Cuando era niño, mi padre y yo hablábamos a menudo de una historia que queríamos escribir juntos. Se llamaba "El día que nadie fue a Disneylandia". La idea era que un día, el tiempo es tan perfecto que todo el mundo supone que Disneylandia estará abarrotada, así que todos deciden quedarse en casa. Pero mi padre, pensando lo mismo, ve lo decepcionado que me veo esa mañana, y decide arriesgarse de todos modos. Nos ponemos en marcha, y cuando llegamos, el parque está completamente vacío. Nadie más fue lo bastante valiente para presentarse. Podemos disfrutar de todo: las atracciones, los espectáculos, la comida, solo para nosotros.
Me encantaba la idea de escribir esa historia. Pero, como suele pasar, la vida se interpuso. Estábamos demasiado ocupados para hacerlo realidad, el tiempo pasó, crecí, y ambos lo olvidamos.
Treinta años después, estaba en casa de mis padres cenando con mis propios hijos (de ocho, cinco y dos años). Por alguna razón, la idea me vino de nuevo a la cabeza. Se la conté a mi hija mayor, y ella quiso oírla entera. Así que recurrimos a ChatGPT, le dimos un esbozo general, y le pedimos que escribiera la historia al estilo del Dr. Seuss (uno de nuestros favoritos). En cuestión de segundos, la teníamos. Ella la leyó en voz alta, y nos reímos.
Por supuesto, lo que produjo la IA no era perfecto. Algunas frases no tenían del todo sentido, y se habían colado algunos americanismos, como "sneakers" y "cinnamon buns". Pero esa noche en el sofá, lo pasamos muy bien ajustando las indicaciones, refinando la historia, añadiendo más escenas, y trabajando con este extraño nuevo compañero creativo para hacer algo que se me había escapado de las manos durante décadas.
Durante los últimos 15 años, he estado estudiando cómo la IA afecta al trabajo y a la sociedad. Pero convertirme en padre de tres niños pequeños ha hecho que estos cambios se sientan mucho más personales: está claro que su futuro será muy diferente de mi pasado.
Para mi mujer, esa idea caló hondo hace unas semanas durante un viaje en coche a casa de sus padres en Suffolk. Tres niños encerrados en un coche, avanzando a paso lento por la A12, es una receta para el caos. Así que nos alegró mucho encontrar un podcast poco común que todos disfrutamos de verdad: History's Not Boring, una serie de conversaciones de 15 minutos sobre todo tipo de temas, narrada por dos niños.
Mientras escuchábamos, empezamos a adivinar quiénes podrían ser esos niños tan listos. ¿De dónde eran? ¿Cómo los habían elegido? ¿Cómo compaginaban esto con la escuela? Finalmente, los busqué en internet. Todas nuestras suposiciones eran erróneas. Los niños no existían en realidad. Parecía que todo el podcast estaba hecho por IA. Ninguno de nosotros se había dado cuenta.
Fue un momento extraño, descubrir que personas a las que les habíamos cogido cariño no eran reales en absoluto. También era impresionante que la IA pudiera crear contenido educativo de tan alta calidad. Pero para mi mujer, que hace podcasts y documentales, también fue inquietante: aquí había algo que a ella y a un equipo con talento les habría llevado días producir, y ahora se hacía sin que interviniera ninguna persona.
Mi trabajo sobre la IA me ha llevado a salas de juntas, salas de conferencias, aulas y edificios gubernamentales. Pero vaya donde vaya, surge una pregunta más que cualquier otra: ¿qué deberían hacer mis hijos?
Ahora mismo, todos estamos un poco perdidos. Los profesores se preocupan de que sus viejos métodos ya no funcionen. Los padres, al ver a sus hijos usar la IA para resolver problemas y responder preguntas, se preguntan qué saben realmente. Los empleadores dudan de que los logros académicos tradicionales, obtenidos mediante trabajos, exámenes y evaluaciones, nos sigan diciendo algo útil sobre lo que los jóvenes pueden hacer.
Pero reaccionar a estas nuevas tecnologías levantando muros, como muchos quieren instintivamente—prohibir, regañar, castigar—simplemente no puede ser la respuesta correcta. Para empezar, este es el mundo en el que vivirá la próxima generación: les estaremos fallando si los preparamos para el mundo en el que crecimos, en lugar de para el que realmente habitarán. ¿Con qué frecuencia, por ejemplo, has oído acusar a los estudiantes de hacer trampa si usan IA para ayudarles con su trabajo? Pero ¿en qué momento les estamos haciendo trampa nosotros al no replantearnos cómo los educamos? Si la IA está haciendo que la educación sea "demasiado fácil" para los jóvenes, ¿cuándo pasa la responsabilidad a nosotros, los adultos, de hacer que su aprendizaje sea más desafiante, de empujarlos más lejos, de estirar sus capacidades?
