Un fenómeno que inquieta a docentes y empresas está instalado en las aulas: la IAdicción. Este término describe la dependencia creciente de estudiantes y profesionales en herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT para resolver tareas, consultar información y construir argumentos, sin ejercitar el pensamiento propio.
En la práctica, algunos estudiantes comienzan a usar estas plataformas antes incluso de leer un enunciado completo, mientras que otros entregan trabajos con redacción impecable que luego no pueden explicar ni defender en voz alta. No son casos aislados, sino un reflejo de cómo la inteligencia artificial está modificando la forma de aprender y trabajar.
Andrés Rieznik, doctor en Física y docente de la Universidad Torcuato Di Tella (UTDT), relativiza la alarma y compara la situación con la adopción previa de herramientas como la calculadora o Google. "No aprendés cosas nuevas si no prestás atención", señala. Para él, el problema no es la herramienta, sino qué habilidades se dejan de practicar al utilizarla.
Por su parte, Andrés Hatum, profesor de Management y Organización en la misma institución, advierte sobre un riesgo creciente en el ámbito laboral: la sustitución del pensamiento crítico por la dependencia en la IA. "El problema no es que un ejecutivo llegue más rápido a una respuesta, sino que no pueda explicar cómo llegó a ella, cuestionarla o defenderla", afirma. Según Hatum, en un contexto donde las respuestas son cada vez más accesibles, la verdadera ventaja profesional será la capacidad para pensar antes de preguntar y evaluar críticamente las respuestas que da la inteligencia artificial.
En este sentido, las empresas buscan empleados capaces de formular preguntas relevantes, comprender contextos complejos y detectar contradicciones, más allá de simplemente responder consultas que una máquina puede hacer mejor y más rápido. El pensamiento crítico, sostiene Hatum, consiste en saber qué hacer con la información, no solo en acumular conocimientos.
La paradoja es que, a medida que la inteligencia artificial avanza en tareas técnicas, las habilidades humanas profundas como el criterio, la creatividad y la curiosidad se vuelven más valiosas. Sin embargo, si el primer impulso ante cualquier problema es recurrir a ChatGPT, se está delegando no solo una tarea, sino una parte esencial del proceso cognitivo.
Rieznik señala que la responsabilidad también recae en los docentes: "Si un estudiante entrega un trabajo hecho íntegramente con IA y el docente no lo detecta, el problema no es la tecnología. Si no puede elaborar oralmente lo que presentó, el docente falló". Hatum añade que si una materia puede aprobarse solo preguntándole todo a una IA, es momento de replantear qué y cómo se está enseñando. La IAdicción no creó el problema, sino que lo puso en evidencia.
Ambos especialistas coinciden en que la universidad debe dejar de competir con la inteligencia artificial en áreas donde inevitablemente perderá. En lugar de intentar detectar quién usó IA, proponen transformar el aprendizaje: más discusiones orales, defensa de puntos de vista, trabajo en clase, interdisciplinariedad y resolución de problemas reales.
Además, es imprescindible enseñar a utilizar la inteligencia artificial con criterio: pedirle respuestas, cuestionarlas, identificar errores, contrastarlas con otras fuentes y mejorar los resultados. No se trata de prohibir la herramienta, sino de integrarla pedagógicamente. "La IA es una herramienta maravillosa", concluye Rieznik.
La IAdicción en la educación es, en definitiva, una crisis pedagógica acelerada por la tecnología. ChatGPT ha expuesto que gran parte de la formación universitaria evaluaba la capacidad de reproducir información, no de generar pensamiento. Ahora que reproducir información es trivial, la pregunta esencial es cómo formar el criterio para reconocer cuándo una respuesta correcta está equivocada.
Estudiar debe servir para aprender a formular las preguntas que la IA no sabe hacer, desarrollar autonomía intelectual y construir un juicio crítico que ningún algoritmo puede entregar. La inteligencia artificial puede hacer el trabajo, pero la verdadera cuestión es si ese trabajo, hecho por una máquina, sigue enseñándonos algo.