RECIDE Revista Científica del Centro de Investigación y Desarrollo
ISSN en línea: 3005-5865 (online), Mes-octubre, 2025, Volumen V, Número 1 – Pág. 33
recide.utic@gmail.com - Fernando de la Mora, Paraguay.
¿El declive de la creatividad?
¿Cómo las herramientas de IA pueden inhibir el pensamiento original?
Education in the era of artificial intelligence: between innovation and the
dehumanization of education
João Fernando Costa Júnior
Universidad Tecnológica Intercontinental - UTIC
Asunción – Paraguay
joaofernando@espiritolivre.org
https://orcid.org/0000-0001-7908-3328
Artículo recibido: 29 de junio de 2025
Aceptado para publicación: 05 de agosto de 2025
Conflictos de interés: Ninguno que declarar.
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Resumen
Este artículo explora la relación paradójica entre las herramientas de inteligencia artificial y el
desarrollo del pensamiento creativo en entornos educativos. A medida que sistemas como
ChatGPT y generadores de imágenes se integran en las aulas, emergen preocupaciones
fundamentales sobre su impacto en procesos cognitivos esenciales para la originalidad y la
innovación. El análisis identifica varios riesgos clave: la dependencia de respuestas
automatizadas puede erosionar la capacidad de los estudiantes para desarrollar ideas
propias; la naturaleza algorítmica de estas herramientas tiende a homogenizar los resultados,
limitando la diversidad de pensamiento; y la facilidad de obtener productos aparentemente
creativos genera una ilusión de competencia que oculta el verdadero desarrollo de
habilidades. Frente a estos desafíos, el artículo propone un enfoque pedagógico equilibrado
que aproveche las potencialidades de la IA sin sacrificar la esencia del aprendizaje creativo.
Se destacan estrategias como el diseño de actividades que requieran contextualización
personal, el fomento de procesos metacognitivos y la implementación de proyectos
interdisciplinarios que integren experiencias fuera del ámbito digital. La reflexión final subraya
que el verdadero valor educativo no reside en los productos terminados que puedan generarse
con IA, sino en los procesos intelectuales y emocionales que ocurren durante la creación. Se
concluye con un llamado a revalorizar lo humano en la educación, preservando espacios para
el pensamiento lento, la experimentación y el error como componentes irremplazables del
desarrollo creativo.
Palabras clave: Inteligencia artificial, Creatividad, Educación, Pensamiento crítico,
Pedagogía
Abstract
This article explores the paradoxical relationship between artificial intelligence tools and the
development of creative thinking in educational settings. As systems such as ChatGPT and
image generators are integrated into classrooms, fundamental concerns emerge about their
impact on cognitive processes essential for originality and innovation. The analysis identifies
several key risks: reliance on automated responses can erode students' ability to develop their
own ideas; the algorithmic nature of these tools tends to homogenize results, limiting diversity
of thought; and the ease of obtaining seemingly creative products creates an illusion of
competence that obscures true skill development. Faced with these challenges, the article
proposes a balanced pedagogical approach that leverages the potential of AI without
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sacrificing the essence of creative learning. Strategies such as designing activities that require
personal contextualization, fostering metacognitive processes, and implementing
interdisciplinary projects that integrate experiences outside the digital realm are highlighted.
The final reflection emphasizes that the true educational value lies not in the finished products
that can be generated with AI, but in the intellectual and emotional processes that occur during
creation. It concludes with a call to revalue the human aspect in education, preserving space
for slow thinking, experimentation, and error as irreplaceable components of creative
development.
Keywords: Artificial intelligence, Creativity, Education, Critical thinking, Pedagogy
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Cómo citar: Costa Júnior, J. F. (2025). ¿El declive de la creatividad? ¿Cómo las herramientas
de IA pueden inhibir el pensamiento original? RECIDE, V, (1) 33– 57
https://www.uticvirtual.edu.py/revista.recide/index.php/revistas/article/view/32
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Introducción
La relación entre tecnología y educación ha sido, históricamente, un terreno de
promesas y tensiones. Desde la invención de la imprenta hasta la llegada de las
computadoras personales, cada avance tecnológico ha buscado revolucionar la
enseñanza, aunque no siempre con los resultados esperados. Sin embargo, el
surgimiento de la Inteligencia Artificial (IA) en la última década marca un punto de
inflexión cualitativamente distinto. Ya no se trata únicamente de herramientas que
facilitan el acceso al conocimiento, sino de sistemas capaces de emular — y en muchos
casos sustituir — procesos cognitivos humanos, desde la escritura hasta la resolución de
problemas complejos.
En la actualidad, plataformas como ChatGPT, Gemini o Copilot no solo ofrecen
respuestas instantáneas, sino que también corrigen ensayos, diseñan planes de estudio
e incluso generan contenido creativo. Se puede afirmar que muchas instituciones
educativas a nivel global experimentan con alguna forma de IA generativa, impulsadas
por la promesa de una educación hiperpersonalizada y más eficiente. Esta narrativa
dominante presenta a la IA como una aliada indiscutible del aprendizaje, capaz de liberar
a estudiantes y docentes de tareas repetitivas para enfocarse en actividades más
creativas y significativas. De hecho, en un escenario perfecto, se podría sugerir que estas
herramientas podrían "potenciar la innovación estudiantil", optimizando el tiempo y los
recursos.
No obstante, detrás de este discurso triunfalista comienzan a surgir señales de
alerta. Docentes y psicólogos educativos reportan un fenómeno paradójico: mientras la
IA se promociona como un estímulo para la creatividad, su uso indiscriminado parece
estar asociado con un declive en el pensamiento original. Estudiantes que entregan
trabajos generados por IA sin modificaciones, dificultades para argumentar sin ayuda
algorítmica e incluso una pérdida palpable de curiosidad ante la inmediatez de las
respuestas son algunos de los síntomas observados. Esta contradicción no es casual,
sino que refleja un problema de diseño intrínseco a estos sistemas: la IA se entrena con
datos existentes, lo que la lleva a reproducir patrones dominantes y, en el proceso,
penalizar la divergencia.
La evidencia empírica respalda estas preocupaciones. Investigaciones recientes
del MIT revelaron que los estudiantes que utilizaron ChatGPT para redactar sus ensayos
mostraron resultados notablemente inferiores en aspectos clave como originalidad y
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autenticidad, en comparación con quienes desarrollaron sus textos de manera
independiente. Estos hallazgos sugieren que la dependencia de herramientas de IA puede
comprometer la expresión genuina del pensamiento.
