Un asistente para enseñar
La idea del profesor aumentado es anterior a la inteligencia artificial generativa. Desde hace años, plataformas digitales, sistemas de gestión del aprendizaje y herramientas de evaluación ayudan a los docentes a organizar parte de su trabajo. Pero hoy las nuevas herramientas de IA ya no se limitan a almacenar información, automatizar una tarea o mostrar resultados. Pueden generar materiales, proponer actividades, adaptar textos a distintos niveles, elaborar preguntas, resumir información o sugerir estrategias ante un problema concreto del aula.
Este cambio modifica la relación del docente con la tecnología. Una plataforma tradicional exige aprender qué funciones ofrece y utilizarlas para una tarea determinada. Con la IA generativa, el punto de partida puede ser simplemente una necesidad: «necesito explicar esto de otra manera», «haz esta actividad más sencilla», «propón tres ejercicios para practicar fracciones» o «¿cómo puedo organizar esta clase para alumnos con distintos niveles de lectura?».
Los docentes ya están incorporando estas posibilidades a su trabajo. Según TALIS 2024 (la encuesta de la OCDE sobre el estado de la profesión docente), aproximadamente uno de cada tres profesores utiliza inteligencia artificial en su actividad profesional en los sistemas educativos participantes. Entre ellos, el 68% la emplea para aprender o resumir información sobre un tema y el 64% para generar planes de clase o actividades. Su presencia es menor en tareas como la evaluación o el análisis del rendimiento de los estudiantes, pero el patrón empieza a perfilarse: la IA está entrando primero allí donde puede facilitar la preparación y organización de la enseñanza.
Algunas herramientas educativas están llevando esta lógica un paso más allá. En lugar de esperar que el profesor encuentre por su cuenta una aplicación adecuada para cada necesidad, empiezan a reunir distintas formas de asistencia en un mismo sistema. CENTA, por ejemplo, ofrece generación de planes de clase y recursos junto con contenidos de desarrollo profesional. Otras plataformas utilizan IA para apoyar la evaluación, interpretar información sobre el aprendizaje o adaptar actividades.
El propósito de estas herramientas es resolver una parte del trabajo docente con la ayuda de un asistente, para que el profesor disponga de más tiempo para otras tareas. Pero para saber qué puede significar realmente ese ahorro conviene mirar primero cómo se reparte hoy el tiempo de un docente.
El trabajo que ocurre antes y después de la clase
Enseñar ocupa solo una parte de la jornada laboral de un profesor. Según TALIS 2024, los docentes a tiempo completo dedican de media alrededor del 43% de su tiempo de trabajo a la enseñanza propiamente dicha. Preparar clases consume otro 14%; corregir y evaluar trabajos, un 9%; y las tareas administrativas, aproximadamente un 6%. Más de la mitad de su jornada, por tanto, transcurre fuera del tiempo dedicado directamente a los alumnos.
Buena parte de ese trabajo constituye además una fuente importante de presión. Un 35% de los profesores afirma experimentar bastante o mucho estrés por el exceso de preparación de clases y un 52% señala las tareas administrativas. Es precisamente en ese territorio donde la IA generativa ofrece sus beneficios más inmediatos: preparar un primer borrador de una actividad, elaborar preguntas, adaptar un texto o generar ejemplos requiere segundos.
Pero una cosa es que una tarea pueda hacerse más rápido y otra que ese ahorro sea significativo en la jornada de un profesor. Un ensayo aleatorizado realizado en Inglaterra por la Education Endowment Foundation y la National Foundation for Educational Research ofrece una primera pista. El estudio siguió a 259 profesores de ciencias de 68 centros de secundaria. Una parte utilizó ChatGPT, acompañado de una guía, para preparar clases y materiales; la otra trabajó sin IA generativa. Los primeros dedicaron una media de 56,2 minutos semanales a preparar las clases analizadas, frente a 81,5 minutos del grupo de comparación: 25,3 minutos menos, una reducción del 31%.
Un panel independiente revisó también una muestra de los materiales generados y no encontró diferencias apreciables de calidad, aunque los investigadores advierten de que esta parte del análisis se realizó sobre una muestra limitada.
El dato resulta interesante también por la forma en que los docentes utilizaron la herramienta. ChatGPT sirvió principalmente para generar preguntas y cuestionarios, buscar ideas para actividades o modificar materiales existentes. La IA no preparaba las clases en lugar del profesor. Se encargaba de pequeñas piezas de su trabajo.