Más importante aún, esta actitud desdeñosa hacia la IA también es poco imaginativa. Nos impide ver las asombrosas posibilidades que la IA podría crear para la próxima generación. Por supuesto, hay riesgos. Pero al mismo tiempo, si usamos esta tecnología con sabiduría, ¿qué ideas difíciles podría llegar a comprender la próxima generación, ideas que estaban más allá de nosotros cuando teníamos su edad? ¿Qué problemas difíciles podrían resolver, problemas que antes requerían años de formación y experiencia, si es que podían resolverse?
Olvídate de las habilidades a prueba de futuro
Gran parte del desafío con la IA es que nuestra respuesta tradicional a la disrupción tecnológica en el mundo laboral—la idea de "preparar a las personas para el futuro"—ya no funciona. En 2013, el entonces primer ministro David Cameron anunció que Inglaterra se convertiría en el primer lugar del mundo donde todos los niños de primaria y secundaria aprenderían a programar. Esto, según el secretario de Educación Michael Gove, "equiparía a cada niño con las habilidades informáticas que necesitan para triunfar en el siglo XXI".
La idea parecía audaz e inteligente: en los años siguientes, era difícil encontrar un país avanzado que no siguiera nuestro ejemplo.
Avancemos hasta hoy. ¿En qué resultan ser mejores los últimos sistemas de IA, como ChatGPT y Claude? En escribir código. En enero de 2026, Anthropic informó que el 90% del código de Claude Code—su asistente de programación impulsado por IA—fue escrito por la propia IA. Las habilidades que se suponía que protegerían a los niños de la disrupción tecnológica durante toda su vida eran en gran medida redundantes antes incluso de que salieran de la escuela.
Debemos usar la IA de forma crítica, no a ciegas, manteniendo afiladas nuestras habilidades básicas para poder distinguir cuándo la IA está siendo un sabio—o un idiota.
Para los políticos y los responsables de políticas, es tentador descartar la saga de la programación como un desafortunado tropiezo. Pero esto es un error. La razón por la que se equivocaron fue porque habían creído en la idea de las habilidades "a prueba de futuro"—la idea de que existe algún conjunto valioso de habilidades que la IA no podrá hacer durante algún tiempo, y que pensando lo bastante profundamente sobre el futuro, podemos identificarlas con precisión.
La verdad es que solo sabemos dos cosas sobre lo que nos espera. Una es que estará lleno de tecnologías mucho más capaces que las de hoy. La otra es que sabemos poco más. Pero en lugar de intentar resolver esta incertidumbre, tenemos que aceptarla y hacernos una pregunta diferente: ¿cómo preparamos a la próxima generación para prosperar en un futuro del que en realidad sabemos sorprendentemente poco?
Vuelve a lo básico
El primer paso es volver a lo básico. Desde 2009, la alfabetización y la aritmética han ido cayendo entre los jóvenes de todo el mundo, según el programa para la evaluación internacional de estudiantes (Pisa) de la OCDE; lo mismo ocurre con los adultos. Por sí solo, esto es preocupante. Pero dada la incertidumbre que enfrentamos sobre el futuro, estas tendencias son un desastre.
¿Por qué tal calamidad? Para empezar, aunque sea difícil decir con precisión qué habilidades más avanzadas resultarán ser las más valiosas en el futuro—creatividad, juicio, algo más—dependerán de algún modo de estas habilidades básicas. Son los cimientos de todo lo demás.
Además, los sistemas de IA están lejos de ser perfectos. Cometen errores, a menudo en problemas simples; alucinan, proporcionando respuestas seguras y plausibles que están completamente inventadas. Son, como dijo el informático Geoffrey Hinton, "sabios idiotas". Eso significa que debemos usar la IA de forma crítica, no a ciegas, manteniendo afiladas nuestras habilidades básicas para poder distinguir cuándo la IA está actuando como un genio—o como un necio.
Con ambas razones en mente, deberíamos poner mucho esfuerzo en enseñar lectura, escritura y matemáticas, incluso si la IA parece hacerlo mejor, que cada vez lo hace más. Volver a lo básico es lo que un economista llamaría una estrategia "sin arrepentimientos": nunca nos arrepentiremos de mejorar estas habilidades fundamentales, no importa cómo se desarrolle el futuro.