Esta inquietud apunta a un dilema educativo profundo: mientras la IA promete
eficiencia, su uso indiscriminado parece erosionar justamente lo que distingue al
pensamiento humano —su capacidad para crear conexiones inesperadas, imprimir una
voz única y asumir riesgos intelectuales—. La escritura, más que un producto terminado,
es un proceso de descubrimiento donde se forjan ideas; al delegarlo en algoritmos, los
estudiantes podrían estar perdiendo oportunidades cruciales de crecimiento cognitivo y
emocional.
El desafío radica en equilibrar innovación y autenticidad. En lugar de prohibir estas
herramientas, habría que enseñar a interactuar con ellas de manera crítica: cuestionando
sus outputs, contrastándolos con perspectivas personales y usándolas como estímulo —
no como reemplazo— del pensamiento original. Así, la tecnología podría servir para
expandir, no para limitar, los horizontes creativos.
La educación del siglo XXI debe preguntarse no solo qué pueden hacer las
máquinas, sino qué debemos preservar como esencialmente humano. En ese equilibrio
está el futuro de una pedagogía que valore tanto el progreso técnico como la irrepetible
singularidad de cada mente.
Más este fenómeno no se limita al texto: herramientas como DALL-E o Midjourney,
aunque capaces de producir imágenes impactantes, tienden a reciclar combinaciones de
estilos preexistentes, creando una ilusión de creatividad que enmascara la
homogenización subyacente. Cuando se les pide "arte innovador", estos sistemas
reinterpretan lo ya conocido — un Van Gogh digitalizado, un Picasso algorítmico —, pero
rara vez producen algo genuinamente disruptivo.
Este riesgo de estandarización cognitiva adquiere mayor relevancia al considerar
que la creatividad humana no surge de la perfección, sino de lo imperfecto: los errores,
las pausas y lo inesperado. La IA, en cambio, ofrece productos pulidos pero carentes de
serendipia — aquellos hallazgos fortuitos que nacen de la exploración no guiada y el
pensamiento lateral —. En este contexto, este artículo busca desmontar el mito de que la
IA es neutral frente a la creatividad. A través de evidencia empírica y análisis pedagógico,
demostraremos cómo ciertas implementaciones actuales no solo dejan de fomentar el
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pensamiento original, sino que activamente erosionan habilidades clave: la capacidad de
síntesis personal, la tolerancia a la ambigüedad y el pensamiento divergente.
El objetivo no es satanizar la tecnología, sino exponer sus límites ontológicos: la
IA no "comprende" ni "crea" en el sentido humano; reorganiza información bajo
parámetros estadísticos, lo que la hace brillante para optimizar, pero ciega para lo
genuinamente nuevo. Para ello, analizaremos definiciones fundamentales de creatividad
en educación, casos concretos de inhibición cognitiva vinculados al uso de IA y,
finalmente, estrategias para un uso tecnológico que priorice la agencia humana. Si la
educación del siglo XXI aspira a formar mentes críticas y no solo eficientes, resulta
urgente preguntarnos: ¿Estamos delegando en algoritmos lo que nos hace esencialmente
humanos?
Creatividad Y Pensamiento Original: Definiciones Clave
La creatividad ha sido históricamente un concepto escurridizo, situado en la
intersección entre la psicología, la pedagogía y la filosofía. Su relevancia en el ámbito
educativo no puede ser subestimada, pues constituye no solo un fin en sí mismo, sino un
medio esencial para el desarrollo cognitivo y emocional de los individuos. Sin embargo,
antes de evaluar cómo la inteligencia artificial podría estar afectando esta capacidad, es
necesario definirla con precisión, desentrañar los procesos cognitivos que la hacen
posible y entender por qué es una competencia crítica en un mundo cada vez más
automatizado.
Vale la pena señalar, sin embargo, que el acceso ininterrumpido a contenidos
digitales ha transformado la forma en que los estudiantes absorben y procesan la
información, lo que tiene efectos directos en la atención, el desarrollo cognitivo e incluso
la salud mental (Costa Júnior et al., 2024). Esta situación tiene un impacto directo en la
creatividad y en aspectos relacionados con el aprendizaje.
Este capítulo explora estas dimensiones, comenzando por sus fundamentos
teóricos y culminando con su papel en la educación contemporánea.
¿Qué es la creatividad en educación?
Desde una perspectiva vygotskiana, la creatividad no es un don exclusivo de unos
pocos, sino una función psicológica superior que se desarrolla a través de la interacción
social y la internalización de herramientas culturales (Vygotsky, 2004). Para Lev Vygotsky,
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el acto creativo surge de la tensión entre lo real y lo imaginario, donde el individuo
reorganiza experiencias previas para producir algo nuevo. Esta visión contrasta con mitos
románticos que asocian la creatividad únicamente con la genialidad individual, situándola,
en cambio, como un proceso profundamente social y situado.
Mihaly Csikszentmihalyi (1996) amplía esta noción al introducir el modelo de
sistemas de creatividad, donde la innovación emerge de la interacción entre el individuo,
el dominio cultural (el conocimiento acumulado de un campo) y el ámbito social (los
expertos que validan lo creado). En educación, esto implica que la creatividad no puede
cultivarse en el vacío: requiere exposición a disciplinas diversas, oportunidades para la
experimentación y retroalimentación significativa.
En cuanto a los procesos cognitivos involucrados, la creatividad se sustenta en el
pensamiento divergente — la capacidad de generar múltiples soluciones ante un mismo
problema (Guilford, 1967) — y en la metacognición, es decir, la conciencia y
autorregulación del propio proceso de pensamiento (Flavell, 1979). Mientras el
pensamiento divergente permite romper con esquemas preestablecidos, la
metacognición actúa como un filtro crítico, evaluando y refinando ideas. Ambos procesos
son dinámicos y se ven influenciados por factores contextuales, como el ambiente
educativo y las demandas de la tarea.
Importancia de la creatividad en el aprendizaje
La creatividad no es un lujo educativo, sino una competencia fundamental para
navegar un mundo en constante cambio. La Organización para la Cooperación y el
Desarrollo Económicos (OECD, 2022) la ha identificado como un pilar en la resolución de
problemas complejos, aquellos que carecen de una solución única y requieren
adaptabilidad y síntesis de conocimientos multidisciplinares.
