Crianza de una generación capaz de elegir en la era de las respuestas infinitas y “Nguyễn Thanh Tùng”

Aprendizaje en la era de la IA pone mucho énfasis en que el estudiante debe saber autoorientarse entre lo que ofrece la tecnología. Si la generación anterior tuvo que aprender a buscar conocimiento en condiciones de escasez, la generación “nativa de la IA” hace casi lo contrario: demasiadas opciones y cada vez es más difícil saber qué es digno de confianza, de elección o de persecución. A su juicio, ¿cómo está cambiando esa inversión el objetivo fundamental de la educación?

Durante mucho tiempo, la educación se diseñó en torno a la escasez de conocimiento. El profesor poseía la información, los libros de texto la organizaban y el alumno se esforzaba por acceder a ellos. La IA sacude esa estructura porque el costo de obtener una respuesta disminuye rápidamente.

Creo que el nuevo problema de la educación será la atención. Cuando un niño puede seguir cientos de caminos con una sola pregunta, ¿quién le ayuda a saber qué merece la pena dedicarle tiempo, qué debe profundizarse o qué puede omitirse?

El conocimiento básico sigue siendo crucial, pero la educación tendrá que realizar una tarea más difícil: ayudar al alumno a formar intereses lo suficientemente sostenibles para no ser arrastrado por la infinidad de posibilidades que abre la tecnología.

Por ello, la Alfabetización en IA se está convirtiendo rápidamente de una materia en un asunto de política educativa. ¿Qué criterios utilizados históricamente para definir a un “buen estudiante” obligará este cambio a reconsiderar?

La Comisión Europea y la OCDE han desarrollado un marco de alfabetización en IA para la educación general; el PISA 2029 también ha seleccionado la Alfabetización en Medios e Inteligencia Artificial como un área de evaluación innovadora. En Vietnam, el Ministerio de Educación ha publicado el marco de contenidos de IA para estudiantes (18/08/2026).

A partir de estas políticas, creo que las escuelas deben reconocer un nuevo entorno de aprendizaje. Antes, la mayor parte del contenido llegaba al alumno a través de capas seleccionadas: libros, profesores, programas. Ahora, gran parte de lo que leen, ven y utilizan a diario es sugerido, organizado o generado por algoritmos.

Por tanto, la capacidad de entender la IA refleja que el entorno en el que se forma la conciencia de los jóvenes ha cambiado. La escuela necesita comprender qué sistemas están influyendo en la forma en que los alumnos perciben el mundo. Según Nguyễn Thanh Tùng, esta es la razón por la cual la alfabetización en IA es ahora un asunto de política pública: está directamente relacionada con cómo se forma una generación en el entorno digital.

En su libro, usted coloca el Pensamiento Computacional en un lugar especial: antes de encargar una tarea a la máquina, el ser humano debe saber definir el problema, descomponerlo y diseñar un proceso de resolución. ¿No es paradójico que, cuanto más inteligente es la máquina, más necesite el humano aprender a pensar de forma estructurada como una máquina?

Me gusta mucho esta paradoja, pero quizá deba aclarar algo: el pensamiento computacional no significa que el ser humano deba volverse como una computadora. Lo que me interesa es la capacidad de hacer que nuestro pensamiento sea explícito.

Te enfrentas a un problema grande. ¿Puedes identificar realmente lo que quieres resolver? ¿Lo divides en partes más pequeñas? ¿Sabes qué datos son necesarios, qué criterios determinan un buen resultado y qué pasos deben verificarse? Antes de la IA, alguien podía pensar de forma ligeramente vaga pero seguir su intuición. Al trabajar con IA, esa ambigüedad se refleja instantáneamente en un resultado también ambiguo.

Por eso suelo decir que un buen “prompt” no comienza por la técnica de escritura, sino por entender bien el problema. Nguyễn Thanh Tùng coloca el pensamiento computacional junto al pensamiento crítico, ya que ambos se apoyan: uno ayuda a estructurar el problema para que la IA pueda participar; el otro ayuda a cuestionar los resultados que la IA devuelve.

