La advertencia desde el aula: IA, desmotivación y el riesgo de una generación desplazada

El pasado 9 de marzo de 2026 seguí con especial atención el testimonio del profesor David Duvenaud ante el Comité Permanente de Industria y Tecnología de la Cámara de los Comunes de Canadá. No era una comparecencia más. En ella, uno de los investigadores más relevantes en machine learning de la Universidad de Toronto —y exlíder de evaluaciones de alineación en Anthropic— puso en palabras algo que muchos intuíamos, pero pocos habían articulado con tanta claridad: enseñar se está volviendo, en sus términos, “deprimente”.

No lo dijo como una metáfora. Lo dijo desde la experiencia directa en el aula.

Según explicó, sus estudiantes perciben que las habilidades que están adquiriendo pueden ser rápidamente superadas por sistemas de inteligencia artificial. Esta percepción no es trivial. No se trata únicamente de una cuestión tecnológica, sino de una fractura en la relación entre esfuerzo, aprendizaje y sentido.

Desde mi perspectiva —marcada en parte por mi paso por el Marshall McLuhan Program— lo que Duvenaud describe no es solo un problema educativo. Es un síntoma cultural.

Durante décadas, el aprendizaje funcionó como una promesa: si desarrollabas ciertas capacidades, podías aspirar a relevancia económica y social. Hoy, esa promesa comienza a desdibujarse. No porque aprender haya perdido valor en sí mismo, sino porque el entorno en el que ese valor se construía ha cambiado radicalmente.

Duvenaud también advirtió sobre algo aún más inquietante: el riesgo de un “desempoderamiento gradual”. En este escenario, incluso una inteligencia artificial alineada con valores humanos podría terminar reduciendo nuestro rol en la economía, desplazándonos hacia una condición de dependencia. La idea de ciudadanos convertidos en “pasivos nacionales” puede parecer extrema, pero refleja una preocupación creciente en la comunidad científica.

Aquí es donde, inevitablemente, regreso al pensamiento de Marshall McLuhan. McLuhan entendía que cada tecnología no solo amplifica capacidades humanas, sino que también transforma la estructura misma de la percepción y la organización social. La inteligencia artificial, en ese sentido, no es una herramienta más: es un entorno.

Y en ese entorno, algo fundamental está cambiando.

Lo que observo —y que el testimonio de Duvenaud confirma— es una generación que comienza a cuestionar el valor de desarrollar habilidades que ya no garantizan diferenciación. No es desinterés. Es una forma emergente de lucidez.

Por eso creo que el debate actual sobre la inteligencia artificial no puede limitarse a la regulación o al empleo. Tenemos que replantear el propósito de la educación en un mundo donde pensar, en ciertos dominios, ya no es una ventaja competitiva clara.

La pregunta que enfrentamos es incómoda, pero inevitable: ¿qué significa formar a un ser humano en un contexto donde las máquinas pueden hacer —y a veces mejor— aquello que durante siglos definió nuestra idea de inteligencia?

Responderla requerirá algo más que ingeniería. Requerirá, quizás más que nunca, pensamiento crítico, humanidades y una comprensión profunda de los efectos culturales de la tecnología.

Porque lo que está en juego no es solo el futuro del trabajo. Es el sentido mismo de aprender.