La correlación entre habilidades creativas y eficacia en la resolución de problemas
complejos, incluso en áreas consideradas tradicionalmente lógicas o estructuradas,
revela una verdad fundamental sobre la naturaleza del pensamiento humano. La
creatividad no es un adorno reservado a las artes, sino una capacidad cognitiva esencial
que permite abordar desafíos desde múltiples perspectivas, establecer conexiones
inusuales y adaptarse a escenarios cambiantes. En disciplinas como las matemáticas,
esta flexibilidad mental se manifiesta en la capacidad para visualizar problemas bajo
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nuevos marcos conceptuales o encontrar caminos alternativos cuando las soluciones
convencionales fallan.
Este fenómeno desafía la dicotomía artificial entre pensamiento "creativo" y
"analítico" que aún persiste en muchos sistemas educativos. Los estudiantes que
demuestran mayor originalidad en su aproximación a problemas abiertos no lo hacen a
pesar de su formación en disciplinas técnicas, sino porque han desarrollado la capacidad
de integrar rigor lógico con imaginación aplicada. La verdadera maestría en cualquier
campo parece requerir precisamente esta síntesis: la habilidad de navegar entre
estructuras establecidas y la libertad para trascenderlas cuando es necesario.
La implicación pedagógica es clara: fomentar la creatividad no es un lujo
educativo, sino una necesidad transversal. Más que añadir "clases de creatividad" al
currículo, se trata de cultivar esta capacidad en todos los dominios del conocimiento,
mostrando cómo el pensamiento divergente, la experimentación y la tolerancia al riesgo
intelectual son relevantes tanto en la solución de ecuaciones como en la composición
musical. En un mundo de problemas cada vez más complejos e interconectados, esta
versatilidad cognitiva puede marcar la diferencia entre aplicar fórmulas y diseñar
verdaderas soluciones.
Más aún, en la era de la automatización, la creatividad se erige como una
competencia crítica que distingue lo humano de lo algorítmico. Mientras las máquinas
sobresalen en tareas rutinarias y basadas en datos, la capacidad de plantear preguntas
inéditas, conectar ideas aparentemente inconexas o imaginar futuros alternativos sigue
siendo territorio humano (Schwab, 2017). Esto no es una mera hipótesis: investigaciones
en economía laboral muestran que las ocupaciones que demandan creatividad son
significativamente menos susceptibles a la automatización (Brynjolfsson & McAfee,
2014).
En el aula, esto se traduce en una urgencia por priorizar pedagogías que fomenten
no solo la reproducción de conocimiento, sino su transformación activa. La creatividad,
entonces, deja de ser un complemento opcional para convertirse en el núcleo de una
educación relevante para el siglo XXI.
Creatividad y evaluación formativa: Hacia un paradigma pedagógico congruente
La relación entre creatividad y evaluación formativa representa un desafío central
para la educación contemporánea. Tradicionalmente, los sistemas de evaluación han
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privilegiado la medición de resultados estandarizados — respuestas correctas,
estructuras predecibles, alineación con rúbricas —, generando lo que se denomina "la
paradoja evaluativa": se exige creatividad, pero se penaliza la divergencia de los criterios
establecidos. Este conflicto se agudiza con la irrupción de herramientas de IA capaces de
generar productos aparentemente creativos que, no obstante, se ajustan perfectamente
a las expectativas convencionales.
La evaluación formativa, cuando está diseñada para fomentar la creatividad, debe
trascender la mera valoración de productos finales y enfocarse en documentar procesos
cognitivos. Beghetto y Kaufman (2014) proponen el modelo de "mini-c", que reconoce
formas emergentes de creatividad en las interpretaciones personales que los estudiantes
hacen durante su aprendizaje. Por ejemplo, en lugar de calificar un ensayo solo por su
coherencia gramatical o estructura (dimensiones donde la IA sobresale), se podría
evaluar:
● La trayectoria de ideas: ¿Cómo evolucionó la tesis inicial tras la exploración de
fuentes diversas?
● La toma de riesgos intelectuales: ¿Incluyó el estudiante perspectivas no
convencionales, aun sabiendo que podrían ser controvertidas?
● La metacognición aplicada: ¿Puede explicar qué criterios usó para desechar o
profundizar ciertas líneas de argumentación?
La implementación de instrumentos cualitativos como portafolios reflexivos y
autoevaluaciones guiadas señala un cambio paradigmático en cómo entendemos el
aprendizaje. Al enfocarse en la "originalidad contextual" —es decir, en cómo cada
estudiante interpreta, adapta y aplica el conocimiento dentro de su propio marco de
referencia—, estos métodos trascienden la mera reproducción de información y fomentan
una apropiación genuina del saber. Este enfoque no solo valora el producto final, sino que
visibiliza el proceso intelectual, haciendo tangible el crecimiento individual y la capacidad
de dar significado personal a lo aprendido.
La reducción en la dependencia de soluciones algorítmicas observada en estos
contextos revela una verdad contraintuitiva: cuando las evaluaciones dejan espacio para
la voz única del estudiante, la necesidad de recurrir a respuestas prefabricadas disminuye
naturalmente. Esto ocurre porque herramientas como los portafolios o las rúbricas de
originalidad contextual transforman la evaluación en un diálogo reflexivo, donde lo que se
premia no es la conformidad con un estándar externo, sino la capacidad de cuestionar,
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conectar y reinventar. En este marco, los estudiantes ya no buscan atajos porque el valor
reside precisamente en el trayecto personal de descubrimiento.
Este modelo cuestiona la obsesión educativa con la escalabilidad y la medición
estandarizada. Al priorizar la autenticidad sobre la eficiencia, recuerda que el aprendizaje
verdaderamente transformador es aquel que habilita a los estudiantes a pensar con
independencia, a reconocer su propia voz intelectual y a interactuar críticamente con las
herramientas a su disposición. En un mundo cada vez más dominado por algoritmos,
estas prácticas evaluativas no son solo pedagógicamente valiosas, sino actos de
resistencia que preservan lo más humano de la educación: la capacidad de crear sentido
desde la experiencia singular.
Sin embargo, el mayor obstáculo no es técnico, sino cultural. Las instituciones
educativas suelen operar bajo una "cultura de la certeza", donde se premia la eficiencia
sobre la exploración. Romper este paradigma exige redefinir el rol docente: de calificador
a facilitador de procesos creativos, capaz de tolerar la ambigüedad y valorar los fracasos
como insumos para el aprendizaje. En este sentido, la evaluación formativa se convierte
en un acto de resistencia pedagógica frente a la homogenización que promueven tanto
los sistemas tradicionales como las herramientas de IA.
