- El uso irreflexivo de la Inteligencia Artificial Generativa en la educación profundiza dos brechas anteriores a esta tecnología, una pedagógica y otra de objetivos. Así lo advierten en un artículo científico Thomas Wachter, investigador del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), y los académicos de la Universidad de Sussex Laura Desirée Di Paolo y Andy Clark.
En el artículo Educating minds with generative AI, publicado en Communications Psychology, del grupo Nature Portfolio, Thomas Wachter, investigador de la línea de Inteligencia Artificial centrada en las personas (RL5) del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), y los académicos de la Universidad de Sussex (Reino Unido) Laura Desirée Di Paolo y Andy Clark plantean que la irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) en las escuelas no debe resolverse con la adaptación de la tecnología a los sistemas educativos actuales, sino con el aprovechamiento de su llegada como oportunidad para rediseñarlos. El texto sostiene que el uso irreflexivo de IAGen para tareas de enseñanza y aprendizaje refuerza dos problemas que ya existían antes de esta tecnología.
Los autores llaman al primero “brecha pedagógica”: mientras que la evidencia muestra la importancia del movimiento, la interacción social y el contacto con materiales físicos para el aprendizaje, los sistemas de IAGen actuales están diseñados para la optimización del aprendizaje individual, basado principalmente en texto desplegado en pantallas.
Al segundo lo llaman “brecha de objetivos”: la IAGen tiende a reforzar la medición de resultados, la estandarización y la eficiencia, y deja en segundo plano otros fines de la educación, como la socialización y el desarrollo de la capacidad de decidir por uno mismo.
“La mayor parte de la discusión sobre IA en educación tiende a poner el foco en lo tecnológico: beneficios y riesgos de la tecnología o cómo implementarla”, comentó Wachter. Según argumentan en el artículo, este foco en lo tecnológico deja en segundo plano lo pedagógico. Por tanto, los autores proponen pasar de las preguntas sobre cómo incorporar la IAGen en la escuela tal y como existe hoy a preguntarse por cómo rediseñarla a partir de lo que se sabe sobre cómo piensan y aprenden las personas.
Para eso, los autores conversan con las ciencias cognitivas contemporáneas, que comprenden el aprendizaje no solo como transmisión de información entre cerebros, sino como un proceso relacional y corporizado que ocurre en entornos compartidos con otros y mediado por tecnologías. A esta visión, que mezcla ciencias cognitivas, IA y educación, la llaman “ecología cognitiva multitecnológica”: un modelo en que herramientas digitales, materiales simples y trabajo colaborativo se combinan según criterios pedagógicos, y no tan solo por lo que ofrece la tecnología. Para los autores, la pregunta sobre IA y educación tiene más que ver con educación que con IA.
Como caso paradigmático, el artículo menciona Alpha School, una institución que afirma reducir el currículo académico tradicional a unas pocas horas diarias mediante un uso intensivo de sistemas de IAGen. Según los autores, lo que este caso demuestra no es tanto la efectividad de la tecnología como el hecho de que algo en el sistema educativo no funciona bien. Ese sistema ha destinado gran parte de su tiempo a contenidos académicos sin reconocer que la escuela cumple funciones que las mediciones de rendimiento no siempre logran captar.
A lo pedagógico se suman lo ético y lo medioambiental. En el artículo se le da gran importancia al problema de los sesgos, que no solo reproducen las limitaciones de los datos de entrenamiento, sino también las decisiones que sus desarrolladores toman después, durante el despliegue y uso de estos sistemas. Estos sesgos, dicen los autores, tienen una relación directa con lo que se enseña y se aprende, ya que definen, muchas veces sin que se note, qué forma de conocimiento es válida y, al mismo tiempo, cuál no.
El artículo concluye que “la IA no es ni salvadora ni amenaza”, la describe como una prueba de estrés para la educación, que expone los límites de los modelos actuales y obliga a replantear sus objetivos, fundamentos y responsabilidades ecológicas. Por tanto, el artículo propone que la forma de responder a la IA en educación no es la adopción de una única tecnología, sino el diseño deliberado de ecologías tecnológicas plurales, las cuales solo en conjunto son capaces de sustentar el espectro completo del aprendizaje y las diferentes formas de desarrollo humano.
Communications Psychology es una revista especializada en psicología, con revisión por pares, que forma parte de Nature Portfolio, el conjunto de revistas científicas del grupo editorial Springer Nature. El artículo, de acceso abierto, corresponde al número 128 del volumen 4 (2026), con DOI 10.1038/s44271-026-00522-8.
