{"id":10154,"date":"2026-06-26T19:21:31","date_gmt":"2026-06-26T19:21:31","guid":{"rendered":"https:\/\/investiga.uned.ac.cr\/agendajoven\/?p=10154"},"modified":"2026-06-26T19:21:32","modified_gmt":"2026-06-26T19:21:32","slug":"la-pregunta-clave-sobre-la-ia-en-educacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/investiga.uned.ac.cr\/agendajoven\/2026\/06\/26\/la-pregunta-clave-sobre-la-ia-en-educacion\/","title":{"rendered":"La pregunta clave sobre la IA en educaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Kathryn Conrad. “Datification” \/ https:\/\/betterimagesofai.org \/ https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Por: Mar\u00eda Eugenia Bujanda<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La pregunta instrumental dominante<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Si analizamos con atenci\u00f3n buena parte de las iniciativas, actividades de formaci\u00f3n y debates sobre Inteligencia Artificial (IA) en educaci\u00f3n, observaremos que suele predominar una pregunta: \u00bfc\u00f3mo incorporarla a nuestras pr\u00e1cticas educativas? La atenci\u00f3n se concentra en c\u00f3mo usarla, adoptarla o integrarla, a menudo con cierto sentido de urgencia alimentado por el temor a quedarnos atr\u00e1s o renunciar a las oportunidades y beneficios asociados a la innovaci\u00f3n y el progreso. Este \u00e9nfasis en la adopci\u00f3n tecnol\u00f3gica lo pude detectar al analizar las ponencias dedicadas a la IA en la conferencia mundial ICDE 2023<\/a> celebrada en Costa Rica. La literatura cient\u00edfica reciente apunta en la misma direcci\u00f3n. Uno de los estudios de revisi\u00f3n sistem\u00e1tica m\u00e1s citados de los \u00faltimos a\u00f1os<\/a> muestra que el dise\u00f1o de sistemas y aplicaciones de IA para apoyar y analizar el aprendizaje constituye el tema m\u00e1s frecuente de investigaci\u00f3n (52,8%), seguido por los efectos de la IA sobre el aprendizaje (39,2%). Sin embargo, apenas un 2,4% de los trabajos analizados aborda los problemas y desaf\u00edos de la IA desde una perspectiva socio-t\u00e9cnica m\u00e1s amplia y equilibrada.<\/p>\n\n\n\n

Esta mirada instrumental predominante, que tiende a reducir la IA a una herramienta, suele venir acompa\u00f1ada de alguno de los siguientes supuestos. El primero consiste en asumir que la tecnolog\u00eda es esencialmente neutral y que sus efectos dependen sobre todo de c\u00f3mo decidamos utilizarla. Se trata de un discurso muy com\u00fan (especialmente en el sector educativo), en el que la IA ha calzado a la perfecci\u00f3n debido a su pretensi\u00f3n de objetividad y precisi\u00f3n, pero altamente cuestionado<\/a>, como veremos m\u00e1s adelante.<\/p>\n\n\n\n

El segundo remite a una visi\u00f3n tecnodeterminista<\/a> seg\u00fan la cual el cambio tecnol\u00f3gico constituye un fen\u00f3meno inevitable, cuya orientaci\u00f3n dif\u00edcilmente podemos influir. Si nos fijamos bien, es la idea que subyace en expresiones frecuentes como \u201cla IA lleg\u00f3<\/em> para quedarse\u201d o \u201ccontener la IA es como ponerle puertas al campo\u201d, dando a entender que es algo fuera de nuestro control y a lo cual debemos adaptarnos nos guste o no.<\/p>\n\n\n\n

Existe un tercer supuesto, quiz\u00e1 menos frecuente en la comunidad educativa, pero bastante extendido en ciertos sectores tecnol\u00f3gicos y empresariales: la idea de que los grandes problemas sociales, y tambi\u00e9n educativos, pueden resolverse principalmente mediante innovaciones tecnol\u00f3gicas. Este enfoque, conocido como tecnosolucionismo<\/a>, tiende a minimizar la importancia de factores pol\u00edticos, culturales, econ\u00f3micos e institucionales. \u00daltimamente encontramos esta visi\u00f3n llevada al extremo en los imaginarios ut\u00f3picos de numerosos l\u00edderes tecnol\u00f3gicos. Un ejemplo es la propuesta presentada por el fundador de Moodle, Martin Dougiamas, en ICDE 2023<\/a>, donde proyect\u00f3 una sociedad futura basada en la IA en la que el trabajo para subsistir desaparecer\u00eda y las personas podr\u00edan dedicarse plenamente a su desarrollo personal.<\/p>\n\n\n\n