Inteligencia Artificial en Educación: Promesas Vs. Realidades
La integración de la inteligencia artificial en la educación ha sido promovida como
una revolución sin precedentes, capaz de resolver problemas históricos como la
masificación de aulas, la falta de personalización o las barreras de acceso al
conocimiento. Sin embargo, tras una década de implementaciones experimentales, surge
una brecha palpable entre el discurso utópico y los resultados tangibles. Este capítulo
deconstruye críticamente tres dimensiones clave: las herramientas predominantes, sus
beneficios demostrados y — lo más crucial — sus limitaciones estructurales, que explican
por qué, lejos de ser una panacea, la IA educativa reproduce sesgos, simplifica procesos
cognitivos y genera nuevas formas de dependencia.
Herramientas predominantes y sus aplicaciones
Los sistemas basados en large language models (LLMs), como ChatGPT o Gemini,
han irrumpido en aulas universitarias y escuelas secundarias, ofreciendo desde
corrección gramatical instantánea hasta la generación de ensayos completos (Kasneci et
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al., 2023). Su capacidad para simular diálogos pedagógicos los ha convertido en
asistentes virtuales, aunque con una limitación fundamental: operan como estadísticas
estilizadas, prediciendo secuencias de palabras probables sin comprensión semántica
real (Bender et al., 2021). Paralelamente, generadores de imágenes como DALL-E o
Midjourney se utilizan en clases de arte o diseño, pero su output deriva de
recombinaciones entrenadas con datasets que priorizan estilos hegemónicos
occidentales (Brundage et al., 2022), invisibilizando tradiciones no dominantes.
En el ámbito de la educación formal, plataformas como Khanmigo (Khan
Academy, 2023) emplean IA adaptativa para personalizar ejercicios matemáticos o
científicos. Estos sistemas ajustan la dificultad según el desempeño del estudiante, pero
su algoritmo se basa en rutas predefinidas, incapaces de capturar saltos creativos o
soluciones no convencionales (Luckin, 2018). Más preocupante resulta la automatización
de tareas docentes críticas: herramientas como Gradescope califican respuestas cortas
con mucha precisión, pero reducen el feedback a criterios binarios, omitiendo matices
como el progreso individual o la originalidad.
Impactos positivos: Entre la eficiencia y la equidad
Los defensores de la IA destacan dos contribuciones innegables. Primero, la
personalización del aprendizaje que analizan interacciones diarias para adaptar lecciones
de matemáticas a ritmos individuales. La promesa de adaptación individualizada que
ofrecen sistemas educativos basados en IA representa un avance significativo en la
búsqueda de una pedagogía más inclusiva. Al poder ajustar contenidos y ritmos según
las necesidades específicas de cada estudiante, estas herramientas tienen el potencial
de democratizar el acceso al conocimiento, especialmente en contextos con diversidad
de niveles académicos. La capacidad de procesar innumerables interacciones para
identificar patrones de aprendizaje permite ofrecer rutas formativas que, en teoría, se
moldean orgánicamente al desarrollo cognitivo de cada persona.
Sin embargo, esta personalización algorítmica plantea interrogantes
fundamentales sobre la naturaleza misma del proceso educativo. La verdadera
individualización del aprendizaje no puede reducirse a la mera adaptación de dificultades
y secuencias, sino que debería contemplar también los estilos cognitivos, intereses
profundos y contextos culturales de los estudiantes. Existe el riesgo de que esta
"personalización" tecnificada termine estandarizando las diferencias en categorías
predeterminadas, perdiendo de vista la complejidad multidimensional del desarrollo
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humano. La educación, en su esencia, es un proceso relacional que trasciende la
optimización de variables cuantificables.
El desafío radica en integrar estas herramientas sin perder la riqueza de la
interacción humana genuina. Los sistemas adaptativos pueden ser valiosos aliados
cuando se emplean como complementos a la labor docente, no como sustitutos. La
verdadera personalización educativa debería combinar la eficiencia de los algoritmos con
la sensibilidad pedagógica del profesor, que reconoce en cada estudiante no solo un
conjunto de datos, sino una historia de aprendizaje única. En este equilibrio entre
tecnología y humanidad podría estar la clave para una educación realmente
transformadora.
Segundo, el acceso democratizado a información compleja: herramientas como
Consensus sintetizan artículos científicos en lenguaje accesible, beneficiando a
comunidades con limitaciones de alfabetización académica (Mollick & Mollick, 2023).
No obstante, estos beneficios operan en condiciones ideales — conectividad
estable, formación docente en IA y supervisión humana constante —, requisitos ausentes
en muchas de las escuelas públicas latinoamericanas. Además, como advierte Selwyn
(2019), la eficiencia técnica no equivale a calidad pedagógica: un estudiante puede
completar ejercicios más rápido con IA, pero no necesariamente desarrollar pensamiento
crítico.
Limitaciones estructurales: Sesgos, superficialidad y dependencia
El primer fracaso sistémico radica en los sesgos algorítmicos. Cuando ChatGPT
genera biografías de científicos, la gran mayoría corresponden a hombres blancos,
perpetuando estereotipos. En aulas multiculturales, esto refuerza exclusiones históricas.
La segunda limitación es la superficialidad epistemológica.
La revelación de que un porcentaje significativo de referencias académicas
generadas por IA son inventadas expone una paradoja peligrosa en el uso educativo de
estas herramientas. Por un lado, los sistemas de IA simulan convincentemente el formato
académico (citas, bibliografía, tono especializado), pero por otro, carecen de la capacidad
fundamental para distinguir entre información verificable y ficción. Esto no es un error
técnico, sino una limitación estructural: los modelos de lenguaje predicen patrones
textuales plausibles, no verifican hechos (Bender et al., 2021). El resultado es una "cultura
del simulacro" académico, donde la apariencia de rigor reemplaza al rigor auténtico.
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Es crucial promover la diversidad y representación en los algoritmos educativos,
asegurando que se desarrollen de manera ética y equitativa para evitar sesgos
algorítmicos, estableciendo políticas claras de privacidad y seguridad de datos,
esenciales para proteger la información de los estudiantes y asegurando que su uso sea
transparente y responsable (Costa Júnior et al., 2024).
Este fenómeno plantea un desafío ético y cognitivo. Cuando los estudiantes
reciben referencias falsas pero aparentemente válidas, se socava no solo su aprendizaje
inmediato, sino también su comprensión de lo que constituye conocimiento legítimo. La
educación, en esencia, debería enseñar a distinguir entre evidencia y artificio, entre
autoridad intelectual y su imitación algorítmica. Si la IA normaliza la producción de
"ficciones académicas", corremos el riesgo de formar generaciones que confundan la
citación con la investigación real, el barniz intelectual con la profundidad conceptual.
