Hace un par de años, una máquina empezó a escribir como si pensara y nos dejó a todos con la boca abierta: lo hacía bien, con sentido y a la velocidad del rayo. ChatGPT, lanzado en noviembre de 2022, no era ni muchísimo menos el principio de la inteligencia artificial. Pero sí suponía una nueva era en la percepción de su alcance.
Como ocurre con cada novedad tecnológica, la recepción de la IA generativa sucedió entre dos posiciones extremas: la de los entusiastas que veían en ella una solución para todos los problemas de la civilización y los agoreros del desastre que la consideran la semilla de todos los males. En medio de ambos, la educación latinoamericana observa y tantea.
En medio de esta situación, la Fundación ProFuturo y la Organización de Estados Iberoamericanos (OEI) han publicado un estudio conjunto, La llegada de la IA a la educación en América Latina: en construcción, que se ha propuesto levantar un mapeo preliminar de la situación de la IA en la educación latinoamericana: iniciativas, avances, riesgos, oportunidades. Nada definitivo. Apenas un intento de ordenar el ruido.
El informe ofrece una primera fotografía de un proceso que apenas comienza: la llegada —lenta y desigual— de la inteligencia artificial a las aulas de América Latina. A partir de sus hallazgos, este artículo explora qué se está haciendo, qué se podría hacer, qué riesgos conviene no ignorar y qué decisiones habrá que tomar si la región quiere usar esta tecnología para transformar verdaderamente la educación.
Iniciativas privadas, variadas e irregulares
Los mapas importan. A veces no tanto por su precisión y nivel de detalle, sino por lo que permiten imaginar. Tener un mapa, aunque sea incompleto, siempre ayuda a entender por dónde nos estamos moviendo. Este mapeo, que analiza 26 iniciativas desarrolladas en la región, tanto desde el sector privado como desde algunas políticas públicas y organizaciones sociales, muestra que hay un movimiento: disperso, tímido, y en ocasiones improvisado, pero real.
La mayoría de estas propuestas surgen del sector privado. Startups brasileñas, chilenas, colombianas o argentinas. Pocas del sector público. Menos aún de organizaciones sociales. Muchas trabajan sobre el aprendizaje de idiomas —con la IA como tutora— o en la generación automática de contenidos. Otras asisten a los docentes en la planificación o en la evaluación. Y algunas pocas intentan algo más ambicioso: gestionar datos, prevenir el abandono escolar y generar alertas tempranas.
Las categorías de uso son variadas: asistentes de escritura y aprendizaje de lenguas, generadores de contenido educativo adaptativo, apoyo a la planificación docente, promoción de derechos o sistemas de gestión educativa que usan datos para prevenir la deserción escolar.
Lo más notable del mapa, sin embargo, es su irregularidad. Algunos proyectos, como Teachy en Brasil o Platzi en Colombia, muestran cierta madurez. Otros apenas comienzan. En conjunto, el panorama revela más bien una intención que una política: actores descoordinados, esfuerzos no siempre sostenidos, desarrollos todavía muy alejados de las aulas rurales o de los contextos vulnerables.
Y, sin embargo, algo se mueve. Como en su día ocurriera con la imprenta, la radio o el vídeo educativo, la IA se está instalando en las escuelas sin que nadie tenga del todo claro para qué. Con más preguntas que respuestas. Pero también con una intuición que invita, quizás a la fuerza, a la esperanza: esta vez, no se trata de elegir si queremos subirnos a la ola o no, sino de aprender, más pronto que tarde, a no dejarnos arrastrar por ella.
¿Qué puede aportar la IA a las aulas latinoamericanas?
Contenidos enriquecidos y personalizados a bajo coste
Desde hace décadas, los sistemas educativos de la región entonan una queja prácticamente unánime: falta de materiales, obsolescencia de contenidos, desconexión con los intereses de los estudiantes. La IA generativa ha abierto una rendija por donde podría colarse algo distinto.
Proyectos como Flex-Flix (Argentina), HistorIA (Brasil) o Knotion (México) exploran formas de crear contenidos transversales, interactivos, más próximos al lenguaje de las redes que al de los manuales escolares. Videos con streamers creados con IA, historias adaptadas con personajes históricos o sistemas que transforman una canción en una clase de inglés (MusíGlota, en Chile).
Fuera de la región, el ritmo es otro. Plataformas como Diffit, Synthesia o LuzIA ya permiten traducir, adaptar, reescribir, ilustrar y hasta dramatizar contenidos educativos en segundos. En teoría, eso podría ampliar el acceso a recursos de calidad a muy bajo coste. En la práctica, ese potencial sigue siendo desigual y, por ahora, ajeno a buena parte de América Latina.