En este post planteo que no podemos limitarnos a pensar la IA como una mera herramienta y, menos a\u00fan, como una tecnolog\u00eda neutral. Concluir\u00e9 que es indispensable que preservemos nuestra capacidad de decisi\u00f3n frente a las presiones que nos empujan a adoptarla de manera acelerada, sin evidencias ni suficiente reflexi\u00f3n, y que la pregunta que debemos resolver primero es qu\u00e9 educaci\u00f3n necesitamos y queremos fortalecer en un contexto crecientemente mediado por los algoritmos.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 perdemos de vista cuando pensamos en la IA solo como herramienta<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Reducir la IA a la condici\u00f3n de herramienta nos impide apreciarla como el fen\u00f3meno complejo que es: un engranaje sociot\u00e9cnico en el que la tecnolog\u00eda no subsiste separada de las relaciones sociales, econ\u00f3micas, culturales o pol\u00edticas que la producen y la utilizan. Como explica Paola Ricaurte, una de las m\u00e1s destacadas acad\u00e9micas y activistas latinoamericanas en el campo de la IA, existe todo un sistema sociot\u00e9cnico<\/a> en el que tecnolog\u00edas, actores sociales, instituciones, marcos culturales intereses econ\u00f3micos interact\u00faan continuamente, configur\u00e1ndose y transform\u00e1ndose de manera rec\u00edproca. Por eso, los resultados que estos sistemas generan no son el simple producto de c\u00e1lculos matem\u00e1ticos, sino que reflejan la forma en que se articulan esos actores, recursos, valores y relaciones de poder.<\/p>\n\n\n\n

La mirada instrumental hace dif\u00edcil que captemos esta complejidad: nos aleja de preguntas fundamentales sobre c\u00f3mo se dise\u00f1an y producen estos sistemas<\/a>, qu\u00e9 valores e intereses representan y qu\u00e9 visiones de futuro gu\u00edan a quienes lideran su desarrollo. Impide que problematicemos los impactos de estas tecnolog\u00edas y limita nuestra capacidad para imaginar alternativas y participar m\u00e1s activamente en la orientaci\u00f3n de los cambios tecnol\u00f3gicos.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfEs importante que quienes trabajamos en educaci\u00f3n profundicemos en esta discusi\u00f3n? Basta considerar la responsabilidad que tenemos en la formaci\u00f3n, el bienestar y la protecci\u00f3n de las personas a quienes nos dedicamos y la funci\u00f3n humanizadora que deber\u00edan perseguir las transformaciones que promovemos en los sistemas educativos. Resulta dif\u00edcil sostener que la reflexi\u00f3n cr\u00edtica sobre la IA y todo lo que la rodea, sea un asunto secundario.<\/p>\n\n\n\n

Para comprender mejor por qu\u00e9 la IA no puede considerarse una simple herramienta, podr\u00edamos examinar algunas de las dimensiones que suelen quedar fuera de las conversaciones m\u00e1s usuales. Seg\u00fan el manifiesto decolonial sobre la IA<\/a>, esta es \u201cuna tecnolog\u00eda, una ciencia, un negocio, un sistema de conocimiento, un conjunto de narrativas, de relaciones, un imaginario\u201d. Deteng\u00e1monos en tres de estas facetas: la IA como negocio, como sistema de conocimiento y como un conjunto de narrativas e imaginarios.<\/p>\n\n\n\n

La IA como negocio.<\/strong> Hay enormes intereses econ\u00f3micos alrededor del desarrollo e implementaci\u00f3n de la IA. La inversi\u00f3n en las grandes empresas que lideran el sector est\u00e1 alcanzando cifras estratosf\u00e9ricas. Tanto es as\u00ed que algunas voces sugieren que podr\u00edamos encontrarnos ante un fen\u00f3meno semejante al de la \u201cburbuja de las puntocom\u201d<\/a> de finales de los a\u00f1os noventa: expectativas sobredimensionadas, inversiones masivas y promesas de crecimiento continuo. Esta din\u00e1mica est\u00e1 protagonizada por un reducido n\u00famero de empresas<\/a> con la capacidad de c\u00f3mputo, almacenamiento y acopio de datos necesaria para desarrollar modelos fundacionales de IA. Como resultado, est\u00e1n acumulando niveles de poder econ\u00f3mico y pol\u00edtico poco habituales, y una inmensa capacidad para influir en las narrativas predominantes sobre el tema.<\/p>\n\n\n\n

