Los límites del lenguaje son los límites del futuro

Hay una paradoja que nadie quiere nombrar en las cumbres de educación y tecnología, donde los expertos sonríen ante sus diapositivas llenas de gráficas ascendentes: le estamos enseñando a los jóvenes a usar una herramienta que, técnicamente hablando, conoce más palabras que ellos. Y en un mundo donde los límites del lenguaje son los límites del mundo, eso tiene consecuencias que van bastante más allá de si el chatbot les hizo la tarea.

Empecemos por lo que nadie discute en voz alta. The Economist acaba de publicar algo que debería mantener despiertos a más de un ministro de educación: en 2025, por primera vez, China superó a Estados Unidos en la cantidad de investigadores de inteligencia artificial de élite. No porque robara secretos ni comprara laboratorios. Lo hizo de la manera más aburrida y más efectiva posible: formando gente. Dos quintas partes de sus universitarios estudian ciencias, tecnología, ingeniería o matemáticas. El doble que en América. Sus mejores ingenieros ya no emigran; se quedan, porque las oportunidades están ahí. Mientras tanto, en universidades norteamericanas, investigadores chinos sienten la necesidad de aclarar en cada conferencia que no son espías industriales. La batalla por el talento, dice la revista, parece cada vez más desigual.

Pero seamos honestos: ese es el problema de ellos. El nuestro es más apremiante.

Nosotros —América Latina, la región que lleva décadas prometiéndose a sí misma que esta vez sí va a apostar por la educación— tenemos delante una pregunta que Goldin y Katz formularon hace años en The Race Between Education and Technology: cuando la tecnología avanza más rápido que la formación de las personas, la desigualdad crece. Siempre. Sin excepciones. La tecnología no espera a que los currículos se actualicen. No espera a que los docentes sean capacitados. No espera a que las escuelas rurales tengan conexión a internet. Simplemente avanza, y los que no pueden seguirle el paso se quedan atrás con una sonrisa educada y un dispositivo que no saben usar.

Ludwig Wittgenstein —filósofo austriaco, genio difícil— dejó escrita una idea que hoy resulta casi profética: los límites del lenguaje son los límites del mundo. No es una metáfora bonita para discursos de graduación. Es una afirmación técnica: aquello para lo que no tenemos palabras, no podemos pensarlo. Y un estudiante que no puede formular una pregunta precisa no puede interactuar efectivamente con un modelo de inteligencia artificial. Ni con las demandas del mercado laboral del siglo veintiuno. Ni, en el fondo, con el mundo que le toca habitar.

Los números son brutales. Según PISA 2022, el estudiante promedio de América Latina arrastra un rezago en matemática equivalente a cinco años de escolaridad respecto a los países desarrollados. Hay países de la región con seis y hasta siete años de rezago. En lectura la situación es algo mejor —es la materia donde la región se desempeña con menos desventaja— pero sigue ubicándose en la mitad inferior del ranking global. Dicho de otra manera: en la habilidad más directamente vinculada al lenguaje, al pensamiento y a la capacidad de formular ideas, nuestros estudiantes están por debajo de la mayoría del mundo. Y varios de esos países invierten por estudiante una cantidad que debería producir mejores resultados. No es un problema de recursos solamente. Es un problema de qué se hace con ellos. Un estudiante que llega a los quince años con ese retraso acumulado no está en condiciones de interpelar a una máquina sofisticada. Está en condiciones de obedecerla.

Y sin embargo, el problema empieza antes de la pantalla. La OCDE revela una paradoja incómoda: apenas uno de cada tres docentes presenta a sus estudiantes tareas sin solución obvia, y menos de la mitad les pide que cuestionen los argumentos de otros. Pero antes de señalar a los docentes conviene entender su dilema: cuando un estudiante llega al aula sin poder leer fluidamente, sin vocabulario suficiente para sostener una idea compleja, el docente no puede enseñar a pensar críticamente. Tiene que retroceder. Tiene que cubrir lo básico. El desafío intelectual se pospone indefinidamente, año tras año, hasta que el estudiante llega a los quince años sin haber aprendido a tolerar la ambigüedad ni a perseverar ante un problema sin respuesta inmediata. Y entonces llega la inteligencia artificial. Y es precisamente ese estudiante —sin herramientas para pensar, sin paciencia para dudar— el que termina sentado frente a un chatbot, esperando que la máquina piense por él.

