Chatbots en el aula: la diferencia entre usarlos como muleta y como

¿Te pasó alguna vez de pedirle a una inteligencia artificial que te resuelva un problema de ciencias y después no entender ni cómo arrancó la respuesta? Esa sensación, multiplicada por miles de aulas, es el punto de partida de uno de los relevamientos más ambiciosos sobre el uso de IA en la escuela secundaria. La pregunta de fondo que se hicieron los investigadores del Programa para la Evaluación Internacional de Estudiantes, conocido como PISA, fue simple y a la vez incómoda: ¿importa cómo se usa la herramienta, no solo si se usa?

La respuesta que arrojó el análisis es sí, y la diferencia no es menor. Los alumnos que recurrieron a los chatbots con moderación, sin convertirlos en el paso inicial y automático de cada tarea, registraron puntuaciones promedio más altas en ciencias que dos grupos opuestos: los que casi nunca los usaron y los que los usaron casi a diario. La ventaja fue más clara en dos usos concretos: resumir lecturas asignadas e investigar un tema nuevo antes de profundizar en él.

Una curva con forma de U invertida

Los números pintan un panorama incómodo para quienes esperan soluciones lineales. El 86 por ciento de los estudiantes de países que integran la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, la OCDE, reconoció haber usado chatbots de inteligencia artificial al menos una vez para una tarea escolar durante el período relevado. Aproximadamente uno de cada cinco declaró hacerlo de forma casi cotidiana, y ese grupo tendió a obtener calificaciones más bajas en ciencias que quienes directamente no las usaban. En el medio, los usuarios moderados fueron los que mejor rindieron, una curva que los especialistas resumen como una U invertida: poco o nada empobrece, demasiado también, y el punto justo mejora.

El informe advierte sobre un mecanismo que se retroalimenta y que vale la pena desarmar despacio. A menor capacidad de lectura crítica, más difícil resulta detectar cuándo una respuesta generada por IA es incompleta o directamente incorrecta. Y al revés: delegar sistemáticamente las tareas de lectura, resumen o razonamiento en la herramienta reduce las oportunidades para desarrollar esas mismas habilidades. Es como pedirle a alguien que corte los vegetales por vos todos los días: al principio ahorrás tiempo, pero con los años perdés práctica con el cuchillo y la cocina entera se te complica. La herramienta resuelve, pero no enseña a resolver.

Qué dice la OCDE y por qué importa

“El uso moderado e intencional de la IA para las tareas escolares y el aprendizaje puede estar relacionado positivamente con el rendimiento estudiantil. Del mismo modo que no nos ponemos en forma viendo deportes, sino practicándolos, el aprendizaje no se produce mediante el consumo de contenido, sino como una lucha cognitiva productiva de la mente con material nuevo.”Informe PISA 2025, OCDE

La comparación con el deporte no es casual y ayuda a entender el hallazgo. Ver partidos no entrena, leer recetas no cocina, mirar videos de ciencia no reemplaza el esfuerzo de hacerse preguntas propias. El reporte de la OCDE remite a una premisa más amplia sobre las herramientas digitales que existe desde antes de la fiebre por los chatbots: el efecto depende de si se usan con un propósito definido o sin guía. Una calculadora sirve para verificar cuentas, no para evitar aprender a sumar; un mapa sirve para orientarse, no para no aprender a leer el territorio.

• El 86 por ciento de los estudiantes de la OCDE usó chatbots de IA al menos una vez para una tarea escolar.
• Uno de cada cinco alumnos los usó de forma casi cotidiana.
• Los usuarios moderados superaron en ciencias tanto a los usuarios intensivos como a los no usuarios.
• Los usos con mejor resultado fueron resumir lecturas asignadas e investigar temas nuevos antes de profundizar.
• El declive en lectura, matemáticas y ciencias que muestra PISA viene registrándose desde 2003, más de veinte años antes del desembarco masivo de la IA generativa.

Ese último dato es clave para no caer en la tentación de echarle toda la culpa a los chatbots. PISA registra una caída sostenida en el rendimiento en ciencias desde 2003, mucho antes de que existieran ChatGPT o sus competidores. La irrupción de la inteligencia artificial generativa en las aulas es un capítulo más reciente, pero no escribió sola la historia del declive. Lo que el nuevo informe sí aporta es una señal clara sobre cómo se insertan estas herramientas en una curva de aprendizaje que ya venía en descenso.

Qué se viene y qué falta saber

En la próxima campaña de evaluación PISA se espera poder medir con mayor precisión la diferencia entre tipos de uso, por ejemplo distinguir entre alumnos que usan la IA para verificar lo que ya estudiaron y aquellos que la consultan antes de intentar resolver por su cuenta. También se buscará separar el rendimiento por países y por nivel socioeconómico, algo que este primer corte global no desagregó. Para los sistemas educativos, el mensaje operativo parece ser menos catastrófico y más exigente de lo que sugiere el ruido cotidiano: la IA no reemplaza el aprendizaje ni lo arruina de manera automática, pero exige reglas claras sobre cuándo y cómo usarla en el aula, algo que todavía la mayoría de las escuelas está lejos de tener resuelto.