente a las expectativas de cada estudiante. Experiencias poco
agradables que forman parte de la potencia de la educación. Potencia que no
tiene la IA cuando personaliza la educación: adapta contenidos, ritmo, ejemplos
y explicaciones a las necesidades particulares. Un mundo construido alrededor
del individuo. Esta educación no confrontaría con aquello que no se ha elegido.
Las cajas de compensación ofrecen lo que corresponde a nuestras preferencias;
la formación, no: supone enfrentar saberes, personas y exigencias extraños.
Cuando la educación pregunta por resultados, no hay necesidad
de aprender y, entonces, el estudiante puede utilizar la IA para evitar leer,
escribir, calcular, argumentar o resolver un problema; simplemente obtiene el
producto y no realiza el proceso que —se supone— es el formativo. Y, claro, un
texto bien redactado no demuestra que el estudiante haya aprendido a escribir;
una respuesta correcta no demuestra que haya comprendido el problema; una
síntesis adecuada no prueba que haya leído el texto… pero si lo que otorga una
buena calificación es el resultado…
Por esto, la IA no es formadora: hay que estar en la posición
de formado para poder utilizarla en el sentido de los procesos, de la formulación
de preguntas, de la comparación de hipótesis, etc. Pedimos “esfuerzo cognitivo”
al estudiante, pero ¿de dónde procede ese esfuerzo? En nuestra idea de formación
proviene es del maestro; más exactamente, de su posición frente al saber. De lo
contrario, ya podemos pensar —pensamiento de administrador educativo— en una IA
educativa que no entregue la solución por adelantado, que explique, pregunte, ofrezca indicios;
que retenga la respuesta para que el estudiante tenga que encontrarla. Y otra
vez tendríamos la ausencia del deseo, o la suposición de que éste ha estado
siempre en el estudiante y que hay que aprender a hacerlo brotar.
¿Dónde se aprende que frente a lo que no sabe es necesario
permanecer, ensayar, equivocarse o reformular el problema? ¿Dónde se aprende el
lugar que ha de tener la instancia que resuelve? La pregunta “¿cómo puedo
comprender esto?” no es espontánea; siempre hay una pragmática en su lugar, por
eso adviene, más bien la pregunta, “¿cómo hago para que la máquina me entregue
la respuesta?”; por eso la capacitación inicial en IA es cómo hacer buenos
prompts. En realidad, la primera pregunta puede nacer de la relación con un
docente.
A las empresas de IA no les conviene una posición verdaderamente
crítica, sino la satisfacción del cliente, pues venden una mercancía y allá
verá el comprador lo que haga con ella. Con un porcentaje bajo de usuarios
pagos[7]
las empresas de IA reportan jugosas ganancias que crecen notablemente[8].
La IA aumenta la cantidad de aquello que —según ella misma— debe ser examinado,
pero, realmente, disminuye el trabajo mediante el cual se podría examinar.
5. El maestro después de la IA
Antes se creía que un profesor importaba por los datos que poseía,
pues era una de las pocas fuentes de información. Pero, si así hubiera sido, los
medios de comunicación habrían acabado con la profesión docente. De hecho, lo intentaron:
Radio Sutatenza y, luego, la Televisión educativa estaban ahí para garantizar
un cubrimiento total y para unificar contenidos y metodologías… cosa imposible
con un inmenso y desigual cuerpo profesoral que introduce la contingencia y,
además, suele manifestarse políticamente. Entonces, si el maestro no ha desaparecido
es porque su lugar siempre ha sido otro: la relación con “los nuevos” —como
dice Hannah Arendt—, a propósito de un saber que lo apasiona. En esa relación
con el saber y en esas ganas de pasar la posta se juega su acto singular en el encuentro
educativo.
Antes de preguntar por la mejor manera de incorporar la IA a
los procesos educativos, tenemos que saber qué se entiende por educación. Si la
educación es reducir a procedimientos, a productos verificables y a operaciones
repetibles, la IA tiene entrada franca y podría sustituir fácilmente al docente.
Pero si la educación se concibe como atenta a los procesos (más allá de los
resultados), necesitada de maestros deseantes del saber, advertida de la
dificultad y de la contingencia, abierta a la posibilidad de que algo ocurra
sin estar enteramente previsto, entre sujetos que no están hechos a la medida;
en ese caso, las operaciones repetibles —inherentes al proceso educativo— se
subordinan a la dimensión académica y, en consecuencia, el docente no podría ser
sustituido por la IA y el “uso” de ésta se pondrá en función del acto singular
del docente.
En ese sentido, los “encantos de la novedad” —de los que
advertía Pascal en el epígrafe— pueden engañarnos tanto si atribuimos a la IA
poderes formativos que no tiene por sí sola, como si creemos que su mera
prohibición preservará la educación. El lugar del docente nunca estuvo en
competir con una máquina en la producción de respuestas, sino en sostener,
frente a los nuevos, una relación singular con el saber capaz de suscitar
deseo.
[1]
https://www.eltiempo.com/tecnosfera/novedades-tecnologia/los-tres-grandes-riesgos-de-la-ia-para-la-humanidad-segun-bill-gates-3582139
[2]
Según la revista Economía (https://www.revistaeconomia.com/sap-el-valor-de-negocio-de-la-ia-alcanza-nuevos-maximos/?utm),
la IA soporta ya el 30 %
de las tareas en una empresa típica
en Colombia, y se espera que alcance el 48 %
en 2028.
[3]
Ver, al respecto La lengua de las mariposas, película española de 1999,
dirigida por José Luis Cuerda y basada en un relato de Manuel Rivas.
[4].
Blaise Pascal: Pensamientos. Siglo XVII.
[5]
De hecho, el 64 % de
los adolescentes estadounidenses (13–17
años) habían usado la IA para montar
imágenes y videos en YouTube, TikTok, Instagram, Snapchat (Pew Research Center,
2025). Pero también lo hace el 56 %
de los profesionales (Metricool, 2026).
[6]
El automatón es la repetición regulada por la cadena significante. Es
aquello que insiste porque el sujeto está tomado en una red simbólica: ciertas
palabras, elecciones, escenas, posiciones o modos de relación vuelven una y
otra vez. No se trata simplemente de un hábito consciente, sino de una
insistencia que responde a la estructura. La tyché, en cambio, es el
encuentro con lo real-pulsional. Pero, precisamente, es un encuentro que no
termina de producirse plenamente: Lacan habla del «encuentro fallido» con lo
real. Algo ocurre que no puede ser absorbido enteramente por la red simbólica,
algo que desborda lo que el sujeto puede representar o integrar.
[7]
Casi todo el ingreso de OpenAI en 2024 provenía de menos del 20% de sus
usuarios. El resto usa la versión gratuita.
[8]
Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta, Apple, Nvidia y Tesla acumularon 557.000
millones de dólares en beneficios durante el primer semestre de 2026 (258 % respecto a 2021).
