La inteligencia artificial multiplica su huella hídrica: centros de datos en zonas áridas consumen millones de litros para energía y refrigeración, mientras surgen soluciones como agua regenerada y refrigeración por inmersión.
Montevideo | Todo El Campo | La demanda de agua por parte de la IA se ha convertido en un reto por el uso de centros de datos, en tanto que la demanda energética y la refrigeración elevan su huella hídrica, especialmente en zonas con escasez. El traslado de la infraestructura a zonas más frías y húmedas, emplear agua regenerada o sumergir a los servidores en líquidos que absorben el calor son algunas de las soluciones.
California (Estados Unidos) alberga muchas de las grandes empresas tecnológicas que impulsan el desarrollo y la aplicación de la inteligencia artificial (IA). El llamado Estado Dorado, junto con amplias zonas del centro y oeste de Estados Unidos, sufre la peor crisis hídrica en décadas. La sequía persistente y la falta de nieve han agravado la situación.
El desarrollo de la IA no es ajeno al estrés hídrico del oeste norteamericano. Esta tecnología necesita muchos recursos para funcionar con eficiencia. Su consumo de agua no solo es directo, ya que se usa para refrigerar sistemas. También es indirecto, porque la generación de electricidad que los alimenta requiere grandes volúmenes de agua.
Pedro Martínez Santos, geólogo y director del grupo de investigación Hidrogeología y Medio Ambiente de la Universidad Complutense de Madrid, explica que en los últimos años han surgido controversias en la industria. El motivo principal es la ubicación de los centros de datos donde operan estas herramientas. Estas instalaciones consumen mucha agua y aumentan la huella hídrica.
“El gran polo tecnológico del mundo, Silicon Valley, es una zona con fuerte estrés hídrico y una notable sobreexplotación de acuíferos”, señala Martínez. Estados como California, Arizona y Nuevo México concentran muchos centros de datos. También ocurre en el este de Oregón y otras áreas del oeste y suroeste de Estados Unidos. Las big tech los sitúan cerca de sus sedes. (Nota de Redacción: las big tech son las cinco empresas tecnológicas más influyentes y dominantes a nivel mundial: Alphabet -Google-, Amazon, Apple, Meta -Facebook- y Microsoft).
Sin embargo, muchas de estas regiones son áridas o semiáridas. El agua escasea y la presión sobre los recursos ya es alta. En este contexto, la expansión de los centros de datos añade un nuevo factor que incrementa el consumo hídrico.
¿CUÁLES SON LAS PRINCIPALES CAUSAS DEL CONSUMO DE AGUA DE LA IA?
El uso de recursos hídricos por parte de la IA responde a varias causas:
La enorme demanda energética de los modelos empleados por los sistemas.
La necesidad de refrigeración constante en los centros de datos.
La ubicación de los centros de datos en regiones con estrés hídrico.
Crecimiento exponencial del uso de estas tecnologías, que multiplica su impacto sobre los recursos hídricos. En concreto, un estudio de UC Riverside estima que la IA podría consumir entre 312.000 y 764.000 millones de litros de agua al año.
¿CÓMO INFLUYE EL ENTRENAMIENTO Y LA INFERENCIA EN EL CONSUMO HÍDRICO DE LA IA?
Para entender el consumo de agua de la IA es clave, según reconoce Edgar Rubión, responsable de soluciones de inteligencia artificial para el agua y el cambio climático del Centro Tecnológico de Cataluña (Eurecat), distinguir dos fases:
Entrenamiento. En términos de ciclo de vida, el entrenamiento del software de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) equivale a “construir la máquina”, lo cual implica un proceso intensivo en recursos computacionales que puede durar semanas o meses. En los modelos más pequeños (SLM, por sus siglas en inglés) suele requerir un tiempo más corto. Pero el coste inicial debe amortizarse a lo largo de todas las consultas posteriores que ejecutan los usuarios.
Inferencia. En cambio, la inferencia es la fase en la que utilizamos el modelo ya entrenado para obtener resultados. “Los modelos generativos de gran escala consumen en ambas fases: su entrenamiento es extremadamente intensivo en recursos y siguen consumiendo energía y agua cada vez que se utilizan”, subraya Rubión.
¿QUÉ IMPACTO TIENE EL CONSUMO DE AGUA DE LA IA EN UN CONTEXTO DE ESCASEZ HÍDRICA?
