Nueva York prohíbe la IA generativa hasta los 13 años pero deja que los profesores la usen: la paradoja educativa

Por Delfino.cr · 4 de septiembre de 2026.

Nueva York anunció esta semana una moratoria de un año al uso de inteligencia artificial generativa —los sistemas capaces de producir texto, imágenes o código a partir de una instrucción, como ChatGPT o Gemini— entre los estudiantes de sus escuelas públicas hasta octavo grado. La restricción alcanza a cerca de 600.000 estudiantes, según el artículo de opinión publicado en Delfino.cr, y se combina con restricciones al tiempo frente a las pantallas. Los estudiantes de secundaria no quedan al margen de la tecnología: para ellos habrá "experiencias limitadas y supervisadas" y módulos de alfabetización en IA.

El alcalde Zohran Mamdani resumió la justificación política en una frase difícil de rebatir: los niños necesitan aprender a pensar por sí mismos. La columnista Estíbaliz Pérez Pérez, especialista en innovación y políticas públicas en educación, comparte el objetivo pero cuestiona el medio: ¿retirar una herramienta del aula basta para enseñar a un estudiante a pensar? Su tesis, que compartimos, es que no basta, porque el problema es bastante más viejo que ChatGPT.

Hay un matiz revelador en la letra pequeña de la política neoyorquina que la propia autora subraya: mientras se prohíbe la IA generativa a los alumnos, se permite que los docentes sigan usándola para planificar sus clases y otras tareas profesionales. La norma no desconfía de la tecnología en sí, desconfía de entregársela a quien aún no tiene las bases cognitivas para usarla con criterio propio. Según describe el artículo, la política incluye además controles de privacidad, evaluación de herramientas, excepciones de accesibilidad y pilotos supervisados: no es una prohibición ciega, es una prohibición administrada.

El argumento de fondo importa más que la medida puntual. Durante décadas, buena parte de la escuela ha pedido a los estudiantes memorizar datos para repetirlos en un examen, resolver cuestionarios cuya respuesta está literalmente en el texto o entregar resúmenes que nadie discutirá después. Nada de eso necesitaba inteligencia artificial para producir un aprendizaje superficial: la ausencia de la herramienta nunca generó pensamiento crítico por generación espontánea. Como ilustra la autora con dos aulas hipotéticas, la diferencia entre un estudiante que copia la respuesta de un chatbot y otro que la usa como punto de partida para contrastar fuentes, detectar errores y defender una posición propia no está en la tecnología. Está en el diseño de la actividad, lo que la autora llama mediación pedagógica.

Esa distinción tiene una consecuencia incómoda para cualquier política que se limite a permitir o prohibir: desplaza el problema hacia algo mucho más difícil de resolver con un decreto, que es la formación del profesorado. Prohibir una herramienta es una decisión de un día. Formar a un cuerpo docente completo para diseñar actividades cognitivamente exigentes, rediseñar la evaluación y enseñar a verificar respuestas que "suenan bien" sin ser correctas es un proyecto de años y de presupuesto sostenido. Ahí está, probablemente, el verdadero cuello de botella de cualquier política sobre IA en la escuela, más allá de Nueva York.

Hay también un argumento de equidad que conviene no perder de vista. Prohibir la IA en la escuela no la retira de la vida de los estudiantes: quienes tengan dispositivos, conexión y acompañamiento familiar en casa seguirán experimentando con ella fuera del aula; quienes no, tendrán su primer contacto más tarde y con menos guía. Si la escuela pública renuncia a enseñar a usar estas herramientas con criterio, delega esa alfabetización en el origen socioeconómico de cada familia, justo lo contrario de la función igualadora que se le supone.

Nuestra lectura, la de Zendoric: este debate en miniatura sobre un aula de Nueva York anticipa el debate grande que ya tenemos entre manos con la IA y el empleo. En ambos casos la tentación de corto plazo es contener lo que resulta incómodo —bloquear una herramienta, frenar una tecnología— cuando el problema real es institucional: qué criterio cultivamos, qué tareas dejamos de valorar porque una máquina ya las hace en segundos, y quién queda mejor o peor preparado para la transición. En el mercado laboral ya hemos visto que lo rutinario y administrativo es lo primero que se erosiona, mientras el criterio experto y el trato humano resisten; en la escuela, la memorización literal es el "trabajo administrativo" que la IA vuelve irrelevante, y el pensamiento crítico —preguntar, contrastar, argumentar— es el equivalente al criterio que hay que proteger y cultivar deliberadamente.

A largo plazo, si esta transición se gestiona bien, una generación que aprende a convivir con sistemas capaces de resumir, redactar o resolver en segundos no tiene por qué salir peor preparada que las anteriores: puede salir mejor preparada, con más tiempo cognitivo libre para lo que antes apenas se enseñaba —pensar, crear, decidir con criterio propio. Es la misma promesa de abundancia que defendemos para el mercado laboral, aplicada al aula: la máquina absorbe la tarea mecánica, la persona se queda con lo que de verdad requiere juicio. Pero esa promesa no se cumple sola ni por decreto: exige inversión sostenida en formación docente, algo que rara vez acompaña a los anuncios más vistosos.

Costa Rica, que según plantea la autora tendrá que tomar sus propias decisiones sobre IA en el aula, haría bien en mirar Nueva York no como un modelo a copiar ni a descartar, sino como un experimento regulatorio en marcha del que ya se puede aprender: la pregunta que importa no es permitir o prohibir, sino cuándo, para qué y con cuánta preparación docente una herramienta como esta entra al aula.