{"id":32445,"date":"2026-09-08T17:07:12","date_gmt":"2026-09-08T15:07:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/?p=32445"},"modified":"2026-09-08T17:08:27","modified_gmt":"2026-09-08T15:08:27","slug":"teaching-kids-to-use-ai-in-school","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/teaching-kids-to-use-ai-in-school\/32445\/","title":{"rendered":"IA para ni\u00f1os en edad escolar: 25 prompts \u00fatiles + consejos de uso"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial ha pasado de ser una novedad tecnol\u00f3gica a una herramienta tan com\u00fan que los ni\u00f1os de la escuela primaria ya la est\u00e1n usando. Intentar prohibir el uso de la inteligencia artificial a los ni\u00f1os a esta altura tiene tanto sentido como lo ten\u00eda prohibir los motores de b\u00fasqueda o Wikipedia.<\/p>\n

Hoy vamos a analizar c\u00f3mo funcionan realmente los chatbots y c\u00f3mo ense\u00f1arle a tu hijo a usar la inteligencia artificial como una ayuda para el estudio en lugar de un sustituto de pensar por s\u00ed mismo.<\/p>\n

Expl\u00edcale a tu hijo (y a ti mismo) c\u00f3mo funciona la IA<\/h2>\n

Antes de explicarle cualquier cosa sobre la inteligencia artificial, es \u00fatil comprender c\u00f3mo funciona realmente y cu\u00e1les son sus l\u00edmites.<\/p>\n

La mayor\u00eda de los chatbots populares que usan los ni\u00f1os (as\u00ed como los adultos) son los conocidos como modelos de lenguaje grandes o LLM. Para desarrollar un modelo de este tipo, los investigadores lo entrenan para detectar patrones en grandes cantidades de texto. El modelo divide el texto en peque\u00f1as unidades llamadas tokens<\/em> (cada token puede ser una secuencia de palabras, un signo de puntuaci\u00f3n, una sola palabra o car\u00e1cter, o una frase completa) y luego predice qu\u00e9 token es m\u00e1s probable que venga a continuaci\u00f3n.<\/p>\n

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Este ejemplo muestra c\u00f3mo los modelos GPT-3.5 y GPT-4 dividen los mensajes en tokens. Fuente<\/a>.<\/p><\/div>\n

Lo mismo sucede cuando un chatbot conversa con una persona. En realidad, un modelo de lenguaje no razona por s\u00ed mismo. Lo que hace es calcular qu\u00e9 palabras y frases tienen m\u00e1s probabilidades de sucederse para producir una respuesta que se ajuste a tu consulta. Eso significa que los chatbots a veces dar\u00e1n respuestas incompletas o totalmente incorrectas, sin importar la frecuencia con la que se actualicen o se vuelvan a entrenar. Un ejemplo v\u00edvido: hace solo dos a\u00f1os, los chatbots populares aseguraban<\/a> con confianza a los usuarios que la palabra inglesa \u201cstrawberry\u201d tiene dos letras \u201cr\u201d en lugar de tres. Los errores como estos se conocen com\u00fanmente como alucinaciones.<\/p>\n

Muchos chatbots tambi\u00e9n pueden buscar informaci\u00f3n en Internet. En ese caso, la IA extrae datos de una fuente externa, pero usa sus propios algoritmos internos para armar la respuesta. Y los propios resultados de b\u00fasqueda pueden incluir publicaciones desactualizadas, contenido publicitario, prensa amarilla y otras fuentes cuestionables.<\/p>\n

C\u00f3mo ayudar a tu hijo a usar la inteligencia artificial sabiamente<\/h2>\n

Habla con \u00e9l sobre c\u00f3mo la inteligencia artificial puede hacer las cosas mal<\/h3>\n

Ya hemos visto que la inteligencia artificial no es inmune a los errores. Por desgracia, las alucinaciones no son el \u00fanico problema. Incluso cuando un chatbot trabaja con informaci\u00f3n precisa puede presentarla de manera enga\u00f1osa al omitir algo, poner el \u00e9nfasis en el lugar incorrecto o sacar una conclusi\u00f3n cuestionable. A veces, el resultado depende de factores que un usuario nunca pensar\u00eda en considerar al hacer una pregunta.<\/p>\n