La ret\u00f3rica promovida por esta industria<\/a>, que oscila entre la utop\u00eda y la amenaza de peligros apocal\u00edpticos, relega a un segundo plano la discusi\u00f3n sobre los costes humanos y ambientales reales del modelo actual de desarrollo tecnol\u00f3gico: la apropiaci\u00f3n, a menudo sin autorizaci\u00f3n ni compensaci\u00f3n, de grandes vol\u00famenes de producci\u00f3n art\u00edstica, literaria, cient\u00edfica e intelectual disponible en internet; la captura sistem\u00e1tica de datos personales<\/a> cada vez m\u00e1s sensibles a cambio del acceso gratuito a servicios digitales (algo especialmente relevante en educaci\u00f3n, dado el enorme valor que tendr\u00eda para estas empresas acceder a la informaci\u00f3n generada por la poblaci\u00f3n estudiantil); el trabajo invisibilizado, precarizado y con elevados riesgos psicosociales<\/a> que realizan mujeres, migrantes y trabajadores digitales del Sur Global encargados de etiquetar y moderar contenidos; y el enorme consumo de energ\u00eda, agua y recursos materiales<\/a> que requiere toda esta infraestructura tecnol\u00f3gica, cuyos costes recaen de manera desproporcionada sobre pa\u00edses del Sur Global.<\/p>\n\n\n\n

Resulta dif\u00edcil sostener la neutralidad de una tecnolog\u00eda cuyos beneficios, riesgos y costes se distribuyen de forma tan desigual.<\/p>\n\n\n\n

La IA como sistema de conocimiento.<\/strong> La IA no solo procesa informaci\u00f3n, sino que cada vez produce m\u00e1s conocimiento y moldea nuestra forma de entender la realidad. Aunque sus resultados est\u00e1n basados en probabilidades, suelen presentarse o percibirse como hechos objetivos<\/a>. Al sustentarse en c\u00e1lculos matem\u00e1ticos, sus predicciones, recomendaciones y producciones adquieren un halo de precisi\u00f3n, objetividad y neutralidad que puede terminar otorg\u00e1ndole autoridad para definir qu\u00e9 es verdadero.<\/p>\n\n\n\n

Como ha se\u00f1alado la fil\u00f3sofa Carissa V\u00e9liz, el problema no es \u00fanicamente que la IA describa el mundo, sino que tambi\u00e9n puede contribuir a construir el futuro que dice anticipar<\/a>. La IA genera probabilidades; el lenguaje las presenta como afirmaciones; las personas las interpretan como hechos; y esos \u201chechos\u201d terminan orientando decisiones individuales y colectivas.<\/p>\n\n\n\n

Esto representa un riesgo particular para la educaci\u00f3n. Cuando la IA se convierte en una fuente inmediata de respuestas y en una autoridad aparentemente m\u00e1s competente que nosotros, corremos el riesgo de sustituir los procesos de investigaci\u00f3n, an\u00e1lisis, discusi\u00f3n y elaboraci\u00f3n personal por la b\u00fasqueda de soluciones r\u00e1pidas. Sin embargo, aprender exige tiempo, esfuerzo y confrontaci\u00f3n con la complejidad.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, la capacidad predictiva de la IA tampoco es neutral<\/a>. Por una parte, refuerza una determinada visi\u00f3n del futuro seg\u00fan la cual este puede predecirse y los algoritmos tienen la capacidad de hacerlo, lo cual deja por fuera la incertidumbre y la posibilidad de imaginar escenarios diversos. Por otra, aprende de datos hist\u00f3ricos que contienen exclusiones sociales, discriminaciones y visiones dominantes del mundo, para luego generar nuevo conocimiento a partir de ellos, ampliando el riesgo de reproducir y reforzar continuamente los mismos patrones.<\/p>\n\n\n\n

A ello se suma que gran parte de los sistemas de IA se desarrollan en pa\u00edses del Norte Global. Esto implica que los datos, los valores incorporados y las formas de interpretar el mundo suelen reflejar esas perspectivas. Como consecuencia, las realidades, conocimientos y experiencias de otros territorios pueden quedar invisibilizados o subordinados. Desde una perspectiva latinoamericana, esta cr\u00edtica conecta con los debates sobre colonialidad del conocimiento y justicia epistemol\u00f3gica<\/a>, al recordarnos que toda producci\u00f3n de conocimiento implica relaciones de poder y que no todas las voces y saberes ocupan la misma posici\u00f3n dentro de los sistemas tecnol\u00f3gicos contempor\u00e1neos.<\/p>\n\n\n\n

