Un colegio particular, de los mejores de Chile, tiene Gemini y NotebookLM habilitados en la cuenta de cada alumno. Google los incluye gratis en sus licencias educativas desde 2025. Hace un par de meses alguien me comentó que los alumnos ni siquiera sabían que tenían esas herramientas de IA disponibles.
El problema de ese colegio es de comunicación: nadie le dijo a los alumnos que las herramientas estaban ahí, nadie les enseñó a usarlas y no existe una política sobre cómo usarlas. Me atrevo a apostar que la mayoría de los profesores tampoco saben que existen, y que muy pocos las usan más allá de lo básico.
Hace unas semanas di una charla en el DÑVET Business Summit, un congreso de veterinarios, y resumí cómo trabajo con IA en cuatro palabras: «Tú solo lo revisas». Al día siguiente, en el mismo escenario, Andro Vojkovic abrió su charla con mi frase en pantalla. Andro es bioquímico, estudió filosofía y dirige Growthfactor. Debajo de mi cita había escrito: «Pero revisar es pensar. Y pensar es justamente lo que la IA no hace».
Tenía razón. Y si ese colegio no fue capaz de contarles a sus alumnos que tenían Gemini, difícilmente les va a enseñar a revisar lo que Gemini les responde. Revisar es lo que la IA nos deja a nosotros, y casi nadie le está enseñando a hacerlo a la generación que viene.
Tres maneras de no enseñar
Los colegios de la región han reaccionado a la IA de tres maneras, y ninguna forma a alguien que sepa revisar lo que la IA entrega.
La primera es prohibir: detectores de plagio, celulares en una caja, pruebas a mano. Se entiende el impulso. Pero el alumno que sale de ese colegio va a trabajar en un lugar donde la IA está en cada computador, y le enseñamos a esquivar una herramienta que después va a tener que dirigir.
La segunda es enseñar la herramienta, con talleres de prompts y cursos de “ChatGPT para estudiantes”. Suena moderno y envejece rápido. La interfaz que el alumno aprende en marzo cambia antes de diciembre, y el curso no le enseña lo que le va a seguir sirviendo: decidir si lo que salió de la máquina está bien.
La tercera es no hacer nada, y es la más silenciosa. Es el colegio que tiene Gemini habilitado y no se lo cuenta a nadie. Sus alumnos usan IA igual, por su cuenta y sin que nadie les enseñe. Ignacio Lepe (Yale) y Dante Contreras (Universidad de Chile) analizaron los datos de PISA 2025: el 54% de los alumnos de 15 años de la OCDE usa un chatbot al menos una vez por semana para alguna tarea escolar.
Ninguna de las tres le enseña al alumno a decidir si lo que entregó la máquina sirve. En Arquímedes, un programa de educación en IA que estamos armando para los colegios, partimos de esa falla y la resumimos en una frase: la IA es el cómo, no el qué. El qué es el criterio de quien la usa.
Rendimiento sin aprendizaje
En septiembre la OCDE publicó los resultados de PISA 2025, la prueba que mide a los alumnos de 15 años. El promedio de los países de la OCDE en Matemática y Lectura es el más bajo que ha registrado la prueba. Chile sacó 403 puntos en Matemática, su peor resultado en dos décadas, y 6 de cada 10 alumnos chilenos no llegan al nivel mínimo.
Esta vez PISA también preguntó cómo usan la IA. Andreas Schleicher, director de Educación de la OCDE, resumió el hallazgo: los alumnos que usan IA para redactar o resumir textos sacan unos 20 puntos menos que los que no la usan. Veinte puntos son cerca de un año de colegio. Los que la usan para aprender, una o dos veces por semana, rinden igual que los que no la usan.
Los economistas Ignacio Lepe y Dante Contreras separaron los usos con más detalle. Cuando el chatbot reemplaza el trabajo del alumno, el puntaje baja. Cuando lo acompaña, porque el alumno lo usa para investigar o para entender, el puntaje sube. Y ese efecto positivo es mayor donde los alumnos dicen tener más apoyo de sus profesores. Los autores advierten que son correlaciones, no causalidad. Pero un experimento apunta en la misma dirección.
