Cuatro mitos, dos errores y un desafío sobre cómo integrar la inteligencia artificial en educación

El futuro es brillante y automatizado. La inteligencia artificial promete hacer todo más eficiente, más rápido, más inteligente. Puede escribir novelas, interpretar mapas y hacer diagnósticos médicos. Y, por supuesto, va a revolucionar la educación: quién va a necesitar maestros cuando un algoritmo sea capaz de diseñar clases perfectas y personalizadas.

En la jornada de apertura de la undécima edición del IFE Conference, que organiza el Instituto para el Futuro de la Educación del Tecnológico de Monterrey, Michael Fung (director ejecutivo del IFE) y Paulo Blikstein (director of Research Lab del IFE) pusieron sobre la mesa esta gran promesa tecnológica y separaron la realidad de la fantasía.

Michael Fung fue el encargado de desglosar las expectativas más exageradas sobre la inteligencia artificial en la educación. Según él, hay cuatro grandes tópicos que se repiten en conferencias, artículos y conversaciones. Todos suenan convincentes. Todos tienen serios problemas.

1. La IA va a superar a la inteligencia humana. Cada avance tecnológico reaviva el debate sobre el momento en que la IA finalmente supere a los humanos en cuanto a su capacidad cognitiva. Algunos pronósticos afirman que esto va a suceder en muy pocos años, tal vez en pocos meses. Esta clase de predicciones, recordó Fung, existen desde hace décadas y, aunque la IA ha logrado hitos impresionantes, sigue dependiendo de grandes volúmenes de datos y modelos estadísticos. La inteligencia artificial no “razona” ni “entiende” como un ser humano.

2. La IA va a reemplazar a los docentes. Si la IA es capaz de personalizar el aprendizaje y ofrecer un feedback inmediato, el rol del profesor humano se vuelve irremediablemente superfluo. Esta afirmación tendría cierta validez si se considerara que enseñar es sinónimo de transmitir información. Pero un maestro diagnostica dificultades en tiempo real, motiva a los estudiantes, genera vínculos. La tecnología puede complementar el trabajo docente, pero difícilmente, dijo Fung, sustituirá la dimensión humana de la enseñanza.

3. La IA resolverá cualquier problema educativo. Desde mejorar el rendimiento académico hasta eliminar la deserción escolar, la inteligencia artificial aparece como la gran solución a los problemas de la educación. Esta expectativa se revela rápidamente ingenua, porque la tecnología por sí sola no transforma los sistemas educativos. Hay factores como el acceso a dispositivos, la capacitación docente y la infraestructura escolar que siguen siendo determinantes. Muy por el contrario, sin una integración cuidadosa, la IA conlleva el riesgo de amplificar desigualdades en lugar de reducirlas.

4. La IA es el gran igualador de oportunidades. Existe la idea de que la inteligencia artificial va a democratizar el conocimiento al hacerlo accesible para todos. En teoría, un estudiante con una conexión a internet podría acceder a una educación de calidad sin importar su contexto socioeconómico. En la práctica, las barreras siguen ahí: la conectividad es desigual, las herramientas de IA requieren inversión y muchas veces los beneficios llegan primero a quienes ya tienen ventajas.

Pero entonces, si la IA no es la solución mágica que muchos imaginan, ¿qué papel puede desempeñar realmente en la educación? Para responder esta pregunta, Paulo Blikstein abordó la brecha entre las expectativas tecnológicas y el funcionamiento real de la educación.

Durante más de un siglo, distintas tecnologías han prometido automatizar la enseñanza, desde la radio hasta los cursos en línea masivos. Todas han fracasado porque reducen la docencia a la explicación de contenidos y pasan por alto la complejidad del aprendizaje. Un maestro no solo habla: observa, diagnostica, adapta su estrategia, motiva y gestiona dinámicas sociales en el aula.

Blikstein puso como ejemplo los cursos masivos en línea (MOOCs, por su sigla en inglés), que en su momento se presentaron como la gran revolución educativa. Aunque funcionaron bien para ciertos sectores, sus tasas de finalización fueron bajas —en promedio, solo entre el 5 y el 10% de los inscritos los terminan—. Aprender es difícil y requiere motivación, acompañamiento y estructura. Creer que los estudiantes van a sumergirse en plataformas de IA para aprender por su cuenta es desconocer cómo funciona la educación en la práctica.

Los sistemas de IA pueden tener sesgos y limitaciones. Blikstein señaló que un asistente educativo basado en inteligencia artificial no puede evaluar con precisión el pensamiento crítico, la creatividad o las habilidades sociales de un estudiante. Además, los algoritmos dependen de datos previos, lo que significa que pueden replicar desigualdades o distorsionar contenidos según la fuente de información utilizada.

En lugar de reemplazar a los docentes, Blikstein propuso que la inteligencia artificial funcione como una herramienta de apoyo. La clave está en lo que llamó el enfoque human-in-the-loop: integrar la tecnología en los procesos educativos sin desplazar el rol del profesor. En este modelo, la IA actúa como un asistente que automatiza tareas repetitivas, permite un seguimiento más detallado del progreso de los estudiantes y proporciona datos que ayudan a mejorar la enseñanza. Sin embargo, la toma de decisiones pedagógicas sigue en manos del docente, quien interpreta la información y adapta las estrategias según las necesidades de cada grupo.

Este enfoque permite que los maestros dediquen más tiempo a los aspectos que realmente requieren intervención humana, como la resolución de dudas complejas, la motivación y la enseñanza de habilidades críticas. La IA puede identificar patrones de aprendizaje, sugerir ajustes en la enseñanza y facilitar la personalización del aprendizaje, pero siempre dentro de un marco donde el docente tenga la última palabra. El reto, dijo, no es sustituir la figura del maestro, sino dotarlo de herramientas que optimicen su labor sin deshumanizar la educación. Porque, en definitiva, la educación sigue siendo un proceso humano.