La IA como conjunto de narrativas e imaginarios.<\/strong> Uno de los imaginarios m\u00e1s poderosos que acompa\u00f1an el desarrollo de la IA es la promesa de una eficiencia sin precedentes<\/a>: la IA nos permitir\u00e1 hacer m\u00e1s cosas en menos tiempo, tomar decisiones m\u00e1s objetivas y reducir costes en pr\u00e1cticamente cualquier \u00e1mbito de la vida social. Sin embargo, esta promesa merece ser examinada cr\u00edticamente. En primer lugar, porque los altos costes humanos y ambientales asociados al modelo actual de desarrollo de la IA cuestionan de entrada la legitimidad y la sostenibilidad de esas ganancias. Segundo, porque la evidencia disponible sobre sus beneficios reales arroja resultados mucho m\u00e1s ambiguos<\/a> de lo que suelen sugerir los discursos promocionales. Y, en tercer lugar, porque la eficiencia nunca es un objetivo neutral: siempre favorece determinadas formas de organizaci\u00f3n social y determinados valores en detrimento de otros.<\/p>\n\n\n\n

Cuando la optimizaci\u00f3n se convierte en la finalidad principal, otros criterios igualmente importantes pueden quedar desplazados: la creatividad, la diversidad, la deliberaci\u00f3n democr\u00e1tica, el cuidado, la complejidad de los procesos humanos o la protecci\u00f3n del entorno. La cuesti\u00f3n relevante no es tanto cu\u00e1n eficientes pueden llegar a ser nuestros sistemas, sino qu\u00e9 fines queremos que persigan. La felicidad humana, la calidad de nuestras relaciones y el cuidado del planeta constituyen objetivos que dif\u00edcilmente pueden reducirse a una l\u00f3gica de optimizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Como nos hace ver Carlos Magro<\/a>, esta narrativa de la eficiencia ha encontrado eco en el sector educativo, donde se lleva tiempo privilegiando el rendimiento y los resultados medibles. Sin embargo, la promesa de reducir tiempo y esfuerzo entra en conflicto con algo esencial del aprendizaje humano: muchas de las capacidades que m\u00e1s valoramos, como pensar cr\u00edticamente, comprender en profundidad, desarrollar criterios propios, requieren un proceso lento de pr\u00e1ctica, reflexi\u00f3n y elaboraci\u00f3n personal.<\/p>\n\n\n\n

La pregunta clave que deber\u00edamos hacernos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Las anteriores son solo algunas de las aristas (otras ser\u00edan la sociopol\u00edtica y la geopol\u00edtica) que ilustran por qu\u00e9 quedarnos en la l\u00f3gica del \u201caprovechamiento\u201d de la IA no es suficiente. Mantenemos en este nivel nos lleva a adoptar un papel pasivo frente a lo que diversas perspectivas cr\u00edticas han denominado un proceso \u201cademocr\u00e1tico por dise\u00f1o\u201d<\/a>, en el que son las grandes empresas tecnol\u00f3gicas las que toman la mayor parte de las decisiones.<\/p>\n\n\n\n

En el plano tecnol\u00f3gico, la cuesti\u00f3n central es qui\u00e9n tiene capacidad para decidir qu\u00e9 tecnolog\u00edas necesitamos y qu\u00e9 tipo de sociedad queremos construir con ellas. En esta l\u00ednea, numerosas voces defienden enfoques m\u00e1s cr\u00edticos y humanistas<\/a> basados en tecnolog\u00edas dise\u00f1adas para necesidades concretas, con datos compartidos mediante consentimiento expl\u00edcito, control comunitario, auditor\u00eda p\u00fablica, software libre y una mayor capacidad colectiva para decidir sobre los fines de la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica. Frente al enfoque predominante que defiende m\u00e1s datos, m\u00e1s tama\u00f1o y m\u00e1s capacidad computacional, estas otras perspectivas abogan por modelos m\u00e1s peque\u00f1os, especializados y contextualizados.<\/p>\n\n\n\n

En el plano educativo, podemos pensar c\u00f3mo contribuimos a desarrollar capacidades para dise\u00f1ar estas alternativas tecnol\u00f3gicas m\u00e1s abiertas y \u00e9ticas. Pero m\u00e1s all\u00e1 de esto, y en primera instancia, la pregunta clave que debemos hacernos es qu\u00e9 educaci\u00f3n necesitamos y queremos construir en esta sociedad mediada por algoritmos, y qu\u00e9 papel queremos que la IA ocupe en ella. Seguramente habr\u00e1 tambi\u00e9n oportunidad de plantear qu\u00e9 puede hacer la IA por el sistema educativo, pero recordemos que los problemas educativos no se resuelven \u00fanica ni principalmente con herramientas m\u00e1s sofisticadas, sino transformando las estructuras sociales, institucionales y culturales que los producen. Por ello, es preciso que situemos en primer plano la tarea de fomentar la discusi\u00f3n y la formaci\u00f3n cr\u00edtica sobre la naturaleza de estas tecnolog\u00edas, las condiciones en que se desarrollan, los impactos que generan y los futuros alternativos que podr\u00edamos imaginar y construir colectivamente.<\/p>\n\n\n\n

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