Lo que produce la escuela
Bernie Sanders ha publicado una tesis que conviene leer despacio. La IA, dice, no salió de la imaginación de Sam Altman ni de Elon Musk. Se construyó sobre libros, canciones, artículos, código, investigación científica y conversaciones. Sobre el conocimiento acumulado de la humanidad. Si eso es así, la riqueza que genera no puede quedarse en manos de cuatro personas en Silicon Valley. Y propone un fondo soberano de riqueza financiado con acciones de las grandes empresas del sector.

La IA se construyó, en gran medida, si no en toda, con lo que produce la educación. Con lo que escriben los profesores, los científicos, los periodistas, los artistas. Con lo que aprenden y luego crean generaciones de personas que pasaron por una escuela. Eso sitúa a los docentes en un lugar que no suelen ocupar en este debate. No son los últimos. Son, o deberían ser, los primeros. Y las primeras.
Sin embargo, el debate en educación sigue girando en torno a si prohibir o permitir. Como si la pregunta relevante fuera de acceso y no de uso. Así que vamos a hablar de educación en IA.
Juan Vicente García Manjón, en su newsletter IA para Educación, recupera los tres enfoques de aprendizaje que describió Biggs. El superficial, que busca cumplir el mínimo. El profundo, que busca entender. El de logro, que busca el resultado. La IA, dice García Manjón, puede servir a los tres. El problema es que el enfoque superficial —el del mínimo esfuerzo— es el más fácil de activar y el más difícil de detectar. Un alumno puede entregar un trabajo generado sin haber pensado nada. Y el sistema puede no enterarse. Eso no es un problema de la IA. Es un problema de cómo está diseñada la tarea.
David Roca, por su parte, publica una guía práctica sobre corrección de exámenes con IA en la que afirma que el error más común de los docentes que usan IA para corregir no está en el prompt sino en el flujo de trabajo, del que tanto hemos hablado en los últimos meses. Cuando se corrigen muchos exámenes en el mismo chat, el contexto acumulado contamina las correcciones posteriores. De nuevo, hablamos del efecto de no saber lo que uno está haciendo. La solución es sencilla: instrucciones estables, una conversación limpia para cada alumno. Y el criterio docente como última capa. Que es, al final, de lo que va todo esto.
Esto podemos relacionarlo con el caso Kirorank de Amazon. La empresa creó un ranking interno para medir la adopción de IA entre sus empleados contando tokens consumidos. Amazon acabó pidiendo a su gente que no usara IA simplemente por usar IA. El consumo de tokens nunca fue una buena métrica. Era, como mucho, una forma de medir ruido. Sería el equivalente a un docente que evalúa por número de folios entregados.
Y es que hay que tener en cuenta que el consumo de tokens va ligado al consumo hídrico. El informe del Instituto Universitario de Naciones Unidas informa de que para 2030, el consumo de agua asociado a la IA equivaldrá al de 1.300 millones de personas del África subsahariana. El coste ambiental real de la IA —agua, suelo, residuos electrónicos— se minusvalora sistemáticamente porque los análisis solo miran emisiones de carbono. Y las tres cosas no se mueven juntas: bajar las emisiones puede disparar el gasto de agua. Usar IA de forma irresponsable es un problema pedagógico y físico, porque hay servidores, hay agua, hay calor, hay basura electrónica. Y nada de eso es virtual.
Y luego está el Papa, el mago blanco, que advierte de que la IA no tiene cuerpo, no madura en las relaciones humanas y no sabe lo que es el amor. Todo correcto. Lo que chirría es que Anthropic, mientras tanto, reuniera a quince pensadores cristianos para que les ayudaran a determinar cómo debe comportarse Claude. Javier Sampedro concluye que si lo que el Papa defiende es una regulación civil y democrática de la IA, podría haberlo dicho con más claridad. Meter a Dios por medio complica las cosas, entre otras razones porque no todo el mundo está de acuerdo en lo que dice su Dios. Y en los sótanos del Pentágono, en cualquier caso, no leen encíclicas.
La escuela tiene aquí algo que decir. Y algo que hacer. No puede delegar esa responsabilidad en Silicon Valley. Ni en el Vaticano.
La solución: educación. Con mayúscula. Y tilde en la «o».
Junio de 2026

Fuentes
- Anthropic. (2026). Claude Sonnet 4.6 [Modelo de inteligencia artificial]. https://www.anthropic.com/claude
- Dans, E. (2026, 30 de mayo). El contador de tokens no mide inteligencia: mide humo. Enrique Dans. https://www.enriquedans.com/2026/05/el-contador-de-tokens-no-mide-inteligencia-mide-humo.html
- El País. (2026, 30 de mayo). Una inteligencia de otro mundo. El País. https://elpais.com/opinion/2026-05-30/una-inteligencia-de-otro-mundo.html
- El País. (2026, 3 de junio). Bernie Sanders: La IA pertenece al pueblo, no a los multimillonarios. El País. https://elpais.com/opinion/2026-06-03/bernie-sanders-la-ia-pertenece-al-pueblo-no-a-los-multimillonarios.html
- El País. (2026, 3 de junio). La IA consumirá en 2030 tanta agua como 1.300 millones de personas. El País. https://elpais.com/tecnologia/2026-06-03/la-ia-consumira-en-2030-tanta-agua-como-1300-millones-de-personas.html
- Manjón, J. V. (2026). El peligro de la IA del mínimo esfuerzo. Substack. https://jvmanjon.substack.com/p/el-peligro-de-la-ia-del-minimo-esfuerzo
- Roca, D. (2026). Cómo corregir exámenes con IA sin… Substack. https://davidroca.substack.com/p/como-corregir-examenes-con-ia-sin
