La incorporación de la inteligencia artificial en educación suele describirse en términos de potencial: automatización de tareas, personalización del aprendizaje, generación de contenidos… Sin embargo, para definir su alcance real, más allá de lo que estas herramientas pueden hacer, empieza a ser importante observar qué están haciendo ya los docentes con ellas en su práctica cotidiana.
Ver qué hacen los docentes con la inteligencia artificial, en qué momentos del proceso educativo interviene y con qué propósito, nos permite contextualizar la conversación sobre la IA y sus diferentes usos en un terreno más concreto. ¿Qué están haciendo los docentes con la IA?
Un estudio reciente, basado en una encuesta a más de 500 docentes en activo en República Dominicana, nos ha permitido aproximarnos a esta cuestión desde la experiencia concreta de quienes están incorporando estas herramientas a su trabajo. Este artículo se centra en el uso real de la inteligencia artificial por parte de los docentes y en las condiciones que determinan su integración en la enseñanza.
Qué están haciendo los docentes con la inteligencia artificial
Los resultados muestran que el uso de la inteligencia artificial se concentra, sobre todo, en la planificación de la enseñanza. Según los datos, los docentes recurren a herramientas generativas para preparar contenidos, estructurar unidades didácticas o crear materiales que después se integran en clase.
La IA aparece así vinculada al diseño de la enseñanza: redactar textos, elaborar explicaciones, generar ejemplos o construir presentaciones son algunos de los usos más extendidos. También empiezan a emplearse para adaptar actividades a distintos niveles o estilos de aprendizaje, una de las funciones donde estas tecnologías muestran mayor potencial.
Sin embargo, no todos los usos implican el mismo nivel de integración. En muchos casos, la inteligencia artificial se limita a acelerar tareas que ya formaban parte del trabajo docente. En otros, menos frecuentes, empieza a incorporarse como parte de la lógica de la enseñanza, influyendo en la secuencia de actividades o en la forma de ajustar el aprendizaje a los estudiantes. Los datos indican que predomina el primer tipo de uso, aunque se observan señales incipientes de integración más compleja.
Esta forma de adopción no es casual. Introducir una tecnología en el aula requiere tiempo, familiaridad y criterios pedagógicos para decidir cuándo y cómo utilizarla. Por eso, la inteligencia artificial entra primero en los espacios donde el docente tiene mayor control: la preparación de la enseñanza. Es ahí donde se experimenta, se ajusta y se prueba su utilidad antes de trasladarla, si llega el caso, a la dinámica de la clase.
Lo que muestran estos datos no es una transformación abrupta de la práctica docente, sino un cambio más gradual que comienza en el diseño. Entender este punto de partida permite situar mejor el alcance real de la inteligencia artificial en educación. No basta con observar si se utiliza o no; es necesario analizar en qué momento del proceso educativo interviene y con qué propósito. Ahí es donde empiezan a aparecer las diferencias que marcarán su impacto.
Un uso extendido, pero desigual
El uso de herramientas de inteligencia artificial por parte de los docentes crece con rapidez, pero no lo hace de la misma manera en todos los contextos. ¿Se están integrando de forma similar en los distintos niveles educativos? ¿Permiten desarrollar nuevas formas de enseñanza o se incorporan sobre prácticas ya existentes? Los datos apuntan a un proceso de adopción que avanza a ritmos distintos.
En términos generales, el nivel de competencia percibida se sitúa en un rango medio-alto, lo que indica que estas herramientas forman ya parte del repertorio de muchos profesores. Sin embargo, esa presencia no se distribuye de manera uniforme. La capacidad para utilizarlas y, sobre todo, para integrarlas en la enseñanza, varía de forma significativa según el contexto.
Las diferencias aparecen, en primer lugar, entre niveles educativos. Los docentes de educación infantil presentan los niveles más altos de competencia en el uso de herramientas generativas para planificar la enseñanza, mientras que en primaria y educación superior los resultados son más bajos o más irregulares. El dato resulta, en cierto modo, contraintuitivo. Podría esperarse que los niveles con mayor especialización disciplinar o mayor exposición tecnológica lideraran este proceso, pero ocurre lo contrario.
