Eleonora Badilla Saxe
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“Estamos viviendo una rápida fase de transición, “un “cambio de época” en el que —mientras algunos se disputan el futuro de las nuevas tecnologías y otros se dedican a reflexionar sobre ellas—la mayoría de las personas permanece a la espera, observa desde lejos y simplemente aguarda a que todo salga bien. Precisamente por eso se imponen en nuestra conciencia preguntas decisivas, que ya no pueden eludirse:¿Hacia dónde vamos?¿Hacia qué meta deseamos orientarnos? ¿Qué dirección elegir como comunidad humana y como pueblos?”León XIV Magnifica Humanitas (2026)
I Inteligencia Artificial: un rápido vistazo a la evolución del concepto
John McCarthy acuñó el concepto “inteligencia artificial” (IA) en 1956 y al año siguiente fundó, junto con Marvin Minsky, el laboratorio de Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts MIT. Pasado otro año, desarrolló el lenguaje de computación LISP. En 1961 sugirió que los tiempos compartidos de las computadoras podrían potenciar el poder de la tecnología y que ciertas aplicaciones específicas podrían venderse como un servicio. A eso le llamó “computación en la nube”.
McCarthy entendió la inteligencia artificial IA como “la ciencia e ingeniería para construir máquinas inteligentes, especialmente, programas de computación inteligentes. Así como, lo relativo a la tarea de usar computadoras para entender la inteligencia humana, pero no limitada a métodos observables biológicamente.” Por su parte, Minsky la consideraba como un proceso de investigación: “Como todavía no conocemos cómo los cerebros realizan sus habilidades mentales, podemos trabajar hacia el objetivo de hacer máquinas que hagan lo mismo. La ‘Inteligencia Artificial’ es simplemente el nombre que dimos a esta investigación.” (Barrera Arrestegui, 2012)
Es útil recordar que las Neurociencias como una disciplina interdisciplinar, estaba naciendo al tiempo que McCarney y Minsky proponían la IA.
En términos generales, y con algunas variantes, las definiciones sobre IA subsecuentes se referían a hacer pensar a la máquina como un humano, es decir antropocéntricas.
Con el paso del tiempo, distintos autores propusieron diversas clasificaciones para distintas formas de programar la IA y en 1993 Luger & Stubblefield destacan ocho características emergentes que pueden ser aplicadas a todas las áreas de estudio de la Inteligencia Artificial (en Barrera Arrestegui, 2012):
1. El uso de computadoras para realizar razonamiento simbólico, reconocimiento de patrones, aprendizaje, o cualquier otra forma de inferencia. 2. Focalización en los problemas que no pueden ser resueltos por algoritmos. 3. Solución de problemas usando información inexacta, perdida o pobremente definida y el uso de algún formalismo representacional que permita al programador compensar esta deficiencia. 4. Razonar sobre las características cualitativas significativas de una situación. 5. Un intento de manejar la significación semántica y las formas sintácticas. 6. Respuestas que no son ni exactas, ni óptimas, pero que en cierto sentido son suficientes. 7. El uso de una gran cantidad de conocimiento específico a un dominio en la solución de problemas. 8. Metaconocimiento para efectuar formas más sofisticadas de control sobre las estrategias de solución de problemas.
En la década de los años 90 del siglo pasado, se dan avances significativos en todas las áreas de la IA. Algunos ejemplos ilustrativos pueden ser el diseño de estrategias de guerra; robots con visión artificial; automóviles autónomos, y Deep Blue, la máquina ajedrecista que le ganó a Garry Kasparov.
En el nuevo milenio, las investigaciones de la IA evolucionan hacia desarrollo que incluyen máquinas sociales y empáticas e incluso se crea la OWL Web Ontology Language, el Lenguaje de Ontología para la Web. (Barrera Arrestegui, 2012)
La IA Generativa (IAG): la que crea historias
Cerca de 2010 presenciamos el nacimiento de otro desarrollo: la inteligencia artificial generativa. Se trata de una rama de la IA capaz de crear contenido original —texto, imágenes, audio, video y código— a partir de datos de entrenamiento, respondiendo a instrucciones (prompts). Utiliza modelos de aprendizaje profundo y redes neuronales para imitar patrones humanos, diferenciándose de la IA tradicional que solo clasifica o predice. En 2023 el historiador y filósofo israelí Yuval Noah Hariri, en una entrevista concedida a The Telegraph dijo que la IA)es “la primera tecnología de la historia que crea historias”, ya que tiene la capacidad para elaborar textos, imágenes, videos e incluso música, a partir de información que está a disposición. Y agregó que: “la nueva generación de IA no se limita a difundir los contenidos que producen los humanos. Puede producir la información por sí misma”. (en Badilla Saxe, 2025)
La IAG utiliza grandes cantidades de datos y algoritmos (aprendizaje automático/profundo) para automatizar tareas, analizar información y mejorar procesos, siendo fundamentales hoy en medicina, industria y en la vida cotidiana. La IAG recibe “promts” que son instrucciones que le damos utilizando lenguaje natural, y diseña agentes: sistemas automáticos de predicción razonable. Estos agentes predictivos de la IAG tienen a mano todo el conocimiento que existe por lo que es un campo genuinamente universal.
Para De Camino (2026) la intención de quienes diseñan la IAG es fundamental: ¿cómo y para qué? El humano diseña, espera respuesta y verifica. La persona es verificadora del comportamiento esperado por la IAG.