El problema es global, atendiendo al Informe Mundial de las Naciones Unidas sobre el Desarrollo de los Recursos Hídricos 2025 (*): los últimos datos disponibles (2022) establecen que unos 2.200 millones de personas en el planeta carecen de acceso a agua potable de manera segura; en zonas rurales, de hecho, cuatro de cada cinco personas carecen de servicios básicos de agua potable. En este contexto, el desarrollo de la IA añade presión a un sistema hídrico ya tensionado a escala global, más allá de casos concretos como el de Estados Unidos. La pregunta es si la IA puede avanzar hacia un uso más eficiente del agua en un mundo que atraviesa transformaciones drásticas en los patrones de consumo de agua y una presión creciente sobre los recursos hídricos.
¿QUÉ SOLUCIONES PERMITEN REDUCIR EL CONSUMO DE AGUA DE LA IA EN CENTROS DE DATOS?
El geólogo Martínez Santos expone una serie de posibles soluciones:
Ubicar los centros de datos en regiones con mayores índices de humedad y de frío, normalmente con más agua natural alrededor. El científico propone el empleo de agua regenerada, depurada tras un uso anterior, porque para refrigerar no se requiere que sea de especial calidad. Este enfoque es especialmente útil en zonas con alta presión hídrica. Este investigador menciona el uso de refrigeración líquida en un circuito cerrado: “Evaporas el agua, la condensas y la vuelves a utilizar. Quizá puedes perder un poco de agua durante el proceso, pero reduces mucho los costes”, asegura el geólogo e investigador de la UCM. Empresas como Microsoft ya han anunciado centros de datos cuyos sistemas recirculan constantemente el agua, sin perderla y sin requerir más líquido.
Optar por sistemas de refrigeración sin agua que pueden mejorar la eficiencia en el uso de recursos naturales. Frederic Clarens, director de la unidad tecnológica de Residuos, Energía e Impacto Ambiental de Eurecat, asegura que hay una “alternativa prometedora” como la refrigeración por inmersión: los servidores pueden sumergirse en líquidos dieléctricos que absorben el calor de forma mucho más eficiente que el aire. Esta tecnología permite atacar una de las principales causas del consumo hídrico: la necesidad de refrigeración intensiva. Esta solución permite reducir drásticamente, e incluso eliminar, el uso de agua en la refrigeración, según análisis del sector como los publicados por Data Center Frontier.
Además, se está estudiando la puesta en marcha de otras medidas como ubicar los centros de datos bajo tierra o sumergidos en el mar. Ya se han desarrollado pruebas reales. El proyecto Natick, de Microsoft, se ha basado en situar un centro de datos experimental bajo el agua, cerca de las costas de Escocia. Durante dos años han comprobado que el agua fría del océano podía refrigerar los servidores de forma natural y fiable. “También existen centros de datos subterráneos, por ejemplo, en antiguas minas, donde la temperatura del subsuelo se mantiene estable durante todo el año. Según la IEA, aprovechar estas condiciones naturales puede reducir significativamente el consumo energético y de recursos”, sostiene Martínez.
Más allá de la tecnología, empieza a cobrar relevancia el enfoque sistémico. Las estrategias de simbiosis industrial o de colaboración entre empresas suponen un gran potencial porque integran los centros de datos en entornos industriales. El calor se aprovecha para, por ejemplo, procesos industriales o sistemas de calefacción, lo que a su vez permite reducir tanto la necesidad de refrigeración como el consumo de agua asociado.
LA EFICIENCIA DE LOS CENTROS DE DATOS EN LA UE: DE LOS INDICADORES PUE A LA CALIFICACIÓN ENERGÉTICA.
El aumento del consumo energético asociado a la inteligencia artificial o el uso de las plataformas de streaming ha llevado a la Unión Europea a establecer un marco común para evaluar la sostenibilidad de los centros de datos. Este sistema, impulsado por la Directiva de Eficiencia Energética y su normativa de desarrollo, obliga a los operadores a reportar indicadores clave sobre su funcionamiento. Entre ellos figuran el consumo total de energía, el uso de agua (WUE, water usage effectiveness) y métricas estandarizadas como el PUE, que permite medir la eficiencia energética de las instalaciones.
