Un peligro menos evidente acecha en la expansión de la inteligencia artificial: el surgimiento de una cohorte de jóvenes capacitados para evaluar y corregir trabajo generado por máquinas, pero que nunca practicaron esas disciplinas por sí mismos.
Este escenario invierte la lógica histórica del aprendizaje. Antaño, la trayectoria era lineal: primero se aprendía a hacer, luego se optimizaba. Hoy, la IA permite acceder directamente a productos terminados o semicompletados, saltándose los pasos intermedios que cimentan la verdadera comprensión.
Un estudiante de escritura puede pasar toda su formación validando textos generados por algoritmos sin escribir un ensayo completo. Un aspirante a programador revisa código automático sin jamás haber debugueado un error que él mismo cometió. Un futuro médico comprueba diagnósticos sin haber seguido el razonamiento clínico que los sustenta. En cada caso, la revisión se desvincula de la experiencia vivida.
El problema radica en que la revisión genuina requiere expertise. Para identificar un error sutil, una inconsistencia lógica o una conclusión infundada, es necesario haber transitado el camino completo. La persona que nunca investigó no sabe qué preguntas hacerse. Quien nunca escribió desconoce las decisiones que dan forma a un párrafo. Sin esa vivencia, la validación es superficial.
Las áreas donde esto resulta más crítico son aquellas donde el juicio humano es insustituible: medicina, ingeniería, derecho, ciencias sociales. Necesitamos profesionales que entiendan, no que solo supervisen.
La pregunta central es cómo reformular los sistemas educativos para que los aprendices desarrollen competencias fundamentales antes de delegar a la tecnología. Sin esa premisa, corremos el riesgo de formar generaciones de supervisores sin oficio, evaluadores sin experiencia, revisores sin base.
Imagen: Fahim Muntashir / Unsplash – Con informacion de El Cronista
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