{"id":17917,"date":"2026-11-05T11:41:44","date_gmt":"2026-11-05T14:41:44","guid":{"rendered":"https:\/\/lavanguardiadigital.com.ar\/?p=17917"},"modified":"2026-11-05T11:41:44","modified_gmt":"2026-11-05T14:41:44","slug":"el-futuro-que-construimos-con-las-cosas-que-dejamos-de-hacer-automatizacion-conocimiento-y-futuros-en-disputa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lavanguardiadigital.com.ar\/index.php\/2026\/11\/05\/el-futuro-que-construimos-con-las-cosas-que-dejamos-de-hacer-automatizacion-conocimiento-y-futuros-en-disputa\/","title":{"rendered":"El futuro que construimos con las cosas que dejamos de hacer. Automatizaci\u00f3n, conocimiento y futuros en disputa"},"content":{"rendered":"
Cada vez que le encargamos una tarea a una inteligencia artificial, modificamos tambi\u00e9n lo que estar\u00e1 disponible para las pr\u00f3ximas generaciones. Un recorrido por los imaginarios que hacen parecer inevitable la automatizaci\u00f3n y por la pregunta que la educaci\u00f3n no puede delegar: qu\u00e9 queremos legarles.<\/strong><\/em><\/h5>\n
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Isla de los inventos, Rosario, Santa Fe.<\/p><\/div>\n

La inclusi\u00f3n de tecnolog\u00edas digitales en la ense\u00f1anza ha sido siempre un campo de tensi\u00f3n Por un lado es imposible pensar una educaci\u00f3n de calidad para la sociedad actual que no las incluya: preparar a las infancias y adolescencias para el mundo que tendr\u00e1n que habitar siendo adultos implica poner en conversaci\u00f3n la alfabetizaci\u00f3n digital y la apropiaci\u00f3n cr\u00edtica. Pero, por otro lado, estas tecnolog\u00edas llegan a las escuelas a trav\u00e9s de grandes negocios con empresas tecnol\u00f3gicas lo que ha dado lugar, en nuestro pa\u00eds particularmente pero no s\u00f3lo en \u00e9l, a pol\u00edticas p\u00fablicas fallidas, inconclusas y que, en muchos casos, s\u00f3lo han significado una sobrecarga laboral para las y los docentes.<\/p>\n

En el \u00faltimo a\u00f1o podr\u00edamos se\u00f1alar dos cosas: en marzo el Jefe de Gobierno porte\u00f1o, Jorge Macri, dijo en el inicio de sesiones parlamentarias que todos los estudiantes de la ciudad tendr\u00edan en sus computadoras gemini, la inteligencia artificial generativa de Google. En mayo, el Gobierno nacional present\u00f3 el Gemelo Digital Social, una herramienta de inteligencia artificial del Ministerio de Capital Humano para anticipar el impacto de las pol\u00edticas sociales. Ambas cosas se presentaron diciendo que la Argentina (o la Ciudad) se adelanta al futuro. Ninguna habl\u00f3 de cu\u00e1les son los negocios detr\u00e1s. Lo del gemelo digital no avanz\u00f3, lo de gemini si.<\/p>\n

LA LLEGADA DISCURSIVA DE LAS TECNOLOG\u00cdAS DIGITALES<\/strong><\/h5>\n

Las tecnolog\u00edas llegan rodeadas de palabras que nos hablan de ellas antes de que las conozcamos. Algunas nombran objetos que antes no exist\u00edan. Otras parecen nombrar pr\u00e1cticas nuevas. Y algunas hacen algo m\u00e1s interesante: reorganizan problemas que ya conoc\u00edamos hasta conseguir que empecemos a pensarlos de otra manera. Spoiler alert: no siempre esto es una buena noticia.<\/p>\n

Con la inteligencia artificial aparecieron Inteligencia, prompt, personalizaci\u00f3n, automatizaci\u00f3n y se incorporaron r\u00e1pidamente a nuestro vocabulario cotidiano sin tiempo para desentra\u00f1ar qu\u00e9 cosa est\u00e1bamos nombrando. Podr\u00edamos considerarlas apenas palabras \u00fatiles para describir un fen\u00f3meno tecnol\u00f3gico. Pero cuando una tecnolog\u00eda se construye enteramente sobre el lenguaje, las palabras que trae consigo no son un detalle. Importa qu\u00e9 nombran, pero tambi\u00e9n qu\u00e9 relaciones intentan que construyamos entre nosotros y esos sistemas, qu\u00e9 saber les atribuimos y, sobre todo, qu\u00e9 lugar empezamos a ocupar nosotros frente a ella.<\/p>\n

