IA y Educación: Construyendo el Futuro a Través de la Transformación Digital

Equipo Precisar

Junio de 2025

Durante décadas, cada avance tecnológico prometió revolucionar la educación: primero fueron los laboratorios escolares, luego las pizarras digitales y, más recientemente, las computadoras portátiles para todos los estudiantes. Sin embargo, cada una de esas “soluciones” terminó en decepción: equipos que nadie usaba, plataformas desconectadas del currículo y proyectos que se desvanecían antes de mostrar resultados claros. Ahora llega la inteligencia artificial (IA), con la promesa de aprendizaje personalizado, asistentes docentes basados en algoritmos y gestión escolar optimizada. Pero este nuevo capítulo solo servirá de verdad si aprendemos de lo que ya salió mal.

El Banco Interamericano de Desarrollo (BID), en su informe “IA y Educación: Construyendo el Futuro a través de la Transformación Digital”, ofrece un análisis detallado y realista. Su mensaje no es “implanten IA por implantar IA”, sino formular políticas públicas sólidas que garanticen un impacto real, equitativo y sostenible.

La IA no basta por sí sola

Una tecnología, por brillante que sea, fracasa si no va acompañada de un propósito claro y de un entorno adecuado. El BID advierte que, sin una estrategia, sin garantías mínimas y sin un marco ético, la IA en las aulas terminará reforzando las mismas desigualdades que pretende resolver. No se trata de celebrar anuncios y ruedas de prensa: la clave está en el diseño de políticas públicas que respondan a preguntas centrales:

• ¿Para qué queremos IA en la educación?

• ¿A quién beneficiará y cómo mediremos esos beneficios?

• ¿Qué objetivos concretos perseguimos con cada herramienta?

Si no respondemos esas preguntas, la IA será solamente un experimento costoso, más estética que solución.

Cinco condiciones indispensables:

Para que la IA cumpla su promesa de transformar la educación, el BID señala cinco requisitos básicos que todos los programas deben reunir:

1. Dispositivos apropiados: No todos los hogares cuentan con una computadora o una tableta. Mientras en el quintil más rico de la población el 94% de los estudiantes tiene acceso a un equipo en casa, en el más pobre solo uno de cada tres. Esa desigualdad no puede obviarse. Antes de desplegar algoritmos avanzados, hay que asegurar que todos tengan un dispositivo funcional.

2. Conectividad significativa: No basta con tener un punto de acceso a internet: la calidad importa. Una conexión que se corte cuando varios alumnos quieren abrir un video o que no soporte una sesión simultánea no sirve para nada. Para que la IA funcione de verdad, el “cableado” y la velocidad de navegación deben ser sólidos, tanto en zonas urbanas como rurales.

3. Contenido digital relevante: Los algoritmos, por muy inteligentes que sean, dependen del contenido que reciben. Y no cualquier contenido vale: debe estar alineado con el currículo nacional, adaptarse al contexto local y ofrecer más que divertimentos interactivos. La IA no puede sustituir a un buen diseño pedagógico. Si los recursos digitales se quedan en presentaciones animadas o en ejercicios vacíos, no habrá aprendizaje de calidad.

4. Habilidades docentes:Ninguna tecnología cambia nada si no hay un docente que sepa usarla con sentido. No basta con un “curso express” de capacitación. El maestro debe entender por qué introducir IA, cuándo conviene y cuándo no, y cómo integrarla en su práctica diaria. El objetivo es que el docente sea un mediador crítico, no un técnico que simplemente presiona botones.

5. Gobernanza y monitoreo: Ya no podemos permitir proyectos que empiezan un lunes y terminan cuando se agota el presupuesto. Hace falta un plan nacional de transformación digital en educación, con instituciones que monitoreen, evalúen resultados y corrijan el rumbo en tiempo real. Detener iniciativas a mitad de camino o cambiarlas sin criterio ha sido uno de los errores más frecuentes.

   
   

Diseñar con una teoría del cambio

El BID insiste en algo fundamental: toda intervención tecnológica debe partir de una teoría del cambio. Esto implica responder claramente:

• ¿Cuál es el problema educativo que queremos abordar?

• ¿Cómo la IA ayudará a resolverlo?

• ¿Qué indicadores usaremos para medir el progreso?

• ¿Qué mecanismos de seguimiento y evaluación estableceremos?

Sin este planteamiento, cualquier impulso innovador será pasajero. Una teoría del cambio obliga a pensar en las condiciones reales de cada contexto: no es lo mismo implementar IA en una escuela con internet estable que en una zona rural con cortes de luz frecuentes. Tampoco es igual trabajar con docentes motivados que con quienes desconfían de la tecnología.

