Maria Klawe, Exconsejera de Microsoft, Advierte que Aprender Programación Sigue Siendo Clave Pese a la IA

¿Te pasó de abrir ChatGPT, escribir una buena pregunta y sentir que aun así “falta algo” para llevar la idea a tu trabajo o a un proyecto real? Esa sensación no es un fallo tuyo. Es una pista sobre el mecanismo que separa un texto ingenioso de una solución útil.

Ese hallazgo lo pone sobre la mesa Maria Klawe, matemática y científica informática canadiense-estadounidense de 73 años, exmiembro del consejo de Microsoft y actual presidenta de Math for America. En plena era de la IA generativa (modelos que producen texto o imágenes), Klawe es categórica: “No basta con saber preguntar a ChatGPT” para aplicar la IA de forma efectiva.

Además, mientras suma al menos 22 días seguidos aprendiendo español con Babbel —avances lentos, pero constantes—, insiste en otra idea central: aprender programación “nunca ha sido tan importante” como ahora. Pero no como una lista de comandos sueltos, sino como comprensión profunda de cómo piensan las computadoras.

Para Klawe, escribir unas pocas líneas en Python o Java no alcanza. La pieza clave es el pensamiento computacional (la forma de descomponer problemas y diseñar pasos). Eso, señala, es lo que permite “ampliar capacidades” con IA, en vez de usarla como una caja negra que a veces acierta y a veces no.

La analogía doméstica ayuda a entender el punto.

Usar ChatGPT solo “preguntando bien” se parece a tener un auto moderno y limitarse a girar el volante sin mirar el tablero. Puede avanzar, sí. Pero si aparece una luz de advertencia o un ruido extraño, no hay manera de decidir qué hacer. El pensamiento computacional sería ese tablero: el conjunto de indicadores que revela qué está pasando por dentro.

En cambio, cuando alguien entiende los engranajes básicos —datos, errores, límites, pruebas— puede poner un “interruptor” mental: pasar de pedir resultados a diseñar procesos. Y ahí la IA deja de ser un truco y se vuelve una herramienta.

Klawe advierte que la promesa de que la IA resolverá todos los problemas no se cumplirá totalmente. También reconoce algo que muchos perciben en el día a día: la IA generativa avanza de formas que hace cinco años nadie habría imaginado. Justamente por eso, sostiene, las instituciones educativas innovadoras son “un millón de veces más importantes” que antes.

El “cableado” que permite trabajar con IA

Cuando Klawe habla de programación, habla de fundamentos. Es decir: cómo se estructura un problema, cómo se verifica una respuesta, cómo se detectan sesgos, cómo se construye un sistema robusto. Y cómo se decide qué parte conviene automatizar y cuál no.

Porque, además, no todo es técnico. Klawe subraya un punto incómodo: muchos sistemas de IA se entrenaron con datos que reflejan mayoritariamente perspectivas masculinas. Y un entrenamiento sesgado (datos que inclinan la balanza) “no va a ser útil” para crear sistemas justos y eficaces.

Ahí aparece otra clave de su trayectoria: la diversidad en STEM. Para ella, equipos verdaderamente diversos funcionan como un buen sistema eléctrico doméstico, con varios circuitos que se controlan entre sí. Si todos piensan igual, advierte, aparecen problemas no previstos. Si hay miradas distintas, es más probable construir productos sólidos, con menos errores y de mayor calidad.

Una apuesta educativa con números concretos

Esta visión aterriza en un proyecto nuevo en Brasil: el ITEC (Instituto de Tecnología y Computación), una iniciativa sin ánimo de lucro en la que Klawe se sumó. El plan prevé inversiones de 400 millones de reales brasileños, unos US$74,3 millones, para ofrecer estudios universitarios gratuitos en Ciencias de la Computación.

El instituto comenzará con un curso de informática como programa central. La primera promoción está prevista para 2027, con 60 alumnos y becas completas. Luego habrá una combinación de estudiantes de pago y becados, con la meta de llegar a mil graduados en una década.

El modelo se inspira en instituciones como Caltech, Carnegie Mellon y el Harvey Mudd College, donde Klawe fue presidenta durante 17 años. Allí transformó una cultura competitiva en un entorno colaborativo, basado en una idea simple: es responsabilidad de todos ayudar a los demás a tener éxito.

En tiempos de IA, la oportunidad no es “preguntar mejor”. Es entender el cableado para decidir, con criterio, qué encender y qué no.