Docentes e IA: un uso superficial
La inteligencia artificial forma ya parte del trabajo cotidiano de muchos docentes. Aparece en la preparación de las clases, en la elaboración de materiales, en la organización de contenidos. Es en ese espacio previo donde estas herramientas empiezan a incorporarse con más naturalidad, como parte de un proceso que combina prueba, ajuste y reutilización de recursos.
La nota técnica Recomendações para Formação Docente em Inteligência Artificial na Educação Básica sobre formación docente en inteligencia artificial, elaborado por Fundación Telefónica Vivo y el Instituto IA.Edu en el marco de la Cátedra UNESCO de IA Desplugada en la Educación, nos ayuda a situar este proceso.
Sus conclusiones se basan en un diagnóstico que combina grupos focales con docentes de distintas etapas educativas y un cuestionario online dirigido a profesorado de educación básica en Brasil. En este artículo resumimos sus ideas principales sobre cuáles son los usos que los docentes hacen de la IA y qué tipo de formación es la más adecuada para ellos.
¿Y que nos dicen los datos recabados? ¿Cuáles son los usos predominantes que hacen los docentes de la inteligencia artificial en sus clases? El uso de la inteligencia artificial se concentra en tareas vinculadas al diseño de la enseñanza: generar textos, estructurar unidades, preparar actividades o adaptar materiales. Se trata de funciones que forman parte del trabajo habitual del docente y que estas herramientas permiten realizar con mayor rapidez o flexibilidad. Su presencia en la dinámica de la clase es menor y aparece de forma más puntual.
La diferencia entre ambos momentos tiene implicaciones. Incorporar una herramienta en la preparación no plantea las mismas exigencias que integrarla en el desarrollo de la enseñanza. En el aula entran en juego el tiempo, la interacción con los estudiantes, la secuencia de actividades y los objetivos de aprendizaje. La decisión de utilizar inteligencia artificial en ese contexto requiere criterios más definidos sobre su función y su encaje en la práctica pedagógica.
El documento recoge esa distancia y la vincula con una demanda explícita de formación. Los docentes manifiestan interés por estas tecnologías y comienzan a incorporarlas a su repertorio, pero señalan la necesidad de contar con orientaciones y programas que les permitan utilizarlas con mayor consistencia pedagógica, además de abordar sus implicaciones éticas y sociales.
Una formación situada y centrada en la autonomía docente
La incorporación de la inteligencia artificial en la educación suele abordarse desde el aprendizaje de herramientas. Cursos sobre plataformas, guías de uso, listados de aplicaciones. Ese enfoque responde a una necesidad inicial, familiarizarse con tecnologías nuevas, pero resulta insuficiente para explicar qué implica integrarlas en la enseñanza.
Formar en inteligencia artificial no consiste únicamente en aprender a utilizar herramientas, sino en desarrollar criterios para decidir su uso. Esa distinción recorre todo el documento. La formación se plantea como un proceso continuo, vinculado a la práctica docente y ajustado a contextos concretos, más que como una secuencia de cursos o capacitaciones puntuales. Saber utilizar una herramienta es una condición necesaria, pero no suficiente. Más que acumular habilidades técnicas, lo que marca la diferencia es integrar la tecnología en el conjunto de decisiones que organizan la enseñanza.
Este planteamiento introduce un cambio en la forma de entender la formación docente. Frente a modelos centrados en la actualización tecnológica, el documento propone una aproximación que combina conocimiento, práctica y reflexión. La inteligencia artificial se incorpora como parte de ese proceso, en diálogo con los objetivos de aprendizaje, las características de los estudiantes y las condiciones del entorno escolar. La formación deja de estar orientada a la herramienta y pasa a situarse en la práctica.
En ese desplazamiento, la autonomía del docente adquiere un papel central. Integrar inteligencia artificial en la enseñanza implica decidir cuándo utilizarla, con qué propósito y en qué momento del proceso educativo. Son decisiones que no pueden resolverse mediante instrucciones cerradas ni protocolos generales. Requieren interpretar situaciones, valorar alternativas y ajustar el uso de la tecnología a cada contexto. La integración de la inteligencia artificial en la enseñanza depende, en última instancia, de la capacidad para tomar decisiones pedagógicas sobre su uso.
