Durante dos décadas hemos convivido con un sistema educativo incapaz de mejorar de forma sostenida el aprendizaje. Ahora aparece la inteligencia artificial generativa y surge una alarma inmediata.
“Los estudiantes dejarán de pensar. Perderán la capacidad de escribir. No aprenderán. Se volverán dependientes.”
La preocupación es legítima, pero parte de una premisa discutible: que el sistema anterior funcionaba bien y que debemos protegerlo.
Si durante los últimos veinte años, sin inteligencia artificial generativa, no hemos conseguido mejorar la educación, ¿cómo sabemos que la IA va a empeorarla?
La respuesta honesta es que no lo sabemos. Tampoco sabemos que vaya a mejorarla. Lo que sí sabemos es que el punto de partida no era bueno.
La educación ya estaba en crisis
Los resultados de PISA muestran estancamiento y deterioro en matemáticas, lectura y ciencias. La OCDE señala que parte del descenso comenzó antes de la pandemia. PISA 2022 registró algunos de los resultados medios más bajos de toda la serie [1].
La situación global es aún más grave. El Banco Mundial estimó en 2022 que el 70 % de los niños de diez años de países de ingresos bajos y medios no comprendía un texto sencillo. Antes de la pandemia, la cifra ya alcanzaba el 57 % [2].
Estos problemas aparecieron antes de ChatGPT. La IA no creó la falta de comprensión lectora, la inequidad, el abandono, la desmotivación ni la memorización sin aprendizaje. Llegó a un sistema que ya confundía enseñanza con aprendizaje, actividad con comprensión y evaluación con competencia.
También debemos hablar de los daños del sistema anterior
Hemos normalizado que muchos estudiantes estudien para aprobar y olviden después. Hemos normalizado que todos aprendan al mismo ritmo. Hemos normalizado que un profesor tenga poco tiempo para ofrecer retroalimentación individual. Hemos normalizado que la evaluación premie la repetición de información. Hemos normalizado que un título certifique años de escolarización, pero no siempre capacidad para resolver problemas.
Los riesgos de la IA son visibles porque son nuevos. Los fallos del sistema tradicional resultan menos visibles porque nos hemos acostumbrado a ellos.
Eso distorsiona el debate.
Pero rendimiento no es aprendizaje
La IA mejora con frecuencia el resultado inmediato de una tarea. Un estudiante escribe un texto más claro. Un profesional trabaja más rápido. Una explicación parece mejor organizada.
Pero un mejor producto no demuestra un mayor aprendizaje.
Ese es el verdadero problema.
Cuando la IA sustituye la formulación de ideas, la construcción de argumentos y la revisión crítica, el estudiante entrega un resultado que quizá no comprende.
Cuando se utiliza para contrastar hipótesis, recibir retroalimentación, detectar errores o generar contraargumentos, la situación cambia. La misma herramienta sirve para evitar pensar o para pensar mejor. La pregunta no es si la IA es buena o mala.
La pregunta es qué procesos cognitivos delegamos y cuáles reforzamos.
La evidencia no justifica ni el entusiasmo ni la prohibición, porque la literatura disponible muestra resultados mixtos.
Una revisión publicada en Nature Human Behaviour concluyó que la IA generativa facilita apoyo personalizado, retroalimentación rápida y nuevos modelos de evaluación. También advirtió sobre errores, dependencia y riesgos éticos [5].
En un ensayo aleatorizado con estudiantes de Medicina, un GPT especializado integrado en aprendizaje basado en problemas mejoró el aprendizaje autodirigido y el pensamiento crítico [6].
Otra revisión de 136 estudios sobre lectura y escritura académicas encontró mejoras en coherencia, organización, riqueza léxica y argumentación. También identificó menor implicación metacognitiva, dependencia y problemas de autoría [7].
Todo esto no demuestra que cualquier uso de IA sea beneficioso. Demuestra que la IA no destruye necesariamente el aprendizaje. El resultado depende del diseño.