Una posible explicación tiene que ver con las condiciones pedagógicas de cada etapa. En los niveles iniciales, la enseñanza suele organizarse de forma más flexible, con mayor espacio para la experimentación y la adaptación de actividades. En ese contexto, herramientas capaces de generar recursos diversos (textos, imágenes o materiales audiovisuales) encajan con relativa facilidad. A medida que se avanza en el sistema educativo, el peso del currículo, la evaluación estandarizada o las exigencias académicas tienden a reducir ese margen de maniobra, lo que puede limitar la incorporación de nuevas herramientas en la práctica cotidiana.
Las diferencias no se limitan al nivel educativo. También aparecen según el tipo de tareas que los docentes son capaces de realizar con estas tecnologías. Los usos más extendidos se concentran en la generación de textos o en la elaboración de presentaciones, mientras que otras aplicaciones, como la edición de vídeo o el uso de herramientas visuales más avanzadas, presentan niveles más bajos de dominio. Esto apunta a una adopción parcial: la inteligencia artificial se integra primero en tareas más cercanas a las prácticas habituales y avanza más lentamente hacia usos que requieren nuevas habilidades.
Este patrón sugiere que la expansión de la inteligencia artificial en educación no sigue una lógica lineal. No basta con incorporar una herramienta para que su uso se generalice de la misma manera en todos los contextos. Intervienen factores como las condiciones del sistema educativo, las demandas del currículo o las propias capacidades del profesorado.
En este escenario, resulta más relevante analizar cómo se utilizan estas herramientas que medir simplemente su presencia. Las diferencias no pasan tanto por el acceso como por la capacidad de integrarlas en la práctica docente. Ahí es donde empiezan a definirse sus efectos en la enseñanza.
Según los datos, los docentes recurren a herramientas generativas para preparar contenidos, estructurar unidades didácticas o crear materiales que después se integran en clase.
La formación: el factor que más pesa
Si el uso de la inteligencia artificial en la enseñanza presenta diferencias claras, los datos permiten identificar uno de los factores que mejor las explica: la formación del profesorado. Los docentes que han participado en programas de capacitación en tecnología educativa muestran niveles más altos de competencia en prácticamente todos los usos analizados. La diferencia no es marginal: atraviesa tareas diversas, desde la planificación de actividades hasta la creación de materiales o la adaptación de contenidos.
Este efecto se observa con especial intensidad en secundaria y educación superior, donde las distancias entre docentes con y sin formación previa resultan más marcadas. En estos niveles, el uso de herramientas generativas exige, en mayor medida, integrar conocimientos disciplinares con decisiones pedagógicas. La formación aparece, en este contexto, como un elemento que permite conectar ambos planos y trasladar la tecnología a la práctica docente de forma más consistente.
El tipo de uso también cambia. Entre quienes han recibido formación, la inteligencia artificial se emplea con mayor frecuencia para diseñar actividades ajustadas a distintos niveles de aprendizaje o para organizar secuencias didácticas más complejas. En ausencia de esa preparación, su utilización tiende a concentrarse en tareas más inmediatas, como la generación de textos o la elaboración de materiales básicos. La herramienta está presente en ambos casos, pero su función dentro del proceso educativo es distinta.
Este patrón apunta a una diferencia que va más allá del dominio técnico. Incorporar la inteligencia artificial en la enseñanza implica tomar decisiones sobre cómo estructurar el aprendizaje, qué objetivos perseguir o de qué manera adaptar los contenidos a los estudiantes. La formación en tecnología educativa no solo aporta familiaridad con las herramientas, sino también criterios para utilizarlas con sentido pedagógico.
El resultado es un desplazamiento en el tipo de uso. A medida que aumenta la formación, la inteligencia artificial deja de ser un recurso puntual y pasa a formar parte del diseño de la enseñanza. Este cambio no ocurre de forma automática ni uniforme, pero introduce una diferencia significativa en la manera en que estas tecnologías se integran en la práctica docente.
En este contexto, la expansión de la inteligencia artificial en educación depende en gran medida de las oportunidades de formación disponibles. Sin ellas, su uso tiende a mantenerse en niveles más básicos. Con ellas, se amplía el margen para explorar aplicaciones más complejas y ajustadas a las necesidades del aula.
