Hubo una época en la que uno de los objetos más temidos por los docentes era… la calculadora de bolsillo. Cuando estos pequeños dispositivos comenzaron a popularizarse hace 50 años, su llegada a las aulas provocó una discusión que hoy nos resulta familiar.

Si los estudiantes podían resolver una multiplicación apretando unas pocas teclas, ¿para qué iban a aprender las tablas? ¿Qué sentido tenía enseñar divisiones largas si una máquina podía hacerlas en segundos? Volver a estos debates nos permite entender más el ahora.

A lo largo de los años, las calculadoras fueron prohibidas en numerosos exámenes y resistidas por muchos educadores. Sin embargo, no desapareció la enseñanza de la matemática ni dejamos de necesitar conocimientos numéricos. Lo que cambió fue, en parte, nuestra idea de qué significaba “saber” de matemática.

La posibilidad de automatizar operaciones permitió dedicar más tiempo a interpretar resultados, explorar problemas y comprender relaciones.

La calculadora no eliminó la necesidad de pensar aunque obligó a revisar qué capacidades debíamos seguir ejercitando.

Esta supuesta moraleja de la historia reciente suele repetirse cuando se expresa preocupación por el avance de la inteligencia artificial generativa. Es cierto que a lo largo de los años hubo quienes temieron a las calculadoras, a las computadoras y a internet…

Hoy queremos automatizar operaciones intelectuales pero… ¿quién dijo que toda dificultad es un obstáculo a eliminar?

Lo cierto es que esa comparación no es perfecta. La inteligencia artificial no es simplemente una calculadora más sofisticada.

Las calculadoras sólo resuelven las operaciones que nosotros le indicamos y no pretenden explicar qué sentimos ni construir argumentos en nuestro nombre.

Los chatbots como Gemini, Claude o ChatGPT intervienen en algunas de las actividades que tradicionalmente asociamos con el pensamiento.

Estas plataformas pueden escribir un ensayo, formular una hipótesis y aconsejarnos ante un dilema moral. A diferencia de una multiplicación o una suma, ahora la frontera entre lo que pensamos nosotros y lo que produjo la máquina puede volverse mucho menos evidente.

Durante siglos desarrollamos tecnologías para reducir el esfuerzo físico y, luego, para optimizar el trabajo manual. Hoy queremos automatizar operaciones intelectuales pero… ¿por qué deberíamos hacerlo? ¿Quién dijo que toda dificultad es un obstáculo a eliminar?

Pensar no consiste únicamente en llegar a una conclusión correcta. También significa decidir qué preguntas merecen nuestra atención, reconocer cuándo una explicación resulta insuficiente, aceptar que podemos estar equivocados y asumir la responsabilidad de aquello que afirmamos.

Son capacidades que no desaparecen automáticamente cuando utilizamos inteligencia artificial pero tampoco se desarrollan por el simple hecho de recibir buenas respuestas.

Hay algo profundamente humano en demorarse frente a una pregunta o en cambiar de opinión después de una conversación con un amigo.

Porque hay algo profundamente humano en demorarse frente a una pregunta, cambiar de opinión después de una conversación con un amigo o descubrir que una idea que nos parecía simple era más compleja de lo que imaginábamos.

No deberíamos entregar toda esa riqueza a una máquina simplemente en nombre de la eficiencia.