La inteligencia artificial introduce una distorsión preocupante en la formación de nuevas generaciones: la capacidad de evaluar y corregir avanza, mientras que la de crear y ejecutar desde cero se atrofia. Esto genera profesionales parcialmente competentes en el peor sentido posible.

El fenómeno es producto de patrones de uso tempranos. Estudiantes acceden a herramientas que revisan, mejoran y validan sus trabajos apenas los producen. Hacen esto repetidamente durante años de educación. El resultado: alguien que puede identificar un error gramatical, un fallo lógico o un defecto técnico, pero que nunca aprendió a no cometerlos en primer lugar.

Esto es lo opuesto a cómo funciona el aprendizaje real. Aprender algo exige hacer, fallar, sufrir las consecuencias del fallo, comprenderlo y mejorar. Cada error personal es una lección grabada a fuego. Cuando una máquina nos señala errores, el aprendizaje es débil, superficial, fácilmente olvidable.

El peligro radica en su discreción. Mientras que otros impactos de la IA —desempleo, transformación laboral— son obvios, este ocurre bajo la línea de visibilidad pública. Sucede en escuelas, universidades, cursos online. Una persona puede completar toda su educación con excelentes resultados sin nunca haber verdaderamente dominado lo que estudió.

Cuando esos graduados llegan al trabajo, la realidad es cruel. Se enfrentan con tareas que deben completar sin asistencia. Y descubren que no saben hacerlo. Su competencia era ilusoria, construida sobre la revisión ajena, no sobre el dominio propio.

Educadores advierten sobre la necesidad de reposicionar la IA. No se trata de prohibirla, sino de usarla correctamente. La herramienta debe servir para perfeccionar lo que ya se domina, no para validar lo que apenas se intenta. Primero viene el saber hacer, después la revisión tecnológica.

Sin esta claridad, la próxima generación profesional será mayormente revisora, muy poco hacedora.

Imagen: Abdelrahman Ahmed / Pexels – Con informacion de El Cronista