Un factor sorprendente es sencillamente el idioma que utilizas. La mayor\u00eda de los datos con los que se entrenan los principales modelos est\u00e1n en ingl\u00e9s, por lo que estos sistemas tienden a funcionar mejor en ese idioma. El mismo modelo de inteligencia artificial podr\u00eda responder una pregunta correctamente en ingl\u00e9s, pero equivocarse cuando se le pregunte exactamente lo mismo en serbio, por ejemplo. Esta brecha aparece m\u00e1s en campos como la ciencia, la medicina, la tecnolog\u00eda y el derecho, donde simplemente hay mucho m\u00e1s material de alta calidad en ingl\u00e9s para que el modelo utilice.<\/p>\n

Otra peculiaridad de los chatbots es que empeoran a medida que les das m\u00e1s informaci\u00f3n. Los estudios muestran<\/a> que cuanto m\u00e1s texto y datos tiene para trabajar un modelo, m\u00e1s dif\u00edcil le resulta realizar un seguimiento de los detalles, conectar la informaci\u00f3n de diferentes partes de una conversaci\u00f3n y responder preguntas que requieren una comprensi\u00f3n profunda. Por lo tanto, cargar un libro completo en un chatbot y hacerle preguntas minuciosas sobre \u00e9l es una forma infalible de producir alucinaciones.<\/p>\n

Tambi\u00e9n vale la pena cuestionar no solo lo que le dice la IA, sino la forma en que haces tus preguntas. Los chatbots suelen intentar complacer al usuario y dar\u00e1n forma a su respuesta para que coincida con el punto de vista aparente del usuario. Por ejemplo, el mismo chatbot podr\u00eda dar respuestas opuestas a \u201c\u00bfPor qu\u00e9 est\u00e1 superpoblada la Tierra?\u201d y \u201c\u00bfPor qu\u00e9 la Tierra no est\u00e1 superpoblada?\u201d, formando la respuesta seg\u00fan la suposici\u00f3n integrada en cada pregunta. Un estudio reciente ha descubierto<\/a> que incluso los modelos de lenguaje m\u00e1s avanzados no lograron hacer frente a las premisas falsas en el 26-42\u00a0% de los casos.<\/p>\n

Deja que la IA ayude con el aprendizaje, no que se encargue de \u00e9l<\/h3>\n

Muchos de los que fueron estudiantes saben que copiar el trabajo de otros es un arte en s\u00ed mismo, que requiere una habilidad excepcional y al menos cierta interacci\u00f3n con el material (o a veces bastante interacci\u00f3n). Hoy en d\u00eda, por desgracia, incluso esa habilidad corre el riesgo de desaparecer: la tentaci\u00f3n de copiar una respuesta que solo ha tardado unos segundos en generarse es demasiado fuerte. Pero los chatbots est\u00e1n lejos de ser estudiantes sobresalientes.<\/p>\n

En un estudio, los investigadores hicieron que tres chatbots populares hicieran un examen de qu\u00edmica y compararon sus calificaciones con las de estudiantes reales de 2009-2023. Los estudiantes los superaron<\/a>. Los chatbots a veces acertar\u00e1n la respuesta correcta, pero llegar\u00e1n a ella a trav\u00e9s de una cadena de razonamiento err\u00f3neo<\/a>, por lo que sus respuestas podr\u00edan ser incorrectas.<\/p>\n

Por lo tanto, vale la pena explicarle a tu hijo que hacer que la IA escriba ensayos desde cero o resuelva ecuaciones sin luego verificarlas es un callej\u00f3n sin salida. Adem\u00e1s de eso, en un trabajo real ser\u00e1n juzgados por sus habilidades y conocimientos reales, y los chatbots no los ayudar\u00e1n a falsificar la experiencia. En lo que la IA realmente puede ayudar sin interferir en el aprendizaje es en explicar temas dif\u00edciles y resolver los errores. Estos son algunos ejemplos:<\/p>\n

Si un tema es dif\u00edcil de entender<\/h4>\n