Basado en la transmisión del canal de YouTube de la Academia Nacional de Medicina

A diferencia de la creencia popular de que la inteligencia artificial es un descubrimiento reciente, sus inicios se remontan varias décadas atrás. Hace 76 años se publicó el artículo «Computing Machinery and Intelligence» de Alan Turing, quien planteó la pregunta central: ¿podría una máquina pensar? Turing evitó definir qué sería «pensar», centrándose más bien en si se podría programar una máquina que hiciera dudar al interlocutor sobre si la interacción era con otro humano o con una computadora.

Hace 70 años se constituyó el taller de Dartmouth College, que podría considerarse la semilla de la IA. Allí, diez investigadores se reunieron durante dos meses y plantearon algunos de los pilares de lo que hoy llamamos IA: programación de computadoras capaces de usar lenguaje natural, formar abstracciones, resolver problemas exclusivos de los humanos y mejorarse a sí mismas.

En los años 60, el chatbot ELIZA, creado en el MIT por Joseph Weizenbaum, fue programado para simular una terapeuta que a menudo reflejaba las palabras del paciente. Sesenta años después, el profesor e investigador Andrés Pérez Uribe señala que, pese a nuestras grandes capacidades cognitivas, los algoritmos de IA actuales, como excelentes imitadores, aún generan en nosotros una ilusión de comprensión que no corresponde a un entendimiento real. Basta con entrenar un modelo que predice la palabra siguiente para lograr que este sea capaz de comunicarse en lenguaje natural, formar abstracciones y conceptos, y resolver problemas que hasta ahora estaban reservados a los humanos, justo como plantearon hace 70 años los investigadores del taller de Dartmouth College. El problema es que los modelos actuales sufren de sesgos que pueden generar errores o respuestas incompletas: por el contexto limitado, porque existe una tendencia a favorecer el sesgo de confirmación, y porque son entrenados con todo tipo de información disponible en internet, verificada y no verificada.

Los modelos se perfeccionan y hoy adoptan nuevas estrategias de razonamiento que les permiten descubrir rutas nuevas y originales para resolver problemas. Con este panorama como telón de fondo, COLMAC organizó el 3 de junio de 2025 el II Foro de Inteligencia Artificial, con el fin de hacer seguimiento a los avances de la IA especialmente enfocados en la educación.

 

Panel 1: Educación, inteligencia artificial y pensamiento crítico

Coordinado por el doctor Gabriel Carrasquilla, presidente de la Academia Nacional de Medicina.

Participantes: Evaristo Vega Fernández, vicepresidente de salud de la Fundación Cardiovascular; la doctora Johana Botero, coordinadora del Programa de Tecnologías y Comunidades en Wikimedia Colombia; el doctor Miller Antonio Pérez Lasprilla, académico especializado en calidad educativa, y la doctora Jenny Marcela Sánchez Torres, profesora del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial de la Universidad Nacional.

 

Conclusiones

Rol de la IA en educación: La IA actúa como amplificador: potencia tanto el pensamiento superficial como el estructurado. Por eso, el objetivo central debe ser construir capital cognitivo crítico antes de adoptar las herramientas.

Perfil del ser humano «aumentado» El Dr. Evaristo Vega propuso cinco pilares del individuo que interactúa con IA: debe hacerse más cognitivo (más pensante), más ético, más relacional (debe potenciar el trabajo en equipo), con mayor poder de decisión y más innovador.

Campos de atención: La Dra. Sánchez considera que hay cuatro sectores a los que hay que prestar particular atención en el uso de IA: educación, justicia, gestión pública y salud.

Docentes: El cambio debe empezar por los profesores, no por los estudiantes. Hay que formarlos en metodologías de pensamiento crítico, especialmente en educación preescolar y primaria, pues las neurociencias muestran que la corteza prefrontal -sede del pensamiento crítico- se desarrolla entre los 3 y los 12 años.

La evaluación: El modelo de evaluación actual está desactualizado. Se requiere transformar tanto la evaluación docente como la estudiantil, priorizando la capacidad de abstracción y análisis sobre la acumulación de contenidos. Algunas experiencias exitosas incluyen volver al papel, el aprendizaje basado en proyectos y declarar explícitamente el uso de IA en los trabajos.

Riesgos estructurales: Bien dice el dicho que lo que no se usa se atrofia; si no se trabajara la capacidad de pensar, evolutivamente sufriríamos un retroceso. Toda habilidad requiere un tiempo de preparación; la IA plantea reducir esos tiempos, pues sus niveles de procesamiento no pueden compararse con los de la mente humana. Si la IA promete educación personalizada, se pondría en riesgo el encuentro y la deliberación entre personas. Es importante combinar el uso de la IA fomentando, a la vez, el pensamiento crítico.

Contexto en el país: Solo el 5 % de la población colombiana puede diseñar o crear IA, y apenas el 40 % puede usarla. Además, el 90 % del contenido que alimenta los modelos está en inglés, lo que introduce sesgos culturales significativos que los usuarios deben reconocer críticamente.

