Hace apenas un par de cursos, la inteligencia artificial en la escuela quedaba restringida a congresos de innovación o suplementos dominicales. Hoy, ChatGPT redacta ensayos, Copilot completa correos, y decenas de herramientas autogeneradas aseguran ahorrar tiempo, corregir mejor y hasta enseñar por nosotros. Algunas lo logran. Otras, no tanto. En cualquier caso, la IA ha llegado a las aulas.
El entusiasmo institucional ha sido rápido y previsible. Se han multiplicado las guías, los webinars o las listas de “herramientas que todo docente debería usar”. El resultado es el habitual: una mezcla de fascinación, fatiga y esa sensación, tan propia de nuestro siglo, de ir siempre por detrás. Por supuesto, no faltan quienes ven en la IA el principio del fin del pensamiento humano; tampoco quienes la reciben como solución a todos los males del sistema educativo. Y, luego, están los docentes. Los que dan clase cada día. Los que se preguntan, con razón: ¿qué hago yo con esto?
Este artículo intenta ofrecer una mirada razonable, con los pies en el aula, sobre cómo usar la inteligencia artificial generativa con propósito y criterio. Para eso, conviene mirar lo que ya están haciendo otros.
El Edu Book Inteligencia Artificial Generativa – Enfoques prácticos para docentes, publicado por el Instituto para el Futuro de la Educación del Tecnológico de Monterrey, recoge justamente eso: experiencias e instrumentos probados. Y como toda buena caja de herramientas, no sirve de nada si no se abre.
Qué implica la IA generativa para la docencia
Para entendernos: la inteligencia artificial es como una estadística con esteroides. A grandes rasgos, se trata de sistemas entrenados para producir contenido (texto, imágenes, código, incluso música) a partir de enormes cantidades de datos previos. No piensan, pero imitan bastante bien.
Aplicada a la docencia, la IA generativa se ha colado en el aula con bastante rapidez. Hoy es capaz de redactar ensayos, resumir textos, sugerir rúbricas de evaluación, diseñar actividades diferenciadas según nivel y hasta simular conversaciones con personajes históricos o literarios. También puede adaptar explicaciones al estilo cognitivo del alumno o detectar errores en una redacción. Y lo hace en segundos.
Por supuesto, hay letra pequeña. La IA no sabe lo que dice, solo sabe cómo decirlo. Eso significa que puede escribir cosas coherentes, pero erróneas; útiles, pero superficiales. Y si uno no vigila, también puede fomentar la dependencia: respuestas rápidas que sustituyen al pensamiento.
Aunque no todo son señales de alarma. Bien empleada, la IA puede aliviar tareas repetitivas, liberar tiempo para lo que realmente importa (escuchar, guiar, corregir con criterio) y ofrecer caminos nuevos para personalizar la enseñanza. No reemplaza al docente, pero sí puede quitarle peso a la burocracia pedagógica que roba el tiempo y la energía a la enseñanza real.
El problema, como casi siempre, no es la herramienta. Es el uso que se haga de ella. Y el criterio con que se decida cuándo usarla y cuándo no.
La caja de herramientas del docente: lo que ofrece la IA
Una de las tentaciones más comunes (y comprensibles) cuando se habla de inteligencia artificial en educación es la del catálogo. Cientos de herramientas prometen transformar el aula, automatizar la planificación o convertir a cualquier docente en un diseñador instruccional en cinco clics.
Por eso resulta refrescante el enfoque de la publicación editada por el Instituto para el Futuro de la Educación del Tecnológico de Monterrey que, en lugar de presentar un arsenal infinito de opciones, despliega una selección razonable, comentada por docentes que han probado (y en algunos casos tropezado con) estas herramientas en sus propias aulas.
Detengámonos brevemente en algunas de las que presenta el libro.
Eduaide.ai, por ejemplo, es algo así como un asistente de planificación hiperactivo: diseña rúbricas, redacta objetivos de aprendizaje, genera juegos tipo Jeopardy y propone actividades para alumnos con distintos niveles. Funciona bien si uno sabe lo que quiere; no tanto si se espera que la herramienta piense por nosotros.
Twee está pensada para profesores de inglés como lengua extranjera. Genera diálogos, listas de vocabulario, ejercicios de listening y comprensión lectora. To Teach permite crear hojas de trabajo, sopas de letras, glosarios o mapas mentales a partir de cualquier texto. Es simple, pero útil. Especialmente cuando se necesita algo funcional en poco tiempo. Y luego está Khanmigo, el proyecto de Khan Academy que adapta explicaciones y propone estrategias individualizadas.
Todas estas herramientas tienen algo en común: ahorran tiempo. Y a veces, eso basta para dar clase con menos fatiga y más atención. El reto está en integrarlas sin renunciar al juicio pedagógico. Que la IA trabaje, sí, pero al servicio de una clase que sigue teniendo nombre, rostros y contexto.
El enfoque de la publicación editada por el Instituto para el Futuro de la Educación del Tecnológico de Monterrey presenta una selección razonable, comentada por docentes que han probado estas herramientas en sus propias aulas.
Experiencias reales: cinco formas de usar la IA con criterio docente
Buena parte de lo que sabemos o creemos saber sobre inteligencia artificial en educación se basa en suposiciones, titulares o promesas de terceros. Por eso resulta tan valioso encontrarse con un documento como este, que recoge casos reales, contados por quienes están en el aula. Veamos cómo la están usando, ya en el aula, algunos docentes latinoamericanos. Estas y otras experiencias están recopiladas en la publicación del Tec de Monterrey.