He usado la IA para responder a la costumbre de mi hijo de cinco años de retrasar la hora de dormir haciendo grandes preguntas justo cuando apago las luces.
Y deberíamos intentar ser creativos. Cuando mi hija de ocho años se aburrió aprendiendo las tablas de multiplicar a la manera tradicional—listas largas, memorizadas por repetición—recurrí a ChatGPT para ayudarla a diseñar varios juegos de ordenador que ponían a prueba lo que sabía. (Unicornios y arcoíris aparecían en cada versión.)
Luego estuvo la vez que mi hijo de cinco años estaba cansado de leer sus libros de fonética estándar después de la escuela—solo se puede aguantar tanto Biff, Chip y Kipper—así que, en su lugar, usamos IA para crear juntos algunas historias personalizadas, cuidadosamente adaptadas a su nivel de lectura y mucho más cercanas a sus temas favoritos. (En el momento de escribir esto, eso significaba el HMS Belfast, explosivos TNT y Bukayo Saka).
Probar cosas nuevas importa, y podemos aprender mucho de lo que otros inventan. Tomemos el ejemplo de Chris Moran, director de innovación editorial del Guardian. Su hija había estado leyendo Drácula en la escuela, pero le costaba conectar la extensa novela con el mundo real. Juntos, con la ayuda de la IA, crearon una aplicación llamada PlotLines, que situaba la historia en un mapa interactivo del Ordnance Survey de la década de 1890, trazando las escenas clave y los viajes de los personajes por Europa con la ayuda de la IA. (Desde entonces han hecho esto con muchos otros libros también.)
Estos son exactamente el tipo de innovaciones que deberíamos estar probando y acogiendo en toda la educación—no prohibiendo.
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Enseña ambos, examina ambos
Incluso con toda la incertidumbre que enfrentamos, todavía hay una cosa que sabemos sobre el futuro: estará lleno de tecnologías mucho más poderosas que las de hoy. Con eso en mente, necesitamos enseñar a la próxima generación cómo usarlas. Hacer esto correctamente requerirá que dediquemos una cantidad seria de tiempo a enseñar a la gente cómo usar la IA.
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El desafío, sin embargo, es cómo hacer esto sin hacer que también olviden importantes habilidades básicas. Una preocupación creciente es que la IA nos está haciendo menos inteligentes. ¿Por qué leer un libro si la IA puede resumirlo? ¿Por qué terminar los deberes de matemáticas si la IA hará los cálculos? En mi opinión, la respuesta no viene de Silicon Valley, sino de un profesor de matemáticas británico olvidado, Wilfred Halliday Cockcroft, hace medio siglo.
En los años 70, la calidad de la enseñanza de las matemáticas en las escuelas del Reino Unido parecía estar desmoronándose, y los niveles de aritmética eran supuestamente bajos. Cockcroft, que tenía un interés de larga data en la educación matemática, recibió el encargo del gobierno de investigarlo. En 1982, se publicó el Informe Cockcroft. Era masivo, detallado—y ahora en gran parte olvidado. Pero podría resultar ser el documento más importante para pensar sobre el futuro de la educación, por cómo abordó la calculadora electrónica.
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Es fascinante leer el informe de Cockcroft y ver cómo los desafíos de la calculadora en aquel entonces eran tan similares a los que enfrentamos con la IA hoy—desde el miedo a que debilitaría las "habilidades básicas" hasta la intimidación que muchos sentían al enfrentarse a esta extraña nueva tecnología ("Algunos… se habían sentido desanimados por la gran cantidad de cifras que aparecían después del punto decimal"). Cockcroft era realista: esperaba que "todos los candidatos tuvieran acceso a una calculadora para 1985". Su propuesta fue revolucionaria: quería reformar la educación matemática dividiéndola en dos partes—una parte que enseñara a los estudiantes cómo usar una calculadora, y la otra que les enseñara cómo arreglárselas sin una. Fundamentalmente, ambas habilidades serían evaluadas. La idea cuajó. Hoy, aprender matemáticas con y sin calculadora es el estándar global. El primer enfoque construye habilidades básicas, mientras que el segundo las aplica a problemas más desafiantes.
Deberíamos adoptar el mismo enfoque realista y revolucionario con la IA ahora, usando este principio probado—lo que yo llamo "enseña ambos, examina ambos". Cada asignatura, desde historia hasta literatura inglesa, debería dividirse en dos partes: una que enseñe a los estudiantes cómo usar la IA, y la otra que les enseñe cómo tener éxito sin ella. Ambas deberían examinarse. Un profesor no puede controlar si un estudiante usa IA en la privacidad de su propia habitación. Pero nada puede reemplazar la experiencia de sentarse en un examen, mirar el papel, y sentir ese sudor frío cuando te das cuenta de que no te has preparado para ambas secciones.