Horizonte ético: La encíclica del papa León XIV, Magnifica Humanitas, fue citada como marco relevante: la tecnología debe potenciar la humanidad, no reemplazarla. La pregunta de fondo no es qué hace la IA, sino qué sociedad queremos construir con ella. Hace un siglo, la encíclica de León XIII, paralela a la Revolución Industrial, hablaba también de dignidad humana, trabajo, educación y paz.

 

Panel 2: Marco ético de la inteligencia artificial en educación

Coordinado por el doctor Clemente Forero Pineda, presidente de la Academia Colombiana de Ciencias Económicas.

Participantes: El doctor Luis Fernando Vélez, médico, investigador y educador en ciencias de la salud; el doctor Francisco Cajiao, exrector de la Universidad Distrital y de la Universidad Pedagógica Nacional; Juliana Barrero, codirectora del Lado B, CoCrea, y el doctor Andrés Mauricio Castillo, director general del Instituto para la Investigación Educativa y el Desarrollo Pedagógico, IDEP.

 

Conclusiones

Ética e inteligencia artificial: La ética no es una cuestión técnica sino de valores: distinguir el bien del mal según las circunstancias. Por eso no existe una única respuesta ética universal y el contexto cultural siempre la condiciona. Lo que está bien o es aceptado en un país no necesariamente ocurre en otro. La diferencia clave con la ley es que la ética exige juicio, no solo cumplimiento.

Regulación: Hay un pesimismo justificado frente a la regulación global. Mientras Estados Unidos y China —cuyos sistemas no tienen la ética como fundamento— lideren el desarrollo de la IA, las regulaciones de países como Colombia o incluso la Unión Europea tendrán alcance limitado.

Homogeneización cultural: La IA amenaza con producir un «monocultivo cultural»: al alimentarse de datasets, tiende a estandarizar los procesos creativos. Ya se observa en algunas industrias —comerciales de TV, guiones de producciones— que para la industria puede resultar en menores costos y tiempos de producción reducidos, pero que para muchos puede parecer «lo mismo». Además, ya hay plataformas que recomiendan películas, música y libros reemplazando la mediación humana, con consecuencias serias para la formación del capital cultural de las personas.

Educación básica y primera infancia: Este es el nivel más urgente y más vulnerable. Los niños pequeños no tienen la capacidad de juicio para evaluar las respuestas de una IA, lo que crea una desproporción de poder peligrosa. La pregunta ética central no es si la IA es buena o mala, sino si su uso contribuye al desarrollo integral del niño: motor, creativo, social y emocional. Es la etapa de formación más humana, y la IA puede contribuir en algunos ejercicios académicos, pero no les corresponde a los niños pequeños ser introducidos en la IA a edades tempranas. Hay que dejar que el niño crezca y madure a su ritmo. El maestro debe estar formado para humanizar, no solo para instruir. Además, es un trabajo conjunto: maestros, familia y Estado deben estar comprometidos con la formación de los niños y jóvenes desde la primera infancia.

Rol del maestro: Hay cuatro funciones que el maestro no puede delegar en la IA: el análisis crítico y creativo, el análisis colectivo y la interacción con otros profesionales, el análisis del contexto específico de cada situación, y poner al ser humano en el centro. A estas se añade la gestión de las emociones y las relaciones interpersonales, dimensiones que la IA no puede ni debe asumir. La IA no reemplaza el contacto humano, ni el consejo de un amigo, ni una consulta profesional con un especialista.

Currículos: Los currículos actuales están sobrecargados de contenido memorístico que la IA puede suplir fácilmente, lo que hace urgente preguntarse qué debe saber realmente un profesional y cómo debe aprenderlo. La respuesta no es transmitir más información, sino desarrollar ideación, creatividad e innovación: eso es lo que protege a los egresados frente a la automatización.

Brechas educativas: La brecha se está abriendo, no cerrando. Ya la pandemia había generado una fractura en la educación que puede incrementarse con la IA. La inequidad en el acceso a dispositivos, la conectividad y la formación digital beneficia desproporcionadamente a quienes ya tienen más ventajas. Cerrar esa brecha requiere reformas estructurales que el sistema educativo colombiano, muy anquilosado, aún no ha emprendido.

Cambio en el sistema: En el sistema educativo colombiano, los maestros están entrenados para enseñar una sola cosa como parte de un currículo desactualizado que no responde al desarrollo cognitivo del estudiante. Es un sistema fragmentado en el que el maestro es evaluado en la medida en que produce resultados por notas, y los estudiantes no estudian para aprender, sino para obtener la nota que les permite promoverse. Esto no es un asunto de la IA; ya viene de antes. La IA podría ayudar a cambiar esta situación, convirtiendo a los colegios en laboratorios o espacios de humanidad, buen trato y creatividad, con el manejo adecuado.

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Autora: Victoria Rodríguez G. «Con asistencia de Claude para la optimización web del contenido»