“Nunca Podremos Detectar la IA”: el Experto Andrej Karpathy Pide Eliminar los Deberes… y Abre un Debate en Educación

Un ingeniero que ha pasado por OpenAI y Tesla quiere acabar con algo que forma parte de tu vida desde primaria: los deberes. Andrej Karpathy, uno de los perfiles más conocidos en inteligencia artificial, sostiene que la irrupción de herramientas como ChatGPT ha roto el pacto básico entre profesores, alumnos y tareas en casa.

Propone que al poder abrir una IA generativa en tu móvil, el sistema educativo tal y como se organiza hoy deja de saber qué sabes de verdad. Karpathy ha fundado la startup Eureka Labs precisamente para atacar este problema antes de que la educación quede, según él, totalmente desfasada.

El primer golpe a la educación tradicional llega con una idea directa: no existe, ni existirá, un software fiable que detecte con seguridad si has usado una IA para hacer los deberes. Karpathy asegura que todos los detectores actuales fallan, marcan falsos positivos o se pueden engañar con trucos simples, desde reescribir frases hasta pedir a otra IA que “humanice” el texto.

Si lo piensas, tiene lógica: cuanto mejor escribe la inteligencia artificial, más se parece a un humano y menos huellas técnicas deja. Te pueden prometer soluciones mágicas, pero según Karpathy esa batalla está perdida antes de empezar. Muchos centros siguen intentando controlar el uso de IA con estas herramientas, como si fueran un gran filtro de honestidad digital.

La consecuencia práctica es muy clara para él: las escuelas deberían asumir por defecto que cualquier tarea hecha fuera del aula puede llevar ayuda de una inteligencia artificial. No importa si es un resumen de literatura, un comentario de texto o un problema de física, porque siempre vas a poder recurrir a un chatbot que lo resuelva en segundos.

En ese escenario, Karpathy afirma que seguir enviando los deberes tradicionales a casa, confiando en la buena fe o en sistemas automáticos de vigilancia, es perder tiempo y energía. No solo del profesor, que corrige algo que quizá ha escrito un modelo de lenguaje, sino también tuyo, porque la motivación se desplaza del aprendizaje real al simple “entregar algo que pase el filtro”.

Por eso su planteamiento es radical: “matar” los deberes en su formato clásico y replantear desde cero cómo se evalúa lo que sabes. La clave, según él, está en cambiar el lugar y el momento en que se mide tu conocimiento, más que en prohibirte usar la tecnología o intentar pillarte cada vez que preguntas algo a una IA.

Karpathy defiende que la verdadera evaluación tiene que volver al aula, con papel, bolígrafo y supervisión humana. Propone que la prueba real de lo que sabes no sea el archivo que subes a una plataforma online, sino lo que eres capaz de hacer tú solo, sentado en tu pupitre, sin pantallas delante. Ahí, asegura, es donde reaparece tu nivel auténtico.

Imagina esta escena que él plantea: el domingo puedes usar ChatGPT para entender un problema de matemáticas, ver más ejemplos o practicar variantes. El lunes te espera una versión muy parecida de ese reto, pero en papel, en tu clase, frente a tu profesor, sin ninguna IA que complete los pasos intermedios por ti.

El aula se convierte entonces en el único entorno en el que el profesor puede comprobar de manera razonablemente fiable qué sabes y qué entiendes de verdad. Fuera, la línea entre tu aportación y la de la IA es imposible de trazar con seguridad. Dentro, con tiempo limitado y sin pantallas, reaparece tu pensamiento en bruto, con tus aciertos y tus errores.

Karpathy insiste en que no se trata de demonizar la inteligencia artificial. Todo lo contrario: quiere que te conviertas en un usuario experto, capaz de sacarle el máximo partido para estudiar, crear y resolver problemas complejos. Su miedo no es que uses IA, sino que dependas tanto de ella que te quedes “desnudo” intelectualmente cuando desaparece.

Para explicarlo recurre a una comparación con la calculadora. Llevamos décadas con calculadoras en el bolsillo, y, desde 2010, con móviles capaces de hacer operaciones avanzadas en segundos. Se sigue enseñando aritmética básica para que tu mente entienda cómo funcionan los números, no solo para que copies un resultado de la pantalla.

Con la inteligencia artificial, dice, esa necesidad es todavía mayor. Una calculadora fiable no inventa operaciones ni se salta reglas; si le das bien los datos, la respuesta es estable. Una IA generativa, en cambio, puede alucinar, mentir y equivocarse con una seguridad pasmosa en el tono. Te contesta como si tuviera razón, incluso cuando está completamente fuera de lugar.

Cómo cambia la educación si asumimos que siempre puedes usar IA en casa

En ese contexto, Karpathy sostiene que tienes que conservar un cierto “instinto” propio, una especie de gut check mental, para evaluar lo que sale de la máquina. Si delegas todo el pensamiento en la IA, desde la primera idea hasta la revisión final, pierdes la capacidad de detectar cuándo algo chirría, cuándo un dato no encaja o cuándo un argumento cojea.

Si tu base de conocimientos es muy débil porque el sistema educativo te ha permitido pasar de curso simplemente completando tareas con ayuda de IA, te conviertes en lo que él llama un usuario pasivo. Lees la respuesta del modelo, pero no sabes distinguir entre una idea brillante y un error grave. En la práctica, la inteligencia artificial manda, y tú solo sigues el hilo.

En educación, ese riesgo es enorme: millones de alumnos podrían llegar a la universidad o al mercado laboral con títulos oficiales, pero sin una mente capaz de pensar con cierta autonomía, sobre todo cuando no hay pantalla de por medio. Karpathy ve aquí una especie de burbuja de competencias, inflada por trabajos impecables que no reflejan el nivel real de quien los firma.

Para contrarrestar esa deriva, su propuesta central es “elevar lo humano” dentro de la educación. No se trata solo de volver a exámenes en papel, sino de redefinir el rol del profesor en plena era de la inteligencia artificial. El docente deja de ser un simple corregidor de deberes y pasa a ser un diseñador creativo de experiencias de aprendizaje y evaluación.

Ese rol nuevo implica combinar varios formatos de prueba, según el objetivo de cada materia. Karpathy imagina, por ejemplo, exámenes a libro abierto, donde vas a poder consultar apuntes, pero no delegar el razonamiento en una IA. También plantea ejercicios con uso controlado de internet, acotado en tiempo o tipo de páginas, y pruebas más clásicas de lápiz y papel sin ninguna ayuda externa.

Con esta mezcla, el sistema de educación intenta reflejar mejor cómo se trabaja en la vida real, donde tendrás herramientas digitales a tu alcance, pero también momentos en los que deberás pensar sin apoyos. El mensaje de fondo es claro: la inteligencia artificial forma parte del juego, pero tu mente tiene que seguir siendo funcional cuando la tecnología falla, se cae el Wi‑Fi o no puedes sacar el móvil.

El objetivo final que plantea es formar personas capaces de usar la inteligencia artificial como una extensión poderosa de su mente, no como un sustituto de ella. En su visión, el sistema de educación debería empujarte a pensar mejor, no a esconder cómo trabajas fuera del aula. La condición para que eso funcione es que sigas teniendo una mente crítica que opera incluso cuando no hay pantallas, apps o modelos de lenguaje a tu alrededor.