Resulta sencillo imaginar esta situación: dos jóvenes llegan a su primer trabajo; los dos saben utilizar la inteligencia artificial y los dos pueden pedirle que redacte un informe, resumir en segundos un documento o encontrar una respuesta a una pregunta que no saben resolver. Pero hay una diferencia entre ellos: uno sabe detectar cuándo la máquina se equivoca. El otro, no.
Los últimos resultados de PISA ponen sobre la mesa el valor de competencias como comprender, razonar y resolver problemas. Y esas habilidades determinarán qué hacemos con las respuestas que nos ofrecen las máquinas
Resulta sencillo imaginar esta situación: dos jóvenes llegan a su primer trabajo; los dos saben utilizar la inteligencia artificial y los dos pueden pedirle que redacte un informe, resumir en segundos un documento o encontrar una respuesta a una pregunta que no saben resolver. Pero hay una diferencia entre ellos: uno sabe detectar cuándo la máquina se equivoca. El otro, no.
A primera vista, puede que ninguno de los dos tenga un problema. El informe está terminado, la respuesta parece buena y el trabajo sale adelante. La dificultad aparece cuando algo no encaja. Una cifra que no cuadra, una conclusión que parece demasiado fácil o un dato que la máquina ha dado por cierto y que, en realidad, no lo es. Uno de los dos se dará cuenta. Para el otro, quizá sea imposible saberlo.
No es una diferencia que haya surgido con la irrupción de la IA, sino mucho antes, cuando ambos aprendían a leer un texto y entenderlo, a interpretar una información, a resolver un problema o a enfrentarse a una tarea que se complica. Y es precisamente ahí donde los últimos resultados de PISA adquieren otra dimensión.
España ha obtenido en la evaluación de la OCDE sus peores resultados desde que empezó a participar en la prueba, perdiendo 23 puntos en comprensión lectora, 16 en matemáticas y 8 en ciencias respecto a la edición de 2022. Poniéndolo en pocas palabras: uno de cada tres no alcanza siquiera el nivel básico de competencia en lectura y matemáticas. La caída no es exclusiva de España —el retroceso se ha producido en buena parte de los países desarrollados—, pero el español está entre los más pronunciados.
¿Qué significará todo esto cuando esos adolescentes de 15 años terminen sus estudios y tengan que seguir aprendiendo? PISA no puede responderlo. No es una prueba de empleabilidad y sus resultados no permiten saber cómo se desenvolverá laboralmente una persona concreta. Pero sí mide algunas capacidades que están detrás de ese aprendizaje posterior: comprender lo que se lee, interpretar información, razonar, resolver problemas y aplicar los conocimientos cuando la situación cambia.
Hay, además, razones para leer los resultados con cierta cautela. PISA no tiene consecuencias académicas directas para los alumnos y la propia OCDE ha detectado una caída general del esfuerzo que los estudiantes dicen dedicar a la prueba. Además, mientras que en algunos países asiáticos los alumnos pasan por una preparación específica para la prueba, esto no sucede en países como España.
Aprender para seguir aprendiendo
PISA no pregunta únicamente si un alumno recuerda una fórmula, una fecha o una determinada regla. Las pruebas plantean situaciones en las que el alumno o alumna tiene que utilizar lo que sabe para resolver algo que no se le presenta exactamente como lo ha aprendido en clase. “No miden contenidos curriculares, lo que tratan de averiguar son esas habilidades que pueden tener los estudiantes para aplicar el conocimiento en situaciones o contextos que reflejen esa realidad”, explica Enrique Navarro Asencio, profesor del Departamento de Investigación y Psicología en Educación de la Universidad Complutense de Madrid.
Detrás de una pregunta de ciencias puede haber, por ejemplo, que un estudiante tenga que manipular distintas variables, construir una tabla de datos y utilizar después esa información para tomar una decisión. En comprensión lectora, no basta con localizar una frase en un texto: se trata de entenderlo en profundidad. También aparecen problemas que deben resolverse a partir de evidencias, sean datos o información escrita. Para Navarro, ahí está buena parte de lo que PISA intenta observar: comprensión, razonamiento, análisis y capacidad para enfrentarse a problemas nuevos.
En cualquier caso, una buena puntuación en PISA no permite anticipar quién será un buen profesional cuando se incorpore al mercado laboral. Esa extrapolación, advierte Navarro, sería difícil. Lo que sí puede mostrar la prueba es algo que tendrá consecuencias mucho después de los 15 años: hasta qué punto un estudiante dispone de herramientas para continuar aprendiendo por sí mismo.
La prueba de la OCDE también pregunta por cuestiones menos visibles en una prueba de conocimientos, como la capacidad de reflexionar sobre el propio aprendizaje, entender para qué sirve aquello que se estudia o perseverar cuando algo no sale a la primera. Son capacidades que, trasladadas a la vida adulta, adquieren un significado muy concreto: tener la capacidad de enfrentarse a algo que no se sabe hacer todavía y ser capaz de aprenderlo.
Si, además, la necesidad de formarse va mucho más allá del fin de la educación reglada, esas competencias adquieren otra dimensión. Javier García Cañete, director de Programas de la Fundación Botín, pone el foco precisamente en esa continuidad: “Lo que aprendemos hoy, lo hacemos gracias a lo que aprendimos ayer y, a su vez, nos prepara para comprender lo que vendrá después. Por tanto, contar con una base sólida es lo que nos permite seguir incorporando nuevos conocimientos cuando crecemos”. Y ese aprendizaje, añade, se producirá en un mercado laboral en plena transformación, en el que la IA está cambiando las herramientas, las tareas y las formas de trabajar.
