En colaboración con Mercedes Leticia Sánchez Ambriz
Las tecnologías emergentes han
cobrado un papel central en la educación, y la inteligencia artificial (IA)
generativa no es la excepción. Sin embargo, su uso creciente ha comenzado a
generar una actitud preocupantemente pasiva entre muchos docentes: la IA
produce recursos didácticos automáticamente, sin que el educador intervenga de
manera crítica o creativa en el proceso. Esta delegación acrítica no solo
empobrece el diseño pedagógico, sino que amenaza con erosionar la autonomía
profesional docente.
La pedagogía crítica advierte
que reducir la integración de la IA a un enfoque meramente operativo es
insuficiente; por el contrario, su presencia transforma de forma profunda las
dinámicas del aula y exige una reconfiguración activa del rol del docente. En
este contexto, resulta urgente romper con la aceptación automática de los
productos generados por la IA y aprender a dialogar con los algoritmos: formulando preguntas, diseñando
consignas y orientando resultados desde objetivos de
aprendizaje claros. Solo así será posible reapropiarse pedagógicamente de estas
herramientas y recuperar un rol protagónico en el diseño de experiencias
significativas.
El paso de una actitud
pasiva a una relación dialógica con la inteligencia artificial requiere,
ante todo, reconocer que
las tecnologías no son neutras ni cerradas, y que su utilidad
pedagógica depende de cómo se integran en los procesos de enseñanza y
aprendizaje. La IA puede reproducir sesgos, simplificar el conocimiento o
descontextualizar los contenidos si no se le orienta adecuadamente.
A lo largo de la historia de
la educación, docentes y estudiantes emplean medios de enseñanza, desde el
libro y la pizarra, hasta los medios digitales. Siempre se ha insistido que no
basta con la selección del medio, sino que este proceso sigue al diseño y su
empleo bajo una concepción pedagógica que denominado “Ruta crítica en el
trabajo con los medios”. Esta idea se aplica por igual al trabajo con la
IA.
Por eso, el desafío no es
simplemente “aprender a usar herramientas”, sino adquirir la capacidad de
gobernarlas desde la intencionalidad pedagógica. Este proceso a
la continuidad del trabajo con los medios, solo que este momento la debemos ejercer
una mediación activa entre los algoritmos y los propósitos educativos. Esto
exige una nueva forma de alfabetización, donde el lenguaje de los algoritmos no
domine la práctica docente, sino que sea interpretado, encauzado y transformado
por ella.
Formar
la competencia de dialogar con los algoritmos: una práctica pedagógica
emancipadora
Aprender a dialogar con los
algoritmos implica mucho más que conocer comandos o probar herramientas. Supone
desarrollar una competencia
pedagógica-tecnológica situada, que combine habilidades
técnicas con claridad didáctica y pensamiento crítico. No se trata de pedirle a
la IA que “haga la clase”, sino de saber cómo guiarla, cómo explicitar nuestros
propósitos y cómo evaluar lo que devuelve. Esta competencia comienza con el
dominio de la formulación de
instrucciones precisas (prompting) en función de los objetivos de
aprendizaje, el contexto del grupo y el tipo de conocimiento que se busca
construir. Implica también aprender a iterar con el sistema: ajustar las
solicitudes, contrastar respuestas, cuestionar lo que la IA sugiere y
enriquecerlo con criterio pedagógico.
En lugar de aceptar el primer
recurso generado, el docente debe preguntarse: ¿esto promueve pensamiento
crítico? ¿Favorece el aprendizaje activo? ¿Responde a la diversidad del aula?
En este proceso, el educador no actúa como consumidor, sino como diseñador y
mediador. Formarse para “hablar con los algoritmos” es, en el fondo, formarse para no ceder el sentido
pedagógico al diseño algorítmico, sino conservarlo como espacio
de creación, juicio y autonomía.
Adoptar esta perspectiva
activa no ocurre de forma intuitiva: requiere
formación específica y práctica sistemática. El desarrollo de
habilidades para interactuar críticamente con la IA implica aprender a formular
prompts
intencionales, evaluar las respuestas generadas y transformarlas en función de
los contextos y propósitos educativos.
Esta capacidad no se reduce a
un conocimiento técnico, sino que articula dimensiones pedagógicas, éticas y
cognitivas. Como señalan Navarro (2025) y Tarasow (2024), la verdadera competencia no radica en
usar la IA, sino en saber cómo usarla con sentido didáctico, en
sincronía con el pensamiento crítico, la creatividad y la inclusión.