Usar la IA para provocar el pensamiento (no para sustituirlo)
Una profesora de humanidades propuso a su clase una actividad sencilla: usar IA para generar preguntas sobre una novela. Luego, evaluaron esas preguntas. ¿Eran pertinentes? ¿Qué omitían? ¿Qué sesgos traían? La actividad derivó en un debate sobre calidad, intención y lectura crítica. La misma docente utilizó IA para trabajar cuentos autobiográficos, emociones y ética digital. En todos los casos, la herramienta fue una excusa para pensar más, no menos.
ChatGPT como calentamiento previo a la investigación
En un curso de ciencias, un grupo de estudiantes usó ChatGPT para generar ideas iniciales antes de iniciar una investigación. No podían citar sus respuestas, ni usarlas como fuentes, pero sí analizarlas, contrastarlas, reformularlas. El ejercicio mostró que la IA puede funcionar como primer borrador mental: no concluye nada, pero pone las cosas en marcha.
Enseñar matemáticas a la IA
Un docente de primaria decidió darle la vuelta al juego. En vez de usar la IA como ayudante, la trató como un alumno: le planteó problemas, la dejó equivocarse y luego la corrigió. La experiencia fue doble. Por un lado, mostró los límites de la IA. Por otro, permitió a los estudiantes afinar su propio razonamiento al explicar por qué la IA se había equivocado. A veces enseñar es el mejor modo de aprender.
Planear con IA para ganar tiempo (y pensar mejor)
Una profesora con experiencia en innovación educativa probó varias herramientas de generación automática: rúbricas, actividades diferenciadas, juegos didácticos. El resultado no fue espectacular, pero sí eficaz: más tiempo para atender a sus estudiantes, menos para diseñar desde cero. Lo importante, según ella, no fue lo que generó la IA, sino lo que ella decidió adaptar, revisar o desechar.
La IA como espejo creativo
En una clase centrada en pensamiento y escritura, un grupo de estudiantes usó la IA para redactar textos, analizar estilos y detectar sesgos. ¿Quién escribe mejor: el humano o la máquina? ¿Y qué significa eso? La IA no sirvió para evaluar, ni para corregir. Sirvió para incomodar, que no es poco. Y a partir de ahí, surgieron ideas propias.
Cinco casos distintos, cinco formas de integrar la IA generativa en la enseñanza sin perder de vista el criterio pedagógico. En ningún caso se trató de reemplazar al docente. En todos, el foco estuvo en usar la tecnología como apoyo, no como sustituto.
Más allá de la técnica: desafíos pedagógicos y éticos
Uno de los peligros más sutiles de cualquier tecnología que funciona “demasiado bien” es que se vuelve invisible. Nos acostumbramos a que resuelva cosas por nosotros y dejamos de preguntarnos si esas cosas deberían resolverse así. Con la inteligencia artificial en el aula ocurre algo parecido: redacta textos impecables, genera evaluaciones en segundos, adapta explicaciones al nivel del estudiante… y uno, entre la fatiga y la urgencia, puede olvidar que enseñar va mucho más allá de proporcionar contenido.
El primer desafío es pedagógico. La IA puede hacer más fácil el diseño instruccional, sí. Pero también puede empobrecerlo si se convierte en un generador automático de actividades desconectadas, listas para aplicar sin contexto. Un buen recurso no siempre hace una buena clase. Y un docente con criterio sigue siendo el único capaz de distinguir entre lo útil y lo innecesario.
El segundo desafío es ético. ¿Debe un estudiante decir si usó inteligencia artificial para redactar su trabajo? ¿Debe un profesor corregir de forma distinta un texto generado parcialmente por ChatGPT? ¿Cómo se enseña a citar una fuente que no existe, pero que redacta como si lo fuera? Y más allá de eso: ¿qué impacto ambiental tiene esta tecnología? ¿Quién la controla? ¿Qué sesgos reproduce?
No se trata de volverse tecnófobo ni paranoico. Solo de recordar que, como en tantas otras cosas, la pregunta no es “¿puedo usar esto?”, sino “¿para qué lo estoy usando?”. La IA puede ser un atajo, pero también un punto de partida. Puede reforzar la pasividad o despertar la curiosidad. Puede nivelar el acceso o profundizar desigualdades.
En ese equilibrio es donde la figura del docente sigue siendo imprescindible. Con o sin IA, las personas seguimos siendo responsables de enseñar a pensar.
Enseñar, incluso con IA
La inteligencia artificial generativa no va a arreglar la educación. Tampoco va a destruirla. Lo que hará (ya lo está haciendo) es obligarnos a replantearnos cómo enseñamos, qué evaluamos y qué valoramos como aprendizaje. En ese sentido, no es una amenaza ni una panacea: es un espejo, que nos obliga a decidir qué queremos conservar, qué podemos cambiar y qué estamos dispuestos a delegar.
Este artículo ha propuesto, con la ayuda del Tec de Monterrey, una aproximación concreta y crítica al uso de la IA en el aula: herramientas que ahorran tiempo pero no “vacían” la enseñanza, experiencias inspiradoras y preguntas que no tienen una respuesta única, pero sí merecen ser formuladas. Todo ello, con un principio rector: el criterio pedagógico sigue siendo más importante que el algoritmo.
Como siempre y como en todo, habrá docentes que usen IA para acelerar procesos. Otros, para enriquecerlos. Lo importante es que no se use sin pensar, sin contexto, sin propósito. Porque incluso en estos tiempos de prompts y asistentes digitales, enseñar sigue siendo, por encima de todo, un acto humano.