No todas las pantallas son malas. Una de mis preocupaciones es que dejemos que una preocupación legítima sobre el impacto de las redes sociales en la vida de los niños se derrame en cómo pensamos sobre la IA. Esto podría convertir restricciones sensatas sobre las redes sociales en prohibiciones instintivas de la IA. Pero las redes sociales y la IA no son lo mismo. Mientras que las redes sociales a menudo nos deshumanizan y nos alejan del mundo real, la IA—cuando se usa adecuadamente—puede mejorar enormemente nuestras vidas.
Hay otra manera de pensar sobre esto. Actualmente se está llevando a cabo un debate sobre la cantidad "Goldilocks" de tiempo de pantalla para los niños—ni demasiado, ni muy poco, sino justo lo necesario. Sin embargo, este es el debate equivocado. Lo que importa no es tanto cuánto tiempo se pasa en las pantallas, sino qué hay realmente en esas pantallas y para qué estamos usando la tecnología.
Esta distinción importa no solo para lo que enseñamos, sino también para cómo enseñamos. Consideremos otro ejemplo: la tutoría personal. A menudo se dice que un estudiante promedio que recibe tutoría individual superará a casi todos sus compañeros en un aula tradicional. Lo vi de primera mano durante mis años como tutor en Oxford, enseñando matemáticas y economía.
El problema es que los tutores humanos son demasiado caros para proporcionarlos a todos. Pero ahora, la IA puede por fin ofrecer tutoría personal de alta calidad. Puede adaptar la forma en que se enseña el material a las fortalezas y debilidades únicas de cada estudiante, imitando las interacciones con un tutor humano pero a un costo mucho menor.
Honestamente, la IA proporciona un nivel de instrucción personalizada que yo—y muchos otros profesores que he observado a lo largo de los años—he tenido dificultades para lograr. Parte de lo sorprendente es la amplitud de la IA. La he usado para responder a la táctica de mi hijo de cinco años de retrasar la hora de dormir haciendo grandes preguntas justo cuando apago las luces. Cuando preguntó: "Papá, ¿de dónde vino el primer humano?", la IA creó una historia corta sobre la evolución. También la he usado para generar instrucciones paso a paso para ayudar a estudiantes de posgrado a resolver problemas matemáticos difíciles en economía, como el modelo de crecimiento de Ramsey.
"No creo que nadie me haya prestado nunca una atención tan pura a mí y a mi pensamiento y a mis preguntas", se informó que dijo un estudiante en The New Yorker en abril de 2025. "Me ha hecho replantearme mis interacciones con la gente". La IA nunca se cansa ni se distrae. No tiene horario de oficina ni tiempo de clase limitado. Siempre responderá una pregunta más y siempre dará otra explicación de un problema que no entiendes.
Concéntrate en los problemas, no en el trabajo. No estoy sugiriendo... No es sorprendente que los estudiantes hayan estado abucheando a los líderes tecnológicos en las recientes ceremonias de graduación en Estados Unidos. Durante los últimos 15 años, los grupos más resistentes con los que he hablado son los jóvenes profesionales. Han invertido una enorme cantidad de tiempo y dinero en convertirse en abogados, médicos o lo que hayan elegido, y están comprensiblemente enfadados cuando, justo cuando están a punto de terminar, les dicen que el mundo para el que se han estado preparando ya no existe.
Hay tantos consejos que me gustaría darles mientras comienzan sus carreras, pero uno de los más importantes es este: elige una profesión porque el problema te interesa, no el trabajo en sí. Dicho sin rodeos, si te metes en medicina porque te gustan los médicos de House, o derecho por Suits, o marketing por Mad Men, te llevarás una decepción. Estos trabajos están a punto de cambiar drásticamente.
Pero los problemas en sí—mejorar los resultados de salud, ofrecer asesoramiento legal, vender productos—no van a desaparecer. Lo que cambiará es cómo los resolvemos y las habilidades que necesitamos para hacerlo.
Se podía ver venir mucho antes de la IA generativa. En 2017, un equipo de la Universidad de Stanford anunció que había construido un sistema que podía determinar a partir de una foto si un lunar era canceroso, con la misma precisión que los mejores dermatólogos. Fue un momento decisivo en el diagnóstico impulsado por IA. Pero lo que más destacó fue que el último autor del artículo en Nature que anunciaba esto era Sebastian Thrun—no un médico, sino un destacado informático que creó el primer coche sin conductor del mundo. Aquí había alguien con casi ningún conocimiento médico, y sin embargo sus habilidades le permitieron construir un sistema que igualaba a los mejores médicos.