La solución no radica en rechazar la IA, sino en diseñar pedagogías que combatan
activamente esta ilusión. Esto implica: (1) enseñar a estudiantes y docentes a auditar
críticamente los outputs de IA, (2) priorizar actividades donde las fuentes primarias y el
trabajo de campo sean irremplazables, y (3) revalorizar procesos lentos de verificación
que resistan la instantaneidad tecnológica. Como señala Wineburg (2018), en la era
digital, la alfabetización informacional debe ser, ante todo, alfabetización escéptica. La
paradoja final es que para usar bien la IA en educación, primero debemos aprender a
desconfiar de ella.
Pero el riesgo más grave es la dependencia cognitiva. La creciente delegación de
procesos mentales fundamentales en sistemas de inteligencia artificial plantea
cuestiones existenciales sobre el futuro del desarrollo cognitivo humano. Cuando
funciones como la síntesis de información, la retención de conocimientos o la resolución
de problemas se externalizan sistemáticamente, se altera no solo cómo aprendemos,
sino también cómo construimos y mantenemos nuestras capacidades intelectuales. La
neuroplasticidad, esa cualidad maravillosa del cerebro humano que le permite adaptarse
y fortalecerse con el uso, opera en ambas direcciones: las habilidades que no se ejercitan
se atrofian, mientras que aquellas que se practican con intensidad se refuerzan.
El hipocampo, centro neural de la memoria y el aprendizaje, ilustra perfectamente
este principio. Su actividad disminuida ante el uso prolongado de asistentes cognitivos
sugiere que estamos ante un fenómeno similar al que ocurre con los músculos que
pierden tono por falta de uso. La paradoja es amarga: las mismas herramientas diseñadas
para potenciar nuestras capacidades podrían estar debilitando los cimientos biológicos
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de nuestro pensamiento. Esto no implica rechazar la tecnología, pero sí obliga a
reconsiderar cómo integrarla sin sacrificar lo que nos hace esencialmente humanos:
nuestra capacidad de pensar, recordar y conectar ideas de manera autónoma.
El verdadero desafío educativo del siglo XXI podría residir en encontrar el equilibrio
entre aprovechar las ventajas de la IA y preservar el ejercicio activo de nuestras facultades
cognitivas. Esto requerirá diseñar entornos de aprendizaje que utilicen la tecnología como
complemento en lugar de sustituto, que valoren el proceso tanto como el resultado, y que
reconozcan que ciertas dificultades son necesarias para el desarrollo intelectual. En
última instancia, la pregunta fundamental no es qué puede hacer la IA por nosotros, sino
qué queremos seguir haciendo por nosotros mismos.
Esto confirma la hipótesis de la deskilling (Carr, 2020): al externalizar procesos
mentales, las herramientas no solo asisten, sino que erosionan habilidades.
Riesgos de la IA para la creatividad: Amenazas al Pensamiento Original
La integración de herramientas de inteligencia artificial en la educación ha
generado un fenómeno paradójico: mientras se promocionan como potenciadoras de la
creatividad, su uso indiscriminado está socavando las mismas capacidades cognitivas
que hacen posible el pensamiento original. Este capítulo analiza cuatro riesgos críticos,
que revelan cómo la IA no solo altera los métodos de aprendizaje, sino que también
redefine — y en muchos casos limita — la naturaleza misma del acto creativo. Desde la
pérdida de procesos metacognitivos hasta la ilusión de originalidad, estos efectos
plantean interrogantes fundamentales sobre el futuro de la educación en la era
algorítmica.
Efecto "caja negra": La ilusión del conocimiento sin esfuerzo
Los sistemas de IA generativa operan como cajas negras, produciendo resultados
acabados sin revelar los procesos intelectuales que los sustentan. Cuando un estudiante
recibe un ensayo completo de ChatGPT, no solo evita el trabajo de investigación y síntesis,
sino que pierde la oportunidad de desarrollar habilidades fundamentales como la
evaluación crítica de fuentes o la organización jerárquica de ideas. Este fenómeno tiene
consecuencias neurocognitivas profundas: estudios de resonancia magnética funcional
muestran que el cerebro activa redes neuronales más ricas y diversas durante el ensayo-
error que al recibir soluciones prefabricadas.
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La metacognición — la capacidad de reflexionar sobre el propio pensamiento — se
atrofia en entornos donde las respuestas llegan sin necesidad de indagación.
El proceso de construcción del conocimiento requiere algo más que la mera
adquisición de respuestas correctas; exige una participación activa en el
cuestionamiento, la organización y la evaluación del propio pensamiento. Cuando las
herramientas de IA proporcionan soluciones completas sin exigir este recorrido
intelectual, se erosiona gradualmente la capacidad de autorregular el aprendizaje. La
metacognición no es un lujo educativo, sino la base sobre la cual se construye la
autonomía intelectual y la capacidad de transferir conocimientos a nuevos contextos.
La neuroplasticidad del cerebro humano responde a los estímulos que recibe:
cuando se elimina sistemáticamente la necesidad de planificar, revisar y corregir el propio
trabajo, las redes neuronales asociadas a estas funciones pierden tonicidad. Esto explica
por qué el uso pasivo de asistentes de IA podría estar reconfigurando patrones cognitivos
hacia modos más receptivos que activos. La paradoja es evidente: mientras más
"eficientes" sean estas herramientas en producir resultados inmediatos, mayor podría ser
su costo en términos de desarrollo intelectual a largo plazo.
Frente a este desafío, la educación debe reivindicar el valor pedagógico de la
dificultad. Diseñar entornos donde la IA sirva para plantear preguntas más que para
ofrecer respuestas, donde se exija justificar cada sugerencia algorítmica y donde se
preserve el espacio para la elaboración personal, podría ser el camino para evitar esta
atrofia cognitiva. Como señalan los teóricos del aprendizaje profundo, es en la lucha con
problemas complejos donde se forjan las habilidades de pensamiento más valiosas. La
tecnología debería amplificar esta lucha, no eliminarla.
Esto sugiere que, al externalizar procesos mentales clave, la IA no solo asiste, sino
que reemplaza funciones cognitivas esenciales para el desarrollo intelectual.
Homogeneización del pensamiento: La tiranía de la normalidad estadística
Los modelos de IA se entrenan en conjuntos masivos de datos que reflejan
patrones dominantes, lo que inevitablemente sesga sus outputs hacia soluciones
convencionales, demostrando que la diversidad cognitiva humana supera ampliamente la
"creatividad" algorítmica.
