El uso superficial de la IA nos augura un pésimo futuro de gestión pública
Todos los semestres les pido a mis alumnos de Economía Pública un ejercicio concreto: realizar un análisis costo-beneficio de algún proyecto de ley en discusión en el Congreso. La tarea tiene sentido práctico, porque el artículo 75 del reglamento del Congreso exige que toda iniciativa legislativa incluya ese análisis, y porque hay manuales y bibliografía suficientes para hacerlo bien. Recordemos que el 92 % de los proyectos de ley presentados por los congresistas no llega ni siquiera a identificar sus costos monetarios, y que la mayoría se conforma con la fórmula de cajón de que «el presente proyecto no genera gasto adicional al Estado», según datos de la Unidad de Investigación del diario El Comercio.
Este semestre me encontré con una sorpresa que quiero compartirles.
Para entrenarse en exposiciones, cada grupo debe presentar versiones preliminares de su trabajo. En general, las exposiciones de los grupos fueron bastante solventes: dominaban el tema, mostraban avances y explicaban con soltura. El problema surgió cuando leí los trabajos escritos. Ahí, el detalle que había brillado en la presentación se desvanecía. Parecía que cada integrante del grupo había escrito su parte por separado, sin una línea argumental común, aunque al menos sí se habían cuidado de usar la misma fuente tipográfica en todo el documento.
Lo verdaderamente inquietante fueron las referencias. Encontré citas ajenas por completo a un curso de Economía Pública, también artículos de hace décadas y que dudo que figuren en alguna bibliografía universitaria peruana, además de fuentes que ningún syllabus recomienda. Mi sospecha fue inmediata: los estudiantes no habían leído ni pensado; habían copiado el output de un modelo de lenguaje extenso (LLM) sin revisar siquiera si tenía sentido para el caso peruano o si guardaba consistencia con la parte escrita por otro miembro del grupo.
Para confirmarlo, convoqué a sustentaciones orales. Y, antes de eso, confesaré que hice algo inspirada en el dicho popular «si no puedes contra ellos, úneteles”: le entregué a la inteligencia artificial la rúbrica, las pautas del trabajo y los trabajos que ya había corregido yo misma, línea por línea, ortografía incluida, y le pedí que hiciera un ránking y generara las preguntas para las sustentaciones. La IA hizo, en efecto, un buen trabajo. Lo hizo, sobre todo, rápido: lo que a mí me había tomado una hora por trabajo, a ella le tomó media hora para el conjunto. Pero se equivocó y no poco. Tuve que señalarle cada error, indicarle que en ese contexto legislativo tal supuesto no aplicaba y que, en otro, la variable estaba mal definida, y problemas similares. La máquina corrige rápido, pero no sabe todavía cuándo un argumento tiene sentido en el Perú y cuándo no.
Esta experiencia me llevó a buscar qué tanto de ello se discute en otras universidades. Un artículo reciente del New Yorker recoge testimonios de profesores de distintas disciplinas en Estados Unidos y de universidades de distintos tipos, todos ellos ante el dilema que enfrenté: ¿cómo debemos interactuar con la IA en el proceso educativo de la educación superior? Para mí, la pregunta que me hago como docente universitaria es qué procesos cognitivos debemos asegurar que los estudiantes ejerciten cuando el acceso a la información ya no es un obstáculo. Otra manera de plantearlo es qué conocimiento deben tener los estudiantes sin necesidad de consultarlo con una IA: distinguir un supuesto razonable de uno arbitrario, reconocer cuándo una cifra no cuadra con la realidad de su país, o simplemente saber leer un cuadro de resultados sin que se lo resuma una máquina.
Terminé el semestre con más preguntas que respuestas, pero con la certeza de que este no es un problema sobre estudiantes flojos ni profesores anticuados, sino de una transformación que nos alcanza a todos por igual, comenzando por nosotros, los docentes. Pero hay algo que no puedo dejar de preguntarme con mayor preocupación: si mis alumnos ya delegan a la IA la tarea de pensar el problema público sin cuestionar sus resultados, ¿qué va a pasar cuando sean ellos, dentro de un ministerio, una consultora o el propio Congreso, quienes redacten el análisis costo-beneficio real de una ley que nos gobernará a todos?
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