Jensen Huang, el director de Nvidia, reconoce que la IA puede ayudar a los niños a terminar sus tareas mientras debilita la memorización de conceptos, especialmente en matemáticas. Se preocupa poco por ello —e incluso confiesa haber olvidado su propia dirección y número de teléfono, por contar demasiado con la tecnología.
En una entrevista concedida al New York Times, Jensen Huang reconoce que el uso de la inteligencia artificial podría debilitar la memorización y ciertas habilidades escolares de los niños. Sin embargo, no parece verlo como una razón para alarmarse, incluso cuando menciona sus propios lapsus de memoria. Entre la promesa de nuevas habilidades y la dependencia de herramientas digitales, sus declaraciones reavivan un debate esencial: ¿qué perdemos cuando la tecnología piensa un poco por nosotros?
Una preocupación escolar que Jensen Huang no considera decisiva
Las herramientas de IA pueden ayudar a los estudiantes a terminar sus tareas más rápido. Así lo indica un estudio realizado en China, presentado al dirigente durante la entrevista. Pero el aumento de velocidad tendría su reverso: el conocimiento movilizado para hacer los ejercicios no siempre quedaría adquirido, y los resultados en las evaluaciones podrían resentirse.
Huang admite que este fenómeno es plausible en los jóvenes que dependen en gran medida de estos asistentes. Sin embargo, relativiza la desaparición progresiva de reflejos como las multiplicaciones, las divisiones o el cálculo de raíces cuadradas. A sus ojos, ciertas capacidades consideradas fundamentales hoy podrían perder importancia, mientras que otras habilidades tomarían su lugar.
Hacer la tarea no siempre es aprender
La diferencia entre producir una respuesta y comprender un método está en el corazón del problema. Un chatbot puede detallar una operación, reformular una consigna o dar rápidamente un resultado convincente. Si el estudiante solo se limita a copiar, la tarea está terminada, pero el aprendizaje quizás no ha comenzado.
Esta distinción es particularmente importante en matemáticas, donde los conceptos se apilan como ladrillos. Una debilidad en el cálculo mental puede complicar el aprendizaje de conceptos más avanzados, incluso si una aplicación puede realizar las operaciones a demanda. El riesgo no es solo olvidar una tabla: a veces es no saber identificar cuándo una respuesta parece incoherente.
Sin embargo, sería simplista atribuir todo retroceso escolar a la IA. Los hábitos de trabajo, la calidad de la enseñanza, el tiempo pasado frente a las pantallas y el acceso a un acompañamiento también juegan su papel. La pregunta útil no es prohibir cada nueva herramienta, sino determinar en qué condiciones realmente ayuda a comprender.
“No conozco mi dirección”: la confesión del dirigente
Para defender la idea de que ciertos conocimientos pueden volverse prescindibles, Huang cuenta que no recuerda ni su dirección ni su número de teléfono. Dice haberse panicado un día en una gasolinera cuando le pidieron su código postal. Su esposa, Lori, podría confirmar esta anécdota, aclara.
Esta confesión tiene algo de gracioso, casi desarmante. También ilustra una forma de delegación que se ha vuelto familiar: los contactos están guardados, las direcciones confiadas al GPS y la información práctica confiada a los dispositivos. Mientras el teléfono funcione, la memoria parece poder permanecer en espera.
Pero la conveniencia oculta una fragilidad muy concreta. Un dispositivo descargado, una cuenta bloqueada o una urgencia pueden transformar una información banal en un dato intruable. No retener cada detalle no es necesariamente grave; no poder manejarse cuando el asistente digital desaparece lo es más.
Huang menciona también una posible pérdida de ciertas “delicadezas intelectuales”, aunque predice que los individuos se convertirán en mejores pensadores sistémicos. La expresión permanece vaga en la conversación reportada. Sin una definición clara ni ejemplos precisos, funciona más como una promesa atractiva que como una habilidad cuya adquisición podríamos medir.
El confort de la delegación tiene sus ángulos muertos
La memoria no es un simple directorio que podríamos vaciar sin consecuencias. Recordar un número, una dirección o una operación elemental permite a veces actuar rápido, pero también relacionar información y verificar lo que una herramienta nos propone. Una asistencia útil debería, por lo tanto, complementar estas capacidades, en lugar de hacerlas completamente inútiles.
El cálculo mental, por ejemplo, también sirve como sistema de alerta. Ayuda a estimar un precio, a identificar un error en la caja o a cuestionar un resultado absurdo. Si un asistente afirma que cuatro por tres son doce, difícilmente se puede contradecir; pero frente a un error menos evidente, la ausencia de referencias puede complicar la verificación.
Las herramientas digitales, además, no se limitan a las aulas. En los videojuegos, el hardware y los servicios en línea también transforman los usos, con restricciones muy concretas: el Steam Deck, que es regularmente difícil de encontrar, recuerda que el acceso a la tecnología depende tanto de su disponibilidad como de sus promesas. Y para los jugadores, las evoluciones del sector hardware son tan importantes como las innovaciones de software, como demuestra este artículo sobre un fabricante de PC gaming que anticipa un año particularmente difícil.
Intereses económicos en el centro del debate sobre la IA
El discurso de Huang también merece ser contextualizado en su entorno industrial. Nvidia provee una gran parte de los procesadores gráficos y de los equipos que hacen funcionar los centros de datos dedicados a la IA. Cuanto más se difunden estas tecnologías, mayor puede ser la demanda de las infraestructuras capaces de alimentarlas.
