Los problemas de la IA en la educación y cómo solucionarlos

La inteligencia artificial dejó de ser una conversación futurista para convertirse en parte del día a día de estudiantes, docentes y colegios. En muy poco tiempo empezó a aparecer en tareas, investigaciones, exposiciones y evaluaciones, transformando la manera en que las personas acceden a la información y producen contenido.

Frente a eso, gran parte de la conversación educativa se ha movido entre la preocupación y el entusiasmo. Mientras algunos ven la IA como una amenaza para el aprendizaje, otros la presentan como la solución definitiva para los problemas del sistema educativo.

Para Felipe Arango, TED EdTech Advisor parte del problema es que la inteligencia artificial suele presentarse como el origen de una nueva crisis educativa, cuando muchos de esos retos ya existían desde hace años. Antes de la pandemia, distintos estudios en América Latina ya evidenciaban problemas en comprensión lectora y aprendizaje básico. Más que crear el problema, la IA terminó haciendo mucho más visibles esos vacíos.

Hoy un estudiante puede pedirle a una IA que redacte un ensayo, resuelva ejercicios matemáticos o prepare una exposición en segundos. El resultado probablemente será rápido y correcto, pero muchas veces está reemplazando el proceso de pensar por una respuesta inmediata, haciendo que el estudiante entregue tareas sin realmente comprender el tema.

A eso se suma otro reto importante y es la velocidad, la inteligencia artificial avanza mucho más rápido de lo que el sistema educativo alcanza a adaptarse, haciendo que colegios y docentes intenten responder constantemente a nuevas herramientas, tendencias y dinámicas digitales.

Esto también ha llevado a confundir interacción con aprendizaje, un estudiante puede pasar horas usando plataformas, chatbots o herramientas de IA y aun así no desarrollar comprensión profunda. Por eso, la conversación no debería centrarse en las herramientas, sino en cómo garantizar que el aprendizaje siga ocurriendo. Entender cómo cada estudiante aprende, qué vacíos tiene, qué acompañamiento necesita y cómo progresa académicamente permite usar la tecnología de una manera mucho más útil y consciente.

La solución entonces, no pasa por prohibir la inteligencia artificial ni por intentar competir con ella, sino por cambiar la manera en que se entiende el aprendizaje. En lugar de enfocarse únicamente en herramientas o plataformas, propone volver a elementos que históricamente han sido fundamentales en educación, como la comprensión, la memoria de largo plazo y el contexto de cada estudiante.

La IA en el contexto educativo puede ayudar a identificar patrones, detectar vacíos de aprendizaje y entender mejor cómo progresa cada alumno. La tecnología puede organizar información y hacer visibles problemas que antes pasaban desapercibidos, pero el criterio pedagógico sigue dependiendo de las personas.

En este nuevo escenario el rol del docente es transmitir información, centrarse en acompañar, contextualizar, hacer preguntas y ayudar a que el estudiante construya criterio propio en medio de un entorno saturado de respuestas automáticas.

Asimismo, el rol de las instituciones educativas debe migrar hacia construir sistemas que permitan entender qué está pasando realmente con el aprendizaje y convertirse en un aliado para hacer visible lo que antes no se veía. Cuando se usa con un propósito claro, permite identificar dónde están los vacíos, ajustar intervenciones y sostener procesos de aprendizaje con mayor continuidad.

Ahí es donde la conversación deja de ser únicamente tecnológica y se convierte en una cuestión de gestión. No se trata solo de qué pasa en el aula, sino de qué tan preparada está la institución para leer su propia información, tomar decisiones oportunas y sostener su proyecto educativo en el tiempo.