La información recopilada se integrará en una base de datos europea que facilitará la comparación del rendimiento entre los países. Sobre esa base, la Comisión Europea trabaja en una futura calificación energética común -aún en fase de diseño y comparable a las etiquetas de los electrodomésticos- que permitirá clasificar los centros de datos según su nivel de eficiencia y sostenibilidad. Esto servirá como base para posibles requisitos mínimos en los próximos años.
PREGUNTAS FRECUENTES SOBRE EL CONSUMO DE AGUA DE LA IA.
¿POR QUÉ LA IA CONSUME TANTA AGUA? Respuesta: El consumo de agua de la IA se debe principalmente a la refrigeración de centros de datos y a la generación de electricidad necesaria para su funcionamiento.
¿CUÁNTA AGUA CONSUME LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL? Respuesta: Estudios estiman que el consumo de agua de la IA puede alcanzar entre 312.000 y 764.000 millones de litros al año a nivel global.
¿QUÉ FASES DE LA IA CONSUMEN MÁS AGUA? Respuesta: El entrenamiento de modelos consume grandes recursos inicialmente, mientras que la inferencia genera un consumo constante con cada uso.
¿CÓMO SE PUEDE REDUCIR EL CONSUMO DE AGUA DE LA IA? Respuesta: Mediante tecnologías como refrigeración por inmersión, uso de agua regenerada o ubicación de centros de datos en zonas frías.
¿EL CONSUMO DE AGUA DE LA IA ES UN PROBLEMA GLOBAL? Respuesta: Sí, especialmente en regiones con estrés hídrico, donde aumenta la presión sobre recursos ya limitados.
Todo El Campo pidió a la inteligencia artificial que realizara un informe sobre “la situación de la fiebre aftosa en países del Mercosur”. El resultado fue un escrito de unas 1.500 palabras.
Montevideo | Todo El Campo | La fiebre aftosa se describió y documentó por primera vez en 1514. Fue el monje italiano Hieronymus Fracastorius en Venecia que tomó nota sobre la enfermedad. Pero no fue hasta 1870 que se realizó el primer registro oficial y confirmación de la enfermedad.
Los países que han sufrido la presencia de la aftosa -Uruguay tiene experiencia en el tema- saben cuánto daño es capaz de causar, a pesar de que es una infección animal, respecto a la cual el hombre es un huésped accidental que rara vez se infecta y enferma.
Sobre el tema, Todo El Campo pidió a la inteligencia artificial que realizara un informe sobre “la situación de la fiebre aftosa en países del Mercosur”. El resultado fue un escrito de unas 1.000 palabras en el que aseguró que Uruguay “ha sido uno de los países más exitosos en el control de la fiebre aftosa en la región, logrando mantener un estatus sanitario favorable, con programas de vacunación sistemática y estrictos controles fronterizos.
El siguiente es el análisis de la inteligencia artificial (Venice IA) sobre el tema.
SITUACIÓN DE LA AFTOSA EN EL MERCOSUR, SEGÚN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
La fiebre aftosa es una de las enfermedades más devastadoras para el ganado a nivel mundial, causando graves pérdidas económicas y restricciones comerciales. A pesar de los esfuerzos de erradicación, esta enfermedad sigue presente en varias regiones del mundo, con situaciones particulares en los países del Mercosur (Argentina, Brasil, Uruguay y Paraguay).
CONTEXTO MUNDIAL Y REGIONAL.
La fiebre aftosa es una enfermedad viral altamente contagiosa que afecta a animales de pezuña hendida, incluyendo vacunos, porcinos, ovinos y caprinos. Aunque no representa un riesgo directo para la salud humana, su impacto económico es considerable debido a la reducción de la producción, las restricciones al comercio internacional y los costos asociados al control y erradicación.
En Sudamérica, los países han avanzado significativamente en el control de la enfermedad a través de programas de vacunación sistemática y estrategias de vigilancia epidemiológica. La Organización Mundial de Sanidad Animal (OMSA, anteriormente OIE) reconoce diferentes estatus sanitarios para los países o regiones, que van desde zonas endémicas hasta zonas libres sin vacunación.
SITUACIÓN EN LOS PAÍSES DEL MERCOSUR.