En Turquía, investigadores de Wharton le dieron GPT-4 a cerca de mil alumnos de matemática de enseñanza media. Con la IA disponible, resolvieron 48% mejor los ejercicios de práctica. Cuando se la quitaron para la prueba, sacaron 17% menos que los alumnos que nunca la tuvieron. El grupo que usó una versión diseñada como tutor, que daba pistas en vez de respuestas, no tuvo esa caída.
Yo a esto lo llamo rendimiento sin aprendizaje. La tarea sale bien, la nota sale bien y el alumno no aprendió. El colegio evalúa entregables, y la IA hizo que el entregable salga casi gratis. La nota sigue apareciendo en la libreta, pero ya no garantiza que detrás haya alguien que sepa.
Y quien nunca hizo el trabajo tampoco aprende a revisarlo. Para darte cuenta de que un resumen dejó fuera lo importante, tienes que haber resumido muchas veces.
La escalera rota
Durante décadas, el lugar donde se aprendía a revisar era el primer trabajo. El analista junior armaba la planilla, el senior se la devolvía llena de comentarios y, después de cien planillas, el junior sabía revisar la de otro.
Las empresas están cortando ese peldaño. Erik Brynjolfsson y su equipo en Stanford siguen los datos de nómina de millones de trabajadores en Estados Unidos. En su revisión de agosto de 2026, el empleo de los jóvenes de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA está 19% por debajo de donde estaría si hubiera seguido el ritmo de sus pares en ocupaciones menos expuestas. En los trabajadores con experiencia esa brecha no aparece. Y la causa principal es que las empresas contratan menos jóvenes; los despidos casi no se movieron.
Calza con lo que escribí en mayo: la IA no está destruyendo empleos en masa, pero está cerrando la puerta de entrada. Si el colegio no enseña a revisar y la empresa deja de contratar al que aprendía revisando, nadie queda a cargo de formar a los profesionales que vamos a necesitar en diez años.
En Yom decidimos ir para el otro lado. Hace más de un año trabajamos con practicantes, la mayoría de la Universidad Católica de Chile y de la Universidad de Chile, y hoy son seis o siete. Uno de ellos salió del colegio el año pasado y todavía no entra a la universidad.
Les damos problemas reales del negocio, y con IA construyeron tres sistemas que hoy usamos todos los días. Yomi, nuestro compañero de cultura, le hace el onboarding a cada persona que entra: le explica la empresa, le presenta a sus jefes y le responde dudas sobre su trabajo y su liquidación. El proceso de venta quedó automatizado: las minutas, los reportes y el CRM se actualizan solos, y las propuestas salen armadas para que nosotros las revisemos antes de enviarlas. Y el marketing, del sitio web a los casos de éxito y la agenda de reuniones con clientes, lo arman ellos. Samuel, uno de esos practicantes, hoy es parte del equipo.
No es gratis. Les pagamos en el rango alto de lo que gana un practicante en Chile, y les dedicamos tiempo: hay que explicarles el negocio, revisar lo que hacen y devolvérselo con comentarios. Es la escalera de siempre, ahora con IA en el medio. A cambio, llegan sin los vicios de quien ya sabe “cómo se hacen las cosas”. En octubre, frente a un grupo de empresarios en Quito, lo dije así: los más reacios a probar suelen ser los seniors; los practicantes llegan y prueban todo. Y traen algo que la universidad sí les dio: saben dudar de una respuesta. Lo que les faltaba era un problema real donde practicarlo.
En ese mismo foro dije algo que repito acá: como empresarios latinoamericanos tenemos la obligación de abrir esa puerta. Pocos la están abriendo.
Para el joven que no la encuentre queda la otra salida, la que planteé hace un año: emprender. Hoy un joven con IA puede construir solo lo que hace diez años necesitaba un equipo.
El punto de apoyo
Le pusimos Arquímedes al programa por la frase que se le atribuye: «Denme un punto de apoyo y moveré el mundo». La IA es la palanca más larga que hemos tenido. El punto de apoyo es el juicio de quien la usa, y eso es lo que hay que construir.
Para no engañarnos con nuestras propias ideas, pusimos el diseño a prueba con tres ejercicios de investigación independientes, cada uno partiendo de cero y sin ver nuestro borrador: una reconstrucción desde primeros principios, una consulta a cinco tradiciones pedagógicas (Montessori, Waldorf, la británica, la finlandesa y el método Harkness) y una revisión dedicada solo a buscarle fallas. Los tres confirmaron la estructura y nos mostraron capacidades que no estábamos nombrando. Dos me parecen las más urgentes.