La creatividad como competencia clave
Junto a la formación, el estudio identifica otro factor con un peso significativo en el uso de la inteligencia artificial en la enseñanza: la creatividad docente. Los datos muestran una relación consistente entre el nivel de creatividad percibido por los profesores y su capacidad para utilizar herramientas generativas en la planificación curricular. Esta asociación se mantiene en todos los niveles educativos y alcanza valores que permiten explicar una parte relevante de las diferencias observadas.
El vínculo no resulta casual. Trabajar con inteligencia artificial implica, en muchos casos, definir qué se quiere obtener, ajustar los resultados y combinarlos dentro de una propuesta pedagógica más amplia. Este proceso requiere algo más que habilidades técnicas. Supone imaginar posibles usos, adaptar recursos a contextos concretos y tomar decisiones sobre cómo integrarlos en el aprendizaje. En ese terreno, la creatividad actúa como un recurso que amplía las posibilidades de uso.
Los docentes con mayores niveles de creatividad tienden a utilizar la inteligencia artificial de forma más variada y a incorporarla en tareas que exigen un mayor grado de elaboración. Esto se aprecia, por ejemplo, en el diseño de actividades personalizadas, en la producción de materiales multimodales o en la combinación de distintos formatos dentro de una misma secuencia didáctica. En estos casos, la herramienta deja de ser un generador de contenidos y pasa a formar parte de un proceso más amplio de construcción pedagógica.
La diferencia se observa también en el tipo de tareas que se desarrollan con mayor soltura. Las aplicaciones que requieren una intervención más activa (como la edición de imágenes, la creación de recursos audiovisuales o la adaptación de contenidos complejos) presentan una relación más estrecha con la creatividad que aquellas vinculadas a la generación de texto. A medida que aumenta la exigencia de diseño, la creatividad adquiere un papel más relevante.
Este resultado introduce un matiz importante en la forma de entender la competencia digital docente. No basta con saber utilizar una herramienta o conocer sus funciones. La capacidad para integrarla en la enseñanza depende también de habilidades asociadas al diseño, la experimentación y la adaptación. En este sentido, la creatividad aparece como una dimensión que contribuye a dar sentido pedagógico al uso de la inteligencia artificial.
Lo que cambia cuando la inteligencia artificial entra en la enseñanza
A medida que la inteligencia artificial se incorpora al trabajo docente, cambian también los factores que explican su uso. Durante años, el debate educativo sobre tecnología ha estado marcado por el acceso: disponibilidad de dispositivos, conectividad o plataformas. Los datos de este estudio apuntan en otra dirección. Las diferencias en el uso de herramientas generativas no se explican tanto por el contexto territorial como por las capacidades del profesorado.
Las implicaciones son directas. Si el uso de estas tecnologías depende en gran medida de la preparación docente, su expansión puede seguir trayectorias desiguales incluso en entornos donde los recursos están disponibles. En ausencia de formación, la inteligencia artificial tiende a concentrarse en tareas más acotadas. Cuando existe un mayor desarrollo de capacidades, se amplía el margen para integrarla en el diseño de la enseñanza y explorar aplicaciones más complejas.
Este desplazamiento también afecta a la forma en que se entiende la innovación educativa. La introducción de nuevas herramientas no garantiza, por sí misma, cambios en la práctica. Lo que determina su alcance es la manera en que se incorporan a los procesos existentes y la capacidad de transformarlos. La inteligencia artificial no opera al margen de la enseñanza, se inserta en ella y adopta las formas que le permiten quienes la utilizan.
En este contexto, observar cómo están usando los docentes estas tecnologías ofrece una pista más precisa sobre su impacto que cualquier proyección sobre sus posibilidades. Lo que hoy aparece como apoyo en la planificación puede convertirse, con el tiempo, en un elemento más estructural del proceso educativo. El recorrido dependerá menos de la evolución de la herramienta que de las condiciones en las que se integra.
Entender este punto resulta clave para anticipar qué puede cambiar en la enseñanza. La inteligencia artificial ya forma parte del trabajo docente. Su efecto no vendrá dado por su presencia, sino por la forma en que se utilice.
