¿Para qué aprender matemáticas si la inteligencia artificial puede resolverlas?

La expansión de la inteligencia artificial está provocando una pregunta legítima en las familias, las escuelas y las universidades: si una herramienta puede resolver en segundos cálculos y problemas que antes exigían años de formación, ¿sigue siendo necesario aprender matemáticas?
Un artículo reciente, basado en las reflexiones del académico chileno Mario Ponce, plantea una respuesta convincente: aprendemos matemáticas no solamente para obtener resultados, sino para desarrollar la capacidad de pensar.

Las herramientas de inteligencia artificial pueden realizar operaciones, identificar patrones y proponer soluciones con una velocidad extraordinaria. Incluso están resolviendo

problemas que durante años ocuparon a investigadores especializados. Sin embargo, producir una respuesta no es lo mismo que comprenderla, comprobarla o determinar si resulta apropiada para una situación concreta

La inteligencia artificial no debería llevarnos a abandonar las matemáticas, sino a revisar cómo las enseñamos. Durante mucho tiempo, una parte importante de la educación matemática se concentró en memorizar procedimientos y repetir ejercicios. Esas destrezas siguen siendo necesarias en un nivel básico, pero ya no pueden constituir el propósito principal del aprendizaje.

Hoy resulta más valioso que un estudiante pueda:

• Comprender el problema antes de intentar resolverlo.
• Seleccionar la información relevante y explicar el razonamiento seguido.
• Comparar alternativas y comprobar si una respuesta es lógica y confiable.
• Aplicar lo aprendido a una situación de su comunidad.
• Trabajar con otros para diseñar una solución.

La OCDE confirma esta orientación al señalar que los currículos de matemáticas están incorporando progresivamente resolución de problemas, pensamiento crítico, creatividad y alfabetización de datos. No se trata de escoger entre matemáticas o inteligencia artificial, sino de enseñar matemáticas para utilizar la inteligencia artificial con mayor criterio.

Esta transformación refuerza la importancia de la educación STEM+, que integra ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas con las artes, las humanidades, la ética, la ciudadanía y los conocimientos del territorio.
El signo “+” es fundamental. Los desafíos actuales -cambio climático, primera infancia, salud, movilidad humana, pobreza o desarrollo sostenible- no pueden comprenderse desde una sola disciplina. Requieren datos y tecnología, pero también sensibilidad social, creatividad, colaboración y conocimiento del contexto.
La Red STEM Latinoamérica promueve precisamente una educación conectada con problemas reales, comunidades y territorios. Su perspectiva coincide con una convicción central de FEM: el aprendizaje cobra mayor sentido cuando permite comprender el entorno y desarrollar capacidades para transformarlo.

Desde la Fundación Eugenio Mendoza consideramos que la inteligencia artificial debe ser una aliada del aprendizaje, no un reemplazo del pensamiento.
Nuestra incorporación a la Red STEM Latinoamérica representa una oportunidad para fortalecer este enfoque en los programas de primera infancia, formación docente e innovación educativa que impulsa FEM. Desde los primeros años, niñas y niños pueden observar, clasificar, comparar, medir, construir, experimentar y formular preguntas. Esas experiencias sencillas establecen las bases del pensamiento científico y matemático.
En este contexto, los docentes y cuidadores adquieren un papel aún más relevante. Su misión ya no consiste únicamente en transmitir contenidos, sino en crear experiencias, acompañar procesos, despertar curiosidad y ayudar a los estudiantes a evaluar críticamente la información producida por las tecnologías.
La UNESCO sostiene que la formación en inteligencia artificial debe preparar a los estudiantes para comprender, aplicar y crear, manteniendo una perspectiva ética y centrada en las personas. Esto supone aprender a utilizar la IA, pero también reconocer sus limitaciones, cuestionar sus resultados y asumir responsabilidad por las decisiones tomadas con su apoyo.

La tendencia reflejada en el artículo es pertinente, pero el titular puede inducir a una conclusión equivocada. No estamos ante el final de las matemáticas, sino ante el agotamiento de una enseñanza excesivamente basada en repetición y cálculo rutinario.
La recomendación para FEM es adoptar una postura afirmativa y equilibrada: más STEM+, pero con menos mecanización; más tecnología, pero también más comprensión, ética, creatividad y sentido humano. Esta posición conecta la participación de FEM en la Red STEM Latinoamérica con su experiencia en primera infancia, TINKER, innovación educativa y formación de docentes y cuidadores.

• Artículo analizado: ¿Para qué aprender matemática si la IA lo hace todo?, Las Últimas Noticias, entrevista a
  Mario Ponce.
• OCDE – An Evolution of Mathematics Curriculum.
• UNESCO – Marco de competencias en IA para estudiantes.
• UNESCO – Orientaciones sobre IA generativa en educación e investigación.
• Red STEM Latinoamérica