La naturaleza misma de los modelos de IA, sustentada en el reconocimiento y
replicación de patrones estadísticamente dominantes, plantea una paradoja fundamental
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para la educación. Estos sistemas, al optimizar la probabilidad lingüística más que la
innovación conceptual, tienden a producir outputs que reflejan el promedio antes que la
excepcionalidad. En el ámbito pedagógico, esto se traduce en una tensión irresuelta entre
eficiencia técnica y auténtica originalidad, donde lo que gana en velocidad y coherencia
formal, pierde en ruptura de esquemas y pensamiento lateral.
El contraste con el brainstorming tradicional revela una diferencia ontológica:
mientras la IA opera por convergencia (agregando datos existentes), la mente humana es
capaz de divergencia radical (conexiones improbables entre dominios distantes). Esto no
sugiere que la creatividad algorítmica sea inferior, sino que es de naturaleza distinta — y
potencialmente complementaria —, siempre que se reconozcan sus límites. La verdadera
riqueza educativa emerge cuando ambos enfoques se articulan críticamente, usando la
IA como banco de pruebas para ideas humanas originales, no como sustituto de su
generación.
Este fenómeno invita a redefinir las prioridades pedagógicas en la era digital. Si
los modelos predictivos inevitablemente refuerzan lo convencional, el rol de la educación
debe ser el de cultivar precisamente lo que escapa a la estandarización: la capacidad de
cuestionar marcos establecidos, abrazar la ambigüedad productiva y valorar los procesos
tanto como los resultados. En última instancia, el desafío no es elegir entre humano y
algorítmico, sino diseñar ecologías de aprendizaje donde cada uno potencie lo mejor del
otro.
En disciplinas artísticas, el problema es aún más evidente. Cuando se pidió a
DALL-E 3 que generara "arte innovador", muchas de las imágenes combinaban estilos ya
existentes en su dataset, revelando su incapacidad para trascender lo previamente
registrado. Este sesgo hacia lo normativo no solo limita la expresión individual, sino que
refuerza una cultura de la replicación en lugar de la invención, una vez que se puede
afirmar que la IA no crea; recicla, y al hacerlo, empobrece el imaginario colectivo.
Atrofia de habilidades fundamentales: El costo invisible de la automatización
La dependencia de herramientas de IA está produciendo un deterioro en
capacidades cognitivas básicas. La creciente dependencia de herramientas
automatizadas para procesar información plantea interrogantes profundos sobre el
desarrollo de habilidades intelectuales fundamentales. Al delegar en algoritmos tareas
como la síntesis de contenidos o la identificación de ideas clave, existe el riesgo de que
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se atrofien capacidades cognitivas que tradicionalmente se fortalecen mediante la
práctica constante y el esfuerzo deliberado. La educación, en esencia, no solo busca
resultados eficientes, sino también el cultivo de mentes analíticas y críticas capaces de
navegar la complejidad por sí mismas.
Esta preocupación va más allá de la mera pérdida de habilidades técnicas; toca el
núcleo mismo de lo que significa aprender. Cuando los estudiantes externalizan procesos
cognitivos básicos, como la interpretación de textos o la jerarquización de ideas, se
debilita no solo su capacidad de comprensión, sino también su autonomía intelectual. La
facilidad con la que las herramientas de IA ofrecen respuestas inmediatas puede generar
una falsa sensación de dominio, ocultando carencias en la capacidad de análisis
profundo y en la construcción personal del conocimiento.
Sin embargo, el problema no reside en la tecnología en sí, sino en cómo se integra
en los procesos educativos. En lugar de rechazar estas herramientas, el desafío
pedagógico radica en diseñar estrategias que las utilicen como complementos, no como
sustitutos, del pensamiento humano. Esto implica fomentar actividades donde la IA sirva
como punto de partida para la reflexión, en lugar de como solución terminal, y donde se
preserve el espacio para el razonamiento lento, la discusión crítica y la confrontación
directa con textos y problemas sin intermediación algorítmica. La verdadera educación
no puede ser acelerada ni automatizada sin perder su esencia transformadora.
Este declive no se limita a la comprensión lectora: también afecta la capacidad de
establecer conexiones intertextuales, una habilidad crítica para el pensamiento crítico y
la creatividad.
El impacto se extiende incluso a la expresión oral. Eso porque usuarios habituales
de asistentes de escritura pueden mostrar errores o atrasos y pausas vacilatorias durante
presentaciones improvisadas, una vez que la construcción del pensamiento en casos
como ese no está tan profunda. Esto sugiere que la automatización de la escritura — un
proceso profundamente ligado a la organización del pensamiento — debilita la fluidez
discursiva espontánea. Como señala Carr (2020), "las herramientas no solo extienden
nuestras capacidades; también las moldean, y cuando delegamos funciones cognitivas,
estas pueden atrofiarse por falta de uso".
La falacia de la originalidad: El espejismo de la autoría
Se está consolidando un fenómeno psicológico preocupante: la creencia de que
editar outputs de IA equivale a un acto creativo auténtico.
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La confusión entre curar contenidos generados por IA y ejercer una auténtica
creación artística revela una transformación profunda en nuestra comprensión de la
autoría y el proceso creativo. Cuando la intervención humana se reduce a ajustar
parámetros y seleccionar entre opciones predeterminadas por algoritmos, se diluye la
esencia misma de la creatividad: esa lucha transformadora entre la intención del autor y
las resistencias del medio. El peligro no radica en usar estas herramientas, sino en perder
de vista que la verdadera innovación surge del diálogo crítico con los límites materiales y
conceptuales, no de su elusión mediante soluciones prefabricadas.
Este fenómeno señala una crisis en la educación artística y en la formación de
criterio estético. Si las nuevas generaciones internalizan que crear equivale a combinar
elementos existentes en lugar de imaginar lo radicalmente nuevo, corremos el riesgo de
empobrecer el paisaje cultural futuro. La paradoja es evidente: mientras más accesibles
sean las herramientas generativas, más necesario se vuelve enseñar los fundamentos del
proceso creativo tradicional -el boceto imperfecto, el ensayo y error, la materialidad
resistente- como antídoto contra la ilusión de omnipotencia digital.