El documento insiste en esta idea al plantear la formación como un proceso situado. Las condiciones de infraestructura, el nivel de competencia digital del profesorado o las características de cada etapa educativa influyen en la forma en que estas herramientas pueden incorporarse. No hay un modelo único de formación ni una secuencia válida para todos los contextos. Lo que se propone es un marco que permita a los docentes construir ese criterio.
Un modelo formativo más complejo: enseñar, usar y comprender la IA
La propuesta del documento no se limita a ampliar la oferta formativa, sino que introduce un marco más amplio sobre qué significa formar en inteligencia artificial. Para ello, plantea una integración que combina distintos planos de la práctica docente. La inteligencia artificial aparece, al mismo tiempo, como contenido, como recurso y como objeto de reflexión.
Esa integración se articula en torno a varias dimensiones que atraviesan la formación. Por un lado, la necesidad de comprender qué es la inteligencia artificial, cómo funciona y cuáles son sus límites. Por otro, su uso en la enseñanza y en el propio trabajo profesional del docente. A esto se suma una dimensión que el documento sitúa en un lugar central: la capacidad de analizar sus implicaciones sociales, éticas y culturales. Tres formas de abordar una misma tecnología desde distintas posiciones dentro de la práctica educativa.
La distinción entre enseñar sobre inteligencia artificial y enseñar con ella resulta especialmente relevante. La primera remite a su incorporación como contenido: conceptos, fundamentos, funcionamiento de los sistemas. La segunda se refiere a su uso como apoyo en el diseño y desarrollo de la enseñanza. El documento insiste en que ambas dimensiones deben desarrollarse de forma articulada, evitando que el trabajo con herramientas sustituya a la comprensión de lo que implican.
Este enfoque se conecta con los marcos de competencia digital docente ya existentes. La inteligencia artificial no se presenta como un campo separado, sino como una extensión de esas competencias, que incorpora nuevas exigencias en torno al uso de datos, el análisis de algoritmos o la evaluación de impactos. Integrarla en la formación implica, por tanto, ampliar y actualizar habilidades que ya forman parte de la práctica docente contemporánea.
El resultado es un modelo que busca evitar una lectura instrumental de la tecnología. La inteligencia artificial no se reduce a un conjunto de aplicaciones que el docente aprende a manejar. Pasa a ocupar distintos lugares en la enseñanza: como contenido que se aprende, como recurso que se utiliza y como fenómeno que se analiza. Esa combinación redefine su papel en el aula y en la formación del profesorado.
Formar en inteligencia artificial no consiste únicamente en aprender a utilizar herramientas, sino en desarrollar criterios para decidir su uso.
Diagnóstico, acompañamiento y evaluación
El documento dedica buena parte de sus recomendaciones a cómo organizar la formación docente en inteligencia artificial. No tanto a qué herramientas utilizar o en qué formato impartir los cursos, sino a las condiciones que permiten que esa formación tenga efecto en la práctica.
La secuencia que propone comienza con un diagnóstico. Conocer el punto de partida del profesorado, sus niveles de competencia digital, sus usos actuales, las condiciones de cada centro, aparece como un requisito para evitar propuestas homogéneas que no se ajustan a la realidad de las aulas.
A partir de ese diagnóstico, la formación se plantea como un conjunto de ofertas diversas. No hay un formato único. Se combinan espacios presenciales, momentos síncronos y recursos asíncronos, con funciones distintas dentro del proceso formativo. Los encuentros presenciales permiten experimentar, discutir casos o trabajar de forma conjunta. Las sesiones síncronas facilitan el acompañamiento y la resolución de dudas en tiempo real. Las propuestas asíncronas abren espacio para el estudio autónomo y la profundización conceptual. La diferencia no está en el formato, sino en cómo se articulan estas piezas en función de los objetivos y del perfil de los docentes.
