La brecha que la IA no creó

Cuando los resultados de aprendizaje caen, la tecnología suele ser el primer sospechoso. Primero fueron las calculadoras. Después la televisión. Ahora los smartphones y la inteligencia artificial. El relato es cómodo: hubo un pasado mejor, llegó la pantalla, y todo empeoró.

El problema es que el relato no resiste los datos. El 13 de mayo de 2026, investigadores del Centro de Investigación en Política Educativa de Harvard, el Proyecto de Oportunidad Educativa de Stanford y la Universidad de Dartmouth publicaron el cuarto Education Scorecard anual: un análisis de los resultados de pruebas estandarizadas de más de 35 millones de estudiantes de tercero a octavo grado en más de cinco mil distritos escolares de 38 estados. La conclusión es incómoda: las escuelas estadounidenses estaban en recesión de aprendizaje siete años antes de la pandemia, con puntajes en caída sostenida desde 2013. Desde los años noventa hasta ese año, dos décadas de progreso sostenido habían elevado el rendimiento en más de dos niveles de grado en matemática. Todo eso se revirtió. Como lo resume Tom Kane, director del Centro de Harvard: "La pandemia fue el alud de barro que siguió a siete años de erosión."

Los números del informe son contundentes: los puntajes de lectura cayeron en el 83% de los distritos escolares del país en la última década; los de matemática, en el 70%. La recuperación post-pandemia existe, pero es desigual: mejoran los distritos de ingresos más altos y más bajos, mientras los de ingresos medios quedan rezagados —una recuperación en forma de U que deja a la mayoría en el medio. Y el ausentismo crónico, que antes de la pandemia afectaba al 15% de los estudiantes, sigue en el 23% en el ciclo 2024-2025.

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No es un dato norteamericano aislado. Los resultados PISA 2022 muestran el mismo patrón en escala regional —y el problema no es de uno o dos países, sino del continente entero. El promedio OCDE de estudiantes de quince años por debajo del nivel mínimo de lectura es el 26%. En América Latina, ningún país se acerca a ese número: Chile, el mejor posicionado de la región, llega al 44%; Uruguay al 43%; México y Colombia rondan el 45-49%; Perú el 50%; Argentina el 54%. En otras palabras, incluso los países que lideran el ranking regional tienen casi el doble de estudiantes sin comprensión lectora básica que el promedio de los países desarrollados. Argentina encima agrega un dato que revela la profundidad estructural del problema: incluso entre los alumnos del cuartil socioeconómico más alto —los más favorecidos del país— tres de cada diez no alcanzan el nivel mínimo. El nivel socioeconómico protege en parte, pero no resuelve. La brecha lectora atraviesa todas las clases sociales.

Las pruebas nacionales Aprender confirman la tendencia dentro del país. En 2023, tres de cada diez alumnos de sexto grado no alcanzaron el nivel mínimo esperado en comprensión lectora. Y en tercer grado —donde se consolidan las bases— solo el 45% llegó al nivel esperado.

La brecha no arranca en el secundario cuando la demanda lectora se vuelve más compleja: arranca en los primeros años, persiste en todos los niveles socioeconómicos, y lleva décadas sin resolverse.

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Los números del abandono escolar sugieren que esa brecha tiene consecuencias concretas. Según datos del Observatorio de Argentinos por la Educación, el 15% de los jóvenes de 17 años abandona la secundaria —y en el Conurbano bonaerense ese porcentaje trepa al 31%. El Banco Mundial estima que apenas el 45% de los jóvenes del 40% más pobre se gradúa a la edad teórica. No es casual que el abandono se acelere exactamente cuando la demanda lectora del secundario se vuelve insostenible: comprender un manual de historia, seguir un argumento en ciencias sociales, leer un enunciado de matemática.

Quien no aprendió a leer en profundidad no abandona porque no quiere estudiar. Abandona porque el texto ya no le habla.

El secundario recibe lo que el primario no terminó. Si un chico llega a los doce años sin comprensión inferencial, el problema no desaparece: se agrava. La demanda lectora aumenta, el vocabulario técnico se acumula, los textos se vuelven más largos y más abstractos.

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Sin base, el alumno no colapsa de golpe. Se va retirando despacio, hasta que un día no vuelve. Tener computadoras con IA en ese contexto no alcanza. Pero tener computadoras con IA y plataformas que asistan al docente en ese trabajo —que midan dónde está cada alumno, que generen textos calibrados al nivel lector, que propongan preguntas de complejidad creciente, que registren el progreso— eso sí cambia algo.

El foco no es la tecnología. Es la comunicación: leer con comprensión, escribir con coherencia, hablar con precisión. La IA es el instrumento. El lenguaje sigue siendo el objetivo.

Mitigar lo que no se resolvió a tiempo es más difícil y más costoso. Pero si se considera la magnitud del problema —en Argentina, más de 23 millones de adultos no completaron el secundario; en México, cifras similares— ignorarlo tiene un costo social y económico mucho mayor. Por primera vez, hay una herramienta que puede personalizar la recuperación lectora a escala: evaluar el nivel de cada persona, proponer textos graduados, registrar el progreso, ajustar la dificultad. La IA no reemplaza al docente en ese trabajo. Lo hace posible donde antes era inviable.

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El amplificador

La inteligencia artificial no creó la crisis lectora. Pero la hace más visible, y más urgente. El mecanismo es simple: la IA devuelve exactamente lo que el usuario es capaz de pedirle. Si hay comprensión, la potencia. Si no hay nada, devuelve ruido que parece respuesta.