Este vínculo no es suficiente para invalidar sus argumentos, y no prueba que sus convicciones estén dictadas únicamente por los negocios. Sin embargo, recuerda que un dirigente cuya empresa se beneficia del auge de la IA no aborda sus efectos con la misma distancia que un docente, un padre o un especialista en desarrollo infantil. Los intereses económicos son un elemento del debate, no una respuesta completa.
La carrera por la inteligencia artificial ya se extiende más allá de la informática personal hacia el transporte, el turismo y el ocio. Las Islas Canarias, por ejemplo, se presentan como un futuro polo de IA aplicada al turismo, con herramientas susceptibles de modificar la forma en que los visitantes preparan y viven sus estancias. Esta expansión hace aún más necesaria una reflexión sobre las competencias que queremos preservar.
La robótica humanoide ofrece otra visión de esta aceleración y de los imaginarios que la acompañan. Un artículo menciona así la voluntad de Eric Trump de constituir un ejército de robots humanoides. Entre el chatbot que ayuda a un niño con sus ejercicios y la máquina diseñada para actuar en el mundo físico, los usos difieren, pero la pregunta sigue siendo familiar: ¿qué tareas confiar a los sistemas automatizados y qué habilidades mantener en nuestras manos?
La cultura digital de los jóvenes, finalmente, también se construye sobre plataformas de entretenimiento donde las tendencias se propagan a gran velocidad. Los juegos de Roblox más virales son testigos del lugar considerable que han ocupado estos universos en las prácticas en línea. La IA se añade a este conjunto de herramientas y distracciones: no reemplaza por sí sola el aprendizaje, pero puede cambiar los hábitos.
Aprender con la IA, sin abandonar el razonamiento
Un uso educativo pertinente podría consistir en pedir a la IA que explique un proceso y luego dejar que el estudiante repita el razonamiento sin ayuda. También se puede utilizar para generar ejercicios adaptados, comparar varios métodos o identificar un error paso a paso. En estas situaciones, la herramienta acompaña el esfuerzo en lugar de hacerlo desaparecer.
Los docentes y las familias también pueden distinguir las tareas donde la asistencia es útil de aquellas donde el entrenamiento debe ser autónomo. Retener algunas operaciones, formular una idea con sus propias palabras o verificar una información constituyen ejercicios simples, pero valiosos. El objetivo no es transformar a cada niño en una calculadora humana: se trata de darle suficientes bases para entender lo que la máquina produce.
Herramientas cada vez más virales, asistentes conversacionales y interfaces diseñadas para responder instantáneamente crean una tentación evidente: priorizar el resultado inmediato. Sin embargo, aprender a menudo supone ralentizarse, cometer errores y volver a empezar. Un deber entregado en unos minutos no mide, por sí solo, lo que quedará en la memoria la semana siguiente.
Las instituciones educativas comienzan a tener que encontrar un equilibrio entre la prohibición general y la confianza ciega. Pueden enseñar a cuestionar una respuesta, a identificar errores y a citar la ayuda recibida, al tiempo que mantienen ejercicios realizados sin asistencia. Este enfoque reconoce que la IA forma parte del paisaje sin confundir el acceso a la información con el dominio del tema.
La frase de Huang, “ni siquiera conozco mi dirección”, impacta porque condensa una realidad familiar: olvidamos con gusto lo que nuestros dispositivos guardan por nosotros. No demuestra que los conocimientos elementales se hayan vuelto inútiles. En cambio, subraya la elección colectiva que se perfila, entre una tecnología que amplía nuestras capacidades y una dependencia que puede hacer que sean menos disponibles.
Cuando la IA hace las tareas, ¿qué queda en la mente?
El director de Nvidia, Jensen Huang, no parece particularmente alarmado por las investigaciones que indican que los niños pueden terminar sus tareas más rápido con la inteligencia artificial, a la vez que retienen menos los conceptos estudiados. A su juicio, el olvido de las operaciones elementales quizás no sea tan grave: otras habilidades podrían ocupar su lugar. Una perspectiva que invita a la reflexión, especialmente cuando las matemáticas básicas también sirven para razonar, verificar información y detectar un error.
Sin embargo, Huang reconoce que estos conocimientos ya se están desvaneciendo en algunos jóvenes. Menciona la división, las tablas de multiplicar o las raíces cuadradas, antes de relativizar su importancia. La idea es atractiva en su promesa de futuro: si las máquinas se encargan de las tareas repetitivas, podríamos desarrollar un pensamiento más global, convertirnos en mejores “pensadores sistémicos” y concentrarnos en problemas más complejos. Pero esta evolución supone que las nuevas competencias realmente aparezcan —y que sean accesibles para todos.
Su anécdota personal hace el debate más concreto. Huang cuenta que no conoce ni su dirección ni su número de teléfono, y que ya se ha panicado cuando le han pedido su código postal. Presenta estos olvidos como un compromiso aceptable en la era de las herramientas digitales. Sin embargo, delegar información a su teléfono o a una IA puede volverse incómodo tan pronto como el dispositivo está descargado, falta una conexión o hay que responder sin demora a una pregunta muy sencilla.
El problema no es, por tanto, solo saber si los niños memorizan menos sus tablas. También se trata de su capacidad para comprender una respuesta en lugar de simplemente obtenerla, para controlar un cálculo y continuar una tarea cuando el asistente digital no está disponible. La IA puede apoyar el aprendizaje, siempre que no reemplace el esfuerzo que permite que los conocimientos se fijen. Entre la velocidad y la comprensión, la forma en que se utilice —y lo que la escuela elija enseñar con ella— sigue siendo el centro del debate.