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Con la inteligencia artificial aparecieron Inteligencia, prompt, personalizaci\u00f3n, automatizaci\u00f3n y se incorporaron r\u00e1pidamente a nuestro vocabulario cotidiano sin tiempo para desentra\u00f1ar qu\u00e9 cosa est\u00e1bamos nombrando.<\/strong><\/span><\/h2>\n<\/blockquote>\n

Pensemos en el prompt. Lo presentaron como una nueva t\u00e9cnica: aprender a darle buenas instrucciones a una m\u00e1quina para obtener mejores resultados. La idea vino acompa\u00f1ada de manuales, cursos y f\u00f3rmulas para escribir el pedido perfecto. Una de las recomendaciones m\u00e1s repetidas consiste en asignarle al sistema un rol: \u201csos un experto en\u2026\u201d. Parece apenas una estrategia para mejorar una respuesta, pero la escena es epistemol\u00f3gicamente bastante m\u00e1s interesante. Si el lugar del saber lo ocupa el sistema, \u00bfqu\u00e9 lugar estamos construyendo para nosotros? \u00bfY qu\u00e9 autoridad le estamos concediendo para decidir qu\u00e9 cuenta como una buena pregunta, una interpretaci\u00f3n razonable o una respuesta que vale la pena escuchar?<\/p>\n

Pero la l\u00f3gica del prompt esconde otra cuesti\u00f3n: aquello que no escribimos. Un prompt puede ser largu\u00edsimo y extremadamente preciso y, sin embargo, dejar abiertas las decisiones m\u00e1s importantes. Si le pedimos a una inteligencia artificial que dise\u00f1e una actividad para aprender algo, probablemente indiquemos el tema, la extensi\u00f3n o el formato. Es mucho menos frecuente que explicitemos qu\u00e9 entendemos por aprender, qu\u00e9 papel deber\u00eda ocupar qui\u00e9n ense\u00f1a, qu\u00e9 relaciones queremos que se produzcan entre quienes aprenden o por qu\u00e9 consideramos que una determinada secuencia es preferible a otra.<\/p>\n

Esos espacios no quedan vac\u00edos. El sistema los completa.<\/p>\n

Un ejemplo: un docente le pide a la IA que arme una clase sobre el ciclo del agua para segundo grado, con una actividad l\u00fadica. Indic\u00f3 el tema, el grado y el formato. No dijo cu\u00e1ntos chicos hay en el aula, si alguno todav\u00eda no lee de corrido, qu\u00e9 quiere que entiendan al terminar. La IA contesta igual, con una propuesta prolija y lista para usar, pensada para un grupo que no existe.<\/p>\n

A eso hemos empezado a llamar sesgo pedag\u00f3gico: las concepciones impl\u00edcitas acerca de la ense\u00f1anza y el aprendizaje que aparecen en las respuestas de los modelos aun cuando nadie las haya solicitado. No se trata de un error ocasional que una mejor versi\u00f3n de la tecnolog\u00eda vaya a corregir. Ni tampoco algo que podamos resolver con el entrenamiento individual, aunque naturalmente ayuda. Es un hecho inherente a la tecnolog\u00eda misma: un modelo responde a partir de regularidades construidas sobre los datos con los que fue entrenado. Y eso, como casi toda la informaci\u00f3n de entrenamiento, no est\u00e1 disponible.<\/p>\n

El sesgo pedag\u00f3gico fue documentado desde dos perspectivas diferentes. Por un lado, la IA tiende a dise\u00f1ar actividades que le atribuyen un rol pasivo a los y las estudiantes. Por otro lado, los tipos de actividades o de planificaciones tienden a la instrucci\u00f3n directa, trabajo individual, fragmentaci\u00f3n del conocimiento y verificaci\u00f3n del aprendizaje. El modelo evidencia entonces un fuerte sesgo conductista en sus supuestos acerca de lo que significa ense\u00f1ar y aprender.<\/p>\n