El resultado de construir este esquema reflexivo es evitar tres errores clásicos:

1. Pilotos que no escalan: programas de alcance limitado que luego desaparecen.

2. Intervenciones sin evidencia: iniciativas cuyo impacto no se comprueba y, por tanto, no se mejora.

3. Foco en la tecnología y no en el aprendizaje: confundir “tener IA” con “lograr mejor aprendizaje”.

Para que la IA sea útil, debe integrarse en un proceso más amplio de mejora educativa, donde el aprendizaje, la equidad y la medición de resultados estén en el centro.

Del entusiasmo a las políticas públicas efectivas

La diferencia entre un proyecto que flaquea y uno que perdura no está en la herramienta, sino en las decisiones políticas que se tomen:

• Planificación a largo plazo. Las experiencias exitosas (por ejemplo, Vietnam o Turquía en evaluaciones PISA) muestran que no basta con invertir más dinero: hace falta gestionar bien los recursos, con visión de conjunto.

• Continuidad de las políticas. El cambio de gobierno no debe implicar la desarticulación de lo avanzado. Hay que institucionalizar las estrategias digitales para que no dependan de personas ni de modas.

• Formación docente coherente. Los maestros deben recibir capacitación permanente, alineada con los objetivos pedagógicos y con el acompañamiento necesario para experimentar y ajustar sus prácticas.

• Mecanismos de evaluación eficaces. No se trata de medir horas frente a la pantalla, sino de cuantificar y cualificar el aprendizaje real: comprensión lectora, pensamiento crítico y autonomía digital.

Si el sistema educativo no gestiona su tarea con ese rigor, la IA será un “capítulo más” en la historia de promesas frustradas.

Hacia una implementación gradual y sensible

Para avanzar con realismo, es recomendable seguir estos pasos de forma progresiva:

1. Identificar brechas y necesidadesAntes de traer cualquier software o algoritmo, es fundamental realizar un diagnóstico:

   • ¿Cuántos dispositivos hay en cada escuela?

   • ¿Cuál es el nivel de conectividad en cada región?

   • ¿Qué competencias digitales tienen (o no tienen) los docentes y los estudiantes?

   • ¿Qué tipo de contenidos digitales existen y cuán alineados están con el currículo?

2. Definir objetivos concretosFormular metas de corto, mediano y largo plazo. Por ejemplo:

   • “Para fin de año, 80% de las escuelas rurales contarán con internet estable.”

   • “En 2025, todos los docentes de secundaria completarán un diplomado en IA y pedagogía digital.”

   • “Para 2026, 70% de los estudiantes de enseñanza básica usarán plataformas IA para reforzar la lectura crítica.”

3. Seleccionar tecnologías adecuadasA partir de la teoría del cambio, priorizar herramientas que:

   • Resuelvan problemas detectados (ej.: sistemas de corrección automática de ejercicios de lectura).

   • Sean escalables en condiciones informáticas modestas.

   • Permitan monitoreo de resultados (por ejemplo, generar reportes de desempeño sin exponer datos personales).

4. Capacitar de forma práctica y sostenidaImpulsar un plan de formación docente en etapas:

   • Módulos introductorios sobre IA y alfabetización mediática.

   • Talleres presenciales que combinan teoría y práctica (uso de plataformas, diseño de actividades en el aula).

   • Comunidades de aprendizaje en línea donde los maestros compartan sus experiencias y dificultades y reciban acompañamiento de tutores expertos.

5. Monitorear, evaluar y ajustarPoner en marcha un sistema de evaluaciones periódicas (cada seis meses) que permitan:

   • Validar si los estudiantes efectivamente desarrollan habilidades críticas de lectura e interpretación digital.

   • Ajustar las plataformas y capacitaciones según los resultados.

   • Compartir experiencias de éxito y fracaso para que otras instituciones aprendan y reciclen recursos.

     
     

Es momento de dejar de lado el entusiasmo fácil y poner en marcha un plan que transforme promesas en cambios reales. Cada paso—desde garantizar el acceso a un dispositivo y una conexión estable hasta capacitar a los docentes con miras críticas y éticas—debe estar pensado para que la IA sea una herramienta que potencie el aprendizaje, no un adorno pasajero. Solo así lograremos que algoritmos y plataformas dejen de ser un recurso más en la sala de máquinas y se conviertan en aliados de profesores y estudiantes, capaces de reducir brechas y ofrecer oportunidades a quienes más lo necesitan.

Un abrazo,

Equipo Precisar