Innovaciones clave de la IA en educación
La IA presenta diversas aplicaciones que están redefiniendo la experiencia educativa. Para los estudiantes, destacan los tutores con inteligencia artificial, que escalan el aprendizaje personalizado, y las herramientas de asistencia en tareas, que apoyan a los alumnos bajo la supervisión docente para un uso ético y responsable.
Los docentes se benefician de mentores virtuales que brindan orientación profesional personalizada, sistemas de retroalimentación para mejorar la calidad de la enseñanza, asistentes para la creación de planes de clase y contenidos atractivos, y rutinas automatizadas que aligeran la carga administrativa, permitiendo mayor dedicación a la enseñanza y la orientación personalizada a los estudiantes que más lo necesitan.
En el ámbito administrativo, la IA facilita asistentes virtuales para optimizar la asignación de recursos, sistemas de alerta temprana para identificar estudiantes en riesgo de abandono, y mecanismos de asignación centralizada que mejoran la toma de decisiones en áreas como recursos, admisiones y adquisiciones.
A continuación, se presenta una tabla que resume nueve innovaciones en educación impulsadas por la IA, detallando su objetivo y a quién benefician.
Nueve innovaciones en educación usando IA
| TEMA | INNOVACIÓN | OBJETIVO |
| Soluciones para estudiantes basadas en IA | ||
| Aprendizaje personalizado | Tutores con inteligencia artificial | Permitir que el aprendizaje adaptado a las necesidades individuales de los estudiantes se imparta a escala |
| Asignaciones | Utilizar la IA en las tareas | Ayudar a los alumnos con las tareas mientras los docentes aseguran que los estudiantes mantengan un uso responsable y ético. |
| Soluciones para docentes basadas en IA | ||
| Atracción y retención | Mentor con IA | Proporcionar orientación profesional personalizada, apoyo y tutoría a los futuros y actuales profesores. |
| Desarrollo profesional | Retroalimentación | Mejorar la calidad del profesorado mediante una retroalimentación frecuente y personalizada |
| Enseñanza | Planes de clases y contenidos | Ayudar a los profesores a diseñar lecciones atractivas y eficaces que se ajusten al plan de estudios y los objetivos de aprendizaje. |
| Otras tareas | Rutinas Automatizadas | Reducir la carga administrativa y aumentar el tiempo de profesores para enseñar, orientar a los alumnos y mejorar los resultados educativos |
| Soluciones para la administración basadas en IA | ||
| Racionalizar el proceso | Asistente con la IA | Optimizar la asignación de recursos automatizando las tareas rutinarias. |
| Detección proactiva | Sistemas de alerta temprana | Agilizar el proceso de identificación de los estudiantes en riesgo de abandono escolar |
| Asignación de recursos | Asignación centralizada | Optimizar la toma de decisiones sobre recursos, la admisión de alumnos, las adquisiciones, etc |
El Rápido Avance de la IA y su Impacto en la Productividad
La IA avanza a un ritmo sorprendente. En poco tiempo, ha evolucionado de sistemas básicos a plataformas capaces de mantener conversaciones naturales, generar contenido creativo y resolver problemas complejos, combinando texto, imágenes, audio y video de formas innovadoras. El informe “La revolución de la IA en Educación: Lo que hay que saber.”, del Banco Mundial (2024), señala que los profesionales que utilizan herramientas de IA avanzadas experimentan un aumento significativo en su productividad y obtienen mejores resultados en comparación con quienes no las utilizan.
Contexto y Retos Educativos en América Latina
La educación en América Latina se enfrenta a desafíos estructurales considerables. Los cierres de escuelas durante la pandemia exacerbaron la situación, dejando a aproximadamente el 70% de los estudiantes de 10 años sin la capacidad de leer y comprender textos sencillos. Las puntuaciones en las pruebas PISA se encuentran cinco años por debajo del promedio de la OCDE, con marcadas desigualdades socioeconómicas, geográficas, étnicas y de discapacidad.
El acceso y uso de la IA en la educación regional también es desigual. Mientras estudiantes en escuelas con buenos recursos aprovechan la IA bajo la guía de docentes capacitados, un gran número de estudiantes tiene acceso a la tecnología, pero carece de orientación adecuada, utilizándola principalmente para completar tareas rápidamente sin desarrollar el pensamiento crítico. La mayoría de los estudiantes en zonas rurales y comunidades de bajos ingresos enfrentan una exclusión total, ya que muchas escuelas carecen incluso de infraestructura básica.
Perspectivas Estudiantiles sobre la IA en Educación
El informe del Banco Mundial “ 100 Voces Estudiantiles sobre la IA y la Educación”, que recopila experiencias de estudiantes universitarios de diez países, incluyendo Colombia, México y Perú, revela tendencias importantes. Aunque los estudiantes utilizan la IA regularmente para fines académicos, la accesibilidad sigue siendo un desafío debido a los costos y la conectividad.
Los estudiantes de países en desarrollo muestran optimismo, considerando la IA como un potencial ecualizador educativo. Sin embargo, existe preocupación generalizada sobre la dependencia excesiva que podría mermar el pensamiento crítico. La investigación también destaca disparidades en la integración de la IA entre disciplinas, con las áreas STEM a la cabeza, y entre el profesorado, siendo los docentes más jóvenes quienes adoptan estas herramientas con mayor facilidad.
