“Ya no hace falta estudiar, ya lo hace la IA”: PISA 2025 dice otra cosa

El 47% de los estudiantes mexicanos de 15 años ya utiliza chatbots de inteligencia artificial al menos una vez por semana para ayudarle a aprender.

Hasta ahí podría parecer otro dato sobre la adopción de IA. El problema empieza cuando vemos para qué la están usando: 40% la utiliza para una investigación preliminar, 34% para resumir un texto que debía leer y 35% para redactar trabajos. Apenas 8% señala que prácticamente nunca utiliza IA para las actividades escolares analizadas.

Son cifras publicadas por la OCDE en los resultados de PISA 2025 para México.

Y entonces aparece una frase que cada vez escucho más, con diferentes variantes:

“¿Para qué estudiar eso si la inteligencia artificial ya lo hace?”

PISA acaba de aportar bastante información para discutir esa idea.

Entregar una tarea y aprender son dos resultados diferentes

Una IA generativa puede resumir diez páginas en segundos.

Puede redactar un ensayo, explicarte un concepto, resolver determinados problemas y encontrar rápidamente información que antes requería bastante más tiempo.

Eso es impresionante. Lo uso prácticamente todos los días y sería absurdo negar su utilidad.

El problema aparece cuando confundimos productividad con aprendizaje.

Imaginemos que un estudiante recibe un artículo de diez páginas que debe leer y analizar.

Puede leerlo, intentar entenderlo, identificar las ideas principales y después utilizar una IA para contrastar su interpretación.

También puede copiar el documento completo en un chatbot, pedir un resumen y entregar las conclusiones que recibió.

En ambos casos existe un documento terminado.

El aprendizaje detrás de esos documentos puede ser completamente diferente.

Lo interesante de PISA no es que la IA sea “mala”

Aquí conviene tener cuidado con los titulares.

PISA 2025 no demuestra que utilizar inteligencia artificial provoque peores resultados académicos. Estamos hablando principalmente de asociaciones observadas entre comportamiento y desempeño, no de una demostración directa de causa y efecto.

Pero el patrón encontrado por la OCDE merece atención.

El informe general de PISA 2025 señala que los estudiantes que no utilizan chatbots de IA para tareas escolares generalmente obtienen mejores resultados que quienes sí los utilizan.

La historia cambia cuando analizamos cuánto y para qué se utiliza.

Entre los estudiantes que recurren a la IA específicamente para “ayudarme a aprender”, quienes hacen un uso moderado presentan resultados ligeramente mejores que quienes la utilizan muy poco o de manera intensiva.

Para actividades concretas, como resumir textos o hacer investigación preliminar, los usuarios moderados también superan a quienes recurren a estas herramientas constantemente.

Eso cambia bastante la conversación.

La lectura que hago es bastante sencilla: la IA ayuda más cuando participa en el proceso de pensamiento que cuando lo sustituye.

México tiene otro problema detrás

Los datos mexicanos hacen que la discusión sea todavía más importante.

En matemáticas, solamente 30% de los estudiantes mexicanos evaluados alcanzó al menos el nivel 2 de competencia, considerado por PISA como el nivel básico. El promedio de la OCDE fue de 65%.

En lectura, aproximadamente 50% alcanzó el nivel mínimo, contra 69% en la OCDE.

En ciencias ocurrió algo parecido: alrededor de 50% en México frente a 74% en el promedio de la organización.

Y ahora estamos poniendo encima de esa base una herramienta capaz de producir respuestas completas con muy poco esfuerzo del usuario.

Eso puede salir muy bien.

También puede salir bastante mal.

Si un estudiante tiene dificultades para comprender un texto y utiliza IA para que se lo explique con otras palabras, crear ejemplos y responder sus dudas, tiene a su disposición una especie de tutor disponible prácticamente todo el tiempo.

Si ese mismo estudiante evita leer el texto porque el chatbot puede resumirlo, probablemente estamos automatizando precisamente la habilidad que necesitaba practicar.

La calculadora ya pasó por algo parecido

La discusión me recuerda bastante a lo que ocurrió con las calculadoras.

Una calculadora puede resolver una división mucho más rápido que nosotros. Eso no hizo innecesario aprender matemáticas.

Lo que cambió fue el nivel al que podemos trabajar.

Ya no necesitamos invertir tanto tiempo en determinadas operaciones mecánicas y podemos concentrarnos en problemas de mayor complejidad.

La condición es importante: primero tenemos que entender qué operación estamos haciendo.

Una persona que no sabe matemáticas también puede introducir números en una calculadora.