ARGENTINA. Argentina ha implementado un riguroso programa de control y erradicación de la fiebre aftosa a través del Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria (Senasa). El país es reconocido por la OMSA como libre de fiebre aftosa, con la mayor parte de su territorio clasificado como zona libre con vacunación, mientras que ciertas áreas específicas son libres sin vacunación.
El Programa Nacional de Fiebre Aftosa del Senasa evalúa continuamente los planes locales y los entes sanitarios mediante el Sistema Integrado de Gestión de Sanidad Animal (SIGSA) y controles de gestión presenciales, implementando acciones correctivas cuando es necesario.
Argentina realiza dos campañas de vacunación anuales en la mayor parte del territorio clasificado como zona libre con vacunación. Desde 2010, se lleva a cabo una campaña anual que incluye todas las categorías etarias, y una segunda campaña en la que se exceptúan las vacas, toros y bueyes. Durante 2024, se vacunaron 50,6 millones de vacunos en la primera campaña y 28,6 millones en la segunda.
Un aspecto destacable del programa argentino es que, para el período 2018-2024, todas las muestras analizadas resultaron negativas, confirmando la ausencia de circulación viral de fiebre aftosa en la zona libre con vacunación.
Recientemente, Argentina ha actualizado las cepas vacunales utilizadas.
BRASIL. Como uno de los mayores productores de carne de vacuna del mundo, Brasil ha avanzado significativamente en el control de la fiebre aftosa. El país ha logrado que varias regiones sean reconocidas como zonas libres sin vacunación.
El programa brasileño ha sido exitoso en la reducción de la prevalencia de la enfermedad, aunque aún mantiene la vacunación en áreas consideradas de riesgo, principalmente en las regiones fronterizas y en estados con mayor densidad ganadera.
URUGUAY. Uruguay ha sido uno de los países más exitosos en el control de la fiebre aftosa en la región. El país ha logrado mantener un estatus sanitario favorable, con programas de vacunación sistemática y estrictos controles fronterizos.
A través del Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca, el gobierno uruguayo ha trabajado para reducir los costos de la vacuna de fiebre aftosa, obteniendo pliegos de compra que han permitido optimizar los recursos destinados al programa sanitario.
PARAGUAY. Al igual que sus vecinos del Mercosur, Paraguay ha implementado programas de control y erradicación de la fiebre aftosa. El país mantiene estrategias de vacunación y vigilancia epidemiológica, especialmente en zonas fronterizas con Brasil y Argentina, donde el riesgo de reintroducción del virus es mayor.
Paraguay podría verse afectado por brotes de fiebre amarilla, otra enfermedad que impacta la región, lo que refuerza la necesidad de mantener sistemas de vigilancia robustos para múltiples patógenos.
DESAFÍOS Y PERSPECTIVAS FUTURAS.
A pesar de los avances, la fiebre aftosa sigue representando un riesgo para la ganadería sudamericana. La enfermedad tiene, al menos, 504 años en la Tierra, y su capacidad de mutación y propagación exige una vigilancia constante.
Uno de los desafíos principales es lograr la transición hacia zonas libres sin vacunación en todo el territorio del Mercosur. Argentina ha establecido como objetivo que todo el país esté libre de fiebre aftosa sin el uso de la vacuna para el año 2026. Este tipo de transición requiere una planificación cuidadosa, monitoreo intensivo y la demostración sostenida de ausencia de circulación viral.
Otro desafío es la coordinación entre los países de la región, especialmente en las zonas fronterizas. Las actividades de control en las fronteras con países vecinos como Chile, Bolivia, Paraguay, Brasil y Uruguay tienden a reforzar las acciones de control y vigilancia.
La cooperación regional a través de la Comisión Sudamericana para la Lucha contra la Fiebre Aftosa (Cosalfa) ha sido fundamental para avanzar en el control de la enfermedad en el continente. Esta comisión facilita el intercambio de información, la armonización de estrategias y el apoyo mutuo entre los países miembros.
IMPACTO ECONÓMICO Y COMERCIAL.
El estatus sanitario respecto a la fiebre aftosa tiene un impacto directo en las oportunidades comerciales de los países productores de carne. Los países o regiones reconocidas como libres sin vacunación tienen acceso a mercados más exigentes y pueden obtener mejores precios por sus productos.
Para los países del Mercosur, mantener y mejorar su estatus sanitario es fundamental para competir en el mercado internacional de carnes. La región es uno de los principales exportadores mundiales de carne vacuna, y cualquier brote de fiebre aftosa podría tener consecuencias económicas devastadoras.
