La inteligencia artificial en la educación: entre el potencial transformador y el desafío ético-pedagógico
- Marilyn González Reyes
- hace 2 días
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La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en los entornos educativos no solo ha transformado los procesos de enseñanza-aprendizaje, sino que ha generado una discusión urgente sobre sus implicaciones éticas, sociales y pedagógicas. Aunque algunos discursos mediáticos insisten en presentar la IA como una amenaza existencial para la humanidad, como lo expresó Elon Musk en una conferencia con gobernadores en 2017, estas visiones alarmistas muchas veces ocultan los verdaderos desafíos actuales, como la inequidad en el acceso, la vigilancia algorítmica y la pérdida progresiva de agencia pedagógica por parte de los docentes (Musk, 2017).
Julie E. Mehan (2022), en su obra Artificial Intelligence: Ethical, Social, and Security Impacts for the Present and the Future, advierte que las narrativas sobre la IA —ya sean utópicas o distópicas— tienen efectos reales sobre la política educativa y la percepción social de la tecnología. Esta desconexión entre el discurso popular y el desarrollo técnico puede llevar a regulaciones mal informadas y a una adopción instrumental y acrítica de herramientas que transforman profundamente el acto educativo. Como subraya la UNESCO (2021), es necesario promover una ética de la inteligencia artificial que respete los derechos humanos, la inclusión y la equidad, especialmente en contextos educativos.
Desde una perspectiva pedagógica, la IA no debe entenderse como un sustituto del docente, sino como una herramienta que potencia nuevas formas de mediación y acompañamiento del aprendizaje. En lugar de desplazar al profesor, la tecnología puede liberar tiempo de tareas repetitivas, permitir una retroalimentación más oportuna y ofrecer rutas personalizadas de aprendizaje. Sin embargo, esta potencialidad solo se realiza si los docentes desarrollan competencias críticas para evaluar, adaptar e integrar estas herramientas según principios pedagógicos sólidos. Tal como señalan Luckin et al. (2016), el verdadero desafío no es tecnológico, sino didáctico y ético.
Además, el aprendizaje mediado por IA debe estar orientado al desarrollo de competencias del siglo XXI, especialmente aquellas relacionadas con el pensamiento crítico, la alfabetización mediática y la capacidad para interactuar con sistemas inteligentes sin perder autonomía ni juicio. La OECD (2021) insiste en que el rol de los sistemas educativos es preparar a los estudiantes no solo para convivir con tecnologías inteligentes, sino para comprenderlas, evaluarlas y participar activamente en su diseño y regulación futura. Esto implica repensar los currículos, incorporar formación ética desde edades tempranas y garantizar que los entornos digitales sean también espacios de ciudadanía y deliberación.
No obstante, persisten riesgos concretos que deben abordarse con urgencia. Uno de ellos es la privacidad: la capacidad de los algoritmos para recolectar, analizar y predecir comportamientos plantea dilemas sobre el consentimiento informado, la vigilancia y la posible discriminación algorítmica. En este sentido, investigaciones como la de Selwyn (2019) advierten sobre la creciente “dataficación” de la educación, donde el aprendizaje es reducido a patrones de datos procesables, dejando de lado dimensiones afectivas, éticas y sociales del proceso formativo. También hay que considerar los sesgos implícitos en los modelos de IA, que pueden reforzar estereotipos y desigualdades preexistentes si no se diseñan e implementan con una mirada crítica.
Por tanto, la pedagogía del siglo XXI no puede limitarse a incorporar tecnología, sino que debe formar en el uso ético, reflexivo y democrático de esta. Esto exige una transformación no solo de las prácticas docentes, sino también de las políticas públicas, la formación inicial del profesorado y el rol de las instituciones educativas como espacios de reflexión crítica. El llamado de Williamson y Eynon (2020) a construir una alfabetización algorítmica resulta clave para que docentes y estudiantes comprendan cómo funcionan los sistemas de IA, qué decisiones toman y con qué criterios.
En síntesis, la inteligencia artificial no representa por sí sola ni una amenaza ni una solución definitiva. Su impacto en la educación dependerá del marco ético, pedagógico y político que se construya colectivamente. La pregunta no es si debemos usar IA en la escuela, sino cómo, para qué y bajo qué condiciones. Solo desde una visión crítica y humanista de la tecnología podremos aprovechar su potencial sin sacrificar los principios que dan sentido a la educación.
Referencias
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson. https://www.pearson.com/content/dam/one-dot-com/one-dot-com/global/Files/about-pears/Intelligence-Unleashed-Publication.pdf
Mehan, J. E. (2022). Artificial Intelligence: Ethical, Social, and Security Impacts for the Present and the Future. IT Governance Publishing.
Musk, E. (2017, July 16). Musk says A.I. is a fundamental risk to the existence of human civilization. CNBC. https://www.cnbc.com/2017/07/16/musk-says-a-i-is-a-fundamental-risk-to-the-existence-of-human-civilization.html
OECD. (2021). AI in education: What is happening and what is yet to come. OECD Education and Skills Today. https://www.oecd.org/education/ai-in-education.htm
Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. British Journal of Educational Technology, 50(6), 1482–1496. https://doi.org/10.1111/bjet.12805
UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial.
Williamson, B., & Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Phi Delta Kappan, 102(1), 18–23. https://doi.org/10.1177/0031721720956847