El alumno que no comprende un texto tampoco puede formular una buena pregunta sobre él. Le preguntará a la IA algo vago, recibirá algo genérico, y lo aceptará como válido porque no tiene los recursos para evaluarlo. No sabrá si la respuesta tiene sentido, si el argumento es sólido, si el dato es verdadero o inventado. La IA no reemplaza la comprensión: la presupone. Sin ella, el alumno no usa la herramienta —la padece.

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Hay un ejemplo cotidiano que lo ilustra. Un alumno tiene como tarea leer una noticia de un diario antes de clase. No la lee. En el aula, le pide a la IA que la resuma. La IA produce un párrafo fluido, ordenado, aparentemente correcto. El alumno lo copia y lo entrega. Pero la noticia tenía un error factual —una fecha equivocada, una cifra incorrecta, una atribución falsa. La IA, entrenada para producir texto coherente y no para verificar hechos, lo reprodujo sin advertirlo. El alumno, que no leyó el original, tampoco puede detectarlo. Entregó algo que parece trabajo propio, es plausible, y está mal. Ese es el problema. No que la IA mienta —aunque a veces lo hace. Sino que sin comprensión lectora previa, el alumno no tiene con qué evaluarla. No habrá aprendido a leer. Habrá aprendido a copiar con mejor presentación.

Esto cambia el diagnóstico. La discusión sobre si los chicos deben o no usar IA en el aula es secundaria respecto a una pregunta más básica: ¿pueden leer y comprender el texto sobre el que usarán esa IA? Si la respuesta es no, la herramienta no ayuda. Amplifica la carencia.

La verdadera brecha digital

Durante años, el debate educativo giró en torno a la conectividad. La brecha digital era de acceso: quién tiene internet y quién no. Esa brecha sigue existiendo y sigue importando. Pero hay otra, menos visible y más profunda, que ningún cable de fibra óptica resuelve.

Es la brecha de vocabulario. De comprensión inferencial. De capacidad para construir significado a partir de un texto, separar la idea principal del detalle, sostener la atención el tiempo suficiente para que la memoria de trabajo no colapse. Es, en última instancia, una brecha lingüística. Y el problema lingüístico no se resuelve con más tecnología sino con más lenguaje.

Hay un dato que lo ilustra con precisión: en China, el país que más invierte en inteligencia artificial, acaba de entrar en vigor una norma nacional que obliga a cada gobierno local a sostener bibliotecas, abrir espacios de lectura hasta en zonas rurales e institucionalizar una Semana Nacional de la Lectura. No es una política contradictoria con la apuesta por la IA. Es la misma política: la tecnología es la herramienta; el lenguaje es lo que la hace funcionar.

Enseñar a preguntar

Si el problema es lingüístico, la solución también lo es. Y aquí la inteligencia artificial tiene algo genuino para aportar, siempre que se la use al revés de como suele presentarse.

La narrativa dominante sobre la IA en educación la presenta como una fuente de respuestas: el alumno pregunta, la máquina responde. Ese uso, aplicado a un alumno con brecha lectora, no enseña nada. Confirma el atajo. El alumno aprende que no necesita pensar porque la máquina piensa por él. Y cada vez que delega el pensamiento, la brecha se agranda un poco más.

Pero preguntar bien no es un talento natural. Es una habilidad que se aprende, que se entrena, y que requiere exactamente las mismas capacidades que la lectura profunda: comprender el texto, identificar lo que no se sabe, jerarquizar lo relevante, articular la duda con precisión. Una pregunta mal formulada produce una respuesta inútil. Una pregunta bien formulada ya contiene, en sí misma, la mitad del aprendizaje.

Ahí es donde la IA puede cumplir un rol pedagógico genuino: no como fuente de respuestas, sino como espejo de la calidad del pensamiento. El docente que propone a sus alumnos formular preguntas sobre un contenido —y luego usar la IA para ver qué tan buenas fueron esas preguntas, qué información falta, qué supusieron sin verificar— está usando la herramienta para desarrollar exactamente la capacidad que más escasea: el criterio propio.

El método socrático, que lleva siglos demostrando que se aprende mejor a través de preguntas que de respuestas, encuentra en la IA un nuevo instrumento. El docente que genera con ella secuencias de preguntas de complejidad creciente, que el alumno debe responder sin ayuda de la máquina, invierte la lógica habitual: la IA pregunta, el alumno piensa. Ese alumno aprende a leer en el sentido más profundo del término: no decodifica palabras, construye significado.

El arquitecto sigue siendo el docente

La tecnología es el motor. El lenguaje es el volante. La IA puede procesar información a una velocidad que ningún humano puede igualar. No puede dar propósito. No puede decidir qué vale la pena aprender ni por qué. No puede mirar a un estudiante que está por rendirse y encontrar las palabras exactas.

La crisis lectora que muestran PISA, Aprender y el Education Scorecard no es un problema tecnológico. Es un problema de diseño pedagógico acumulado durante décadas, agravado por la pandemia y ahora expuesto, con más crudeza que nunca, por una herramienta que devuelve exactamente lo que el usuario es capaz de pedirle.

La inteligencia artificial la va a tener todo el mundo. La capacidad de leer, comprender, jerarquizar y preguntar con inteligencia, no. Esa sigue siendo la diferencia que decide qué se puede hacer con la herramienta. Y esa diferencia se construye en el aula, con libros —en papel o en pantalla— con computadoras, con preguntas y con docentes que diseñan experiencias en lugar de transmitir datos.

Y esta brecha no se queda en Lengua. Se disfraza de otra cosa cuando cruza el pasillo hacia el aula de al lado —la de Matemática— donde un alumno que lee bien un diario se queda en blanco frente a un problema de dos párrafos. Ese espejismo, y lo que revela sobre cómo enseñamos a pensar con números, es tema para la próxima entrega de esta columna.

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Fuente: El Diario de la República

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