UN ESFUERZO CONTINUO DE TODOS LOS PAÍSES.
La situación de la fiebre aftosa en el mundo y particularmente en los países del Mercosur muestra un panorama de avances significativos pero también de desafíos persistentes. Argentina, Brasil, Uruguay y Paraguay han implementado programas de control y erradicación que les han permitido mejorar su estatus sanitario y mantener el acceso a mercados internacionales. El camino hacia la erradicación completa requiere esfuerzo continuo, inversión en sistemas de vigilancia, cooperación regional y adaptación a nuevas circunstancias epidemiológicas. Con los programas actuales y los objetivos establecidos para los próximos años, es posible que el Mercosur continúe avanzando hacia el control definitivo de esta enfermedad que tanto ha afectado a la ganadería mundial.
Estamos asistiendo a un avance que fortalece la planificación global, optimiza mercados y aporta soluciones sostenibles.
Montevideo | Todo El Campo | No hay actividad humana que pueda prescindir de la inteligencia artificial (IA). El avance de esa tecnología la ha convertido en una herramienta cada vez más importante y presente, y el mundo de la agricultura y las semillas no podría ser ajeno.
Tampoco un país como Brasil, líder indiscutido en la producción de soja en el mundo, y por eso ahora también lidera en la innovación agrícola con modelos de inteligencia artificial aplicados a la predicción de rendimiento de ese cultivo.
Estamos asistiendo a un avance que fortalece la planificación global, optimiza mercados y aporta soluciones sostenibles.
La revista Seed World para su edición Latin América, acaba de publicar un artículo (*) sobre el tema en el cual resalta la importancia del aprendizaje por transferencia de IA, lo cual permite a los científicos reutilizar modelos existentes en lugar de empezar desde cero en cada región. Esto permite generar información agrícola detallada en zonas donde recopilar grandes cantidades de datos locales sería costoso, lento o poco práctico.
El conocimiento avanzado entrenado para predecir el rendimiento de la soja en Estados Unidos se adaptó a las condiciones de cultivo brasileñas. El resultado fue que los investigadores pudieron tener en cuenta las diferencias en el clima, la fenología de los cultivos y las prácticas de gestión entre ambos países, según un comunicado de prensa de Phys.org, un sitio de difusión de noticias de ciencia y tecnología (**).
Jiaying Zhang, investigador en el tema aseguró que con el enfoque que se le ha dado hubo un “aumento en la efectividad de la predicción de rendimiento”; y “el aprendizaje por transferencia impulsado por IA puede superar tanto la escasez de datos como los desafíos de escalabilidad en la modelización agrícola”.
¿QUÉ SIGNIFICA ESO PARA BRASIL Y LA PRODUCCIÓN DE SOJA?
Brasil es el mayor productor de soja en el mundo, y es esencial monitorizar las tendencias de producción, no solo para la previsión del mercado, sino también para comprender las consecuencias medioambientales de la agricultura a gran escala, explica el artículo de Seed World.
Si se logra una predicción de rendimiento más detallada y fiable, se podrá fortalecer las evaluaciones de la oferta y la demanda a nivel global, al tiempo que se mejorará el análisis del cambio en el uso del suelo, los impactos en la salud del suelo y otros indicadores de sostenibilidad a gran escala, apoyando decisiones mejor informadas por parte de productores, responsables políticos y actores del mercado.
El científico líder del proyecto, Kaiyu Guan (profesor titular Levenick y director del Centro de Sostenibilidad de Agroecosistemas en Illinois), comentó: “La capacidad de monitorizar y anticipar la producción de cultivos a nivel regional y global con alta fidelidad es estratégicamente importante para el análisis de mercado, la previsión comercial y la evaluación de riesgos para los productores de soja en Estados Unidos”.
MÁS ALLÁ DE LA SOJA.
Pero el alcance del estudio no se quedará en la soja, más allá de ella, se apunta a una aplicación más amplia, con adaptación a modelos desarrollados en entornos ricos en datos a contextos con datos pobres.
Ese enfoque podría apoyar la planificación de la seguridad alimentaria, la gestión del riesgo climático y la política agrícola basada en la evidencia.
Uruguay tendrá un crecimiento moderado, estabilidad institucional y un déficit persistente, entre otras características.