La respuesta suele traer los tiempos calculados al minuto: diez para empezar, quince para la actividad, cinco para cerrar.<\/p>\n

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El sesgo pedag\u00f3gico fue documentado desde dos perspectivas diferentes. Por un lado, la IA tiende a dise\u00f1ar actividades que le atribuyen un rol pasivo a los y las estudiantes. Por otro lado, los tipos de actividades o de planificaciones tienden a la instrucci\u00f3n directa, trabajo individual, fragmentaci\u00f3n del conocimiento y verificaci\u00f3n del aprendizaje.<\/strong><\/span><\/h2>\n<\/blockquote>\n

Quien dio clases sabe que esos tiempos no son sostenibles. Una pregunta inesperada, un grupo que necesita otra explicaci\u00f3n y los 45 minutos se vuelven 90. El sistema planifica de acuerdo a un supuesto de eficiencia.<\/p>\n

El problema pedag\u00f3gico es una parte de una cuesti\u00f3n mayor. Tambi\u00e9n hay all\u00ed un problema epistemol\u00f3gico. Los sistemas no solamente producen respuestas: al hacerlo, estabilizan determinadas maneras de organizar la informaci\u00f3n, establecer relaciones, reconocer evidencias y construir explicaciones. Cuando les pedimos que interpreten una entrevista, comparen posiciones te\u00f3ricas o identifiquen los argumentos principales de un conjunto de textos, no estamos delegando \u00fanicamente tiempo de procesamiento. Estamos introduciendo una mediaci\u00f3n que contiene, aunque no podamos verla completamente, una determinada idea acerca de qu\u00e9 significa conocer algo.<\/p>\n

Imaginemos a una investigadora que le pide a una IA que analice veinte entrevistas a docentes. En segundos llegan tres grandes temas, algunas frecuencias y un resumen ordenado. Lo que queda afuera es lo que en investigaci\u00f3n cualitativa es lo m\u00e1s rico: la duda antes de una respuesta, la contradicci\u00f3n entre lo que alguien afirma y lo que cuenta despu\u00e9s, la an\u00e9cdota inclasificable, el silencio. El sistema redujo la dispersi\u00f3n a unas pocas ideas y lo hizo con tal contundencia que dificulta la capacidad de repensar.<\/p>\n

LOS IMAGINARIOS QUE SOSTIENEN LA SUPUESTA INNOVACI\u00d3N<\/strong><\/h5>\n

Por eso es importante comenzar a discutir bajo qu\u00e9 condiciones algunas transformaciones empiezan a parecernos inevitables.
\nSheila Jasanoff y Sang-Hyun Kim propusieron el concepto de imaginarios sociot\u00e9cnicos para nombrar las visiones de futuros deseables asociadas con la ciencia y la tecnolog\u00eda que consiguen estabilizarse socialmente, incorporarse a instituciones y orientar decisiones colectivas. Es importante detenerse en algo: esos futuros no se imaginan desde posiciones equivalentes de poder. Estados, empresas, organismos internacionales y otros actores tienen capacidades muy diferentes para hacer circular determinadas visiones y conseguir que un futuro particular aparezca no solo como posible o deseable, sino tambi\u00e9n como inevitable.<\/p>\n

En el cruce entre inteligencia artificial y educaci\u00f3n hay por lo menos tres imaginarios especialmente poderosos: personalizaci\u00f3n, eficiencia y automatizaci\u00f3n.<\/p>\n

La personalizaci\u00f3n es un buen ejemplo de c\u00f3mo funcionan. La palabra suele ser interpretada, en el \u00e1mbito educativo, bajo una demanda indiscutible: reconocer la enorme diversidad que existe entre las personas y ofrecer experiencias educativas capaces de abordarla. Pero eso no es lo que las empresas de tecnolog\u00eda proponen, lo que ellos llaman personalizaci\u00f3n es en realidad la duolingonizaci\u00f3n: contenidos fragmentados, aprendidos por repetici\u00f3n y cuya \u201cpersonalizaci\u00f3n\u201d es en realidad s\u00f3lo un ajuste de velocidad. La paradoja es interesante: para personalizar a gran escala necesitamos antes volver el aprendizaje suficientemente estandarizado, comparable y predecible. Y eso, no nos ayuda a dar respuestas a la diversidad.<\/p>\n