En este marco, comienzan a
emerger propuestas metodológicas que guían la interacción formativa con los
algoritmos: por ejemplo, el modelo VALS-GPT, utilizado en programas de
formación docente de Junior Achievement (2025), propone un ciclo de diálogo con
la IA que incluye pedir, evaluar, rediseñar y volver a interactuar, reforzando
el pensamiento metacognitivo del educador.
Desde esta lógica, el rol
docente no se limita a detectar si un estudiante usó IA para hacer una tarea,
sino a diseñar consignas
que trasciendan la respuesta literal y que exijan
interpretación, posicionamiento, elaboración o transferencia. En palabras de
Tarasow (2024), es urgente pasar “de preguntas fácticas a preguntas para
pensar”, es decir, a consignas que estimulen procesos reflexivos, colaborativos
y creativos.
En última instancia, interactuar
activamente con la IA implica alfabetizarse tecnológicamente no solo para
operar, sino para diseñar y mediar, manteniendo el control pedagógico sobre el sentido de las tecnologías.
Solo así, como sugiere Roca (2025), la IA podrá ser comprendida no como una
amenaza o reemplazo, sino como un compañero
cognitivo que amplía las posibilidades de enseñar y aprender.
Herramientas
de IA y adaptaciones pedagógicas
Herramientas como NotebookLM, Gemini o Studio
Gemini han demostrado una notable capacidad para generar automáticamente
materiales educativos —resúmenes, cuestionarios, presentaciones o esquemas— a
partir de indicaciones simples. Sin embargo, el riesgo de esta eficiencia es
que el docente se limite a recibir lo que el sistema produce,
reproduciendo así una actitud pasiva en el diseño didáctico. Si bien estos
entornos pueden ser útiles en contextos de alta demanda o limitación de tiempo,
su mayor potencial no radica en la generación automática, sino en la
posibilidad de ser personalizados
mediante prompts cuidadosamente diseñados.
En lugar de aceptar de manera pasiva el recurso que
ofrece la IA, el docente puede y debe intervenir activamente en el proceso:
solicitando información específica, definiendo el enfoque didáctico,
estructurando el diseño textual o visual, e incluso ajustando el nivel
cognitivo según la taxonomía de Bloom.
Por ejemplo, un mismo contenido puede ser pedido en
forma de analogía, mapa conceptual, caso problema o ejercicio creativo,
dependiendo del propósito formativo. Esta capacidad de configurar la
producción algorítmica convierte al profesor en un curador y arquitecto de
experiencias de aprendizaje, y no en un simple consumidor de contenidos.
En esa línea, el control del docente sobre los
parámetros de generación —tipo de actividad, profundidad, enfoque ético,
diversidad cultural— es lo que garantiza que la IA trabaje a favor de una
pedagogía situada, crítica y coherente con las necesidades reales del aula.
Conclusiones
La presencia creciente de la inteligencia
artificial generativa en la educación exige un giro urgente en la forma en que
los docentes interactúan con estas tecnologías. El riesgo de adoptar una
actitud pasiva —en la que se aceptan sin cuestionamiento los productos de la
IA— no solo empobrece la calidad pedagógica, sino que amenaza con desplazar el
juicio profesional del educador. Frente a este escenario, la solución no es
rechazar la IA, sino aprender a dialogar con los algoritmos: formular
instrucciones con sentido didáctico, evaluar críticamente las respuestas y
mantener el control sobre el diseño de las experiencias de aprendizaje.
Este artículo ha propuesto que dicha transición
requiere formación específica: desarrollar la competencia de prompting
pedagógico, fortalecer la alfabetización digital crítica y asumir el rol
docente como diseñador, no como consumidor. Solo así será posible convertir
la IA en una herramienta verdaderamente aliada, capaz de ampliar la
creatividad, diversificar las metodologías y responder a las necesidades reales
del aula latinoamericana.
En lugar de adaptar la práctica docente a las
respuestas de la IA, se trata de adaptar la IA a los fines emancipadores de
la educación. Esa es la frontera ética, pedagógica y política que debe
guiar toda innovación en inteligencia artificial educativa.
Referencias
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https://profuturo.education/es/2025/ia-en-educacion-latinoamericana/
Roca, D. (2025, mayo 18). Guía NotebookLM para
profesionales de la educación. Maieutic. https://davidroca.substack.com/p/guia-notebooklm-para-profesionales
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