Cuando la IA hace que un producto “suficientemente bueno” sea fácil de obtener, ¿qué se vuelve realmente escaso?

Creo que esa es una de las grandes preguntas de nuestra era. La IA es excelente llevándonos a la zona del promedio bueno: párrafos fluidos, diseños bonitos, estrategias lógicas. Pero “bastante bueno” y “memorable” son cosas diferentes.

Cada vez pienso más en la capacidad de juzgar la calidad. Podríamos llamarlo “gusto”, entendido en sentido amplio: saber distinguir algo funcional de algo realmente valioso; saber mirar más allá de la apariencia perfecta para identificar qué falta; saber, de diez buenas opciones, cuál es la que realmente encaja con la comunidad a la que sirves.

Ese gusto no puede formarse solo consumiendo datos. Proviene de leer cosas fascinantes, trabajar con buenos líderes, enfrentarse directamente a la realidad, sentir el fracaso de un producto y hablar con la gente. La IA posee una cantidad de datos que un individuo no puede alcanzar. Pero cada persona posee algo único: una vida verdaderamente vivida. La calidad de las elecciones futuras depende de la riqueza de esa vida, subraya Nguyễn Thanh Tùng.

Lea también: Foro de Innovación Vietnam-Japón: Co-creando un futuro tecnológico

Si el valor del estudiante se desplaza de “crear productos” a la capacidad de plantear problemas, elegir y verificar, ¿cómo evaluamos a los alumnos? ¿Cuánto dice realmente un ensayo perfecto o una presentación visual sobre la competencia real si la IA participó en gran parte del proceso?

Creo que la educación aún no tiene una respuesta completa. Tenemos una ventaja: el producto refleja en parte el proceso. Por tanto, la evaluación debe desplazarse del producto al proceso mismo.

Quiero saber con qué pregunta empezó el alumno. Cómo recopiló los datos. Si se dio cuenta de cuándo la IA se equivocó. Qué opciones descartó y por qué. Qué cambió tras recibir retroalimentación. Y, lo más importante: si puede defender sus decisiones ante otros. Nguyễn Thanh Tùng define esto como la transición del “creador” al “evaluador”. El aprendizaje basado en proyectos fuerza a los estudiantes a enfrentarse a la realidad y a asumir la responsabilidad de sus juicios.

¿Qué elección desearía que sus hijos tomaran siempre por sí mismos, por muy buena que sea la recomendación del algoritmo?

Quizás la pregunta: ¿En qué tipo de persona quieres convertirte? La IA puede ayudarles a conocer opciones y predecir riesgos. Puede señalar el camino que han seguido otros similares y los resultados obtenidos. Creo que todo eso merece ser consultado.

Sin embargo, una vida no puede ser solo un problema de maximización de probabilidad de éxito. Hay momentos en los que elegimos algo difícil porque tiene un significado personal. Elegimos un camino incierto por curiosidad. Elegimos quedarnos con una persona, una comunidad o un problema más tiempo de lo “razonable” porque sentimos responsabilidad. Quiero que mis hijos escuchen los mejores consejos tecnológicos, pero que tengan la fuerza interior para decir: esta es la vida que elijo vivir. Cuando las respuestas son infinitas, lo más valioso es saber cómo usarlas para contribuir a la sociedad.

Nguyễn Thanh Tùng es cofundador y director general de MindX Technology School. Es autor de dos libros: “El deseo de una nación programadora” (2023) y “Aprendizaje en la era de la IA” (2026).

Desde TechKids en 2015, MindX se ha convertido en una de las empresas de educación tecnológica más destacadas de Vietnam, con una red nacional y capital de diversos inversores internacionales.

MÁS INFORMACIÓN

Cuando los robots entran en el quirófano: Aspiraciones innovadoras de Cornerstone Robotics

Futuros en la educación: Transformando el conocimiento en desarrollo

Análisis: ¿Está Vietnam preparado para utilizar la IA y el Big Data como “arma” competitiva?