Raspberry Pi está convencida: si los niños no aprenden a programar, serán dirigidos por quienes sí saben hacerlo.
En medio de la ola de entusiasmo por las IAs generativas, capaces de producir código completo a partir de una simple descripción en lenguaje natural, Raspberry Pi ha decidido lanzar un recordatorio: la programación auténtica no es la generación mecánica de soluciones, sino una forma de aprender a pensar de manera distinta. En lugar de convertir la IA en una muleta para principiantes, la compañía propone ver el código como una herramienta para desarrollar lógica, análisis e independencia, habilidades que no se adquieren simplemente al pulsar el botón de "generar".
El documento titulado “¿Por qué los niños aún deben aprender a programar en la era de la IA?” comienza con una pregunta directa: ¿podemos confiar plenamente la escritura de programas a las máquinas, privando así a los futuros desarrolladores de la posibilidad de desarrollar una comprensión propia del proceso? La respuesta es inequívoca: las habilidades de programación no son una reliquia, sino la base de la alfabetización digital.
El llamado vibe-coding —un enfoque donde cualquier usuario, sin importar su nivel, simplemente escribe algo como “haz una calculadora de propinas” y recibe al instante un script funcional— es visto en el documento como una ilusión de facilidad. Detrás de esa aparente accesibilidad se esconde la pérdida de un eslabón clave: la comprensión. Sin ella, es imposible evaluar si el resultado es correcto o si responde adecuadamente a la tarea original. Según Raspberry Pi, aunque la inteligencia artificial pueda generar código funcional, eso no libera al ser humano de la necesidad de formular conscientemente el problema y saber cómo traducirlo en una estructura algorítmica.
Los autores advierten: reemplazar el aprendizaje por automatización puede privar a los jóvenes de lo más importante —la experiencia del pensamiento, del ensayo y error, y del desarrollo paulatino del pensamiento lógico. Y no se trata solo de programación como tal: este proceso está en la base de cualquier ciencia. Cuando la interacción con el ordenador se convierte en un diálogo en lenguaje común, desaparece la necesidad de adaptar nuestro pensamiento a estructuras formales, de establecer relaciones causa-efecto y de dominar modelos de razonamiento lógico.
Y estos debates no son nuevos. Ya en los años 70 y 80, algunos ingenieros insistían en que solo se podía entender la esencia de los cálculos mediante el código máquina, y que los lenguajes más accesibles eran simplemente un compromiso. Pero si antes la discusión giraba en torno a qué herramientas usar, hoy el interrogante es mucho más profundo: ¿necesitamos siquiera saber crear programas, o basta con formular claramente lo que queremos del algoritmo?
La empresa no niega la utilidad de las herramientas modernas de IA —sus capacidades realmente impresionan, y para los desarrolladores experimentados son una forma conveniente de ahorrar tiempo. Pero para los principiantes, representan una trampa peligrosa. Sin comprender los fundamentos ni saber leer código, el usuario no puede distinguir una solución correcta de una errónea —más aún considerando que la IA a menudo genera resultados convincentes pero completamente inservibles.
El documento dedica una atención especial al valor del esfuerzo que implica convertir un pensamiento impreciso en una instrucción clara. Esta carga mental no es un defecto, sino una condición necesaria para el desarrollo. Es precisamente lo que ayuda a formar el hábito de la precisión, la atención, la perseverancia y la capacidad de hacerse las preguntas correctas.
También es importante destacar que el desvanecimiento de la comprensión de los principios de funcionamiento de los sistemas digitales puede conducir a la pérdida de control sobre ellos. Si el usuario no tiene idea de cómo funciona el mecanismo, no puede prever las consecuencias de sus acciones. Y diseñar algoritmos no es solo una cuestión técnica, sino también un asunto de responsabilidad y elección. Sin consciencia, no puede haber ética.
Los analistas advierten sobre la ilusión de que ahora basta con formular la tarea y que la máquina hará el resto. Este enfoque destruye la propia idea de la educación: sin comprender los fundamentos, el resultado se convierte en una caja negra. Un programador no es quien dicta instrucciones, sino quien comprende por qué funcionan.
Además, aprender a programar no solo proporciona habilidades profesionales. Es un camino que desarrolla la perseverancia, la tolerancia al fracaso, la confianza en uno mismo y la capacidad de completar lo que se empieza. Nada de eso se obtiene presionando un botón.
Según los autores, aprender a programar sigue siendo una de las mejores formas de prepararse para la vida en el mundo digital. La inteligencia artificial puede acelerar lo rutinario, simplificar tareas técnicas, sugerir formatos, pero la responsabilidad sobre el contenido sigue siendo humana. Y eso significa que es necesario comprender cómo funciona lo que uno crea.
La tendencia de que cada vez más niños perciben el código como algo “generado” y no como una herramienta para expresar su propia lógica amenaza con una futura pérdida de control sobre la tecnología. Y esto, según Raspberry Pi, ya no es una cuestión de competencia, sino de seguridad —tanto personal como social.