La solución no pasa por rechazar la tecnología, sino por redefinir su lugar en el
ecosistema creativo. Las herramientas de IA podrían convertirse en valiosos compañeros
de viaje si se usan para expandir posibilidades en lugar de reemplazar el proceso, si sirven
para cuestionar la propia visión en vez de imponer una estética prefijada. Esto exige
diseñar pedagogías que enfaticen la intencionalidad artística por encima del resultado
técnico, y que enseñen a desconfiar de la facilidad con que los algoritmos simulan
originalidad. Al fin y al cabo, lo que hace valioso al arte no es su perfección formal, sino
su capacidad para revelar una mirada humana única sobre el mundo.
Esta distorsión cognitiva es particularmente dañina porque socava la motivación
intrínseca — el deseo de crear por el mero placer de hacerlo —, factor clave en el
aprendizaje profundo según Deci y Ryan (2000).
La falacia se agrava por el "efecto Ikea" — la tendencia a sobrevalorar lo que
hemos modificado, aunque sea mínimamente (Norton et al., 2012) —. Plataformas como
Canva o ChatGPT permiten personalizar plantillas, generando la ilusión de autoría cuando,
en realidad, el margen de innovación es marginal. Como advierte Bridle (2022), esto crea
una generación de "curators" en lugar de creadores, donde la originalidad se reduce a
recombinar elementos prediseñados. El peligro no es técnico, sino existencial: al perder
la capacidad de crear desde cero, perdemos parte de lo que nos hace humanos.
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¿Mitigación o Prohibición? Alternativas educativas en la Era de la IA
El dilema entre adoptar o rechazar la inteligencia artificial en educación exige
superar falsas dicotomías. Prohibir su uso resulta tan ingenuo como ignorar sus riesgos;
la solución radica en desarrollar estrategias pedagógicas que transformen la IA de un
sustituto cognitivo en una herramienta de pensamiento crítico.
Sabemos que la era digital ha traído consigo numerosos cambios y ha tenido un
gran impacto en el panorama educativo. Las tecnologías digitales tienen el potencial de
abrir nuevas oportunidades de aprendizaje, pero también exigen que los estudiantes
adquieran ciertas habilidades y capacidades. Estas habilidades van más allá del
conocimiento académico tradicional y están diseñadas para ayudar a los estudiantes a
afrontar los retos del siglo XXI y a destacar en un mundo cada vez más tecnológico y
globalizado (Costa Júnior, 2023). Es comprensible, pero ¿hasta qué punto debemos
someternos a la tecnología?
Este capítulo propone un marco de acción basado en dos ejes: (1) la enseñanza
de un uso reflexivo de la tecnología, y (2) la revalorización de prácticas educativas
centradas en lo humano, donde la creatividad y la metacognición no sean negociables.
Hacia un uso crítico: De la dependencia al diálogo
El primer paso consiste en enseñar a los estudiantes a "interrogar" a los sistemas
de IA, en lugar de aceptar sus outputs como verdades absolutas. Investigaciones de la
Universidad de Pensilvania (Mollick & Mollick, 2023) demuestran que cuando se exige a
los alumnos reformular prompts para que la herramienta justifique sus respuestas con
fuentes verificables, su capacidad de evaluación crítica mejora significativamente. Por
ejemplo, en lugar de solicitar a ChatGPT "escribe un ensayo sobre el cambio climático", la
consigna podría ser: "Genera tres argumentos contradictorios sobre políticas ambientales
y evalúa su validez usando datos del IPCC". Este enfoque convierte la interacción con la
IA en un ejercicio de escepticismo metodológico, donde la tecnología sirve para
contrastar perspectivas, no para reemplazar el análisis personal.
Paralelamente, es crucial diseñar actividades "a prueba de IA" que requieran
experiencias subjetivas y contextuales imposibles de automatizar. Las reflexiones
autobiográficas — donde los estudiantes relacionan contenidos académicos con
vivencias personales — puede ser efectivas para preservar la autenticidad.
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El diseño de actividades "a prueba de IA" representa mucho más que una
estrategia antiplagio; es una reivindicación de la experiencia humana como territorio
educativo insustituible. Cuando las tareas académicas exigen conectar el conocimiento
formal con vivencias personales, memorias íntimas o contextos locales específicos, se
activa una dimensión del aprendizaje que trasciende la lógica algorítmica. Estas
experiencias subjetivas, tejidas con los hilos únicos de cada biografía, constituyen un
antídoto poderoso contra la homogenización que imponen los sistemas basados en
patrones estadísticos.
El éxito de iniciativas como el proyecto de la Universidad de Buenos Aires revela
una verdad profunda: el aprendizaje más auténtico ocurre en la intersección entre lo
universal y lo personal. Al vincular el análisis literario con historias familiares, se crea un
espacio donde la tecnología puede asistir pero no reemplazar, pues el núcleo de la tarea
reside precisamente en aquello que las máquinas no pueden simular: la textura emocional
de los recuerdos, las particularidades de cada contexto cultural y las conexiones íntimas
que cada estudiante establece entre el saber académico y su propia vida.
Esta aproximación pedagógica sugiere un camino fértil para la era de la IA: en
lugar de competir con las máquinas en su propio terreno (velocidad, eficiencia,
procesamiento de datos), la educación debe cultivar aquellas dimensiones donde lo
humano sigue siendo irreductible. Las actividades basadas en narrativas personales,
reflexiones situadas y proyectos comunitarios no solo preservan la autenticidad del
aprendizaje, sino que recuerdan a estudiantes y educadores por qué vale la pena
aprender: no para producir outputs estandarizados, sino para dar sentido a nuestra
experiencia en el mundo y dialogar con las experiencias de otros. En última instancia, lo
que no puede ser automatizado es precisamente lo que hace más valiosa a la educación.
Otras alternativas incluyen debates socráticos con reglas estrictas (ej.: prohibir
búsquedas en tiempo real) o ejercicios de creación "analógica" (escritura manual, mapas
conceptuales físicos), que reactivan procesos cognitivos inhibidos por la mediación
digital.
Revalorizar lo humano: Slow education y proyectos con propósito
Frente a la lógica de la inmediatez que promueve la IA, pedagogías como la slow
education (Honoré, 2004) proponen recuperar los ritmos naturales del aprendizaje. Las
escuelas de todo el mundo están implementando condiciones educativas que no
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dependen de dispositivos electrónicos, — con actividades de observación en entornos
naturales y discusiones filosóficas sin recursos tecnológicos — en la búsqueda de una
mejora en aspectos cognitivos, como el pensamiento divergente. Este enfoque no
rechaza la tecnología, sino que la subordina a procesos más profundos: cultivar la
paciencia cognitiva, tolerar la incertidumbre y valorar el error como parte esencial de la
creación.
