Vivienne Ming, neurocientífica: "Deje de enseñar a los niños cosas que no necesitarán en 10 años: así es como crío niños a prueba de robots"
Hay que dejar de obsesionarse con "enseñar habilidades" que serán obsoletas en 10 o 20 años. Lo mejor es centrarse en capacidades humanas difíciles de automatizar por la IA.
Vivienne Ming trabaja cada día con inteligencia artificial y, al mismo tiempo, educa a dos hijos que crecerán rodeados de modelos capaces de escribir, programar y resolver problemas mejor que muchos adultos.
En un artículo publicado en CNBC, la neurocientífica cuenta que su objetivo no es protegerles de la IA, sino prepararlos para que sigan siendo valiosos cuando los robots hagan casi todo lo que hoy llamamos "saber".
Lo que hoy aprenden los niños puede no servir en 10 años
Cabe señalar que la inteligencia artificial está cambiando la forma en que se accede al conocimiento, pero también está obligando a replantear qué significa realmente aprender.
Dentro de un contexto donde una máquina puede responder preguntas, resolver problemas o generar información en segundos, el valor de memorizar contenidos pierde peso. La cuestión ya no es cuánto saben los niños, sino qué saben hacer con ese conocimiento.
En este escenario, cada vez más expertos cuestionan si el sistema educativo sigue preparado para el futuro y uno de los enfoques más claros lo plantea la neurocientífica Vivienne Ming, que propone un cambio directo en la forma de educar a los niños.
Ming sostiene que el problema no es que los niños usen IA, sino que los colegios siguen evaluando exactamente lo que las máquinas hacen mejor: memorizar datos, reproducir esquemas y seguir instrucciones.
Desde su perspectiva como investigadora que trabaja con modelos de aprendizaje automático, esa brecha entre lo que se enseña y lo que resultará útil va a crecer, no a cerrarse.
Los datos respaldan su preocupación, y es que, según un informe de Common Sense Media, el 59% de los adolescentes de entre 12 y 17 años ya usa inteligencia artificial para buscar información.
El 71% de los padres y el 60% de los propios menores creen que la dependencia de estas herramientas será tan elevada que mucha gente tendrá dificultades para funcionar sin ellas.
Expertos advierten de que usar la IA solo para obtener respuestas rápidas, sin cuestionarlas, debilita el pensamiento crítico y refuerza la tendencia a aceptar como válido lo que aparece en pantalla.
Quién es Vivienne Ming y las tres prácticas que aplica con sus hijos
Cabe señalar que Ming es neurocientífica, emprendedora y fundadora de The Human Trust, organización dedicada a desarrollar tecnología que amplíe el potencial humano en lugar de sustituirlo.
Ha trabajado diseñando modelos predictivos para detectar dificultades de aprendizaje, mejorar procesos de selección laboral, así como apoyar tratamientos de salud mental.
En sus investigaciones y conferencias lleva años argumentando que el objetivo de la IA no debería ser reemplazar a las personas, sino permitirles hacer cosas que de otro modo no podrían.
En el artículo, la experta comparte cómo traslada esa convicción a la educación de sus propios hijos.
La primera es lo que llama un "currículum de fracasos", que se trata de un registro familiar donde anotan los intentos que no salieron bien y qué aprendieron de cada uno.
No es un ejercicio de autoayuda sino una forma deliberada de tratar el error como parte del aprendizaje, en lugar de algo que esconder.
La segunda práctica es lo que Ming llama "ingeniería de la serendipia". El entorno del hogar está diseñado para ofrecer estímulos variados y retos sin solución única: objetos para desmontar, proyectos abiertos, materiales de distintas disciplinas.
El objetivo es que sus hijos se acostumbren a trabajar con incertidumbre y a explorar sin una respuesta correcta predefinida, algo que los exámenes convencionales raramente entrenan.
La tercera tiene que ver directamente con el uso de la IA, donde sus hijos no abren el modelo para obtener respuestas, sino para cuestionarlas.
Primero trabajan una solución propia y después usan el chatbot como adversario que señala fallos, lagunas y alternativas. Ellos deciden qué críticas aceptan y cuáles descartan.
En este sentido, su propuesta no va contra la tecnología, sino contra un modelo educativo que mide el éxito en parámetros que la inteligencia artificial supera con facilidad.
Si lo que se premia es recordar datos y reproducir respuestas correctas, la máquina siempre ganará. Si lo que se entrena es la capacidad de aprender, equivocarse, corregir y pensar con criterio propio, el terreno cambia por completo.