Planificación didáctica más eficiente
Un docente dedica buena parte de su tiempo a tareas invisibles: planificar clases, corregir pruebas, escribir informes. Lo hace, casi siempre, en soledad. La IA ofrece, quizás por primera vez, un acompañamiento para estas tareas.
Así, en algunos países han surgido proyectos como Ummia (Chile), RDV.IA (Argentina) o Teachy (Brasil) que ayudan a crear planificaciones, rúbricas, ejercicios y actividades a medida. Algunas ya se integran con los currículos nacionales. No reemplazan al docente, pero lo asisten, le ahorran tiempo y le ofrecen ideas.
En Estados Unidos, modelos como MagicSchool o EduGPT van más allá. Asesoran, evalúan, retroalimentan. Algunos incluso “corrigen al corrector”.
¿Supone esto una amenaza a la profesión docente o es una oportunidad para liberarla de la burocracia? La respuesta a esta pregunta dependerá, como siempre, del uso, el contexto, la formación y la intención.
Tutorías digitales personalizadas
El gran sueño —y a la vez el gran límite— de la educación masiva ha sido siempre el mismo: atender a cada alumno como si fuera único. La IA ha empezado a probar que eso, al menos en parte, puede ser posible.
Modelos internacionales como Khanmigo (Khan Academy) o Socratic (Google) ya interactúan con estudiantes en tiempo real. Identifican dudas, ajustan niveles, sugieren caminos. Algunos incluso reconocen escritura a mano.
En América Latina, sin embargo, ese futuro está lejos. Las iniciativas detectadas en el estudio aún no logran desarrollar chatbots educativos avanzados. La región (una vez más) corre el riesgo de quedarse con la versión beta.
Evaluación automática y gestión de datos
Evaluar es a menudo sinónimo de calificar. Con suerte, de medir. Pocas veces implica comprender. ¿Puede cambiar eso la IA?
La plataforma SEA+, en Uruguay, ya ofrece evaluaciones adaptativas automatizadas, con retroalimentación inmediata. En Chile, UPlanner gestiona datos para prevenir la deserción. En Argentina, el sistema de alerta temprana en Mendoza detecta trayectorias de riesgo.
Fuera de la región, la sofisticación es otra. Herramientas como Gradescope, Zelexio o EssayGrader ya permiten evaluar ensayos, competencias y habilidades complejas. Corrigen en segundos, con criterios claros. O eso prometen.
El riesgo aquí es doble: que se automatice la evaluación sin repensar su sentido, o que se delegue el juicio pedagógico en una caja negra algorítmica. Como si corregir fuera solo marcar errores, y no interpretar procesos.
Riesgos y dilemas ético-pedagógicos
Toda herramienta educativa, incluso las más nobles, ha sido usada alguna vez para excluir. Con la IA, ese riesgo es estructural.
Los sistemas más potentes requieren conectividad estable, dispositivos modernos, y alfabetización digital. Justo lo que falta en las comunidades más vulnerables de la región. Existe, como advierte el estudio, el riesgo de una “educación de segunda” potenciada por IA: más barata, menos humana, más desigual. La paradoja es cruel: aquellos que más podrían beneficiarse de una IA bien implementada son los que menos probabilidades tienen de acceder a ella.
Además están los riesgos invisibles: algoritmos sesgados, pérdida de privacidad, dependencia tecnológica. ¿Quién entrena a la IA? ¿Con qué datos? ¿Qué voces quedan fuera? Automatizar decisiones pedagógicas sin una revisión crítica es una forma silenciosa de excluir.
Y luego está la pedagogía. Enseñar no es solo transmitir contenidos. Es acompañar, escuchar, vincular. Si olvidamos eso, habremos hecho muy poco con mucho. La IA puede ser una aliada, pero nunca el eje del acto educativo. Una educación sin humanidad es, simplemente, otra cosa.
El informe elaborado por ProFuturo y la OEI deja algo claro: la IA ya está presente en la región, pero de forma fragmentaria, desigual y, a menudo, sin planificación ni participación pública significativa. Y, sin embargo, hay una oportunidad.
Los desafíos
Durante los últimos 15 años, la región ha hecho esfuerzos considerables en digitalización educativa. Se han distribuido computadoras, creado plataformas y capacitado docentes. Pero cuando hablamos de inteligencia artificial, la distancia es palpable. No por falta de ideas —el mapeo de iniciativas del informe lo demuestra— sino por una combinación ya conocida: limitaciones materiales, discontinuidad política, ausencia de planificación, y escasa coordinación entre actores.