Pensemos en dos chicos que usan una aplicaci\u00f3n de matem\u00e1tica. Uno se traba con las fracciones y el otro se aburre porque ya las domina. La aplicaci\u00f3n dice personalizar la experiencia, pero hace otra cosa: a uno le repite el mismo ejercicio m\u00e1s despacio, al otro se lo acelera. Ninguno recibe una explicaci\u00f3n distinta ni le permite reflexionar sobre el proceso de aprendizaje.<\/p>\n

Eficiencia y automatizaci\u00f3n introducen otro desplazamiento. La promesa es conocida: la inteligencia artificial puede liberarnos de tareas, ahorrar tiempo, simplificar procesos y reducir esfuerzos.<\/p>\n

El problema aparece cuando la capacidad t\u00e9cnica empieza a convertirse, casi sin discusi\u00f3n, en una prescripci\u00f3n: si la tecnolog\u00eda puede hacerlo, tiene que hacerlo la tecnolog\u00eda.<\/p>\n

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Dejamos de preguntarnos si queremos delegar una tarea y empezamos a necesitar argumentos para justificar por qu\u00e9 seguir\u00edamos haci\u00e9ndola.<\/span><\/strong><\/h2>\n<\/blockquote>\n

Entonces dejamos de preguntarnos si queremos delegar una tarea y empezamos a necesitar argumentos para justificar por qu\u00e9 seguir\u00edamos haci\u00e9ndola.<\/p>\n

Sin embargo, un resultado y el trabajo intelectual necesario para producirlo no son equivalentes. Escribir no es solamente obtener un texto. Sintetizar no es solamente disponer de un resumen. Investigar no es solamente reunir informaci\u00f3n. Dise\u00f1ar una actividad no es solamente producir una consigna. En esos procesos establecemos relaciones, descartamos alternativas, reconocemos problemas, revisamos hip\u00f3tesis y construimos criterios que despu\u00e9s necesitamos incluso para juzgar el resultado que produce una inteligencia artificial.<\/p>\n

LA DELEGACI\u00d3N DE PENSAMIENTO<\/strong><\/h5>\n

La externalizaci\u00f3n cognitiva, por supuesto, tampoco empez\u00f3 con estos sistemas. Escribimos para no depender exclusivamente de nuestra memoria, usamos mapas para orientarnos y calculadoras para resolver operaciones que no necesitamos ejecutar mentalmente cada vez. Buena parte de la historia cultural podr\u00eda leerse como una historia de las tecnolog\u00edas con las que externalizamos capacidades cognitivas.<\/p>\n

La inteligencia artificial ampl\u00eda, sin embargo, el tipo de procesos que podemos externalizar. Ya no delegamos solamente almacenamiento, c\u00e1lculo o recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n. Podemos delegar la formulaci\u00f3n de una explicaci\u00f3n, la construcci\u00f3n de un argumento, la interpretaci\u00f3n de un conjunto de datos, la producci\u00f3n de una hip\u00f3tesis o incluso la evaluaci\u00f3n de un trabajo producido por otra persona.<\/p>\n

Algunas investigaciones recientes comenzaron a hablar de deuda cognitiva para describir uno de los posibles efectos de esa relaci\u00f3n: obtenemos un beneficio inmediato \u2014menos esfuerzo, mayor velocidad, un resultado disponible\u2014 y eventualmente pagamos un costo cuando necesitamos realizar por nosotros mismos aquello que dejamos de ejercitar. La evidencia todav\u00eda es incipiente y ser\u00eda imprudente convertirla en una nueva certeza sobre los efectos de la IA. Pero la hip\u00f3tesis permite formular una pregunta mejor que aquella, bastante banal, acerca de si la inteligencia artificial nos vuelve m\u00e1s o menos inteligentes. La pregunta es qu\u00e9 operaciones cognitivas externalizamos, bajo qu\u00e9 condiciones y qu\u00e9 hacemos nosotros mientras la tecnolog\u00eda las realiza.<\/p>\n