La primera es el gobierno de la atención: decidir qué merece tu foco antes de que lo decida un feed. Un adolescente que pasa horas en feeds algorítmicos ejecuta la agenda de otro, y sin atención propia no hay juicio que ejercer.
La segunda es la calibración de confianza: poder decir «estoy 70% seguro de esto, y esto me llevaría a 90%». Los modelos de IA responden todo con el mismo tono de seguridad, y quien no sabe calibrar su propia certeza queda sin defensa. Un estudio de Microsoft Research con 319 trabajadores del conocimiento encontró que mientras más confían en la IA, menos pensamiento crítico dicen aplicar. La buena noticia es que la calibración se entrena: en el torneo de pronósticos que estudiaron Barbara Mellers y Philip Tetlock, una capacitación breve en razonamiento probabilístico mejoró la precisión de los participantes.
El resto del programa ordena la práctica en una secuencia: intención humana, amplificación con IA, juicio humano y responsabilidad humana. El alumno parte de algo que le importa, usa la IA para generar opciones, elige y descarta, y presenta su trabajo frente a personas que le pueden decir que no. En una de las sesiones, cada alumno rankea cinco respuestas de IA y defiende su ranking ante el curso. Todavía no lo pilotamos con alumnos: lo que describo es el diseño, y los resultados los vamos a conocer con el piloto.
Andro llegó a una lista muy parecida por otro camino, el de la ciencia y la filosofía. En su charla habla de seis formas de pensar que pones tú cuando usas la IA: analítica, crítica, sistémica, creativa, práctica y metacognitiva. Y lo resume así: «La IA puede darte material para los seis. No puede hacer ninguno por ti».
El Banco Mundial llegó a una conclusión similar evaluando programas con IA en colegios públicos de Lima: el diseño del programa importó más que la sofisticación del modelo.
Por dónde empezar
El problema del colegio tiene un espejo en las empresas. Si tu empresa tiene licencias de Copilot, Gemini o ChatGPT, lo más probable es que las anunciaron y que el proveedor dio un par de cursos sobre cómo usar la herramienta. Es la segunda de las tres respuestas que describí al comienzo: enseñar a usar la herramienta sin enseñar a revisar lo que entrega. Eso lo puedes corregir con tres cosas concretas.
La primera es enseñarle a tu equipo a revisar una respuesta de la IA antes de usarla. Piensa en un analista que le pide al modelo el resumen de un contrato o una proyección de ventas. Andro propone cinco preguntas para ese momento. Tiempo: ¿hasta qué fecha llegan los datos del modelo, y esta respuesta depende de algo más reciente? Acceso: ¿el modelo leyó el contrato completo o solo lo que le pegué? Especificidad: ¿la respuesta habla de mi caso o de un caso promedio? Introspección: el modelo no distingue un dato que encontró de uno que inventó, así que ¿qué cifra tengo que verificar yo? Juicio: ¿esta decisión depende de valores o prioridades que solo nosotros tenemos? Si el analista no puede responder alguna, la respuesta todavía no está lista para usarse.
La segunda es ejercer el criterio antes de preguntar. ChatGPT, Gemini y Claude permiten dejar instrucciones permanentes que el modelo lee en cada conversación. Ahí puedes pedirle que separe lo que viene de una fuente de lo que está infiriendo, que no cite nada sin link y que te diga primero dónde falla tu razonamiento. Andro lo resume así: «No le das criterio a la IA: lo ejerces por adelantado».
La tercera es la que hacemos en Yom: contratar practicantes y darles un problema real, uno que hoy le cuesta plata o tiempo a la empresa. Y reservar horas para revisar lo que entregan y devolvérselo con comentarios. Con esas horas reconstruyes el peldaño que muchas empresas dejaron de ofrecer.
El colegio del comienzo tiene la palanca hace más de un año, gratis, en la cuenta de Gemini de cada alumno. El punto de apoyo no viene incluido en ninguna licencia. Lo construyen profesores que saben revisar y líderes dispuestos a sentarse con un practicante a devolverle una planilla llena de comentarios. Ese segundo grupo somos nosotros.