La expansión de la IA educativa en entornos vulnerables
La expansión de la inteligencia artificial generativa en educación no se está produciendo en un terreno neutro. En muchos sistemas educativos (especialmente en países de ingresos medios y bajos, pero también en contextos de desigualdad dentro de países desarrollados) la falta de docentes, las aulas masificadas y la presión por mejorar indicadores de rendimiento condicionan desde hace tiempo las decisiones pedagógicas.
El Digital Education Outlook 2026, recientemente publicado por la OCDE, documenta cómo la IA generativa se está utilizando ya para ofrecer apoyo individualizado al estudiante, facilitar tutorías automatizadas y asistir a docentes en tareas como la planificación de clases, la elaboración de materiales o la retroalimentación básica. Estas aplicaciones resultan especialmente atractivas en sistemas donde la atención personalizada es difícil de garantizar y donde los recursos humanos son limitados.
La OCDE subraya, además, que esta adopción está estrechamente vinculada a contextos de fuerte presión evaluativa. En entornos donde el desempeño académico se mide a través de pruebas estandarizadas y resultados a corto plazo, las herramientas que permiten mejorar la ejecución de tareas o acelerar la resolución de ejercicios encuentran una rápida aceptación. La IA generativa encaja bien en esa lógica: guía, sugiere, corrige y acompaña al estudiante hasta alcanzar la respuesta esperada.
El informe de la OCDE presenta esta evolución como un proceso en curso. Lo que hay que vigilar de cerca, subraya, no es que esto ya esté pasando ni la velocidad de la adopción, sino las condiciones en las que se integra la IA en sistemas educativos ya tensionados: qué tareas asume, qué prácticas desplaza y qué tipo de aprendizaje queda, finalmente, en manos del estudiante.
Rendimiento y aprendizaje: una brecha que empieza a documentarse
Uno de los aportes más relevantes del Digital Education Outlook 2026 de la OCDE es que introduce evidencia empírica donde hasta ahora solo teníamos intuiciones y prescripciones generales. El informe muestra que el uso de inteligencia artificial generativa puede traducirse, en muchos casos, en mejores resultados inmediatos: los estudiantes completan tareas con mayor rapidez, cometen menos errores y alcanzan con más facilidad la respuesta correcta. Sin embargo, esos avances no siempre se sostienen cuando la herramienta deja de estar disponible.
La OCDE recoge estudios experimentales en los que el acceso a sistemas basados en IA mejora el desempeño a corto plazo, pero se asocia posteriormente con peores resultados cuando los estudiantes vuelven a trabajar sin ese apoyo. En algunos casos, el rendimiento posterior cae incluso por debajo del de quienes no utilizaron la herramienta, lo que apunta a una posible sustitución del esfuerzo cognitivo durante el proceso de aprendizaje. El informe, por tanto, lo que pone en duda es que el apoyo de la IA se traduzca automáticamente en aprendizaje duradero.
Esta distinción es muy importante. Completar una tarea (responder un problema, redactar un texto, resolver un ejercicio) no equivale necesariamente a desarrollar las capacidades que permiten repetir ese desempeño en contextos distintos. La evidencia recogida por la OCDE sugiere que, cuando la IA ofrece respuestas directas o guía excesivamente al estudiante, puede reducir la necesidad de formular hipótesis, cometer errores o reflexionar sobre el proceso seguido. El resultado es una mejora visible en la ejecución, pero un aprendizaje más frágil.
El informe también es muy claro cuando señala que este riesgo no es inherente a la tecnología, sino al modo en que se utiliza. Los sistemas de IA diseñados como tutores pedagógicos (que plantean preguntas, ofrecen retroalimentación progresiva y estimulan la reflexión) muestran efectos distintos a aquellos que funcionan como atajos para llegar a la solución. Aun así, la OCDE advierte que confundir rendimiento con aprendizaje conduce a evaluaciones engañosas del impacto real de la IA en educación.
Todo esto puede resumirse en una simple frase: hacer mejor una tarea no implica haber aprendido más. Y en sistemas educativos donde los indicadores de corto plazo pesan más que la consolidación de capacidades, esa brecha es muy importante.
Desigualdad educativa y uso de la IA: mecanismos conocidos, efectos nuevos
El Digital Education Outlook 2026 de la OCDE insiste en que la inteligencia artificial no actúa en el vacío. Su impacto educativo depende de quién la usa, en qué condiciones institucionales y para qué tipo de aprendizaje. Desde esa perspectiva, la IA tiende a activar mecanismos de desigualdad ya conocidos, aunque con efectos nuevos y más difíciles de detectar.
