Para Jensen Huang, olvidar las tablas de multiplicar quizá no sea lo importante

La respuesta de Jensen Huang a un estudio sobre estudiantes y uso de inteligencia artificial no fue negar el posible coste educativo. El director ejecutivo de Nvidia aceptó que recurrir a estas herramientas puede ayudar a hacer los deberes más rápido y, al mismo tiempo, debilitar habilidades que luego se necesitan sin asistencia. Pero planteó que perder algunas destrezas básicas quizá sea un precio aceptable si aparecen otras capacidades de mayor nivel.248

La controversia está en esa escala de prioridades: ¿se puede dar por buena una pérdida de conocimientos fundamentales porque tal vez la tecnología permita hacer otras cosas mejor en el futuro?

Tareas más rápidas, peores resultados sin ayuda

En The Ezra Klein Show, el periodista Ezra Klein habló de un estudio realizado con más de 26.000 estudiantes chinos de los cursos equivalentes a secundaria. Según los resultados que expuso, el uso de IA elevó las notas de los deberes un 18 % y redujo un 30 % el tiempo necesario para completarlos; sin embargo, también se observaron peores resultados en exámenes y dificultades de retención a largo plazo.123

Huang no descartó que los alumnos estuvieran reteniendo menos. Su respuesta fue preguntar si importa que se olviden procedimientos como la división larga, las raíces cuadradas o las tablas de multiplicar cuando existen herramientas capaces de hacer esos cálculos.248

La apuesta por pensar a mayor escala

Huang describió el posible cambio como una pérdida de cierta «destreza intelectual fina», compensada —según su visión— por personas más capaces de pensar en sistemas: usar herramientas, coordinar tareas y abordar problemas más amplios. Como ejemplo, afirmó que los ingenieros actuales son mejores en ese tipo de pensamiento que los de su generación.413

También recurrió a una experiencia personal: explicó que depende de la tecnología para recordar algunos datos cotidianos, incluida su dirección. Para él, no toda información que una persona deja de memorizar representa necesariamente una pérdida importante.12

Ese razonamiento es lo que inquieta a sus críticos. En el caso de los adultos, delegar ciertos recuerdos puede ser una elección; en el de los niños, la cuestión es si dejar de practicar habilidades básicas afecta lo que llegan a aprender. La promesa de que desarrollarán capacidades nuevas no demuestra, por sí sola, que esas capacidades vayan a compensar lo que no consolidaron.248

El mismo optimismo ante otros riesgos

La entrevista también mostró la posición de Huang frente a los temores más amplios sobre la IA. Rechazó las advertencias de Geoffrey Hinton sobre una posible catástrofe y sostuvo que deben apoyarse en evidencia y ciencia. Al mismo tiempo, dijo que los laboratorios no deberían lanzar productos que no puedan controlar.79

Su optimismo se extiende a la energía y el clima: presenta la IA como una posible solución a largo plazo, aunque reconoce que el camino podría traer costes dolorosos a corto plazo. Quienes cuestionan esa perspectiva señalan que los impactos presentes no son abstractos para las personas que ya los padecen.12

En educación, la crítica es parecida: apostar por beneficios futuros puede hacer que se reste importancia a los daños inmediatos para quienes están aprendiendo ahora. Es una objeción a cómo Huang sopesa los riesgos, no una prueba de que quiera perjudicar a los niños. Y un solo estudio tampoco basta para concluir que cualquier uso de IA en el aula tendrá los mismos efectos.24