Ya conocemos esta lección
Durante años hemos incorporado ordenadores, plataformas, pizarras digitales y aplicaciones educativas. La transformación prometida rara vez se produjo a gran escala.
UNESCO señala que sigue faltando evidencia sólida e independiente sobre el valor añadido de muchas tecnologías educativas [3].
La conclusión no es que la tecnología no sirva, sino que añadir tecnología sin cambiar objetivos, procesos, incentivos y evaluación no transforma la educación.
Digitalizar una mala práctica no la convierte en una buena práctica. Añadir un chatbot a una enseñanza basada en memorización tampoco garantiza aprendizaje.
El verdadero riesgo es no cambiar nada. Prohibir la IA ofrece una falsa sensación de seguridad.
Los estudiantes ya la utilizan. Los profesores también. Las organizaciones la están incorporando.
El mercado laboral exigirá trabajar con sistemas inteligentes. Mantener la educación al margen no protegerá a los estudiantes. Los dejará sin formación para utilizar la tecnología con criterio.
La nueva alfabetización exige saber formular preguntas, verificar evidencias, detectar errores, identificar sesgos y decidir cuándo delegar.
Estas capacidades no se desarrollan ocultando la IA. Se desarrollan utilizándola bajo supervisión.
Necesitamos medir otra cosa. No basta con evaluar el texto final. Debemos medir tres resultados;
El producto.
¿El trabajo es mejor?
El aprendizaje.
¿El estudiante comprende y recuerda?
La transferencia.
¿Resuelve problemas nuevos sin ayuda?
Un estudiante que entrega un texto excelente que no comprende no ha aprendido. Un estudiante que utiliza la IA para comparar argumentos, cuestionar premisas y revisar su razonamiento sí está haciendo trabajo cognitivo.
El objetivo consiste en proteger el esfuerzo que construye capacidad y no en maximizar el esfuerzo.
Es decir, la postura legítima es que no sabemos si la IA mejorará la educación. Dependerá de cómo la utilicemos.
Pero tampoco existe fundamento para afirmar que mantendremos mejor las capacidades humanas conservando un sistema que no logró desarrollarlas de forma satisfactoria.
La ausencia de IA no garantizó pensamiento crítico. No garantizó comprensión. No garantizó igualdad. No garantizó aprendizaje duradero.
El mayor riesgo es utilizar el miedo a la IA para evitar transformar un sistema que ya necesitaba cambiar.
Referencias
- OECD. PISA 2022 Results, Volume I: The State of Learning and Equity in Education. OECD Publishing, 2023. https://www.oecd.org/en/publications/pisa-2022-results-volume-i_53f23881-en.html
- World Bank, UNESCO, UNICEF y colaboradores. The State of Global Learning Poverty: 2022 Update. 2022. https://www.worldbank.org/en/topic/education/publication/state-of-global-learning-poverty
- UNESCO. Global Education Monitoring Report 2023: Technology in Education. A Tool on Whose Terms? 2023. https://www.unesco.org/gem-report/en/technology
- OECD. Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education. OECD Publishing, 2026. DOI: 10.1787/062a7394-en.
- Yan L, Greiff S, Teuber Z, Gašević D. Promises and challenges of generative artificial intelligence for human learning. Nature Human Behaviour. 2024;8:1839-1850. DOI: 10.1038/s41562-024-02004-5.
- Wang S, Yi Z, Zou B, et al. Enhancing self-directed learning with custom GPT AI facilitation among medical students: a randomized controlled trial. Medical Teacher. 2025;47:1126-1133. DOI: 10.1080/0142159X.2024.2413023.
- Sanz-Tejeda A, Domínguez-Oller JC, Baldaquí-Escandell JM, et al. The impact of generative AI on academic reading and writing: a synthesis of recent evidence, 2023-2025. Frontiers in Education. 2026. DOI: 10.3389/feduc.2025.1711718.
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