Niall McNulty: “Con la IA, ninguna evaluación que los estudiantes hagan en casa ofrece garantía de autenticidad”

La inteligencia artificial dividió las aguas en el mundo educativo. De un lado están los escépticos, que advierten sobre los riesgos de la dependencia tecnológica, la pérdida del pensamiento crítico y la profundización de las desigualdades. Del otro, los entusiastas, que prometen una revolución en la enseñanza: aprendizaje personalizado, docentes liberados de tareas rutinarias y evaluaciones capaces de registrar los avances de cada estudiante. Entre promesas y amenazas, la IA avanza a una velocidad que supera la capacidad de respuesta de los sistemas educativos.Niall McNulty, especialista en IA aplicada a la educación, trabaja en Cambridge University Press en Ciudad del Cabo, Sudáfrica, desde donde colabora con ministerios de Educación y organismos como Unicef y Global Partnership for Education en proyectos de transformación digital y formación docente en distintos países. McNulty visitó Buenos Aires invitado por Unicef y participó del Congreso Internacional PAIDEIA, organizado por la Secretaría de Educación nacional. En esta entrevista con Infobae, advierte sobre los riesgos de delegar el pensamiento en las máquinas, cuestiona la falta de evidencias sobre las mejoras educativas atribuidas a la IA y propone que los gobiernos asuman un papel más activo en las decisiones sobre su incorporación a las aulas.–La inteligencia artificial se incorporó muy rápidamente a las escuelas. ¿Cuál cree que es su mayor potencial para transformar la educación? –Creo que buena parte de la transformación va a producirse en la gestión de los sistemas educativos. Las escuelas pueden utilizar la inteligencia artificial para hacer un seguimiento del rendimiento académico y detectar tempranamente cuándo un alumno corre el riesgo de desaprobar o abandonar la escuela. Es lo que llamamos inteligencia artificial predictiva: a partir de los datos de las evaluaciones, se pueden identificar estudiantes en riesgo y diseñar intervenciones para anticiparnos a esas situaciones. Otra gran oportunidad es el aprendizaje personalizado. Antes de la IA generativa, las plataformas ofrecían una personalización bastante limitada, basada en una serie de recorridos predefinidos. Ahora tenemos sistemas capaces de interactuar con cada alumno, identificar sus dificultades y proponerle un recorrido específico para desarrollar los conocimientos que todavía no domina.