La suma de esas pequeñas asistencias puede acabar siendo más relevante que las aplicaciones más espectaculares de la tecnología. El profesor aumentado empieza, de momento, por disponer de ayuda para hacer algunas cosas más rápido. Lo siguiente es disponer de ayuda para decidir cómo hacerlas.
El profesor aumentado empieza, de momento, por disponer de ayuda para hacer algunas cosas más rápido. Lo siguiente es disponer de ayuda para decidir cómo hacerlas.
De la formación continua al acompañamiento continuado
La formación continua del profesorado se ha organizado tradicionalmente alrededor de cursos, talleres y jornadas. El docente aprende una metodología, conoce nuevos recursos o recibe orientaciones y después vuelve al aula, donde debe trasladar ese conocimiento a un grupo concreto y enfrentarse a situaciones que ningún curso puede anticipar por completo.
El problema no es únicamente qué formación recibe, sino cuándo puede acceder a ella. TALIS 2024 muestra que el 63% de los docentes señala la falta de tiempo como obstáculo para participar en actividades de desarrollo profesional. Cerca del 60% menciona incompatibilidades con su horario laboral y un 46%, el coste.
La investigación lleva años estudiando una alternativa: el acompañamiento continuado. Un metaanálisis de 60 estudios con diseños causales sobre coaching docente encontró efectos positivos de este tipo de acompañamiento sobre las prácticas de enseñanza y también, aunque menores, sobre el rendimiento de los estudiantes. Sin embargo, los resultados disminuían cuando los programas crecían y tenían que atender a un número mayor de profesores. Lo que funciona con un coach capaz de acompañar de cerca a unos pocos docentes resulta más difícil de reproducir para miles.
La inteligencia artificial plantea una posibilidad diferente: ofrecer algún tipo de apoyo profesional cuando aparece la necesidad y hacerlo a una escala difícil de alcanzar mediante acompañamiento presencial.
Eso es lo que intenta aprendIA, una herramienta desarrollada por el International Rescue Committee para profesores que trabajan en contextos vulnerables y afectados por crisis. Funciona a través de plataformas de mensajería como WhatsApp y combina pequeños cursos de desarrollo profesional con respuestas a problemas concretos relacionados con gestión de aula, alfabetización, matemáticas o aprendizaje socioemocional.
Las preguntas de los profesores que participaron en su despliegue en el noreste de Nigeria ayudan a entender la diferencia. No preguntaban únicamente por grandes cuestiones pedagógicas. Querían saber cómo gestionar una clase numerosa, recuperar la atención después del recreo, enseñar lectura o encontrar otra manera de explicar una resta. Las consultas se concentraban durante la jornada escolar y por la tarde, cuando preparaban las clases.
Los primeros resultados publicados son todavía preliminares. A finales de 2025, 642 docentes habían generado más de 124.000 mensajes en unas 10.000 sesiones. En una comparación realizada con 224 participantes antes y después del programa aumentó la confianza declarada para adaptar las clases a distintas necesidades, mantener la atención de los estudiantes y manejar grupos numerosos. El proyecto todavía debe demostrar si ese uso produce cambios observables en la práctica docente y, sobre todo, en el aprendizaje.
El interés del modelo está precisamente ahí. El profesor puede completar una pequeña formación sobre gestión del aula y recurrir después al mismo sistema cuando necesita aplicar lo aprendido a una situación concreta. La formación deja de ser únicamente algo que ocurre antes de enseñar y puede acompañar la práctica.
Esto resulta especialmente relevante en contextos donde los sistemas educativos carecen de suficientes formadores, mentores o especialistas para ofrecer apoyo continuado a todos los docentes. Un teléfono y una aplicación de mensajería reducen las necesidades de infraestructura y permiten llevar alguna forma de acompañamiento hasta lugares donde un coach difícilmente podría estar disponible.
Eso no convierte a una IA en un mentor. Un profesional puede observar una clase, conocer la escuela, interpretar relaciones, detectar dificultades que el docente no ha formulado y construir una relación de confianza. La IA responde a la información que recibe. Su valor puede encontrarse en otro lugar: proporcionar una primera ayuda cuando la alternativa inmediata es afrontar el problema sin apoyo.