Los proyectos interdisciplinarios sin intermediación tecnológica se perfilan como
otra alternativa poderosa. Los talleres que combinan historia oral, teatro y agricultura
urbana — donde los estudiantes entrevistan a ancianos de la comunidad, dramatizan sus
historias y cultivan las plantas mencionadas en ellas — generan niveles mucho mayores
de participación creativa que los cursos con herramientas digitales. Estas experiencias
encarnadas y socialmente situadas cumplen un doble propósito: evitan la tentación del
atajo algorítmico y reconectan el aprendizaje con dimensiones corpóreas, emocionales y
comunitarias que la IA no puede replicar. Como señala Turkle (2015), "lo que hace
humano al pensamiento no es su velocidad, sino su capacidad para tejer significados
desde la vulnerabilidad compartida".
Conclusiones y recomendaciones
La evidencia analizada revela que la inteligencia artificial no es inherentemente
perjudicial para la creatividad, pero su implementación acrítica genera consecuencias
cognitivas profundas. Los estudios muestran que cuando los sistemas de IA se utilizan
como sustitutos del pensamiento — en lugar de como herramientas para cuestionarlo —,
se produce una atrofia de habilidades metacognitivas esenciales. La investigación de la
Universidad de Stanford con neuroimágenes lo confirma: el uso pasivo de ChatGPT
reduce la actividad cerebral en áreas asociadas con la síntesis conceptual y la evaluación
crítica, mientras que su empleo dialógico — donde el estudiante interroga y contrasta los
outputs — puede potenciar estas mismas funciones.
El segundo hallazgo clave es el efecto homogenizador de los algoritmos. Al
entrenarse en datasets masivos que privilegian patrones dominantes, las herramientas
como GPT-4 o DALL-E tienden a reproducir soluciones convencionales, limitando la
divergencia cognitiva. Esto no invalida su utilidad, pero exige mecanismos de
compensación pedagógica, como la enseñanza explícita de pensamiento lateral o la
incorporación de "disruptores creativos" en las consignas.
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El tercer aspecto crítico es la falacia de la originalidad. Plataformas como
Midjourney o Canva generan una ilusión de autoría al permitir personalizar plantillas
preexistentes, lo que lleva a muchos estudiantes a sobrestimar su contribución creativa
real. Este fenómeno, vinculado al "efecto Ikea" en psicología cognitiva, distorsiona la
autopercepción de las capacidades y reduce la tolerancia al fracaso — elemento clave en
procesos creativos genuinos.
Sin embargo, los datos también muestran escenarios donde la IA actúa como
catalizador de creatividad. En aulas donde se enseñó a usar estas herramientas para
contrastar perspectivas o simular escenarios improbables, los estudiantes desarrollaron
mayor flexibilidad mental. La diferencia radica en el diseño pedagógico: cuando la
tecnología se subordina a objetivos educativos centrados en el pensamiento crítico — en
lugar de reemplazarlos —, sus efectos son cualitativamente distintos.
El quinto hallazgo concierne a la dimensión socioemocional. La automatización
de tareas como la escritura o el diseño correlaciona con una disminución en la motivación
intrínseca, especialmente cuando los estudiantes perciben que sus contribuciones son
marginales. Esto explica por qué proyectos interdisciplinares sin mediación tecnológica
generan niveles más altos de engagement creativo.
En síntesis, el impacto de la IA en la creatividad no está determinado por la
tecnología en sí, sino por su marco de implementación. El peligro no son las máquinas
que piensan, sino los humanos que dejan de hacerlo.
Frente a estos hallazgos, se vuelve urgente repensar las políticas educativas para
que prioricen la creatividad como antídoto a la automatización acrítica. Esto requiere, en
primer lugar, integrar la alfabetización en IA como una competencia transversal — no para
uncritical adoption, sino para desarrollar una mirada escéptica y estratégica. Países como
Finlandia ya incluyen en su currículo nacional la evaluación de sesgos algorítmicos y la
generación de prompts complejos que exigen justificación, modelo replicable en otros
contextos.
En segundo término, es esencial reformar los sistemas de evaluación. Las rúbricas
actuales, centradas en productos terminados, deben dar paso a criterios que valoren
procesos cognitivos: iteraciones, preguntas generadas, capacidad de vincular ideas
aparentemente inconexas. Escuelas en Australia han implementado con éxito "bitácoras
de creación" donde los estudiantes documentan sus fracasos y hallazgos, no solo los
resultados finales.
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El tercer eje implica formación docente urgente. Los profesores necesitan
herramientas para diseñar actividades "a prueba de IA" que requieran contextualización
existencial — como análisis de problemas locales con entrevistas a actores comunitarios
— o creación manual. Simultáneamente, deben aprender a usar la IA para generar
controversias estructuradas que estimulen el debate, en lugar de evitarlo.
Cuarto, se necesitan inversiones en investigación sobre neurocognición y
tecnología. Los recientes hallazgos sobre cambios en la actividad cerebral por uso
prolongado de IA son apenas el principio. Sin evidencia sólida, las decisiones
pedagógicas seguirán guiándose por el marketing tecnológico antes que por datos
científicos.
Hay que rescatar espacios educativos libres de pantallas. Las pedagogías slow
education no son nostálgicas, sino estratégicas: al recuperar tiempos prolongados para
la observación, la reflexión no mediada y el diálogo cara a cara, se contrarresta el
pensamiento superficial que fomenta el uso pasivo de IA.
En un mundo cada vez más algorítmico, la creatividad humana adquiere un valor
radical. No como mera habilidad productiva, sino como capacidad para imaginar futuros
alternativos y cuestionar los marcos impuestos. Los riesgos documentados en este
artículo — homogeneización , dependencia cognitiva, ilusión de autoría — no son fallas
técnicas, sino síntomas de una educación que ha confundido eficiencia con calidad,
velocidad con profundidad.
La paradoja central es que las mismas tecnologías que amenazan la creatividad
podrían ayudar a revitalizarla, pero solo si se subordinan a una visión pedagógica que
valore lo imperfecto, lo lento y lo subjetivo. Las conversaciones más profundas a menudo
surgen de silencios incómodos, no de respuestas instantáneas. Del mismo modo, el
pensamiento original florece en los intersticios que los algoritmos no pueden
estandarizar.
El desafío que enfrentamos no es tecnológico, sino existencial: ¿queremos formar
generaciones capaces de crear sentidos nuevos, o simplemente eficientes
administradores de herramientas ajenas? La respuesta definirá no solo el futuro de la
educación, sino de la propia condición humana en la era de la inteligencia artificial.
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