Imagina una inteligencia artificial frente a una prueba de física de secundaria. No está adivinando. No está copiando del compañero de al lado (aunque podría). Está escribiendo cada paso de su razonamiento como si se tratara del mejor alumno del curso. ¿Realidad o fantasía? Realidad, por sorprendente que parezca. Y tiene nombre, K12Vista, el ambicioso proyecto que evalúa si las máquinas no solo saben, sino si entienden.

No se trata de ver si la IA acierta una respuesta. La pregunta real la que nos cambia el eje es otra. ¿sabe por qué es correcta esa respuesta? Porque, al fin y al cabo, una cosa es memorizar fórmulas y otra muy distinta es comprenderlas. Lo mismo que distingue a un loro parlante de un buen maestro.

K12Vista: un espejo en el que se miran las máquinas

Desarrollado por Baichuan Inc. y la Universidad de Pekín, K12Vista no es un simple banco de preguntas escolares. Es un sistema de evaluación diseñado con una premisa tan elemental como revolucionaria, evaluar la inteligencia artificial como si fuera un estudiante humano. Desde preescolar hasta el último año de bachillerato, cubriendo materias como matemáticas, física, biología, química y geografía.

Pero su diferencia radical está en el método, en lugar de calificar si la IA responde bien o mal, K12Vista analiza cómo llega a sus respuestas. ¿Argumenta con lógica? ¿Entiende el contexto visual de una imagen? ¿Comete errores razonables o absurdos? Esa capacidad de desmenuzar el pensamiento paso a paso conocida como Chain of Thought (CoT) es el corazón del sistema. No es solo un termómetro, es un mapa del pensamiento artificial.

Aprender sin vivir: el reto de enseñar a pensar a una IA

Entrenar una IA para razonar como un estudiante es casi como enseñar filosofía a una calculadora. El equipo detrás de K12Vista alimentó los modelos con más de 160.000 preguntas reales de exámenes escolares. Preguntas pensadas para cerebros jóvenes, no para chips.

Cada ítem fue cuidadosamente catalogado por dificultad, tipo y concepto clave. Y como si de corregir una tesis doctoral se tratara, un equipo humano verificó todas las respuestas de referencia: ajustando errores, afinando explicaciones, puliendo detalles. Porque, irónicamente, para que una máquina aprenda a razonar, aún necesitamos el juicio del ser humano.

Razonar, paso a paso: cuando lo importante no es el “qué”, sino el “cómo”

Aquí está la clave del asunto, no basta con tener razón, hay que demostrarla. El razonamiento paso a paso es un ejercicio casi socrático. desglosar la lógica detrás de una elección. Mostrar no solo el resultado, sino el camino.

K12Vista identifica errores comunes, subpasos mal formulados o razonamientos saltados. Una IA que acierta pero no explica puede estar adivinando. Una que se equivoca, pero razona con coherencia, podría estar aprendiendo. Y eso, incluso en el aula humana, es más valioso de lo que solemos admitir.

¿Y cómo lo están haciendo los cerebritos de silicio?

Modelos como GPT-4o y Gemini 2 mostraron un rendimiento destacable pero no sobresaliente. Ninguno logró superar consistentemente el 60% de precisión general. Las matemáticas y la física, con su rigurosa lógica simbólica, siguen siendo un muro difícil de escalar.

Las preguntas abiertas, donde no hay opción múltiple que guíe, fueron las más complicadas. Porque ahí se mide no solo lo que se sabe, sino cómo se argumenta. En contraste, la biología y la geografía, más cercanas al dato concreto, ofrecieron un terreno más firme. La conclusión: cuanto más se avanza en nivel educativo, más complejo se vuelve para la IA mantener el paso. Como un estudiante que, en primaria, saca dieces, pero en bachillerato empieza a flaquear.

K12Vista no es un reemplazo del docente, ni una amenaza para el aula. Es un aliado incómodo pero necesario. Porque al observar cómo razona una máquina, también podemos entender mejor nuestros propios errores, sesgos y caminos mentales. ¿Puede la IA aprobar un examen? Técnicamente, está cerca. Pero, ¿puede pensar como estudiante? Aún no del todo. Y ese “aún” es el umbral en el que se están escribiendo las nuevas reglas del aprendizaje.

Inteligencia artificial: humanidad pendiente

La paradoja es clara, la IA avanza, pero su progreso nos recuerda algo esencial. Comprender no es solo responder. Razonar es más que calcular. Y enseñar la más humana de las artes sigue siendo un acto que ni los modelos más avanzados logran replicar del todo. K12Vista no nos dice que los robots van a reemplazarnos. Nos invita a enseñar mejor, a pensar mejor y a no perder de vista que, incluso en la era de los algoritmos, el pensamiento sigue siendo profundamente humano.