La inteligencia artificial (IA) promete revolucionar la educación, pero la verdadera transformación no dependerá de la tecnología, sino de la manera en que las personas aprendan a utilizarla para construir conocimiento.
Ese fue el eje de la conferencia «IA, neurociencia y aprendizaje: ¿quién diseña el aprendizaje en la era algorítmica?», presentada por el investigador chileno Rodrigo Fábrega, fundador de Fundación Cruzando y profesor visitante del MIT Media Lab, durante el VII Foro Internacional de Innovación Educativa (FIIE) 2026, organizado por la Universidad Privada Franz Tamayo (Unifranz).
Ante autoridades, docentes, investigadores y especialistas de distintos países, Fábrega planteó una pregunta que atraviesa el futuro de la educación: ¿debe la inteligencia artificial diseñar el aprendizaje o deben ser las personas quienes utilicen esa tecnología para crear nuevas formas de aprender?
Su respuesta fue clara. «La inteligencia artificial no hace magia y, si el sustrato que está detrás es el instruccionismo, es decir, ‘yo enseño y ustedes aprenden’, no vamos a tener resultados mucho mejores de los que ya tenemos», afirmó.
Para el especialista, uno de los mayores riesgos consiste en repetir con herramientas digitales un modelo educativo concebido hace más de un siglo para responder a las necesidades de la sociedad industrial.
Durante su exposición recordó que gran parte de la educación moderna sigue inspirada en el paradigma del psicólogo B. F. Skinner, basado en el condicionamiento operante, donde un docente organiza el conocimiento para que otro simplemente lo reproduzca.
«El 95% del software educativo sigue siendo Skinner. Nos permitió tener una mejor educación que nuestros padres, pero no necesariamente servirá para la generación que estamos formando hoy», sostuvo.
Frente a ese escenario, propuso recuperar una visión más cercana a la teoría constructivista de Jean Piaget, donde el conocimiento no se transmite, sino que se construye a partir de la experiencia, la curiosidad, la colaboración y la resolución de problemas reales.
«No se nos olvidan las cosas que verdaderamente hicimos, las que tenían que ver con nuestro territorio, con descubrir un problema, con colaborar o construir conocimiento. Se nos olvidan las que solo memorizamos para una prueba», explicó.
La IA no reemplazará al docente
Uno de los mensajes más relevantes de Fábrega fue que la inteligencia artificial no debe entenderse como un sustituto del profesor, sino como una herramienta para potenciar su capacidad de diseñar experiencias de aprendizaje más significativas.
Citó un estudio de la Organización Internacional del Trabajo (OIT), según el cual la docencia se encuentra entre las profesiones con menor probabilidad de ser reemplazadas por la inteligencia artificial.
«Los docentes vamos a ser diseñadores de experiencias de aprendizaje para otros diseñadores, que serán nuestros estudiantes», afirmó.
En ese nuevo escenario, explicó, el rol del profesor dejará de centrarse en transmitir contenidos para enfocarse en crear entornos donde los estudiantes desarrollen pensamiento crítico, creatividad y la capacidad de construir soluciones utilizando inteligencia artificial.
Sin embargo, advirtió que ese cambio solo será posible si las instituciones educativas abandonan el llamado tecnocentrismo, la creencia de que cada nueva tecnología resolverá por sí sola los problemas de la educación.
«Los computadores iban a solucionarlo todo; después internet iba a solucionarlo todo; luego las tabletas y ahora pareciera que la inteligencia artificial resolverá todos los problemas. Sabemos que eso no ocurrió y tampoco ocurrirá si seguimos haciendo exactamente lo mismo», señaló.
Rápidos, lentos y profundos
Durante la conferencia, Fábrega propuso tres principios para incorporar la inteligencia artificial al sistema educativo.
El primero consiste en ser rápidos para adoptar herramientas como ChatGPT y otras aplicaciones que permitan automatizar tareas repetitivas. «No hay mucho tiempo que perder. Hay que aprender a usar estas herramientas con propósito y de manera ética», afirmó.
El segundo principio es ser lentos para reflexionar sobre cómo pensamos. «Tenemos que pensar acerca de cómo pensamos. Esa discusión es parte de este encuentro y del nuevo contrato educativo que se está construyendo», sostuvo.
Finalmente, planteó la necesidad de ser profundos, utilizando la inteligencia artificial para comprender mejor los procesos cognitivos y no únicamente para generar textos o imágenes.
«Estamos utilizando la inteligencia artificial de una manera muy superficial. Tenemos que ir mucho más allá del prompting o de hacer dibujitos», advirtió.
Para ilustrar ese potencial, explicó que hoy los estudiantes pueden crear sus propios modelos de aprendizaje automático utilizando datos de su entorno.
«Una niña puede tomar fotografías de plantas o animales de su comunidad y enseñarle a una máquina a reconocerlos. Es el estudiante quien le explica a la inteligencia artificial y no al revés», indicó.
Ese cambio representa, según Fábrega, una oportunidad inédita para que los alumnos dejen de ser consumidores de tecnología y se conviertan en creadores de conocimiento.
Conocer cómo aprenden los estudiantes
Otro de los conceptos desarrollados durante su exposición fue la necesidad de construir sistemas educativos capaces de comprender cómo aprende cada estudiante.
Para ello propuso reemplazar los modelos tradicionales de evaluación por arquitecturas de datos más avanzadas, basadas en grafos y redes de conocimiento.
«Spotify conoce mejor a nuestros estudiantes que nosotros. Sabe qué música escuchan, cuándo la escuchan y cómo cambian sus preferencias. ¿Por qué no podemos tener esa capacidad para entender cómo aprenden nuestros alumnos?», cuestionó.
En su criterio, utilizar inteligencia artificial con profundidad permitirá abandonar las evaluaciones tardías y detectar oportunamente las dificultades de aprendizaje.
«Si ocupamos bien la inteligencia artificial, vamos a dejar atrás la evaluación forense, esa que nos dice dos años después cómo estaban nuestros estudiantes. Podremos intervenir cuando el problema recién aparece», explicó.
No obstante, insistió en que ninguna tecnología será suficiente si no existe una infraestructura adecuada para generar conocimiento útil.
«No hay inteligencia artificial sin arquitectura de datos. Si no existe esa base, no hay inteligencia artificial que realmente sirva para la educación», enfatizó.
Fuente: Unifranz
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