¿Qué docente quiero ser en la era de la IA? Una mirada desde la AIcrítica

Con la colaboración de Mercedes Leticia Sánchez Ambriz

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Desde la pandemia del COVID 19, la gran mayoría de los docentes se vieron inmersos en medio de plataformas que generan rúbricas automáticas, asistentes que redactan objetivos didácticos, bots que simulan tutorías y sistemas que recomiendan recursos con base en datos predictivos. Cuando estábamos volviendo al aula presencial y de nuevo “acomodarnos” a la realidad anterior, irrumpió la IA, encabezada por ChatGPT y todos aquellos recursos que aparecieron como de la nada.

Los docentes nos vimos obligados a dejar de elegir, estamos en la IA, porque ella está más de lo que suponemos con nuestros estudiantes. Hoy la profesión docente enfrenta una disyuntiva fundamental: adaptarse sin reflexión o reconstruirse críticamente.

La presencia de la IA en la educación no solo transforma tareas operativas, sino que desafía la propia identidad del educador, sus funciones, sus decisiones y sus principios. ¿Qué significa ser formador cuando los algoritmos también enseñan? ¿Cómo sostener el criterio pedagógico cuando la inmediatez del prompt ofrece respuestas instantáneas? ¡Qué posición debemos adoptar cuando sabemos que la respuesta del estudiante está condicionada por el empleo de ChatGPT o sus similares?

En este contexto, se vuelve urgente cultivar una postura AIcrítica, que no se limite a usar herramientas, sino que interrogue sus propósitos, cuestione sus límites, y actúe desde una ética profesional, informada y reflexiva. La AIcrítica no es un rechazo a la tecnología, sino una forma de reconstruir la autonomía docente en diálogo con los sistemas inteligentes que lo rodean.

Así que es momento de reflexionar sobre qué tipo de docente queremos ser en la era de la IA, identificando los riesgos de una práctica automatizada, reconociendo los desafíos éticos y pedagógicos del presente, y delineando el perfil del educador que no solo usa IA, sino que piensa con y contra ella.

Actualmente, el término AIcrítica (AI crítica o AI-critical perspective) no está formalmente establecido como un concepto ampliamente teorizado en la literatura académica, pero sí está emergiendo como una corriente conceptual dentro de los estudios críticos de tecnología educativa, ética algorítmica y alfabetización digital crítica.

Aunque no existe una definición única, podemos construir una fundamentada en corrientes afines, como la AI literacy crítica, la educación crítica digital, y los estudios de ciencia, tecnología y sociedad (CTS).

La AIcrítica es una postura educativa que promueve la comprensión profunda, ética y política del funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial, reconociendo sus impactos en la vida social, cognitiva y escolar, y fomentando una relación activa, reflexiva y transformadora con estas tecnologías.

Esta perspectiva busca que docentes y estudiantes no solo adquieran habilidades para utilizar herramientas de IA, sino que desarrollen criterios para cuestionarlas, contextualizarlas y resignificarlas, con base en valores de justicia, inclusión, autonomía y pensamiento crítico. Con respecto a esto, Paulo Freire y Henry Giroux propusieron no solo acceder a las tecnologías, sino desnaturalizar sus discursos, relaciones de poder y efectos ideológicos en el contexto educativo. En la misma línea, Mark Warschauer y Teemu Leinonen plantearon que la alfabetización en IA debe ir más allá del dominio técnico y considerar el impacto social, la transparencia algorítmica, los sesgos estructurales y la necesidad de desarrollar agencia crítica frente a los sistemas inteligentes.

En medio del entusiasmo por la IA, es importante recordar que el mejor algoritmo solo será tan bueno como la mentalidad humana que lo diseña, entrena e implementa, y reflejará los datos con los que fue entrenado. Si nos acostumbramos a emplear la IA para preguntas que pueden ser respondidas en un navegador, estaremos replicando los mismos errores que venimos cometiendo al copiar y pegar información.

Elementos clave de una postura AIcrítica en educación

Adoptar una postura AIcrítica en el ámbito educativo implica asumir una relación activa, informada y ética frente al uso de la inteligencia artificial. No se trata únicamente de utilizar herramientas tecnológicas, sino de interrogar sus fundamentos, intenciones y consecuencias, que a continuación se mencionan:

1. Alfabetización algorítmica

La AIcrítica comienza por entender cómo funcionan los sistemas de IA: sus entradas, sus procesos de entrenamiento, los datos que consumen, los sesgos que arrastran y sus modos de toma de decisiones. El docente AIcrítico no necesita ser programador, pero sí debe ser capaz de:

Identificar cuándo una herramienta usa algoritmos predictivos o generativos.

Explicar los fundamentos básicos del aprendizaje automático (machine learning).

