En el Homecoming de UC Berkeley, el 9 de octubre de 2026, el profesor de enseñanza John DeNero sostuvo que la inteligencia artificial está cambiando la educación en computación, pero no eliminando la necesidad de que los estudiantes desarrollen habilidades reales. Su mensaje, dirigido a estudiantes, padres y exalumnos, fue que la IA solo ayuda al aprendizaje cuando respalda la práctica, la retroalimentación y el juicio humano.
Datos clave
- DeNero enseña en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación y es director docente del programa Data Science Undergraduate Studies.
- Dijo que las herramientas de IA deben guiar a los estudiantes hacia sus errores en lugar de darles las respuestas.
- Investigadores de Berkeley han probado enfoques de tutoría con IA como 61A Bot en CS 61A.
- DeNero afirmó que los estudiantes que ya han construido software tienden a usar la IA con más eficacia.
- También dijo que sigue siendo necesaria la evaluación humana para juzgar si las herramientas de IA resuelven los problemas para los que fueron creadas.
Qué significa esto para los estudiantes de Berkeley
Para los estudiantes de computación y cursos relacionados, el mensaje de DeNero apunta a un cambio claro en cómo debe usarse la IA: como tutora, no como atajo. Dijo que las tareas siguen siendo importantes porque permiten practicar la aplicación de conceptos, descubrir cómo funcionan las técnicas en contextos nuevos y comprobar si uno puede resolver problemas por su cuenta.
Eso tiene implicaciones prácticas para quienes usan herramientas de IA en sus tareas. DeNero dijo que una IA que explica soluciones de tareas puede crear la sensación de avance sin dar la repetición y la autoevaluación que construyen competencia. En cambio, las herramientas que ofrecen retroalimentación individualizada y señalan los errores se acercan más al tipo de apoyo que Berkeley está explorando.
También planteó una idea más amplia para quienes ingresan en campos con alta presencia de IA: cuanto mejor entienden el código y los conceptos subyacentes, más útil se vuelve la IA. En su opinión, los estudiantes capaces de revisar el plan de una IA, leer el código generado y pedir cambios concretos están mejor posicionados para beneficiarse de estas herramientas.
¿Por qué Berkeley dice que la IA no debe reemplazar las tareas?
DeNero dijo que las tareas siguen siendo importantes porque les dan a los estudiantes la práctica que necesitan para aprender ciencias de la computación. A su juicio, ver a una IA explicar una solución puede parecer productivo, pero no reemplaza el trabajo de aplicar conceptos, descubrir cómo se transfieren a problemas nuevos y probar la propia capacidad para resolverlos.
Comparó el aprendizaje de ciencias de la computación con aprender piano: el progreso llega al hacer el trabajo, no solo al observarlo. Ese argumento fue central en su idea más amplia de que la IA debe apoyar el aprendizaje y no sustituirlo.
Cómo usa Berkeley la IA en los cursos de computación
DeNero describió las primeras herramientas de tutoría de cursos desarrolladas en 2023 por UC Berkeley, la Universidad de Harvard y Khan Academy como ejemplos de un modelo distinto. Estas herramientas se diseñaron no para dar respuestas directamente, sino para guiar a los estudiantes hacia sus errores y ayudarles a corregir su pensamiento.
En Berkeley, destacó 61A Bot, un asistente interactivo de IA utilizado en CS 61A como tutor personalizado para tareas. Según DeNero, el sistema explica por qué una respuesta es incorrecta y qué debe hacer el estudiante después, en lugar de limitarse a marcarla como errónea.
Dijo que los investigadores de Berkeley siguen estudiando otras formas en que la IA puede mejorar el aprendizaje dentro y fuera del aula. Un ejemplo es un enfoque de “asistente de entrevista” en el que se pregunta a los estudiantes sobre su respuesta cada vez que completan correctamente un problema de tarea.
¿Qué aporta la competencia humana cuando la IA mejora?
La respuesta de DeNero fue que el juicio humano sigue siendo importante porque los sistemas de IA deben ser evaluados por personas. Dijo que las empresas que construyen IA necesitan saber si una herramienta realmente está resolviendo el problema para el que fue creada, y que eso sigue siendo una tarea humana.
También citó un estudio de Anthropic de 2026 que mostró distintas tasas de éxito en sesiones de Claude Code entre usuarios novatos y expertos. Su punto no fue que la IA sea inútil, sino que la experiencia cambia la eficacia con la que las personas pueden usarla. Los estudiantes que ya entienden software, dijo, tienen más probabilidades de cuestionar el plan de la IA, revisar su salida y hacer correcciones específicas.
¿Quién es la voz docente detrás del impulso de Berkeley?
John DeNero es profesor de enseñanza en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de Berkeley y director docente del programa Data Science Undergraduate Studies. Este año también recibió el Fiat Lux Faculty Award por ayudar a desarrollar programas educativos, incluido el cofundar la carrera de pregrado en ciencia de datos de Berkeley.
Sus comentarios en Homecoming conectaron ese trabajo docente con una pregunta más amplia del campus: cómo construir una educación en computación que use la IA sin debilitar la capacidad de los estudiantes para pensar, practicar y evaluar por sí mismos.