Cuando el asistente también aconseja
Hay una diferencia importante entre pedir a una IA diez preguntas sobre un texto y preguntarle cómo trabajar con un alumno que tiene dificultades para aprender a leer. A medida que la tecnología pasa de producir materiales a recomendar decisiones pedagógicas, aumenta también lo que necesitamos exigirle.
Un sistema puede redactar una actividad impecable y proponer una estrategia poco adecuada. Puede ofrecer información incorrecta, reproducir sesgos o recomendar prácticas que ignoran el currículo, la lengua o el contexto cultural de los estudiantes. También existe el riesgo de homogeneizar la enseñanza si muchos docentes recurren a los mismos modelos para obtener actividades, explicaciones y evaluaciones.
Los propios profesores identifican parte de estos problemas. TALIS 2024 muestra que siete de cada diez consideran que la IA puede facilitar que los estudiantes presenten como propio un trabajo ajeno y alrededor de cuatro de cada diez creen que puede amplificar sesgos, reforzar errores o comprometer la privacidad y la seguridad de los datos. Al mismo tiempo, tres de cada cuatro afirman carecer de los conocimientos o habilidades necesarios para enseñar utilizando inteligencia artificial.
El profesor aumentado necesita, por tanto, algo más que herramientas capaces de producir buenas respuestas. Necesita criterio para decidir cuándo utilizarlas, comprobar lo que generan y reconocer cuándo una recomendación debe descartarse.
UNESCO sitúa precisamente esa capacidad en el centro de su Marco de competencias en IA para docentes. Sus 15 competencias abarcan cinco ámbitos: 1) una perspectiva centrada en las personas, 2) ética de la IA, 3) fundamentos y aplicaciones, 4) pedagogía con IA y 5) uso de estas tecnologías para el desarrollo profesional. El objetivo no consiste simplemente en aprender a escribir mejores prompts, sino en entender qué puede hacer la herramienta y conservar la responsabilidad sobre las decisiones educativas.
La misma exigencia se traslada a quienes diseñan estos asistentes. Antes de desplegar aprendIA en Nigeria, por ejemplo, el IRC sometió el sistema a pruebas destinadas a detectar respuestas incorrectas, problemas de tono, sesgos culturales y vulnerabilidades de seguridad. La herramienta utiliza además contenidos pedagógicos previamente seleccionados y adaptados al contexto.
Cuando una IA entra en la sala de profesores importa, por tanto, algo más que la calidad del modelo que la sostiene. Importan las fuentes de las que aprende, el currículo que conoce, las lenguas que maneja, los datos a los que accede y los límites establecidos para sus recomendaciones.
La agencia humana en el centro
La expresión profesor aumentado puede hacer pensar en un docente capaz de producir más: más materiales, más ejercicios, más evaluaciones y más actividades en menos tiempo. Pero reducir el efecto de la inteligencia artificial a esa productividad sería perder buena parte de lo que está en juego. Lo importante en este caso es qué hace el profesor con el tiempo y la capacidad recuperados gracias a la ayuda de la inteligencia artificial.
Observar por qué un alumno se ha quedado atrás. Hablar con quien ha dejado de participar. Cambiar una explicación al ver que la clase no la entiende. Detectar que una actividad cuidadosamente preparada está fallando. Escuchar, preguntar e improvisar forman parte de un trabajo que depende de conocer a los alumnos y comprender lo que está ocurriendo en ese momento.
Una IA puede generar veinte maneras de explicar una fracción. El profesor sigue teniendo que decidir cuál necesita el niño que tiene delante.
UNESCO habla ya de una relación profesor-IA-alumno y coloca la agencia humana en el centro: la capacidad del docente para mantener el control sobre las decisiones y utilizar la tecnología de acuerdo con objetivos pedagógicos definidos por personas.
Todavía sabemos poco sobre cómo evolucionará esa relación. La evidencia sobre ahorro de tiempo es prometedora pero limitada. Experiencias como aprendIA siguen en evaluación; y quedan preguntas importantes sobre calidad, dependencia, privacidad, sesgos y efectos sobre la propia competencia profesional.
Pero la IA ya ha empezado a ocupar un lugar en la preparación de las clases, la evaluación, la formación y las pequeñas decisiones que rodean cada hora de enseñanza. El profesor aumentado empieza a existir. Así que ahora debemos empezar a pensar qué parte de su trabajo queremos aumentar y para qué.
