Jensen Huang no sabe ni su código postal y cree que los niños tampoco necesitarán saber multiplicar

Por The New York Times · 24 de septiembre de 2026.

En una entrevista con The New York Times, Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, respondió a una investigación china que muestra que los niños terminan los deberes más rápido con herramientas de IA, pero retienen peor lo que deberían haber aprendido: sus resultados en exámenes y controles caen. Huang no lo negó. "Intenta que un niño haga una división larga ahora mismo", dijo. "Las tablas de multiplicar se están empezando a olvidar. Las raíces cuadradas, madre mía. Se está olvidando la aritmética básica. ¿Importa? No creo que importe".

Cuando el entrevistador insistió en que algo debía importar, Huang lo admitió a medias, pero dudó de que las matemáticas básicas fueran una de esas cosas: "vamos a descubrir otras nuevas", dijo, sin concretar cuáles. Acto seguido hizo una confesión personal: por su propio uso de tecnología y de IA, no sabe su dirección ni su número de teléfono. Contó que hace unos años, al repostar gasolina, le pidieron su código postal y entró en pánico porque no lo recordaba. "Hay muchas habilidades que no importan", zanjó. "Puedo vivir con ello".

Huang fue más allá y sugirió que, sí, la IA nos hará perder "destreza intelectual fina", pero a cambio nos convertirá a todos en mejores "pensadores de sistemas". Kotaku, que recogió y difundió la entrevista, señaló que la respuesta se extendió 230 palabras sin aclarar qué significa realmente ese término, y no es la primera vez que el medio pone en duda el discurso público del directivo: días antes había informado de que Huang pedía a Donald Trump que "tranquilizara" a todo el mundo ante el temor a una burbuja de IA, con las cotizaciones del sector a la baja.

Conviene no perder de vista quién habla. Nvidia es el principal proveedor de los chips que sostienen la infraestructura de la IA generativa; su negocio depende de que la adopción del producto no se frene por ningún motivo, incluido el escolar. Que su máximo responsable reste importancia al coste cognitivo de la tecnología que vende no es un análisis neutral: es, como mínimo, una fuente interesada, y así hay que leerlo. La propia investigación china que Huang cita no se detalla en la entrevista —ni metodología ni muestra—, así que conviene tomarla como indicio, no como veredicto cerrado.

Dicho esto, el fenómeno que describe existe y tiene nombre en la literatura sobre aprendizaje: la "descarga cognitiva" (delegar en una herramienta externa un proceso mental que antes se entrenaba internamente). En general, no es nuevo —ya pasó con la calculadora, el corrector ortográfico o el GPS—, pero hay una diferencia relevante: aprender a sumar, restar o hacer una regla de tres no es solo un fin en sí mismo, es el andamiaje sobre el que se construye después el razonamiento cuantitativo —presupuestar, interpretar una estadística, detectar que un precio no cuadra—. Prescindir de ese andamiaje en la infancia no es lo mismo que dejar de memorizar logaritmos en el instituto.

Aquí es donde discrepamos del optimismo despreocupado de Huang. El problema de corto plazo es real y desigual: los colegios con recursos y criterio pedagógico integrarán la IA como apoyo sin sacrificar los fundamentos; los que no tengan ese acompañamiento producirán generaciones que resuelven ejercicios sin entender por qué la respuesta es correcta. Es la misma grieta que ya señalábamos al hablar de la crisis de evaluación en la propia IA: cuando el resultado (la tarea entregada, la nota) deja de ser una señal fiable de la capacidad subyacente, hace falta rediseñar cómo medimos el aprendizaje, no encogerse de hombros ante la pérdida.

A largo plazo, nuestra tesis de fondo sigue siendo la misma: si una máquina puede encargarse de forma fiable del cálculo rutinario, ese tiempo cognitivo liberado puede redirigirse hacia el criterio, la creatividad y el pensamiento crítico, que es justamente el terreno donde las personas aportan más valor en un mundo de abundancia tecnológica. Pero eso exige un rediseño deliberado del currículo y de cómo evaluamos —no un "no creo que importe" pronunciado por quien vende las GPU que hacen posible el problema. La diferencia entre delegar sabiamente y perder una capacidad sin sustituto no la va a resolver el mercado solo; la tiene que resolver la escuela, con o sin la bendición de Jensen Huang.