En medio del debate sobre cómo la inteligencia artificial transforma educación y trabajo, existe una amenaza poco mencionada pero potencialmente grave: el surgimiento de una generación que domina la revisión crítica pero carece de capacidades ejecutivas reales. Son detectores de errores sin ser creadores de soluciones.

Este escenario se despliega cuando jóvenes dependen de herramientas de IA para validar su trabajo desde etapas tempranas del aprendizaje. Generan algo, la máquina lo mejora, avanzan. Años de esto construyen un perfil falso de competencia: alguien que sabe qué está mal, pero no cómo hacerlo bien desde el principio.

El aprendizaje verdadero requiere un proceso incómodo: intentar, fracasar, comprender por qué se fracasó, intentar de nuevo. Cada fracaso propio es un anclaje de memoria. La máquina que corrige el error ajeno no genera ese anclaje. Solo produce una corrección superficial.

Lo insidioso es que nadie lo ve venir. Mientras sociedades debaten sobre empleos perdidos por automatización, en aulas y pantallas ocurre algo más sutil: la pérdida de habilidades fundamentales de ejecución. Un estudiante obtiene notas brillantes, un diploma prestigioso, y aun así sale de la educación formal sin saber realmente hacer lo que estudió.

El mercado laboral será donde esta ficción se desmorona. Profesionales que pueden señalar defectos pero no crearlos descubrirán que sus credenciales son huecas. La brecha entre lo que creen saber y lo que realmente saben será abismal.

Especialistas insisten en que la IA en educación requiere reordenamiento. No debe ser herramienta de aprendizaje inicial, sino de perfeccionamiento final. Primero: dominar a través de práctica, error y mejora propia. Después: pulir con asistencia tecnológica. Invertir este orden crea ilusión de competencia, no competencia real.

La generación que sale de este sistema será, paradójicamente, experta en encontrar lo que está mal, pero inepta para evitarlo.

Imagen: Tara Winstead / Pexels – Con informacion de El Cronista