El problema llega cuando recibe el resultado.

¿Es razonable?

¿Utilizó la operación correcta?

¿Escribió los datos adecuados?

¿Tiene sentido el resultado dentro del problema?

Con inteligencia artificial ocurre algo parecido, pero con una dificultad adicional: una IA puede equivocarse utilizando un lenguaje extraordinariamente convincente.

Para detectar ese error necesitas conocimiento.

Saber preguntar tampoco reemplaza saber

Durante los últimos años apareció otra idea bastante repetida: ya no será necesario saber tanto porque lo importante será aprender a preguntar a la IA.

Estoy de acuerdo solamente hasta cierto punto.

Saber formular buenas instrucciones ayuda muchísimo.

Pero una buena pregunta normalmente nace de alguien que entiende suficientemente el problema.

Lo veo constantemente trabajando con herramientas de IA en desarrollo de software.

Puedes pedirle a un modelo que genere una solución completa. En segundos tendrás algo que parece correcto.

La verdadera diferencia aparece después.

Hay que revisar si la arquitectura tiene sentido, si existe un problema de seguridad, si una decisión afectará el rendimiento, si la información utilizada es correcta o si el modelo simplemente inventó una respuesta plausible.

Sin conocimiento previo, muchas de esas cosas pasan desapercibidas.

En educación sucede exactamente lo mismo.

Yo enseñaría a usar IA, no intentaría esconderla

Prohibir estas herramientas completamente me parece una solución bastante limitada.

Los estudiantes terminarán utilizándolas fuera del salón.

Prefiero enseñarles a trabajar con ellas.

Por ejemplo:

• Intenta resolver primero el problema y después compara tu respuesta con la IA.
• Pídele que explique por qué tu respuesta está equivocada.
• Solicita ejemplos diferentes hasta entender el concepto.
• Pídele preguntas para practicar sin mostrar inmediatamente las respuestas.
• Contrasta información importante con otras fuentes.
• Explica con tus propias palabras lo que acabas de aprender.

Hay una prueba todavía más sencilla.

Después de cerrar el chatbot, intenta explicar el tema sin verlo.

Si puedes hacerlo, probablemente aprendiste algo.

Si no puedes, quizá únicamente terminaste la tarea.

El nuevo analfabetismo puede parecer bastante competente

Hay algo que me preocupa más que un estudiante utilizando ChatGPT para hacer la tarea.

Es un estudiante capaz de producir documentos perfectos sobre temas que realmente no entiende.

La tecnología puede ocultar esa diferencia durante bastante tiempo.

Un ensayo puede tener buena estructura.

Una presentación puede verse profesional.

Una respuesta puede sonar técnicamente correcta.

Hasta que llega el momento de defenderla, aplicar el conocimiento a otro problema o detectar que la información entregada por la propia IA era incorrecta.

PISA intenta precisamente medir una parte de eso: no solamente recordar información, sino utilizar conocimientos para resolver problemas, pensar críticamente y enfrentarse a situaciones reales.

Ahí sigue haciendo falta aprender.

Lo que me llevo

PISA 2025 no me deja con ganas de prohibir la inteligencia artificial en las escuelas.

Me deja con ganas de utilizarla mejor.

El dato importante tampoco es que 47% de los estudiantes mexicanos ya utilice IA semanalmente. Esa cifra probablemente seguirá creciendo.

Lo importante será qué sucede durante esos minutos frente al chatbot.

Puede utilizarse para evitar veinte minutos de lectura.

O para pasar veinte minutos haciendo mejores preguntas sobre lo que acabamos de leer.

La misma tecnología. Un resultado educativo completamente distinto.

Conclusión

La inteligencia artificial está eliminando bastante trabajo mecánico y seguirá haciéndolo.

Eso es una ventaja enorme.

Pero delegar una tarea y delegar el aprendizaje son decisiones distintas.

Dentro de algunos años probablemente tendrá todavía menos sentido memorizar determinados datos que una máquina puede consultar instantáneamente. Entender conceptos, conectar información, identificar errores, argumentar y tomar decisiones seguirá siendo necesario.

De hecho, frente a sistemas capaces de producir respuestas cada vez más convincentes, esas habilidades pueden volverse más importantes.

Por eso, cuando alguien dice “ya no hace falta estudiar, ya lo hace la IA”, mi respuesta sería bastante simple:

la IA puede hacer la tarea por ti. Aprenderla todavía te toca a ti.

Y esa diferencia probablemente sea una de las habilidades más importantes que tendremos que enseñar en los próximos años.