El primer plano es el uso individual. La OCDE observa que, para estudiantes con mayor capital cultural y mejores estrategias de aprendizaje, la IA suele funcionar como apoyo: una herramienta para contrastar ideas, recibir retroalimentación o profundizar en contenidos. En cambio, cuando esas estrategias no están consolidadas, la misma tecnología puede convertirse en sustituto del proceso cognitivo, ofreciendo respuestas directas que reducen la necesidad de formular preguntas, cometer errores o revisar razonamientos. La diferencia no está en la herramienta, sino en la forma de interactuar con ella.
El segundo plano es la capacidad institucional. El informe subraya que los sistemas con mayor inversión en formación docente, acompañamiento pedagógico y marcos claros de uso educativo de la IA están mejor posicionados para orientar estas tecnologías hacia fines formativos. Allí donde esas condiciones no existen, la adopción tiende a ser fragmentaria y guiada por la disponibilidad de herramientas de propósito general, con menor control sobre sus efectos en el aula. La OCDE advierte que, sin gobernanza y criterios compartidos, la IA puede reforzar desigualdades entre centros y sistemas educativos.
El tercer plano tiene que ver con el tipo de aprendizaje que se fomenta. El informe distingue entre usos que promueven procesos activos (explicación, reflexión, diálogo guiado) y aquellos que generan dependencia de respuestas. Cuando la IA se integra como atajo para resolver tareas, el aprendizaje resultante es más frágil y menos transferible. En contextos donde el sistema ya prioriza resultados inmediatos, este sesgo adquiere especial relevancia.
El mensaje está muy claro: sin diseño pedagógico, equidad y gobernanza, la IA no corrige desigualdades educativas. Puede, de hecho, reorganizarlas y profundizarlas de formas menos visibles.
Hacer mejor una tarea no implica haber aprendido más. Y en sistemas educativos donde los indicadores de corto plazo pesan más que la consolidación de capacidades, esa brecha es muy importante.
El papel del profesorado en entornos con recursos limitados
A lo largo del Digital Education Outlook 2026, la OCDE sitúa al profesorado en el centro de cualquier uso educativo significativo de la inteligencia artificial. No como usuario pasivo de herramientas, sino como mediador pedagógico capaz de orientar, limitar y dar sentido a la interacción entre el estudiante y la tecnología. Sin ese papel activo, advierte el informe, los beneficios potenciales de la IA tienden a diluirse.
La OCDE señala los riesgos de una automatización sin criterio pedagógico. Cuando la IA se emplea para corregir, retroalimentar o incluso planificar actividades sin supervisión docente, puede erosionar progresivamente la práctica profesional y reducir el margen de juicio pedagógico. Este riesgo es mayor en entornos con escasez de recursos, donde la tentación de delegar funciones educativas en sistemas automatizados es más alta y donde el acompañamiento formativo resulta más difícil de sostener.
Frente a esa deriva, el informe propone un enfoque basado en la complementariedad. La IA puede aliviar cargas administrativas, ofrecer apoyos iniciales o facilitar el acceso a materiales, pero no sustituir la toma de decisiones pedagógicas. La OCDE describe distintos modelos de colaboración entre docentes y sistemas de IA: desde apoyos puntuales hasta formas más integradas de trabajo conjunto, siempre bajo la premisa de que el control último del proceso de enseñanza debe permanecer en manos del profesorado.
Este planteamiento adquiere una relevancia particular en contextos vulnerables. Allí donde los docentes disponen de menos oportunidades de formación continua y trabajan en condiciones más exigentes, la falta de inversión en capacidades profesionales y autonomía docente puede convertir la IA en un sustituto impropio, más orientado a gestionar la escasez que a mejorar el aprendizaje. O dicho de otra forma: sin formación, acompañamiento y agencia profesional, el impacto de la IA en la enseñanza corre el riesgo de ser regresivo, incluso cuando se introduce con la intención de apoyar al sistema.
Diseñar sistemas de IA orientados al aprendizaje
Tras el diagnóstico, el Digital Education Outlook 2026 desplaza el foco hacia los criterios de diseño. La cuestión, insiste la OCDE, no es si la inteligencia artificial debe incorporarse a la educación (ese proceso ya está en marcha), sino con qué intención pedagógica y bajo qué principios. De esa decisión dependen, en gran medida, sus efectos sobre el aprendizaje y la equidad.
