Practicaron con IA y sacaron un 48 % más; en el examen, sin ella, un 17 % menos

Un grupo de estudiantes de instituto practicó matemáticas con un tutor de inteligencia artificial y sacó un 48 % más que sus compañeros. Después llegó el examen, sin ayuda, y sacaron un 17 % menos que los que nunca la habían usado.

El dato viene de un ensayo con asignación al azar realizado en un instituto de Turquía y publicado en 2025 en las actas de la Academia Nacional de Ciencias de Estados Unidos. Es uno de los pocos experimentos de verdad que existen sobre esto, y es el que está detrás de la decisión de Nueva York de suspender durante un año el uso de estas herramientas para 600.000 alumnos.

Lo interesante no es el número, es el tercer grupo

El experimento no tenía dos grupos. Tenía tres.

El primero practicaba sin ayuda. El segundo, con un tutor que respondía a lo que le preguntaran. Y el tercero, con un tutor configurado para no dar nunca la respuesta: solo pistas preparadas de antemano por los profesores.

En ese tercer grupo, el perjuicio desaparecía.

Por eso el trabajo no se titula «la inteligencia artificial perjudica el aprendizaje», sino «la inteligencia artificial sin salvaguardas perjudica el aprendizaje». El problema no era la herramienta. Era que contestaba.

Por qué aprender necesita ir mal un rato

Lo que hay debajo se estudia desde hace más de treinta años y se conoce como dificultades deseables.

La idea, que es contraintuitiva, es que las condiciones que hacen que aprender resulte fácil y agradable en el momento suelen ser las que peor lo fijan a largo plazo, y al revés. Estudiar releyendo un texto es cómodo y produce una sensación fuerte de que uno lo sabe. Intentar recordarlo sin mirar es incómodo y produce la sensación contraria. Lo segundo funciona mucho mejor.

Esa sensación equivocada tiene nombre propio: fluidez. Cuando algo nos resulta fácil de procesar, lo interpretamos como que lo dominamos. Y es precisamente lo que fabrica una herramienta que responde bien y rápido.

El alumno del segundo grupo no estaba engañando a nadie. Se sentía competente de verdad. El problema es que la competencia era del sistema entero —él más la máquina— y en el examen solo se presentaba una de las dos partes.

No es nuevo, y ahí está lo útil

Hay un antecedente que conviene tener a mano, porque evita tratar esto como una novedad absoluta.

En los años ochenta y noventa se discutió lo mismo con la calculadora en clase de matemáticas. Décadas de estudios acabaron en una conclusión bastante estable: la calculadora no perjudica cuando se usa después de que el cálculo básico esté automatizado, y sí interfiere cuando sustituye a esa automatización.

Es la misma forma. La herramienta ayuda cuando se apoya sobre una capacidad que ya existe, y estorba cuando ocupa su lugar antes de que llegue a existir.

Lo que este estudio no demuestra

Conviene decirlo porque se está estirando mucho estos días.

Es un instituto, es una asignatura y son matemáticas. No dice nada sobre aprender a escribir, ni sobre adultos, ni sobre alguien que ya domina una materia y usa la herramienta para ir más rápido.

Tampoco mide efectos a largo plazo: el examen fue poco después. Circula la idea de que el daño se midió dos años más tarde en otro estudio; eso no sale de este trabajo y conviene no atribuírselo.

Y no dice que haya que prohibir nada. Es más: la parte del experimento que funcionó consistió en usar la herramienta, no en quitarla.

La lección que sí aguanta

Que la diferencia entre una ayuda que enseña y una que impide aprender cabe en una instrucción de una línea: da pistas, no des la respuesta.

Suena a poco para explicar una diferencia de diecisiete puntos. Pero es que lo que separa a los dos grupos no es cuánta tecnología usaron, sino si llegaron a estar atascados alguna vez. Y eso, en el fondo, es lo único que estaba midiendo el experimento.