Montevideo | Todo El Campo | En la redacción de Todo El Campo hemos pedido a la inteligencia artificial que nos diga en 10 palabras cómo cree que será 2026 para Uruguay, y con otras 10 cómo será el mundo.
Sobre Uruguay anunció: “Estabilidad, crecimiento moderado, déficit persistente, empleo estable, consumo contenido”; y para el mundo: “Tensiones geopolíticas, transición energética, innovación tecnológica, desigualdad persistente, adaptación climática”.
El fundamento de sus pronósticos para Uruguay fue: “Las proyecciones económicas apuntan a un crecimiento bajo (1–2%), con estabilidad institucional pero desafíos fiscales y laborales. El ciudadano medio vivirá un año sin grandes cambios, con consumo ajustado y empleo estable”.
Y para el mundo: “El escenario global estará marcado por conflictos regionales, aceleración de la transición energética, avances en inteligencia artificial y biotecnología, pero también por desigualdades sociales y la necesidad urgente de adaptación climática”.
En resumen, “Uruguay transitará 2026 con estabilidad institucional y crecimiento económico moderado, marcado por déficit fiscal persistente y consumo contenido. En el mundo, el año estará atravesado por tensiones geopolíticas, avances tecnológicos y la urgencia de la adaptación climática, en un escenario de desigualdad que desafía la gobernanza global”.
“SIN GRANDES MEJORAS EN EL PODER ADQUISITIVO NI EL EMPLEO”
Profundizando sus conceptos, la IA añadió que en 2026, no habrá grandes mejoras en el poder adquisitivo ni en el empleo.
Eso se debe a que las proyecciones del crecimiento del producto interno bruto (PIB) uruguayo es de tan solo 1,9% y 2,2%.
Por otro lado, se mantendría la estabilidad macroeconómica, en un contexto de reputación de país estable en la región, pero que enfrenta el desafío de reducir el déficit fiscal y estimular la inversión.
En consumo privado, éste será contenido, con gastos familiares moderados, afectado por un mercado laboral que no muestra señales de gran dinamismo.
Y la inversión será débil, lo cual vale para la inversión privada como pública. Esto limita la creación de empleo y nuevas oportunidades.
En el ciudadano uruguayo medio, lo anterior tiene un impacto en los ingresos y en el empleo.
¿NUEVOS IMPUESTOS?
La inflación seguirá controlada, lo que es una buena noticia para el costo de vida, mientras que el Estado deberá equilibrar el gasto con la necesidad de reducir el déficit, lo que puede implicar ajustes o la creación de nuevos impuestos. Si el país no corrige el déficit fiscal, podría ingresar en una mayor presión tributaria o aplicar recortes.
Por otro lado Uruguay no tiene motores estructurales que lo empujen, y sin reformas profundas, el crecimiento seguirá siendo bajo y poco ambicioso.
Las calculadoras cambiaron las matemáticas; ahora es el momento de la inteligencia artificial, la cual está cambiando el aprendizaje.
Lika Kobeshavidze* | Montevideo | Todo El Campo | En los últimos años, todo ha cambiado para los estudiantes universitarios. Las aplicaciones capaces de redactar trabajos académicos se han convertido de repente en parte de la vida cotidiana. ¿Cuál es el impacto real de la inteligencia artificial (IA)? ¿Es una herramienta útil para el aprendizaje personalizado o un camino hacia la deshonestidad académica?
De la nada, la IA se convirtió en la mejor amiga de los estudiantes. Una herramienta creada en 2022 es ahora un hábito diario. Los profesores pueden ver deshonestidad, pero los estudiantes ven eficiencia. ¿Es la IA una ayuda adicional o un atajo para evitar el aprendizaje? El verdadero problema es la disminución de los estándares educativos. ¿La dependencia excesiva de la IA hará que los estudiantes sean más inteligentes o traerá consecuencias más oscuras?
Según un nuevo estudio realizado por científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), lo segundo podría ser cierto. Los investigadores descubrieron que escribir ensayos con ChatGPT puede provocar una “deuda cognitiva” y un “descenso gradual de la calidad de las evaluaciones escritas”.