El informe subraya, en primer lugar, el valor de la tutoría guiada. Los sistemas de IA que plantean preguntas, ofrecen pistas progresivas y obligan al estudiante a explicitar su razonamiento muestran un potencial distinto al de aquellos que proporcionan respuestas cerradas. En estos modelos, la IA no sustituye el proceso cognitivo, sino que lo estructura y acompaña, favoreciendo aprendizajes más transferibles.
Un segundo eje es la retroalimentación formativa. La OCDE destaca que la IA puede contribuir a ofrecer comentarios frecuentes y personalizados sobre el trabajo del estudiante, siempre que estos se centren en el proceso y no solo en el resultado. La retroalimentación orientada a la mejora (qué falta, qué se puede revisar, qué estrategias alternativas existen) refuerza la autorregulación y evita que la tecnología se convierta en un simple corrector automático.
El informe también señala el potencial de la IA para apoyar el aprendizaje colaborativo, facilitando la interacción entre estudiantes, la organización del trabajo en grupo o la reflexión conjunta sobre tareas complejas. Estos usos desplazan la atención del individuo aislado hacia dinámicas de construcción compartida del conocimiento.
Por último, la OCDE advierte contra una concepción reduccionista de la creatividad. La IA puede apoyar procesos creativos (generar ideas, explorar alternativas, combinar perspectivas), pero solo si se entiende la creatividad como un proceso y no como la producción automática de un resultado final.
Incorporar la IA es una decisión esencialmente pedagógica. Definir para qué tipo de aprendizaje se diseña y se utiliza es lo que marca la diferencia entre una herramienta que amplía capacidades y otra que simplemente acelera tareas.
Preguntas clave para los sistemas educativos más vulnerables
Más allá de los diagnósticos y de los principios generales que recoge el Digital Education Outlook 2026 de la OCDE, desde el Observatorio hemos querido plantearnos una serie de preguntas que consideramos clave para los sistemas educativos más vulnerables. Interrogantes que se desprenden de la evidencia presentada en el informe y que ayudan a trasladar el debate sobre la inteligencia artificial al terreno de las decisiones concretas.
La primera cuestión es si el uso de la IA refuerza habilidades transferibles o se limita a facilitar la resolución de tareas específicas. El informe subraya la importancia de distinguir entre herramientas que apoyan la comprensión, la reflexión y la autorregulación, y aquellas que simplemente optimizan la ejecución inmediata sin fortalecer capacidades a largo plazo.
Una segunda pregunta apunta a la definición de los criterios pedagógicos. ¿Quién decide cómo, cuándo y para qué se utiliza la IA en el aula? La OCDE advierte de que, en ausencia de marcos claros y de participación docente, estas decisiones tienden a quedar en manos de proveedores tecnológicos o a resolverse de forma fragmentaria a nivel de centro o incluso de aula.
El tercer eje es la evaluación del impacto a medio plazo. El informe señala que medir mejoras inmediatas en el rendimiento no basta para valorar el efecto educativo de la IA. Evaluar si los aprendizajes se mantienen, se transfieren y se traducen en mayor autonomía del estudiante es una tarea más compleja, pero imprescindible.
Por último, qué ocurre cuando la herramienta deja de estar disponible. En sistemas dependientes de soluciones externas, la retirada de una tecnología puede dejar al descubierto aprendizajes frágiles y prácticas poco sostenibles. Anticipar ese escenario forma parte, también, de una integración responsable de la IA en educación.
Lo que está en juego
A lo largo del Digital Education Outlook 2026, la OCDE no plantea una oposición entre tecnología y educación, sino una advertencia basada en evidencia: los efectos de la inteligencia artificial dependen menos de la herramienta que de las decisiones que guían su uso. En sistemas educativos con recursos limitados, esa diferencia es especialmente determinante. La IA puede apoyar procesos de aprendizaje exigentes y ampliar capacidades, pero también puede reforzar dinámicas de sustitución cognitiva, dependencia tecnológica y desigualdad si se integra sin criterios pedagógicos claros, sin formación docente y sin mecanismos de evaluación a medio plazo.
Lo que empieza a dibujarse, entonces, es una diferencia de fondo en la experiencia de aprender. Entre sistemas que utilizan la IA para acompañar procesos formativos y aquellos que la incorporan para resolver carencias estructurales. En ese desplazamiento se juega buena parte del impacto real de la inteligencia artificial en la educación de los más vulnerables.