Corre hacia la IA y la ciencia
Si estuviera empezando mi carrera hoy, desde el principio, correría hacia la IA y la ciencia sin dudarlo—no porque estén a salvo de la automatización, sino porque ahí es donde ocurrirán los desarrollos más emocionantes en los próximos años. En el siglo XX, nuestras mejores ideas vinieron de mentes humanas brillantes. En el siglo XXI, espero que vengan de IAs capaces.
Tuvimos un atisbo de esto a finales de 2024, cuando los creadores de AlphaFold2 de DeepMind ganaron el Premio Nobel de Química por resolver el "problema del plegamiento de proteínas"—uno de los mayores desafíos no resueltos de la biología, clave para entender las enfermedades y cómo tratarlas. Ahora, las matemáticas de frontera son las siguientes, con nuevos descubrimientos llegando a un ritmo impresionante.
Imaginación, imaginación, imaginación
Cuanto más trabajo con la IA, más veo que el principal límite para su uso es nuestra imaginación. Incluso si dejáramos de mejorar la tecnología hoy, todavía habría muchas más formas de usarla de las que hemos pensado hasta ahora.
Parte de ese trabajo imaginativo depende de nosotros. Pero esa noche con mi hija de ocho años, inventando esa historia, me recordó que parte le pertenece también a la próxima generación. Como escribió la poeta Louise Glück, "Miramos el mundo una vez en la infancia, el resto es memoria". Con eso en mente, necesitamos a la próxima generación—con su sentido de la aventura, su mentalidad abierta y su falta de cinismo—para que nos ayude a pensar sabia y libremente sobre lo que podemos hacer con estas increíbles tecnologías.
¿Qué deberían hacer mis hijos? de Daniel Susskind está publicado por Penguin a £20. Para apoyar al Guardian, pide tu ejemplar en guardianbookshop.com. Pueden aplicarse gastos de envío.
Preguntas frecuentes
Aquí tienes una lista de preguntas frecuentes basadas en la perspectiva de un padre e investigador de IA, escrita en un tono natural y cercano a los padres.
Generales Preguntas para principiantes
1 Mi hijo usa ChatGPT para los deberes. ¿Eso es hacer trampa?
Depende de cómo lo use. Si copia y pega una respuesta sin pensar, sí, eso es hacer trampa. Pero si lo usa como un tutor—pidiéndole que le explique un concepto que no entiende o que le haga preguntas antes de un examen—es una gran herramienta de aprendizaje. La regla debería ser: la IA es para ayudarte a pensar, no para pensar por ti.
2 No soy experto en tecnología. ¿Necesito ser un experto para proteger a mis hijos de la IA?
Absolutamente no. No necesitas saber programar. Solo necesitas saber lo básico de cómo funcionan estas herramientas y, más importante aún, necesitas hablar con tus hijos sobre cómo las están usando. Tus instintos parentales importan más que tus habilidades técnicas.
3 ¿Cuál es el mayor riesgo de la IA para mis hijos?
Me preocupa menos que los robots tomen el poder y más que pierdan la capacidad de pensar por sí mismos. El mayor riesgo es la pereza intelectual: que los niños externalicen su pensamiento crítico, su creatividad y su resolución de problemas a una máquina porque es más rápido. Eso, y el impacto emocional de interactuar con chatbots que parecen humanos pero no lo son.
4 ¿Es la IA realmente útil para la crianza diaria o es solo exageración?
Es genuinamente útil para las cosas aburridas. La uso para planificar rotaciones de comidas, generar ideas para una fiesta de cumpleaños de un niño de 5 años, escribir correos difíciles a los profesores y explicar por qué el cielo es azul de una manera que un niño pequeño entienda. Es un gran ahorrador de tiempo para la logística, pero nunca reemplazará un abrazo o una conversación de corazón a corazón.
Avanzadas Preguntas de pensamiento crítico
5 ¿Cómo le explico a mi adolescente que la IA puede estar equivocada con total confianza?
Explícale que la IA no sabe hechos; predice qué palabras suelen ir a continuación. Es como un loro muy leído. No tiene un cerebro para comprobar si algo es verdad, así que afirmará tonterías con total confianza. Enséñales la regla de "confía, pero verifica": usa la IA para borradores, pero verifica todos los hechos con fuentes fiables antes de entregar.
