En colaboración con Mercedes Leticia Sánchez Ambriz
No te pierdas el podcast, con una excelente reflexión y ejemplos que enriquecen el artículo
En la Reunión Anual del Foro
Económico Mundial 2026, celebrada en enero de este año en Davos, la inteligencia
artificial se ha consolidado como uno de los ejes centrales del debate
internacional, al ser identificada como un factor clave en la aceleración de la
productividad y en la reconfiguración de los mercados económicos y laborales.
Este posicionamiento no es meramente discursivo ni
prospectivo: refleja un cambio estructural en la forma en que las economías
están integrando la IA en sus procesos productivos y en la definición de nuevas
competencias profesionales. Es
precisamente en este punto donde la discusión global adquiere una relevancia
directa para el ámbito educativo. En este contexto, los docentes en
América Latina enfrentan una pregunta urgente: ¿deben adoptar la
inteligencia artificial hoy o seguir posponiendo su integración en la
educación?
La agenda del Foro Económico Mundial, junto con la
cobertura de medios económicos internacionales y latinoamericanos, evidencia
que la IA ha dejado de ser un tema futurista para convertirse en un componente
estructural que ya está redefiniendo la economía, los mercados laborales y, de
manera inevitable, los sistemas de formación.
Este escenario global interpela directamente a la
educación: lo que hoy se discute en
Davos marcará las competencias que mañana se exigirán a los estudiantes,
y por tanto, las decisiones que los docentes tomen, o posterguen, en el
presente tendrán efectos concretos en la preparación de las nuevas
generaciones.
De
acuerdo con los análisis presentados en el WEF, las empresas y los
inversionistas han superado la fase de experimentación con IA.
El mercado exige ahora resultados
medibles, escalables
y vinculados a productividad, eficiencia y crecimiento real. Como señala Riquelme,
R. (2026) en un artículo del periódico El
Economista, ya no basta con declarar el uso de IA: su
aplicación debe demostrar impacto tangible.
Esta exigencia no se
limita al ámbito empresarial, sino que comienza a trasladarse de forma directa
a los sistemas educativos. Para la educación, ello implica pasar del discurso
general sobre innovación tecnológica a una implementación estratégica de la IA,
orientada al diseño de materiales didácticos más eficientes, a la
retroalimentación personalizada del aprendizaje y a la automatización de tareas
administrativas que actualmente sobrecargan al docente y reducen su tiempo
pedagógico efectivo.
En este
contexto, la Figura 1 permite visualizar una primera tensión empírica
relevante: el uso de inteligencia artificial por parte de estudiantes y
docentes no avanza de manera homogénea.
Fuente:
Elaboración propia con base en datos de UNESCO, GoStudent,
AICAD
y análisis del Foro Económico Mundial (WEF).
Mientras los estudiantes ya utilizan la IA de forma
cotidiana como herramienta de apoyo para el estudio, la búsqueda de información
y la resolución de tareas, el uso pedagógico sistemático por parte de los
docentes y de manera más crítica, la existencia de políticas institucionales claras
avanza a un ritmo considerablemente menor. Esta brecha genera tensiones
crecientes entre las prácticas reales de aprendizaje y los marcos educativos
formales que intentan regularlas o ignorarlas.
En consecuencia, la pregunta ya no es si la
inteligencia artificial llegará al aula, sino cómo se está utilizando, con qué propósito pedagógico y bajo qué
criterios de diseño educativo, en un escenario donde los estudiantes se
adelantan a las instituciones y los docentes enfrentan la presión de responder
sin marcos claros de acompañamiento y formación.
Capital
Cognitivo
En este escenario de creciente adopción de la
inteligencia artificial, emerge con fuerza el concepto de capital cognitivo,
entendido como la capacidad de transformar grandes volúmenes de datos en
conocimiento accionable para la toma de decisiones. Este tipo de capital
ya impacta de manera significativa sectores como la salud, la manufactura y las
finanzas, y comienza a perfilarse como un activo estratégico también en el
ámbito educativo.
La noción de capital cognitivo permite interpretar la brecha previamente descrita
entre estudiantes, docentes e instituciones: no se trata únicamente del
acceso a herramientas de IA, sino de la capacidad para comprender, interpretar
y utilizar la información que estas tecnologías generan. En otras palabras, el
problema no es tecnológico, sino cognitivo y pedagógico.
