¿Quieres expertos en 10 años? Mantén la IA alejada de tus principiantes

A mediados de junio, el gobierno noruego anunció que los alumnos de primaria dejarían de usar la inteligencia artificial (IA) generativa a partir de este otoño. Unos meses antes, en Syracuse, Nueva York, el bufete de abogados Barclay Damon adoptó una norma interna: durante sus primeros tres años, los abogados jóvenes deben elaborar su trabajo sin IA y solo entonces compararlo con la herramienta.

Un sistema de escuelas públicas nórdicas y un bufete de abogados estadounidense de 300 personas no persiguen los mismos objetivos. Pero llegaron a la misma conclusión: los principiantes deben aprender primero sin ayuda para poder recibir, más adelante, una buena asistencia.

La decisión de Noruega implica diferentes etapas

La palabra “prohibición” acaparó los titulares, pero la decisión de Noruega es más compleja. Por regla general, los alumnos de 6 a 13 años no deberían usar inteligencia artificial generativa. De 14 a 16 años, pueden usarla con precaución, bajo la supervisión de un profesor. De 17 a 19 años, deben aprender a usarla correctamente para prepararse para la educación superior y el mundo laboral.

“Lo más importante en la escuela es que nuestros hijos aprendan a leer, escribir y contar”, resumió el primer ministro Jonas Gahr Støre. El gobierno también se comprometió a financiar el regreso de los libros de papel a las aulas, lo que supone un retroceso respecto a 30 años de inversión masiva en tecnología digital, en un país que adoptó las computadoras en las escuelas ya en la década de 1990 y las tabletas en 2010.

Noruega ya ha realizado este experimento. En 2024, prohibió los teléfonos inteligentes en las escuelas en respuesta al descenso del rendimiento académico. Según un estudio del Instituto Noruego de Salud Pública, el acoso escolar disminuyó y las calificaciones volvieron a subir. Con este precedente en mente, el gobierno decide repetirlo con la IA. Algunos aprendizajes fundamentales requieren practicar de forma autónoma, poco a poco y con recursos propios.

La regla de los tres años

Barclay Damon traslada exactamente la misma lógica al ámbito laboral. En un panel de la Asociación de Abogados del Estado de Nueva York, la socia directora Connie Cahill expuso la política de la firma: cada asociado en sus primeros tres años debe realizar su trabajo sin IA primero. Entregan su borrador, su esquema, su memorándum (cualquier entregable) y solo entonces pueden verificarlo y mejorarlo con la herramienta. Doug Nash, quien preside el comité de IA de la firma, explicó el motivo: capacitar a la próxima generación de abogados ya es la parte más difícil de su trabajo, y brindarles a los principiantes un atajo desde el primer día los priva del camino que desarrolla el juicio profesional.

Vale la pena medir el costo de esta regla. Un bufete de abogados factura por hora. Cada memorándum que un abogado junior tarda tres días en redactar solo, cuando la IA podría producir una versión aparentemente suficientemente buena en 10 minutos, se paga con horas no optimizadas. Barclay Damon optó por absorber esa pérdida inmediata de eficiencia porque la firma necesita, dentro de 10 años, socios senior capaces de juzgar el razonamiento legal, incluido el de una máquina.

Noruega hace el mismo sacrificio con el dinero público: recomprar libros y permitir que los niños trabajen sin ayuda significa aceptar una escuela menos “moderna” hoy a cambio de adultos más sólidos mañana.

Aprende primero, delega después

El orden de los pasos es importante. Se aprenden las tablas de multiplicar antes de usar una calculadora. Se acumulan horas de conducción supervisada antes de ponerse al volante solo. La aviación civil exige a los pilotos un número obligatorio de horas de vuelo manual, incluso cuando el piloto automático sería mejor, porque la industria aprendió de varios accidentes el alto costo de dejar que las habilidades se atrofien.

Para los principiantes, la IA amenaza los cimientos mismos. Un estudio de Microsoft Research y Carnegie Mellon demostró que cuanto más confían las personas en la IA, menos ejercitan su pensamiento crítico. Solo quienes confían en sus propias habilidades se atreven a cuestionar los resultados de la máquina. En otras palabras, para evaluar correctamente la IA, es necesario haber aprendido a trabajar sin ella.

Esas habilidades sin ayuda son también a las que recurrirás cuando la herramienta deje de funcionar: un apagón, la interrupción del servicio, un ciberataque a un centro de datos o un desastre natural. Y el cambio climático garantiza que estos sucesos se produzcan con mayor frecuencia.

Los alumnos de primaria y los estudiantes de primer año de derecho en Noruega se encuentran en la misma situación: aún no cuentan con la base necesaria. Proporcionarles las herramientas demasiado pronto elimina los primeros peldaños de la escalera y agota la cantera de los expertos del mañana.

Contra la renuncia

El debate público sobre la IA suele oscilar entre dos posturas. Por un lado, los llamamientos al rechazo absoluto, como este reciente artículo de opinión en el diario francés Le Monde que insta a un boicot general a la IA generativa. Por otro, la resignación: dado que los estudiantes la usarán de todos modos, ¿para qué resistirse?

Los ejemplos de Noruega y Barclay Damon apuntan a una tercera vía. Ninguno de los dos países rechaza la tecnología por completo. Los estudiantes de secundaria noruegos aprenderán a usarla; los abogados asociados de cuarto año la usarán a diario. Pero ambos se niegan a resignarse y deciden proteger la fase de aprendizaje, aunque ello suponga una menor eficiencia a corto plazo. 

Este es un argumento sobre la robustez. Como sostiene el biólogo francés Olivier Hamant, los sistemas robustos sobreviven a las crisis precisamente porque poseen redundancias que parecen superfluas en tiempos normales: dos riñones, vías metabólicas de reserva, capacidad de sobra por doquier.

La naturaleza rara vez se optimiza, y precisamente eso es lo que la hace resiliente. Las personas que saben hacer el trabajo sin la ayuda de la máquina representan esa redundancia, y una organización que las elimina mediante la optimización se vuelve frágil por naturaleza.

En estos momentos, organizaciones de todo el mundo implemen programas de capacitación para familiarizar a sus empleados con la IA. Quizás sea el momento de plantearnos la pregunta opuesta: ¿Dónde están las zonas libres de IA que necesitamos? Los expertos en los que confiarás dentro de 10 años son los principiantes a los que capacitas, o no, hoy.