“La máquina de la tarea: Navegando el futuro incierto de la IA en las escuelas K-12” es el título de la disertación de Justin Reich. Durante los dos años posteriores al lanzamiento de ChatGPT (noviembre de 2022), Reich y un equipo del MIT Teaching Systems Lab entrevistaron a más de 120 docentes y estudiantes de Estados Unidos para estudiar cómo la inteligencia artificial estaba afectando las tareas escolares.
Su objetivo fue sencillo en apariencia pero complejo en la práctica: comprender de qué manera la IA estaba transformando la asignación y la evaluación de las tareas para el hogar.
Reich comenzó su carrera como profesor de historia en secundaria. Es autor de libros y artículos, dirige el podcast Tech Lab Podcast y cursa un doctorado en la Escuela de Posgrado en Educación de Harvard.
Escuchar a quienes están cerca del aprendizaje
Reich presentó cuatro ideas clave sobre la IA en la educación: sustracción, humildad, experimentación y evaluación. Explicó esto al inicio de su charla, en la que justificó su ausencia física por las condiciones climáticas que le impidieron viajar a Monterrey.
Al estudiar el impacto postpandemia en 2022, observó un aumento del desánimo y del ausentismo crónico entre estudiantes, incluso mayor que durante la crisis del COVID.
En Estados Unidos, señaló, la asistencia alcanzó niveles históricamente bajos y la moral docente tocó mínimos en décadas. Añadió que no es viable ni efectivo añadir más tareas a sistemas ya sobrecargados; en cambio, hay que simplificarlos.
Por ello trabajó en un proyecto llamado Sustracción en Acción, colaborando con escuelas para identificar actividades prescindibles o de menor impacto, con el fin de liberar tiempo y atención para lo que realmente importa en el aprendizaje.
Reich subrayó la importancia de escuchar a docentes y estudiantes justo cuando aparecen novedades tecnológicas, especialmente en sistemas educativos estresados como K-12 en Estados Unidos y otros países.
Argumentó que quienes están más cerca del aprendizaje cotidiano son maestros, directores, personal auxiliar, bibliotecarios, personal de cafetería y alumnos, por lo que su voz es clave para entender cambios reales. En el marco del proyecto The Homework Machine entrevistaron a 120 docentes y estudiantes por todo el país.
De esas entrevistas, en la primavera de 2023, emergió que muchos docentes identificaban la llegada de la IA generativa a las aulas como uno de los impactos más relevantes, junto a problemas como el ausentismo crónico, la escasez de sustitutos y fallas de infraestructura.
El miedo a “copiarse” y a no tener respuestas
La adopción de IA en las aulas intensificó temores sobre el plagio y generó una sensación de vigilancia: desconfiar de los trabajos entregados por los estudiantes se volvió más común.
Reich señaló que estas preocupaciones no pueden resolverse de forma individual por cada docente; sería inviable en tiempo y esfuerzo. Planteó que las escuelas deben tomar decisiones colectivas y buscar formas de simplificar las prácticas complejas.
También advirtió que actualmente no hay suficiente evidencia clara para orientar políticas definitivas sobre IA en la educación, y que no es seguro confiar plenamente en autoridades educativas o en políticas gubernamentales, porque ellas tampoco tienen respuestas definidas.
Reich recordó que muchas conjeturas iniciales sobre tecnologías suelen ser erróneas. Se define como un historiador aplicado de la educación, estudiando los ciclos de auge de tecnologías educativas pasadas para extraer lecciones útiles para el presente.
Aprender a aprender de nuevo
Reich señaló que la llegada de nuevas herramientas exige replantear qué y cómo enseñamos habilidades digitales básicas, y puso como ejemplo que durante años no se enseñó adecuadamente a los estudiantes a realizar búsquedas críticas en la web.
Destacó la importancia de la “lectura lateral” —verificar fuentes y contexto en línea— como una práctica esencial que aún no está extendida en las escuelas de Estados Unidos. Observa que muchos estudiantes conservan hábitos de búsqueda ineficaces o desactualizados.
Propuso que, cuando sea posible, conviene esperar a que disciplinas y profesiones desarrollen prácticas efectivas y luego enseñarlas, aunque también hay medidas inmediatas que las escuelas pueden implementar. En su experiencia, dos funciones centrales del docente son enseñar y mostrar ejemplos concretos.
Finalmente insistió en que el futuro inmediato es incierto y que las primeras suposiciones sobre cómo usar la IA suelen fallar. Por eso reclamó humildad y transparencia: ser honestos con padres, colegas y alumnos sobre lo que se sabe y lo que no se sabe respecto al uso de la IA en la educación.