Porque existe una diferencia importante entre delegar un proceso que conocemos y delegar uno que nunca atravesamos. En el primer caso podemos utilizar la tecnolog\u00eda para expandir nuestras posibilidades. En el segundo corremos el riesgo de recibir un resultado sin tener acceso a las decisiones que permitieron producirlo. Y cuanto mayor sea nuestra dependencia de esos sistemas, m\u00e1s \u2014no menos\u2014 conocimientos necesitaremos para decidir cu\u00e1ndo confiar en una respuesta, cu\u00e1ndo discutirla y cu\u00e1ndo descartarla.<\/p>\n

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Existe una diferencia importante entre delegar un proceso que conocemos y delegar uno que nunca atravesamos. En el primer caso podemos utilizar la tecnolog\u00eda para expandir nuestras posibilidades. En el segundo corremos el riesgo de recibir un resultado sin tener acceso a las decisiones que permitieron producirlo. <\/strong><\/span><\/h2>\n<\/blockquote>\n

Pensemos un momento. Podemos pedirle a un sistema que produzca un texto y a otro que lo eval\u00fae. Podemos automatizar una actividad y automatizar tambi\u00e9n su correcci\u00f3n. Podemos delegar la b\u00fasqueda de informaci\u00f3n, su s\u00edntesis y finalmente la decisi\u00f3n acerca de qu\u00e9 parte de esa s\u00edntesis es relevante. Cada intervenci\u00f3n podr\u00eda funcionar de manera aislada. Pero cuando observamos la secuencia completa aparece una pregunta distinta: \u00bfen qu\u00e9 momento dejamos de automatizar tareas y empezamos a automatizar las decisiones que daban sentido a esas tareas?<\/p>\n

Esto excede ampliamente a la escuela o la universidad. Estamos empezando a distribuir de otra manera el trabajo cognitivo entre personas y sistemas t\u00e9cnicos, y todav\u00eda no sabemos qu\u00e9 formas culturales, profesionales y educativas van a surgir de esa distribuci\u00f3n. Precisamente por eso resulta insuficiente discutir la inteligencia artificial \u00fanicamente en t\u00e9rminos de adopci\u00f3n o rechazo. La cuesti\u00f3n no es decidir si estamos a favor o en contra de delegar. Es decidir qu\u00e9 delegamos, para qu\u00e9 y qu\u00e9 necesitamos preservar para seguir siendo capaces de decidir sobre aquello que delegamos.<\/p>\n

Y esa discusi\u00f3n nos devuelve inevitablemente a la educaci\u00f3n.<\/p>\n

QU\u00c9 QUEREMOS LEGARLES A QUIENES VIENEN DESPU\u00c9S}<\/strong><\/h5>\n
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El jard\u00edn de los ni\u00f1os, experiencia pedag\u00f3gica para chicos y grandes<\/p><\/div>\n

Hace a\u00f1os repetimos que debemos preparar a las nuevas generaciones para un futuro que no conocemos. De esa incertidumbre derivamos una lista ya familiar: flexibilidad, creatividad, pensamiento cr\u00edtico, capacidad de adaptaci\u00f3n, aprender a aprender. Probablemente todas sean importantes. Pero hay una diferencia sustantiva entre aceptar que desconocemos el mundo que otros van a habitar y concluir que, por esa raz\u00f3n, no tenemos nada valioso que transmitirles.<\/p>\n

Todo curr\u00edculum establece un puente entre generaciones. Decide qu\u00e9 conocimientos, lenguajes, historias, procedimientos, preguntas y criterios una sociedad considera suficientemente importantes como para ponerlos a disposici\u00f3n de quienes vienen despu\u00e9s. Ese legado nunca llega intacto: cada generaci\u00f3n lo discute, lo transforma, incorpora algunas cosas y abandona otras. El problema hist\u00f3rico del curr\u00edculum, de hecho, ha sido muchas veces nuestra dificultad para dejar ir: seguimos agregando contenidos como si el tiempo disponible para ense\u00f1ar y aprender fuera infinito.<\/p>\n