Durante cuatro meses, los investigadores del MIT pidieron a 54 adultos que escribieran ensayos en tres grupos: los que utilizaban ChatGPT, los que utilizaban un motor de búsqueda y los que solo utilizaban sus propias habilidades. El equipo realizó un seguimiento de la actividad cerebral y analizó los escritos para ver el grado de implicación de los participantes. Los resultados fueron interesantes: los que dependían de la IA mostraron una implicación cerebral mucho menor e incluso tuvieron dificultades para recordar sus propias citas. Cuando más tarde se les pidió que escribieran sin IA, obtuvieron los peores resultados de todos.
El estudio fue pequeño, con solo 18 participantes en la ronda final, pero plantea una gran pregunta: ¿la dependencia excesiva de la IA nos dificulta pensar por nosotros mismos?
La inteligencia artificial es todavía una herramienta relativamente nueva. Pero su auge ha creado importantes retos para la integridad académica. Este escepticismo no es nuevo; la gente tenía preocupaciones similares cuando aparecieron las calculadoras digitales. También se consideraban “soluciones fáciles”. Sin embargo, en la década de 1970, los exámenes se rediseñaron para adaptarse a la nueva realidad; en lugar de calcular a mano, se esperaba que los estudiantes utilizaran calculadoras y resolvieran problemas complejos.
El verdadero desafío es que las instituciones no han actualizado sus estándares o ni siquiera saben cómo hacerlo. Los profesores siguen asignando las mismas tareas y esperando los mismos resultados que hace cinco años, ignorando el hecho de que ahora existe una nueva y potente herramienta.
Es esencial que las generaciones actuales y futuras puedan pensar de forma crítica y creativa y resolver problemas. Sin embargo, la IA redefine lo que esto significa. Escribir ensayos a mano ya no es la única forma de demostrar el pensamiento crítico, al igual que la división larga no demuestra automáticamente las habilidades numéricas.
ESTADOS UNIDOS. Ya, el 89% de los estudiantes universitarios estadounidenses admiten que utilizan ChatGPT para hacer los deberes, a pesar de sus limitaciones. La adaptación es urgente. Algunas universidades, como Stanford, Barnard y la Universidad de Nueva York, han comenzado a ofrecer cursos de alfabetización en IA, en los que los estudiantes aprenden a evaluar las consecuencias de la IA y a comprender cuándo no utilizarla.
EUROPA. Europa está tomando un camino ligeramente diferente. Las directrices de la Comisión Europea hacen hincapié en la transparencia, la responsabilidad y la equidad en la educación sobre IA. En lugar de prohibir la herramienta, están tratando de integrarla en el proceso de aprendizaje. Los estudiantes pueden utilizar la IA para generar ideas, corregir la gramática o apoyar la investigación. El objetivo es que los estudiantes comprendan cómo funciona, sus riesgos y sus capacidades.
ASIA. Sin embargo, Asia es líder en integración. En Corea del Sur y Singapur, los estudiantes utilizan la IA en las aulas y en las evaluaciones.Singapur, a través de su segunda Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (NAIS 2.0)**, se ha posicionado como líder mundial. El plan describe 15 pasos para los próximos 3-5 años con el fin de promover la IA en la industria manufacturera, las finanzas, la sanidad, la educación y los servicios públicos.
EL VERDADERO PROBLEMA DE LA IA.
La IA es una parte muy importante del mundo actual. Por mucho que las universidades o las escuelas deseen que nunca hubiera existido, parece que ha llegado para quedarse. Al igual que las calculadoras se encargan de nuestros cálculos, la IA puede apoyar el aprendizaje. Pero el verdadero problema no es la dependencia de la IA, sino su uso indebido. Fingir que esta tecnología no existe o prohibirla debilita la educación. No estamos en 1955; no todos los estudiantes hacen los exámenes a mano. Es necesario plantearles retos y enseñarles a utilizar la IA de forma responsable y ética. De hecho, dominar la IA debería formar parte del éxito académico. Ignorarla deja a los estudiantes sin habilidades, sin preparación y, en última instancia, menos competitivos.
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Artículo de la Fundación para la Educación Económica FEE con modificaciones para Todo El Campo.
(*) La autora. Lika Kobeshavidze es una escritora política georgiana, periodista analítica y becaria de Young Voices Europe, especializada en políticas de la Unión Europea y seguridad regional en Europa. Actualmente reside en Lund, Suecia, donde realiza estudios avanzados en Estudios Europeos.