Datos recientes de organismos internacionales
refuerzan esta tendencia. La UNESCO ha documentado que más de la mitad
de los estudiantes a nivel global ya utiliza herramientas de IA con fines
escolares, mientras que informes como el GoStudent Global Education Report
indican que alrededor del 85 % de los estudiantes de secundaria y universidad
emplean IA para estudiar, organizar información o mejorar su escritura.
Este uso intensivo por parte del estudiantado
contrasta con el ritmo más lento de apropiación pedagógica por parte de
docentes e instituciones, lo que evidencia que el capital cognitivo se está
desarrollando de forma desigual dentro de los sistemas educativos.
Del
debate conceptual a la decisión educativa
Ante este panorama, para el profesorado
el desafío deja de ser abstracto y se convierte en un punto crítico. Comprender
datos, interpretar resultados y utilizar la IA como apoyo pedagógico deja de ser una competencia opcional
y comienza a incidir directamente en la calidad del aprendizaje y en la
capacidad de la escuela para responder a contextos complejos y cambiantes.
En espacios como Davos, las conversaciones sobre
inteligencia artificial no son homogéneas. Junto al entusiasmo, también se
advierte sobre expectativas sobredimensionadas y el riesgo de burbujas
tecnológicas. Este realismo resulta saludable: la IA no es una solución mágica
ni automática.
Sin embargo, para los docentes
latinoamericanos que aún dudan, el mensaje es claro: ser críticos no equivale a ser
resistentes al cambio. Negarse a comprender o utilizar la IA no
detiene su avance; por el contrario, amplía la brecha entre lo que ocurre en la
escuela y lo que exige el mundo profesional y social.
El reto educativo, por tanto, no
consiste en adoptar la tecnología sin reflexión, sino en integrarla con criterio pedagógico,
ético y contextualizado.
Conclusión
Lejos de ser una moda pasajera o una promesa
futura, la inteligencia artificial ya está siendo evaluada por su capacidad de
generar resultados concretos y medibles
en el mercado global, como lo evidencian los debates y análisis del Foro
Económico Mundial 2026 y la cobertura económica internacional. Este cambio
de enfoque —del entusiasmo a la exigencia de impacto— está redefiniendo no solo
los modelos productivos, sino también la forma en que se valoran las
competencias profesionales, el capital cognitivo y el papel de los sistemas
educativos en el siglo XXI.
En el ámbito educativo, el análisis desarrollado
muestra que la principal tensión no radica en la disponibilidad de tecnologías
de inteligencia artificial, sino en la brecha
entre el uso cotidiano que ya realizan los estudiantes y la apropiación
pedagógica, institucional y estratégica por parte de docentes y organizaciones
educativas. Esta brecha, si no se atiende, corre el riesgo de
profundizar la desconexión entre la escuela y las demandas sociales, económicas
y laborales contemporáneas.
Para los docentes latinoamericanos, la inteligencia
artificial no debería interpretarse como una amenaza a su labor profesional,
sino como una oportunidad estratégica
para fortalecer su rol como mediadores del aprendizaje, diseñadores de
experiencias educativas y constructores de marcos éticos y pedagógicos para su
uso responsable. Asumir este desafío implica pasar del debate abstracto a la
acción formativa, desarrollando competencias que permitan integrar la IA con
sentido crítico, contextualizado y orientado a la mejora real de los procesos
de enseñanza y aprendizaje.
En este sentido, el liderazgo docente se consolida
como un factor clave para que la inteligencia artificial contribuya
efectivamente a una educación más pertinente, equitativa y alineada con los
desafíos del mundo contemporáneo.
En una próxima entrada comentaremos acerca de las
discusiones realizadas en Davos sobre el futuro del empleo.
Referencias
Foro Económico
Mundial (WEF). (2026). Global
Economic Outlook and Artificial Intelligence. Davos.
Riquelme, R. (2026).
La inteligencia artificial y
los capitales del mundo: los
mercados comienzan a exigir resultados a la IA, según el WEF. Diario
El Economista, México.
UNESCO. (2023–2024).
Artificial intelligence in
education: challenges and opportunities. París.
GoStudent. (2025). Global
Education Report: AI in Education. Viena.
