Mientras crece el debate sobre desempleo e impacto social de la inteligencia artificial, especialistas advierten sobre una amenaza menos visible pero igualmente grave: jóvenes que aprenden a evaluar y corregir trabajo generado por máquinas sin haber desarrollado las competencias básicas para hacerlo desde el inicio.

El fenómeno refleja una transformación en los modos de aprendizaje contemporáneo. Donde antes existía una progresión ordenada—formación fundamental, luego herramientas de mejora—ahora hay acceso inmediato a soluciones acabadas. Un estudiante puede completar una carrera verificando análisis sin investigar; evaluando código sin programar; revisando textos sin escribir.

La validación, cuando carece de experiencia previa, pierde su capacidad real. Quien nunca investigó un tema desconoce qué información falta, qué fuentes merecen cuestionarse, qué conexiones son forzadas. El revisor sin base es un espectador, no un evaluador.

Este riesgo se amplifica en campos donde la intuición profesional es crítica. Los médicos necesitan haber diagnosticado erróneamente para reconocer trampas cognitivas. Los ingenieros requieren haber resuelto problemas complejos para evaluar soluciones automáticas. Los juristas deben dominar el razonamiento legal para validar conclusiones.

La generación formada principalmente revisando IA carece de esa vivencia. Su competencia es simulacro: parecen evaluadores, pero funcionan como filtros pasivos. Cuando surge una excepción, una contradicción o un contexto inusual, no poseen herramientas conceptuales para reconocerlo.

Replantearse la educación en esta era es imperativo. No se trata de rechazar la tecnología, sino de asegurar que los aprendices desarrollen expertise genuina antes de delegar. La revisión inteligente exige fundamentos sólidos. Sin ellos, hemos creado una ilusión de control en manos de supervisores sin oficio.

Imagen: Jonathan Borba / Unsplash – Con informacion de El Cronista