Pero para incorporar algo nuevo no basta con acumular conocimientos; hace falta poder trabajar con ellos: “Es difícil relacionar, cuestionar o crear a partir de algo que no conocemos”, señala García Cañete. Y esa frase introduce un dilema que la inteligencia artificial está haciendo especialmente visible: ¿qué ocurre cuando una herramienta puede producir por nosotros parte de ese trabajo intelectual?
“La clave está en diferenciar entre completar una tarea y aprender. La IA puede ayudar a que una tarea se haga más rápido o incluso mejor, pero la educación no consiste únicamente en entregar un resultado, sino en desarrollar la capacidad de entender, relacionar ideas y resolver problemas por uno mismo”, explica Pau García-Milà, CEO y cofundador de Founderz.
La distinción parece sencilla, pero cambia el significado de lo que entendemos por aprender. Un estudiante puede conseguir un buen resultado sin haber recorrido por sí mismo el camino que lleva hasta él.
Cuando las carencias salen a la superficie
¿Qué ocurre cuando un estudiante llega a la siguiente etapa sin haber desarrollado suficientemente algunas de esas capacidades? En la universidad, al menos, Navarro dice haber observado el cambio de cerca. “Yo creo que esa capacidad de atención y de poder estar un tiempo amplio dedicado a leer y reflexionar sobre un texto complejo se ha ido haciendo más pequeña”, explica. Lo ha percibido en sus alumnos de la Facultad de Educación, aunque no se atreve a atribuirlo a una causa concreta: la escuela, los cambios sociales, las estructuras familiares…
Pero hay capacidades que van más allá de sentarse ante un texto. García Cañete pone sobre la mesa otras que, a su juicio, serán cada vez más necesarias en el trabajo: autonomía, creatividad, manejo de la frustración, capacidad para generar confianza, resolver problemas y trabajar en equipo, y también pensamiento crítico. Son habilidades que, según explica, se adquieren mejor cuando empiezan a trabajarse pronto, aunque también puedan trabajarse al llegar a la edad adulta.
Cuando esas carencias llegan a la FP, a la universidad o a una empresa, tienen que afrontarse al mismo tiempo que la persona sigue avanzando. En esas etapas se espera que pueda especializarse, tomar decisiones, adaptarse y aprender de forma cada vez más independiente. García Cañete, en cualquier caso, no lo plantea como un reparto de culpas: “La educación es un proceso continuo y cada fase tiene su papel. La Formación Profesional, la universidad y las empresas también tienen que formar, acompañar y actualizar capacidades”.
Si la máquina hace el trabajo
En la universidad, la llegada de la IA ya ha obligado a cambiar algunas formas de evaluar. Navarro cuenta que, después de unos dos años viendo cómo sus alumnos utilizan estas herramientas, han aumentado las exposiciones orales y los trabajos escritos en el aula y han reducido los encargos para casa. El motivo es sencillo: cuando un estudiante entrega un texto mucho mejor escrito de lo habitual, ya no siempre es posible saber cuánto de ese trabajo lo ha hecho él y cuánto la máquina.
Sin embargo, eso no significa que haya que apartar la IA del aprendizaje. Navarro considera que los estudiantes pueden recurrir a ella siempre que sigan haciendo por sí mismos la parte esencial del proceso: “Ellos pueden utilizar la IA para buscar la información, para generar la información y, a lo mejor, para contrastar diferentes ideas, pero a la hora de plasmar resultados tienen que tener capacidad de reflexión, análisis y síntesis”.
En el trabajo ocurre algo parecido, aunque con una diferencia importante: ya no se trata de demostrar que uno sabe hacer una tarea desde cero, sino de saber qué hacer con aquello que la máquina produce: “Durante años hemos asociado la calidad de un trabajo con el esfuerzo necesario para producirlo. Ahora entramos en un contexto distinto, donde generar un primer borrador puede llevar segundos. Eso hace que el valor se desplace hacia otra parte: entender lo que se está leyendo, identificar errores, detectar omisiones y saber si una conclusión tiene sentido”, explica García-Milà.
La IA puede incluso sugerir una decisión, pero no conoce todas las circunstancias que la rodean ni asume sus consecuencias. Por eso, García-Milà cree que una de las capacidades que más importancia ganará será precisamente la de evaluar lo que produce la IA.
Esa diferencia ya aparece, según cuenta, en las empresas con las que trabajan. Hay profesionales que aprenden rápidamente a manejar nuevas aplicaciones, pero encuentran dificultades cuando tienen que analizar la información que reciben o deben aplicarla a problemas reales. Y también ocurre lo contrario: personas con menos soltura tecnológica que aportan experiencia, criterio y conocimiento del contexto: “La tecnología no sustituye el conocimiento profesional; lo hace más valioso”, sostiene.
Al final, la diferencia entre aquellos dos jóvenes del comienzo no estaba en quién sabía utilizar mejor la herramienta. Los dos podían pedirle a la máquina que hiciera el trabajo. La diferencia aparecía después: uno sabía leer la respuesta, ponerla en contexto y detectar que algo no encajaba. El otro solo tenía delante una respuesta que parecía correcta.
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