En este esquema, el acompañamiento ocupa un lugar relevante. La formación no se entiende como un proceso puntual, sino como un recorrido que requiere seguimiento. Mentorías, comunidades de práctica o redes de docentes aparecen como mecanismos para sostener ese proceso en el tiempo, permitiendo compartir experiencias, ajustar usos y consolidar aprendizajes. La lógica no es la del curso cerrado, sino la de un sistema que acompaña la incorporación progresiva de la tecnología en la enseñanza.
El mismo criterio se aplica a la evaluación. El documento plantea un seguimiento continuo que combine distintas fuentes de información: participación en las actividades formativas, producciones docentes, evidencias de uso en el aula o cambios en las competencias digitales. La evaluación deja de situarse al final del proceso y pasa a formar parte de su desarrollo, orientando ajustes y decisiones a medida que la formación avanza.
Este planteamiento introduce una lectura más amplia sobre el papel de la formación en la incorporación de la inteligencia artificial. El impacto no depende tanto del formato elegido como de la forma en que se organiza el sistema formativo. Cuando ese sistema no parte del punto de partida docente o no contempla la diversidad de contextos, la formación tiende a quedarse en niveles más superficiales. En cambio, cuando se construye a partir de esa base, se abre la posibilidad de integrar la tecnología de manera más consistente en la práctica educativa.
Qué está en juego: equidad, criterio y decisiones pedagógicas
La incorporación de la inteligencia artificial en la educación no se produce en un terreno neutro. Las condiciones en las que se introduce (infraestructura, formación docente, organización del sistema) influyen en quién puede utilizarla, cómo se utiliza y con qué efectos. El documento insiste en este punto al señalar que las desigualdades existentes permean también el uso de estas tecnologías, tanto en el acceso como en la capacidad para integrarlas en la práctica pedagógica.
En este contexto, la inteligencia artificial no amplía automáticamente las posibilidades de la enseñanza. Puede hacerlo, pero también puede reproducir diferencias previas si su incorporación no tiene en cuenta esas condiciones. La disponibilidad de herramientas no garantiza su uso pedagógico ni su distribución equitativa. Lo que marca la diferencia es la forma en que se diseñan las estrategias de formación y los marcos que orientan su utilización.
Una de las respuestas que plantea el documento es la incorporación de enfoques que no dependan exclusivamente de la tecnología disponible. La llamada inteligencia artificial desconectada, es decir, actividades que permiten trabajar conceptos y lógicas sin necesidad de dispositivos digitales, aparece como una vía para introducir estos contenidos en contextos con limitaciones de infraestructura.
A esta dimensión se suma la cuestión ética. El uso de inteligencia artificial en educación implica trabajar con datos, algoritmos y sistemas que pueden incorporar sesgos o generar efectos no previstos. El documento plantea que estas cuestiones no deben abordarse como un contenido separado, sino integrarse en la formación docente y en la práctica educativa. Analizar cómo funcionan estas tecnologías, qué decisiones incorporan y qué implicaciones tienen forma parte del proceso de enseñanza, no de un añadido externo.
Las diferencias entre etapas educativas refuerzan esta idea. La forma en que se introduce la inteligencia artificial varía según el desarrollo de los estudiantes y las características de cada nivel, desde enfoques más vinculados a la lógica y la experimentación en etapas iniciales hasta una mayor complejidad técnica y analítica en niveles posteriores. Esta diversidad exige adaptar tanto la formación como las propuestas pedagógicas a cada contexto.
En este escenario, el efecto de la inteligencia artificial en la educación no viene dado por la tecnología en sí misma. Depende de las decisiones que organizan su uso: cómo se forma a los docentes, qué criterios se establecen para integrarla en la enseñanza y qué lugar ocupa dentro del sistema educativo. Es en ese conjunto de decisiones donde empieza a definirse su impacto.
Referencia
WASSERMAN, Camila; TAMBOR, Jéssica; PRIMO, Tiago Thompsen; CARRATURI, Maria Alice; ISOTANI, Seiji; BITTENCOURT, Ig Ibert. Recomendações para Formação Docente em Inteligência Artificial (IA) na Educação Básica. São Paulo: Fundação Telefônica Vivo; Instituto IA.Edu, 2026
