La irrupción acelerada de la inteligencia artificial obliga a las instituciones educativas a revisar qué enseñan, cómo lo enseñan y para qué preparan a sus estudiantes. En medio de una transformación tecnológica vertiginosa, habilidades que antes definían a un buen estudiante o a un trabajador valioso hoy pierden terreno frente a sistemas capaces de resolver tareas repetitivas en segundos.

Para Óscar Cuéllar Rojas, profesor de vocación y hoy vinculado al desarrollo empresarial de soluciones de IA, la discusión de fondo no es si la tecnología debe entrar al aula, sino cómo aprovecharla sin renunciar a lo esencial: enseñar a pensar mejor. En esta entrevista explica por qué la memorización ya no puede seguir siendo el centro del aprendizaje, qué conceptos básicos deberían entender docentes y estudiantes, y cuáles herramientas pueden marcar diferencia en los procesos educativos.

Vivir en El Poblado: ¿Por qué la IA se volvió un tema urgente para la educación?

Óscar Cuéllar: Se está viviendo una transformación tecnológica mucho más acelerada que otras del pasado. Habilidades que hace poco eran valiosas en el mercado laboral pueden perder peso rápidamente frente a herramientas de IA, por lo que la educación debe reaccionar y replantear tanto sus métodos como sus objetivos.

VEEP: ¿Qué debe cambiar en la manera de enseñar?

O.C.: Debemos cambiar el foco de lo que hemos venido aprendiendo. Fomentábamos mucho el uso de la memoria en las aulas. Antes, el más brillante de mi salón era el que se sabía todos los casos de factorización. Hoy en día eso tiene tiene muy poco valor. Estamos en un escenario cambiante donde la escuela se replantea los métodos de enseñanza y donde también se replantea el objetivo de esa enseñanza.

VEEP: ¿Pero hacer eso no deteriora del ser humano?

O.C.: La propuesta que yo estoy haciendo desde mi labor en empresa es: dejemos los procesos de orden inferior en manos de la IA. ¿Para qué? para que nosotros nos dediquemos a procesos de orden superior. No quiere decir que nosotros vayamos a dejar de usar la memoria. Uno necesita saber dónde están las llaves, dónde están las cosas, uno necesita seguir usando la memoria, pero la IA es muy buena en los procesos de pensamiento de orden inferior.

En los colegios no necesitamos seguir enseñando procesos de pensamiento de orden inferior. ¿Cuáles son esos? No es solo la memoria, son todos los que tienen que ver con actividades que son muy repetitivas. En este momento yo uso algunas herramientas que me permiten leer 160 papers, procesarlos, extraer lo que necesito y construir a mano un nuevo documento. Entonces el proceso orden inferior que reemplacé fue esa tarea repetitiva de ir, leer, buscar, encontrar. Yo me dedico al proceso de orden superior: evaluar, crear.

VEEP: ¿Qué herramienta destaca hoy para el trabajo cotidiano con IA?

O.C.: Les voy a dar el el mejor truco de todos. Se llama Notebook LM. No hay nada más profesional para uso cotidiano. Me sorprende que siga siendo gratis en muchas capas. Ahora, hay que tener mucho cuidado con las herramientas gratuitas porque estas alucinan un 20% más que las otras.

VEEP: ¿Cuáles son los conceptos básicos para empezar a entender la IA?

O.C.: El término de tokens es el más importante. Cuando a uno le explican esto por primera vez, uno cree que un token es una palabra y no es así.

Un token es un fragmento de palabras con el que se comunica, con el que recibe y contesta. Entonces, cuando nosotros le damos una instrucción, nos gastamos ciertos tokens. Cuando la IA nos contesta, se gasta ciertos tokens.

No sé si han visto que a ella le gusta mucho hablar. Esto es parte del modelo de negocio porque consume muchos tokens. Una una una pregunta de uno tiene unos 150 tokens y una respuesta de ella 800. En algunos modelos, después de 20 o 25 mensajes la máquina ya no puede contestar.

VEEP: ¿Por qué son tan importantes?

O.C.: Porque son los que llenan la ventana de contexto. ¿Qué es la ventana de contexto? Es toda la experiencia de vida que tiene esa IA mientras está hablando contigo.

VEEP: ¿Hay unos modelos mejores que otros?

O.C.: Hay modelos que no piensan lo que te van a decir, solo lo procesan y te dan una respuesta. Y hay modelos que se quedan un ratico reflexionando sobre lo que tú preguntaste. Esos modelos que se quedan reflexionando suelen ser mejores para problemas más complejos porque pueden encontrar un error en su propio razonamiento, se corrigen y te dan una mejor respuesta.

VEEP: Para terminar, ¿hay algunas herramientas que recomiende para los procesos educativos?

O.C.: Yo le apostaría muy fuerte a algo que es muy probable que pronto los chicos empiecen a usar y es que han empezado a aparecer tecnologías que permiten que dentro del mismo del mismo computador nosotros creemos nuestras propias aplicaciones.

Google Antigravity me parece espectacular. Cuando hablamos con la IA, a veces en un lado empieza a hacer cosas de código y después aparece lo que nosotros necesitamos. Básicamente, Antigravity hace lo mismo, pero todo el tiempo nos muestra qué código está usando.

Para temas administrativos, y en general para temas que sean con datos y y que requieran rigor, yo siempre recomiendo usar Claude. Esta herramienta tiene una versión de escritorio que se llama Claude Cowork y con esta herramienta tú puedes procesar Excel, te permite hacer gráficos increíbles, banners, etc.