Este trabajo tiene por objetivo esclarecer el desempeño de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la resolución de problemas matemáticos y su impacto en la profesión docente. El marco conceptual adoptado es el Aprendizaje Basado en Problemas. Se exploran, analizan y comparan las respuestas a un problema que ofrecen modelos de IAG y profesores de matemática. El problema es de geometría euclidiana, caracterizado por no admitir respuesta única e inmediata. Se propone dividir un círculo en tres superficies de dimensiones cualesquiera pero con igual área. Las categorías de análisis son: tipo de corte, sistema de representación, nivel de validación matemática y tipo de resolución. Se concluye que la IAG ofrece respuestas inconsistentes, poco variadas, con escasas validaciones matemáticas y cuyo sistema de representación predominante es el coloquial. Las respuestas de los profesores son correctas, ofrecen gran variedad de particiones, preponderan los sistemas de representación geométrico, gráfico y aritmético y ofrecen algún tipo de validación. Se concluye que el empleo de estos modelos de IAG no son apropiados para este tipo de problemas, sin una reflexión crítica.