El primer desafío es elemental: infraestructura y conectividad. Según el estudio, gran parte de las escuelas públicas latinoamericanas no dispone de los recursos técnicos para implementar soluciones con IA. La electricidad es inestable en muchas zonas rurales. El acceso a internet, irregular. La situación es más crítica justamente en los contextos que más podrían beneficiarse de estas tecnologías. Hay, como señala el informe, un riesgo paradójico: que la IA aumente la exclusión, al no poder ser implementada donde más se necesita.
El segundo desafío es de gobernanza y políticas públicas. El estudio identifica una fuerte concentración de iniciativas en el sector privado. De las 26 mapeadas, la mayoría son desarrolladas por startups o empresas tecnológicas. El sector público aparece de manera más tímida, y casi siempre vinculado a sistemas de alerta temprana —como el caso del Ministerio de Educación de Mendoza (Argentina) o la plataforma SEA+ en Uruguay. Pero faltan políticas robustas, sostenidas, con visión regional. La IA no puede integrarse al sistema educativo sin una estrategia clara y de largo plazo. Hasta ahora, como advierte el informe, hay más entusiasmo que planificación.
El tercer gran desafío es la formación docente. Hoy, la gran mayoría de los docentes en América Latina no ha recibido formación específica en IA. Y lo más grave: tampoco existen, en muchos países, marcos de referencia que definan qué deben saber los docentes sobre estas tecnologías.
Algunas plataformas privadas —como Teachy o RDV.IA— ofrecen herramientas para planificar clases o generar contenidos. Pero sin una base crítica, esas soluciones corren el riesgo de convertirse en plantillas sin pedagogía. La formación debe ir más allá del manejo técnico: debe incluir pensamiento computacional, ética algorítmica y una comprensión profunda de lo que significa educar en tiempos de IA.
También está el asunto de la soberanía tecnológica y cultural. Como muestra el informe, muchas herramientas que se utilizan en la región provienen de casas matrices extranjeras, especialmente de Estados Unidos. Son productos diseñados con otros marcos curriculares, otras lenguas, otros supuestos pedagógicos. Usarlas sin adaptaciones es aceptar que las decisiones educativas se tomen fuera. América Latina no puede limitarse a importar soluciones: debe crear las suyas.
Otro aspecto poco abordado —pero fundamental— es el modelo de financiamiento y colaboración intersectorial. Hasta ahora, el impulso a la IA en educación ha venido del sector privado. Pero si los gobiernos no articulan estrategias públicas, se corre el riesgo de que las soluciones se ofrezcan donde haya capacidad de pago, no donde haya mayor necesidad. El informe subraya también la casi total ausencia de iniciativas desarrolladas por el tercer sector o por organizaciones sin fines de lucro, que históricamente han tenido un papel importante en la innovación pedagógica en la región. La IA, por ahora, parece una conversación de expertos, no de comunidades educativas.
Finalmente, está el desafío más complejo: el marco ético y social. ¿Quién diseña los algoritmos? ¿Con qué datos se entrenan? ¿Qué sesgos reproducen? ¿Cómo se protege la privacidad de estudiantes y docentes? Estas preguntas están apenas entrando en la discusión pública. Pero deben ocupar un lugar central en cualquier política educativa que aspire a integrar la IA con justicia.
Empecemos por los planos
La inteligencia artificial no va a resolver los problemas estructurales de la educación en América Latina. No eliminará la desigualdad, ni suplirá la falta de docentes, ni reemplazará la inversión sostenida que toda transformación exige. Pero puede —si se la orienta con criterio— contribuir a enfrentar algunos de esos desafíos con nuevas herramientas.
Eso exige políticas claras, docentes formados, infraestructuras robustas y, sobre todo, una idea de futuro. No cualquier futuro. Uno que no delegue en las máquinas lo que es indelegable: la tarea de educar a otros seres humanos.
El informe elaborado por ProFuturo y la OEI deja algo claro: la IA ya está presente en la región, pero de forma fragmentaria, desigual y, a menudo, sin planificación ni participación pública significativa. Y, sin embargo, hay una oportunidad. Las iniciativas mapeadas muestran que otra integración de la IA es posible: contextual, inclusiva, pensada desde la pedagogía y no desde la tecnología.
La IA es una buena oportunidad, sí. Pero también una línea que no conviene cruzar a ciegas. Como recuerda el propio título del estudio, su llegada a la educación en América Latina está aún en construcción. Y cuando de construir se trata, más nos vale empezar por los planos.