La inteligencia artificial vuelve esa discusi\u00f3n inevitable. Habr\u00e1 pr\u00e1cticas que perder\u00e1n importancia, conocimientos que se transformar\u00e1n y nuevas formas de producci\u00f3n cultural que tendremos que incorporar. No se trata de conservar el mundo anterior a la IA ni de defender una colecci\u00f3n de tareas simplemente porque alguna vez las hicimos nosotros. Pero tampoco podemos aceptar que la frontera tecnol\u00f3gica decida el curr\u00edculum por descarte: ense\u00f1ar hoy aquello que la m\u00e1quina todav\u00eda no puede hacer y abandonarlo ma\u00f1ana cuando finalmente pueda hacerlo. La pregunta educativa es m\u00e1s dif\u00edcil: \u00bfqu\u00e9 queremos que una persona sepa hacer incluso cuando exista una tecnolog\u00eda capaz de hacerlo por ella?<\/p>\n

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\u00bfQu\u00e9 queremos que una persona sepa hacer incluso cuando exista una tecnolog\u00eda capaz de hacerlo por ella?<\/strong><\/span><\/h2>\n<\/blockquote>\n

Responderla obliga a discutir el valor de un conocimiento m\u00e1s all\u00e1 de su utilidad inmediata. Algunas cosas quiz\u00e1s necesitemos seguir aprendi\u00e9ndolas porque haber atravesado esos procesos nos permite comprender el mundo, reconocer alternativas, construir criterios y decidir qu\u00e9 hacer cuando alguien \u2014o algo\u2014 nos ofrece una respuesta.<\/p>\n

No gobernamos el futuro. Pero las decisiones sociot\u00e9cnicas que tomamos en el presente construyen condiciones de posibilidad para ciertos futuros y clausuran otras. Y tampoco tomamos esas decisiones desde posiciones equivalentes: las empresas que desarrollan los sistemas, los Estados que pueden regularlos, las instituciones que deciden incorporarlos y quienes simplemente los usamos no tenemos el mismo poder para determinar hacia d\u00f3nde se mueve esa frontera.<\/p>\n

Por eso la discusi\u00f3n sobre inteligencia artificial y educaci\u00f3n es tambi\u00e9n una discusi\u00f3n pol\u00edtica y cultural acerca de qu\u00e9 mundo estamos haciendo posible mientras creemos estar resolviendo problemas m\u00e1s peque\u00f1os.<\/p>\n

Tal vez ah\u00ed podamos reformular la pregunta inicial. No se trata de elegir entre delegar o no delegar. Se trata de conservar la capacidad de decidir qu\u00e9 estamos dispuestos a delegar y qu\u00e9 razones tenemos para hacerlo.<\/p>\n

Porque delegar tambi\u00e9n es legar. Aquello que decidimos dejar de hacer modifica no solamente nuestras pr\u00e1cticas presentes sino tambi\u00e9n lo que estar\u00e1 disponible para quienes vengan despu\u00e9s.<\/p>\n

No sabemos qu\u00e9 inteligencia artificial utilizar\u00e1 alguien que hoy tiene seis a\u00f1os cuando dentro de treinta tenga que ense\u00f1ar, investigar, escribir, tomar una decisi\u00f3n p\u00fablica o resolver un problema que nosotros ni siquiera podemos imaginar. Tampoco podemos entregarle un mapa de ese mundo: todav\u00eda no existe. Pero podemos, en cambio, dejarle conocimientos, preguntas, experiencias, memoria de nuestros errores y criterios para discutir los mapas que otros intenten presentarle como inevitables.<\/p>\n

Despu\u00e9s decidir\u00e1 qu\u00e9 conservar, qu\u00e9 transformar y qu\u00e9 dejar ir.<\/p>\n

Quiz\u00e1s esa sea una de las responsabilidades m\u00e1s antiguas de la educaci\u00f3n, incluso frente a la tecnolog\u00eda m\u00e1s nueva: conseguir que quienes lleguen a un mundo que nosotros ya no conoceremos no tengan que llegar solos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Cada vez que le encargamos una tarea a una inteligencia artificial, modificamos tambi\u00e9n lo que estar\u00e1 disponible para las pr\u00f3ximas generaciones. Un recorrido por los imaginarios que hacen parecer inevitable la automatizaci\u00f3n y por la pregunta que la educaci\u00f3n no puede delegar: qu\u00e9 queremos legarles. 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