El lunes pasado tenía una cita en el dentista al final de la tarde. Por una reunión que se extendió, salí de la oficina unos diez minutos más tarde, y eso desató una serie de eventos desafortunados. Una calle en reparación complicó el tráfico. Como no recordaba dónde había guardado los datos de la cita, no pude avisar que llegaría tarde. Llegué media hora después y el lugar ya estaba cerrado.

Reimaginemos esa tarde. ¿Qué tal si, al notar que mi reunión se extendía, un agente de IA hubiera monitoreado el tráfico para buscarme la ruta más rápida? ¿O si hubiera llamado al consultorio para avisar mi retraso, con un tiempo estimado según mi ubicación? ¿O reprogramado la cita en el hueco más conveniente de mi agenda?

No es ciencia ficción. En mayo, Google presentó Gemini Spark, un agente que trabaja las 24 horas desde la nube; desde julio se ofrece a suscriptores de pago en más de 160 países. En septiembre, Meta lanzó en Estados Unidos Muse, que envía correos, reserva viajes y prepara compras que el usuario debe aprobar. Y el 12 de octubre presentó Muse Wonder y Muse Wonder Full, modelos cuya apuesta central es la memoria: recordar lo que aprenden de una persona y seguir trabajando hacia una meta aunque encuentren obstáculos.

Durante los últimos años hemos usado la inteligencia artificial, sobre todo, para obtener respuestas. Lo que se construye ahora son sistemas que actúan en nuestro nombre de forma semiautónoma. Esto cambia nuestra relación con el trabajo y lo que enseñamos en la escuela. Además de enseñar a usar la máquina, hay que enseñar qué se le entrega, qué se conserva y qué perdemos cuando dejamos de hacer ciertas cosas nosotros mismos.

A finales de septiembre, el creador de contenido tecnológico Matt Robb dejó que Muse manejara la venta de un teclado en Facebook Marketplace, con permiso amplio para responder por él. El agente aceptó una oferta más baja que la que él pedía, le dio su dirección a un desconocido y, cuando el comprador llegó de noche, le escribió "ya estoy aquí". Robb no sabía nada. Meta sostiene que, en casos similares, Muse siguió las instrucciones recibidas. Si es así, el agente hizo exactamente lo que el permiso le dejaba hacer. ¿Dónde aprendimos a delimitar un permiso?

Hay otro efecto, más silencioso. Un estudio de Michael Gerlich con 666 participantes en el Reino Unido encontró que quienes más usan herramientas de IA tienden a puntuar más bajo en pensamiento crítico, y que el puente entre ambas cosas es la "descarga cognitiva": dejar que la herramienta piense por uno (tema que ya he tratado en este diario). Es una correlación, no una causa probada, pero el patrón fue más marcado entre jóvenes de 17 a 25 años. Otro estudio, con autores de la Universidad de Colonia y presentado este año en la conferencia europea ECIS, encontró que quienes escribieron con un asistente de IA sintieron el texto menos suyo y, por eso, se sintieron menos responsables de lo que decía.

Si eso pasa con un ensayo, ¿qué pasará cuando un agente organice la agenda, las compras o las conversaciones de un adolescente?

¿Y en nuestras aulas? Según PISA 2025, la mitad de los estudiantes dominicanos de 15 años usa chatbots de IA para aprender al menos una vez por semana, por encima del promedio de la OCDE (46 %). Pero solo el 23 % alcanzó el nivel mínimo de competencia lectora. Estamos adoptando la herramienta antes de construir la base para usarla bien. Y lo hacemos en un país donde, según estimaciones oficiales, cerca de una de cada cinco personas presenta algún trastorno mental, y cuya ley de protección de datos, la 172-13, data de 2013.

No partimos de cero. En marzo, el Consejo Nacional de Educación aprobó una Estrategia de Educación Digital que integra de forma transversal las competencias en IA, con una primera fase prevista para este septiembre. La duda es qué entenderemos por "competencias en IA". Si se reduce a manejar herramientas, llegaremos tarde. La UNESCO, en su Marco de Competencias en IA para Estudiantes (2024), pone primero una mentalidad centrada en el ser humano: que el estudiante entienda y ejerza su propia agencia frente a la IA.

En la práctica, eso significa enseñar a decidir qué tareas se delegan y cuáles no, a revisar lo que un agente hizo en nuestro nombre y a notar cuándo una herramienta empieza a ocupar el lugar de una persona.

Los agentes van a llegar a las casas antes que a los currículos. Lo que sí depende de nosotros es si nuestros estudiantes los recibirán aprobando todo lo que les proponen o sabiendo qué parte de su vida no se automatiza.

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¿Estamos educando para eso, o solo para que aprendan a tocar “aceptar"?

FUENTES

UNESCO (Comisión Nacional de Nueva Zelanda) — AI Competency Framework for Students and Teachers (2024): https://unesco.org.nz/knowledge-hub/unesco-ai-competency-framework-for-students-and-teachers

EN ESTA NOTA

¿Estamos educando para algo más que tocar «aceptar»? competencias digitales educación digital educación dominicana Gregorio Tapia Inteligencia artificial Pensamiento crítico protección de datos

Gregorio Tapia

Es fundador de Foundamental, organización dedicada a la investigación y formación en IA generativa de forma ética y responsable, y de VoxPública, que aplica inteligencia artificial para entender el ecosistema mediático. Es consultor internacional, docente y estratega en innovación tecnológica, con estudios ejecutivos del MIT y una maestría en Relaciones Internacionales; su trayectoria en inteligencia artificial incluye el equipo de investigación global de IA en IREX y el co-desarrollo de plataformas predictivas basadas en datos e IA para el sector internacional. Es profesor asociado en UNIBE donde ha sido reconocido por su excelencia académica y profesor invitado del programa europeo Erasmus+, especializado en Design Thinking e innovación social. Conduce el podcast Fundamental con Gregorio Tapia. IG: @ImGregTapia

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