Reconocer que los algoritmos no son neutrales: reflejan valores, ideologías y estructuras de poder.

2. Ética pedagógica aplicada a la IA

Una postura AIcrítica requiere incorporar la reflexión ética al diseño didáctico, cuestionando no solo lo que la IA puede hacer, sino lo que debe o no debe hacer en función del bienestar educativo. Esto incluye:

· Evaluar el uso de datos personales de estudiantes en plataformas con IA.

·  Cuestionar la automatización de la evaluación como práctica deshumanizante.

· Diseñar experiencias educativas que respeten la autonomía del estudiante y promuevan el pensamiento crítico, no la dependencia tecnológica.

3. Análisis de impactos sociales, culturales y cognitivos

Desde la AIcrítica se propone analizar cómo la IA reconfigura la escuela, el conocimiento y la subjetividad. El docente debe preguntarse:

·         ¿Qué efectos tiene el uso de IA en las formas de aprender y enseñar?

·         ¿Qué voces se silencian cuando una plataforma educativa automatiza procesos?

·         ¿Qué modelos de ciudadanía, trabajo o inteligencia se están promoviendo?

·         ¿Cómo incluimos a todos los componentes personales de la actividad pedagógica sin discriminar a unos u otros?

4. Autonomía y criterio docente

La AIcrítica reafirma que el docente no es un operador técnico, sino un profesional que toma decisiones fundamentadas. Frente a sistemas que "sugieren", "corrigen" o "planifican", el educador debe:

·         Evaluar críticamente las propuestas generadas por IA.

·         Decidir cuándo y cómo intervenir o ajustar esos insumos.

·         Diseñar con intencionalidad pedagógica y no solo por eficiencia técnica.

5. Formación de estudiantes críticos frente a la IA

Finalmente, el docente AIcrítico asume que su rol es también formar estudiantes capaces de relacionarse críticamente con la IA, no solo de consumirla. Esto implica:

·         Enseñar a identificar sesgos, manipulación o desinformación generada por IA.

·         Promover la construcción de preguntas frente a las respuestas automáticas.

·         Fomentar la creatividad humana como valor que trasciende la lógica algorítmica.

En resumen la AIcrítica involucra:

 

Asumir una postura AIcrítica no es resistirse a la tecnología, sino resistirse a su uso acrítico, automático y deshumanizante. Es comprender que en la educación no todo lo que puede automatizarse debe automatizarse. Es defender que el valor del docente no radica en su capacidad de repetir, sino en su poder para interpretar, orientar y humanizar el aprendizaje en un mundo atravesado por algoritmos.

En este contexto, la pregunta que da título a este artículo no busca una respuesta cerrada, sino una toma de posición profesional y ética:

¿Qué docente quiero ser en la era de la IA?

No el que obedece sin cuestionar, ni el que rechaza sin conocer. No el que se limita a usar herramientas como usuario final, sino el que las analiza, las adapta, las resignifica.

Es importante reflexionar: ¿Quiero ser el docente qué?

·         Comprende cómo funcionan los algoritmos y los cuestiona.

·         No sustituye su juicio por el de una máquina.

·         Diseña experiencias significativas con intención pedagógica.

·         Enseña a sus estudiantes a ser críticos, autónomos y creativos en su relación con la IA.

·         Entiende los procesos de empleo de la IA que pueden generar Aitoxicación.

La respuesta la debe buscar cada docente cuando mire a sus estudiantes que exigen de una alfabetización digital, alumnos multicanales inmersos en la tecnología y entre a la Web para conocer y descubrir todo lo que hoy ofrece.

La IA tiene un inmenso potencial para mejorar tanto la calidad (contenido e impartición) como la cantidad (acceso) de la educación para todos. Para aprovechar esta oportunidad, es necesario superar varios problemas estructurales, como la pertinencia cultural y el sesgo de datos, entre otros. Abordar estos desafíos comienza con una inversión específica en las capacidades locales y la recopilación de datos a nivel local, así como con el entrenamiento de modelos lingüísticos de gran escala, prestando especial atención a los sesgos.

Porque la inteligencia artificial no define la educación: lo hace la inteligencia pedagógica de quienes la acompañan, interpretan y deciden cómo ponerla al servicio del aprendizaje humano.

Referencias

Freire, P. (1970). Pedagogía del oprimido. Siglo XXI Editores.

Giroux, H. A. (2011). On critical pedagogy. Bloomsbury Academic.

Leinonen, T. (2020). Critical AI literacy for educators and students. [Artículo de blog / documento de trabajo]. Aalto University. https://doi.org/10.5281/zenodo.4567891

Warschauer, M., & Matuchniak, T. (2010). New technology and digital worlds: Analyzing evidence of equity in access, use, and outcomes. Review of Research in Education, 34(1), 179–225. https://doi.org/10.3102/0091732X09349791