“Necesitamos orientarnos”. La frase aparece como una advertencia durante la exposición de Emiliano Causa en las jornadas Entre Código y Algoritmos: Programar en la Era de la Inteligencia Artificial. Lo que está en juego es cómo enseñar, cómo aprender y cómo sostener una práctica crítica en medio de un cambio tecnológico que parece modificar aceleradamente la relación entre conocimiento, creación y pensamiento.
La intervención de Causa se situó en un territorio urgente, el de la educación artística y tecnológica atravesada por sistemas algorítmicos. Ingeniero en sistemas, artista multimedia y docente con más de cuatro décadas de experiencia en programación, Causa propuso pensar la IA como un fenómeno concreto que ya transformó las aulas, los modos de aprendizaje y las formas de producción cultural.
Uno de los puntos de su reflexión fue la decisión pedagógica tomada junto a su equipo de no prohibir el uso de inteligencia artificial en clase. Mientras muchas instituciones reaccionaron desde la restricción, ellos eligieron lo contrario, permitir explícitamente que los estudiantes trabajaran con IA y, sobre todo, que explicaran cómo la utilizaban. La decisión partía de una intuición fundamental, prohibir sólo empujaría los procesos hacia la clandestinidad. La tecnología ya estaba operando en la formación y el verdadero desafío consiste en comprender qué esta produciendo en los modos de pensar y aprender.
A partir de esa experiencia surgió lo que Causa llamó, la “hipótesis Causa”, una cartografía de la relación entre complejidad, comprensión y automatización. Según observó en sus estudiantes, la inteligencia artificial puede acompañar procesos de aprendizaje mientras existe comprensión sobre lo que ocurre. Pero cuando el estudiante deja de entender las operaciones que la IA realiza y simplemente acepta sus resultados, aparece una zona peligrosa, la “zona del engaño”. Allí el alumno aparenta comprender; incluso puede producir trabajos técnicamente correctos, pero el aprendizaje real desaparece.
La preocupación pone en crisis uno de los principios tradicionales del sistema educativo, asumir que la realización exitosa de un trabajo es evidencia de conocimiento integrado. En la era de la inteligencia artificial, esa equivalencia deja de ser evidente. Un estudiante puede entregar una producción compleja, aprobar una materia e incluso graduarse sin haber comprendido realmente aquello que produjo. El problema, entonces es epistemológico y político. ¿Cómo evaluar el aprendizaje cuando las herramientas son capaces de simular competencia?
Para Causa, muchos estudiantes terminan respondiendo al sistema de evaluación más que al proceso de aprendizaje mismo. La inteligencia artificial, utilizada acríticamente, puede convertirse en una estrategia para atravesar el dispositivo universitario sin desarrollar verdaderas capacidades críticas. La universidad certifica, pero el conocimiento puede quedar vacío.
Causa describió distintos modos de interacción con sistemas inteligentes, desde el uso básico de chatbots hasta entornos multiagentes capaces de desarrollar aplicaciones completas casi sin intervención humana. En ese recorrido, la programación deja de parecerse al modelo clásico basado en algoritmos explícitos y se aproxima cada vez más a una negociación en lenguaje natural. Programar comienza a parecerse a conversar.
Pero esa aparente facilidad esconde otras tensiones. Los modelos funcionan de manera probabilística y estocástica, lo que no está perfectamente especificado queda librado a interpretaciones automáticas. Por eso, cuanto más específica es la intención artística, más difícil resulta obtener resultados satisfactorios. Paradójicamente, la inteligencia artificial parece funcionar mejor cuando se aceptan cierto margen de ambigüedad y exploración. Allí aparece otra cuestión, el conocimiento previo sigue siendo determinante. La experiencia de quien conoce programación en profundidad modifica la manera de dialogar con la máquina.
Esta constatación desmonta una de las fantasías más repetidas alrededor de la IA, la idea de una sustitución total del saber humano. El conocimiento de base continúa siendo decisivo para orientar, corregir y evaluar los resultados generados por los sistemas inteligentes. La tecnología no elimina la experiencia; redefine el lugar desde donde esa experiencia opera.
Causa retomó conceptos vinculados a la “renuncia cognitiva” y a la “deuda de comprensión”, fenómenos donde las personas delegan tanto en la inteligencia artificial que pierden capacidad crítica sobre los procesos que utilizan. En la industria del software esto ya produce sistemas que nadie comprende completamente y que resultan difíciles de corregir o sostener a largo plazo.
El debate se amplía entonces hacia la soberanía cognitiva. ¿Qué sucede cuando el pensamiento comienza a externalizarse en infraestructuras privadas? ¿Qué implica que la inteligencia se transforme en un servicio de pago administrado por grandes corporaciones tecnológicas? Aquí surge la referencia a Yanis Varoufakis y su concepto de “tecnofeudalismo” introduce una dimensión inquietante, donde surge la posibilidad de que la cognición misma quede subordinada a economías de renta digital, donde los usuarios se convierten en “siervos de la nube”.
Frente a este panorama, se presenta la pregunta pedagógica. ¿Qué enseñar cuando las herramientas cambian más rápido que los programas universitarios? ¿Qué capacidades deberían desarrollar los estudiantes en un contexto donde el conocimiento está permanentemente disponible bajo demanda? Para Causa, el desafío ya no pasa únicamente por acumular información, sino por formar sujetos capaces de adaptarse rápidamente, mantener autonomía crítica y construir mapas conceptuales que sobrevivan a la obsolescencia tecnológica.
La metáfora que utiliza Causa de la brújula sintetiza toda la conferencia. En un ecosistema digital inestable, acelerado y algorítmico, el rol del docente quizás ya no consista en transmitir herramientas definitivas, sino en ayudar a construir orientaciones. Enseñar a navegar en medio de la incertidumbre.
La inteligencia artificial está modificando nuestra relación con el aprendizaje, con la autonomía y con la propia experiencia de pensar.