Aún en las economías de ingresos altos, como Japón o Estados Unidos, el uso de herramientas tecnológicas para enseñar ciencias y matemáticas “sigue siendo apenas aceptable”, advirtió el investigador Raúl Gómez Cárdenas, del Colegio de Morelos, durante la conferencia “Implicaciones del uso de la Inteligencia Artificial en la investigación y en la academia”, realizada ayer en la Unidad Académica de Ciencia Política de la BUAZ.
Citando estudios de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO), el académico mostró que, en países latinoamericanos, los niveles están por debajo del promedio.
En México, explicó, la cobertura de internet en hogares creció a 83 por ciento en 2024, pero en zonas rurales sigue por debajo del 70. Solo la mitad de las escuelas de nivel básico tiene conexión, y menos de 40 por ciento de los hogares usa computadora: “es una pobreza digital que refleja desigualdades mucho más profundas”, señaló.
Advirtió sobre el riesgo de buscar en la inteligencia artificial un sustituto del talento humano, y no una herramienta para enriquecerlo.
Explicó que el peligro no está solo en el plagio o la comodidad, sino en la pérdida de capacidad crítica y creatividad, ante la facilidad del “copiar y pegar”.
En ese contexto, destacó que la Nueva Escuela Mexicana busca equilibrar el dominio técnico con una formación humanista. Dijo que la tecnología debe servir de mediación pedagógica y que los estudiantes aprendan a investigar, verificar fuentes y detectar noticias falsas: “no se trata de consumir información en línea, sino de aprender a ejercer una ciudadanía digital responsable”.
Exhortó al profesorado a ser modelos de conducta: llegar puntuales, respetar la diversidad, usar la tecnología con criterio y fomentar el pensamiento crítico. “Las palabras convencen, pero el ejemplo arrastra”, recordó.
También llamó la atención sobre el uso de algoritmos para la toma de decisiones automatizadas, como la selección de aspirantes en programas de posgrado. Si se alimentan con variables sesgadas (por ejemplo, la escuela de origen o el entorno de pobreza) “terminan reproduciendo las mismas desigualdades que decimos querer corregir”.
El investigador concluyó que el reto para las universidades no es prohibir la inteligencia artificial, sino regular su uso ético, protegiendo los datos personales, manteniendo la cercanía entre docentes y estudiantes, y usando la tecnología como medio para igualar oportunidades, no para ampliar las brechas.
