Por Catalina Frigerio Dattwyler
Directora de Incidencia y Políticas Públicas en Wikimedia Chile
Los últimos resultados de la prueba PISA son preocupantes. En Chile, solo un 62% de los estudiantes de 15 años alcanza el nivel básico de comprensión lectora, y apenas un 2% llega a los niveles altos, es decir, permiten entender textos extensos, manejar ideas abstractas y distinguir un hecho de una opinión según las fuentes.
La misma medición muestra que el 51% de los estudiantes chilenos usa chatbots de inteligencia artificial para aprender al menos una vez por semana. Un 39% los usa para investigar un tema, un 33% para resumir textos y otro 33% para redactar trabajos.
Es tentador unir ambos datos y culpar a la IA, pero conviene ser cautos: los problemas de comprensión lectora son anteriores a ChatGPT y todavía sabemos poco de sus efectos a largo plazo. Aunque las cifras sí nos permiten hacernos una pregunta de fondo: ¿qué pasa cuando delegamos en una máquina habilidades que necesitamos ejercitar para aprender a pensar?
Importa porque el conocimiento no consiste únicamente en tener respuestas. Se construye entre personas, se discute, se contrastan fuentes, se corrige y se llega a acuerdos. La IA generativa funciona distinto y calcula qué palabras son más probables según lo que aprendió en su entrenamiento, que está determinado por los datos que la alimentan. Esta tecnología resume a una velocidad sumamente eficiente, pero al hacerlo no reproduce el proceso social mediante el cual una comunidad discute, valida y llega a considerar algo como conocimiento.
Esto se ve con claridad en cómo ha cambiado la búsqueda de información. Durante décadas trabajamos para abrir el acceso al saber: digitalizamos bibliotecas y archivos, abrimos datos públicos y creamos proyectos como Wikipedia. Hoy los sistemas de IA se apoyan en esa infraestructura sociotécnica, y son entrenados con textos e investigaciones producidos por universidades, medios, museos, bibliotecas y comunidades colaborativas.
Esto ha producido una mayor circulación del conocimiento, lo que es valioso. No obstante, aparece una entidad que investiga, selecciona, sintetiza y hasta infiere información sin que tengamos claridad sobre cuáles fueron los criterios para hacerlo. Antes, buscar algo nos llevaba a distintos lugares: a Wikipedia, a un medio o a una página de gobierno. Ese recorrido nos permitía ver quién produjo la información, comparar versiones y dudar de una fuente. Hoy, cada vez más, una interfaz hace ese recorrido por nosotros y entrega directamente la respuesta.
Cuando el recorrido desaparece, también se pierden las preguntas que podíamos hacernos: ¿de dónde sale esto?, ¿quién produjo los datos?, ¿qué fuentes quedaron fuera? Acceder a una respuesta no es lo mismo que acceder al conocimiento que la hizo posible.
Aquí aparece lo que se ha llamado la “paradoja de lo abierto”: lo que se abrió para democratizar el saber puede terminar alimentando sistemas privados que vuelven a concentrar el poder de organizar y mediar el acceso a ese saber. Que un contenido sea legalmente libre no garantiza que el ecosistema que lo sostiene siga siendo abierto.
Wikipedia lo muestra bien. Durante años, la enciclopedia libre entregaba conocimiento y los buscadores enviaban personas hacia ella. Quienes llegaban podían revisar las referencias de los artículos, corregir errores, editar o donar. El conocimiento circulaba porque eran también las personas quienes mantenían vivo el proyecto. Hoy alguien puede obtener la información que necesita sin haber entrado a Wikipedia. El contenido sigue siendo abierto, pero la comunidad voluntaria que lo hizo posible queda escondida detrás de la respuesta.
Las consecuencias van más allá de la sostenibilidad de estas organizaciones. Si unas pocas interfaces se vuelven la puerta de entrada principal al conocimiento, estas plataformas ganarán más poder para influir en qué información vemos, cómo se resume y qué fuentes destacan. El riesgo es que las instituciones que producen conocimiento sigan siendo indispensables, pero son cada vez menos visibles.
Desde esta mirada, los resultados de PISA adquieren otra dimensión. Estas herramientas de IA se masifican justo cuando a los jóvenes chilenos les cuesta desarrollar las capacidades para usarlas con criterio, como buscar la fuente original, reconocer la incertidumbre y comparar perspectivas.
Por eso Chile debería incluir este tema en su Política de Inteligencia Artificial. Hasta ahora, el debate se ha centrado en cuánto regular sin frenar la innovación. Es una conversación incompleta si no considera también las condiciones para que exista conocimiento diverso, verificable y accesible. Eso implica fortalecer la alfabetización digital, apoyar a las universidades, bibliotecas, archivos, museos, medios y comunidades abiertas, y garantizar que la información pública siga disponible.
La discusión legislativa en nuestro país no debería reducirse a permitir o prohibir ChatGPT en las salas de clases. La pregunta de fondo es qué capacidades queremos desarrollar y conservar cuando obtener una respuesta es cada vez más fácil.
Durante mucho tiempo, ampliar el acceso a la información significó derribar barreras. Hoy el desafío es lograr que la facilidad para obtener respuestas no nos haga olvidar de dónde vienen, quién hizo posible producirlas y qué razones tenemos para confiar en ellas.
Imagen: Alison Wood, CC BY 3.0 vía Wikimedia Commons
Sobre la autora:
Catalina Frigerio Dattwyler
Directora de Incidencia y Políticas Públicas en Wikimedia Chile
Abogada (UCH) especializada en tecnología, privacidad y regulación. Tiene un magíster en Análisis Económico del Derecho (Erasmus Mundus Programme) y un MPA en Tecnología Digital y Política (UCL), además de un diplomado en Propiedad Intelectual (PUC). Posee experiencia asesorando en temáticas de datos personales y propiedad intelectual y en proyectos de investigación relacionados con políticas públicas.