Los grandes modelos de lenguaje —ChatGPT, Gemini, Claude, los que vengan— aprendieron el mundo a través del texto humano. Conocen la palabra "hambre" con una precisión estadística extraordinaria. Saben todos los contextos en que aparece, todas las emociones que la rodean, todos los poemas que la invocan. Pero nunca tuvieron hambre. Conocen el plano de la casa sin haber entrado nunca. Y esto, que parece una limitación filosófica abstracta, se vuelve un problema muy concreto cuando un adolescente con vocabulario empobrecido le hace una pregunta vaga a una máquina que domina el lenguaje con una fluidez que él mismo no tiene. El resultado no es una conversación. Es una rendición.

Una investigación publicada esta semana en el mismo Economist —basada en más de cien preguntas a jóvenes estadounidenses de entre trece y veinticuatro años— identificó perfiles muy distintos. Apenas uno de cada diez jóvenes usa la IA como motor de movilidad: para aprender, explorar carreras, desarrollar habilidades, construir futuro. Dentro de ese grupo, la mayoría dice que la tecnología les abre puertas que de otra manera estarían cerradas y les da confianza para resolver problemas solos. Curiosamente, los jóvenes de contextos económicos más difíciles están sobrerrepresentados aquí: donde otros recursos escasean, la tecnología nivela. Otro diez por ciento —proporción idéntica— la usa para llenar el vacío que deja la ausencia de apoyo humano real: conversan con ella cuando se sienten solos, le piden consuelo cuando nadie más está disponible. Este segundo grupo es el que está en situación de riesgo. La mayoría, cerca del setenta por ciento, se mueve en el punto intermedio: usa la herramienta con pragmatismo, sin depender de ella emocionalmente. La misma herramienta. Resultados opuestos. La variable no es el tiempo de pantalla. Es lo que el estudiante tiene —o no tiene— afuera de ella.

Dicho de otra manera: la inteligencia artificial amplifica lo que ya existe. Si hay curiosidad, la amplifica. Si hay vacío, también lo amplifica.

Y entonces uno se pregunta qué estamos construyendo en nuestras aulas. ¿Estamos formando jóvenes que lleguen a la inteligencia artificial con preguntas precisas, con pensamiento crítico, con la capacidad de distinguir cuándo una máquina les está siendo útil y cuándo simplemente les está dando la respuesta que esperaban escuchar? ¿O estamos formando consumidores pasivos de respuestas automáticas, incapaces de ejercer el único pensamiento que realmente importa: el crítico? Wittgenstein tenía un experimento mental para esto. Imaginen, decía, que cada persona tiene una caja con algo dentro, y todos lo llaman "escarabajo". Pero nadie puede mirar dentro de la caja del otro. En ese caso, la palabra "escarabajo" no describe ninguna cosa concreta: solo describe lo que cada uno tiene en su propia caja, sea lo que sea, aunque cambie cada día, aunque esté vacía. La inteligencia artificial funciona un poco así: produce respuestas que suenan exactas, que tienen la forma correcta, que usan las palabras adecuadas. Pero la caja puede estar vacía. Y un estudiante que nunca aprendió a hacer preguntas precisas tampoco aprenderá a notar la diferencia.

La respuesta no es prohibir la herramienta. Es formar al estudiante. Un estudiante que llegue a la inteligencia artificial con preguntas precisas, con criterio para distinguir una respuesta útil de una respuesta vacía, con el lenguaje suficiente para habitar el mundo que le tocó. Eso no lo resuelve ninguna aplicación. Lo resuelve una decisión política sostenida en el tiempo. Y esas, en esta región, siguen siendo el recurso más escaso.

China no está ganando la carrera del talento en inteligencia artificial porque tenga mejores chips. Los está fabricando en las aulas, con paciencia, con inversión sostenida y con una claridad estratégica que da envidia. Nosotros seguimos esperando que el próximo gobierno, el próximo proyecto, la próxima licitación, sea el que finalmente decida apostar de verdad.

Mientras tanto, los límites del lenguaje de nuestros estudiantes siguen siendo los límites de su mundo. Y ese mundo, si no hacemos algo concreto y pronto, seguirá achicándose.

La carrera no se decide con chips. Se decide en el momento exacto en que un estudiante aprende a formular una pregunta que valga la pena.