Evidencia de la Efectividad de la IA en Educación
Las aplicaciones de IA están demostrando resultados prometedores en diversos contextos educativos latinoamericanos. En Ecuador, la implementación del sistema ALEKS resultó en una mejora significativa en matemáticas y una reducción en la repetición de grado.
El potencial de la tutoría con IA es considerable. El “efecto de dos sigma” de Bloom sugiere que los estudiantes con tutores personales superan significativamente a sus compañeros en aulas tradicionales. Investigaciones recientes indican que el diseño del tutor de IA es crucial. Un estudio de Harvard encontró que tutores de IA bien diseñados permitieron a estudiantes universitarios aprender “más del doble en menos tiempo”. Sin embargo, implementaciones deficientes, como una interfaz básica de ChatGPT, pueden impactar negativamente el rendimiento estudiantil. Un “Tutor GPT” modificado para ofrecer pistas en lugar de soluciones directas demostró una mejora sustancial en el aprendizaje.
La evidencia más sólida sugiere que la IA funciona mejor como complemento a la tutoría humana.
Un estudio con tutores y estudiantes mostró que los sistemas de “copiloto” de IA aumentaron el dominio de habilidades, permitiendo que tutores novatos con asistencia de IA se equipararan a tutores expertos. Los principios clave para una implementación efectiva incluyen enfocarse en el aprendizaje, mantener supervisión humana, priorizar la equidad y evaluar continuamente. Como señaló Jaime Saavedra, director regional de Desarrollo Humano para América Latina en el Banco Mundial: IA para mejorar la experiencia humana, nunca para reemplazarla.
Los sistemas de asignación centralizada basados en IA también han demostrado su eficacia. En Chile, un sistema implementado para la admisión universitaria optimizó las preferencias de los estudiantes y las prioridades de las escuelas, reduciendo el porcentaje de estudiantes que no obtenían su primera opción y mejorando los resultados de ubicación. Ecuador implementó un sistema similar para optimizar la distribución de docentes.
En Brasil, la plataforma de escritura con IA Letrus ha mejorado las habilidades de escritura de estudiantes de escuelas públicas y aumentado sus puntuaciones en el examen de ingreso a la universidad. Este programa se ha expandido significativamente y está integrado en el currículo estatal.
Desafíos para una Implementación Efectiva
La implementación de la IA en la educación latinoamericana enfrenta tres obstáculos principales:
- Brecha digital: La falta de acceso a dispositivos y conectividad estable es un impedimento significativo, especialmente en zonas rurales y de bajos ingresos. La distribución de equipos por sí sola es insuficiente sin conectividad y mantenimiento a largo plazo.
- Preparación docente insuficiente: Aunque muchos docentes han utilizado IA y la ven como una oportunidad, persisten preocupaciones sobre la capacidad de los estudiantes para evaluar críticamente los resultados de la IA y la falta de directrices institucionales.
- Plataformas educativas desactualizadas: Muchas plataformas existentes no están diseñadas para integrar herramientas de IA generativa de manera efectiva.
Para garantizar que la IA contribuya a reducir las brechas educativas, se requiere un enfoque integral centrado en tres áreas:
- Desarrollo de una fuerza docente calificada y digitalmente alfabetizada: La profesión docente debe ser valorada y recompensada. La selección, formación inicial y desarrollo profesional continuo deben incorporar la alfabetización digital y en IA.
- Inversión en un ecosistema digital habilitador: Es crucial contar con acceso a internet de alta velocidad, dispositivos adecuados, infraestructura escolar y plataformas digitales robustas. Este ecosistema a menudo es inexistente en países de ingresos bajos y medios. El Banco Mundial y el BID colaboran hoy para mejorar este acceso en la región.
- Desarrollo de currículos preparados para la IA e investigación: Los currículos deben equipar a los estudiantes con las habilidades necesarias para el mundo de la IA, alineados con objetivos nacionales e internacionales. Países como Uruguay están desarrollando marcos para enseñar IA en las escuelas, desde la educación primaria.
La profesión docente debe ser valorada y recompensada.
El camino que se debe seguir implica equilibrar la educación tradicional con el aprendizaje apoyado por IA. La IA debe ser un apoyo, no un atajo, expandiendo el alcance de los docentes y promoviendo una instrucción más equitativa, especialmente en entornos con recursos limitados. Con inversión continua en infraestructura, formación docente y aplicaciones relevantes, América Latina puede desarrollar enfoques innovadores en IA educativa que sirvan de modelo para otras regiones con desafíos similares.
Los ejemplos citados en este artículo pueden encontrarse con más detalle en los informes del Banco Mundial “La Revolución de la IA en la Educación: Lo Que Hay Que Saber” (2024), “La Revolución de la IA en la Educación Superior: Lo Que Hay Que Saber” (2025) y “100 Student Voices on AI and Education”, disponibles en su sitio web como parte de la serie Digital Innovations in Education for Latin America and the Caribbean, de la Unidad de Educación para América Latina y el Caribe del Banco Mundial.