Democratización de la IA: tomar conciencia del tiempo
La llegada de la aplicación – app – ChatGPT en 2022 fue un hito, al democratizar la IA Generativa y ponerla en manos de grupos grandes de poblaciones, provocando tanto admiración como miedo y generando las más diversas reacciones alrededor del mundo. Las posiciones varían desde la celebración incondicional por el avance de la tecnología previendo los más maravillosos desarrollos; hasta la prohibición absoluta de su uso, temiendo el declive de la inteligencia y la evolución humana.
Intentando comprender el potencial del ChatGPT le hice una pregunta sobre una división de doce dígitos, a lo que tardó un segundo en responderme que, una computadora moderna y rápida puede procesar una división entre dos números de doce dígitos en cuestión de milisegundos o menos. Esto, porque los procesadores tienen múltiples núcleos y realizan varias operaciones en paralelo. También me respondió que una persona, sin instrumentos de apoyo, puede tardar algunos minutos en realizar la misma operación. La diferencia entre algunos minutos y milisegundos o menos es, relativamente diminuta o enorme, dependiendo de las circunstancias. Bien decía Einstein: el tiempo es relativo. Desde que usamos las computadoras personales de manera cotidiana, esa diferencia nos parece enorme. Si una computadora tarda un minuto completo, en vez de milisegundos, en procesar una información que le solicitamos, nos estaremos quejando de que está muy lerda. De esta manera, en relación con las computadoras hemos asumido los milisegundos, dándolos por un hecho, sin mayores sorpresas.
Pero cuando la IAG se comenzó a hacer popular y llega a nuestras manos, recuperamos el asombro por los milisegundos. Más allá, ChatGPT procesa en milisegundos, ya no solamente cifras, sino un lenguaje que parece natural y que además es entrenable; utiliza gran cantidad de datos para generar respuestas coherentes y relevantes a preguntas y conversaciones que parecen naturales, sobre diversos temas.
La rapidez en procesar un lenguaje que parece natural, también nos da la idea de que la máquina tiene una inteligencia natural. Pero no debemos perder de vista que es una inteligencia artificial, que procesa de manera veloz un lenguaje artificial.
IA Agéntica (IAA): enjambres de agentes autónomos y persistentes
De Camino (2026) dice que la IAA agrega capas semánticas ya que se trata de agentes que además de predecir razonablemente como hace la IA Generativa, pueden refinarse en tiempo real; sopesan el comportamiento resultante pues tienen su propio sistema de verificación; y pueden generar su agente propio. Dice De Camino: “Ya el humano no está solo; ahora se trata de personas con agentes.” (2026)
El salto cualitativo está en que estos agentes, además de predecir, deciden y toman acción. Para De Camino (2026), son sistemas persistentes que no se rinden hasta que se cumple la meta. Algunos de ellos también son orquestadores, ya que se interconectan con otros agentes, generan sub-agentes, entienden el contexto, tienen manifiestas las intenciones del humano y claras las metas y las tareas.
De esta forma se puede ir creando un enjambre de agentes persistentes, que no requieren del humano para decidir o tomar acciones.
(Nota: El ejemplo de la IAA fue solicitado a la IAG).
II Ética y conciencia
“…que la verdadera realización no nace de la eliminación de las fragilidades, sino de un crecimiento armonioso: allí donde la libertad y la responsabilidad se entrelazan con el cuidado recíproco y la verdadera solidaridad, y donde el progreso se mide por la dignidad de cada uno y por el bien de los pueblos”. León XIV Magnífica Humanitas (2026)
La pregunta ética que nos interpela, especialmente en educación es: Inteligencia Artificial, ¿para qué y en beneficio de quién?
Elena Cortina (2026 ) reconoce tres actitudes en ese espectro: una dicotomía: la de los catastrofistas que aseguran que la invención de la IA es lo peor que le ha pasado a la humanidad y la de los entusiastas que pueden llegar a prometer para mañana un paraíso sin muerte, enfermedad ni siquiera envejecimiento; el sueño de la inmortalidad y la eterna juventud. Y la tercer actitud: la de los prudentes, que reclaman el marco de una ética local y global capaz de maximizar las ventajas de la IA para todos los seres humanos y para la naturaleza.
Las actitudes y respuestas dicotómicas de los catastrofistas y los entusiastas en presencia de nuevas tecnologías me recuerda, guardando las enormes distancias, la invención de la imprenta en Maguncia, Alemania, circa de 1440 por Johannes Gutenberg. Hasta ese momento el conocimiento se transmitía fundamentalmente por tradición oral y las únicas fuentes escritas de peso eran las de los monjes. El feudalismo le había otorgado el papel de reproducción y difusión del conocimiento a la iglesia católica, aceptando también que ejerciera censura, de acuerdo con su propia agenda. La imprenta no solamente quitó el poder del saber a la iglesia, sino también provocó el nacimiento de nuevos focos de poder económico, mismo que comenzó a ser detentados por las nacientes imprentas. La historia ha dado cuenta del enorme impacto que ha tenido la imprenta en el progreso de la humanidad y del recibimiento positivo que ha tenido por varios sectores de la sociedad. Pero también algunos libros de historia relatan que hubo gran oposición a la nueva invención. El príncipe Adolfo II de Nassau, también arzobispo de la ciudad no estaba de acuerdo con la democratización del conocimiento por lo que ordenó el saqueo de Maguncia.
He vivido esta dicotomía ante la presencia de la tecnología, especialmente en educación, en varios momentos en Costa Rica. En un artículo que titulé Deja Vú (2023 c) y que fue publicado en el diario la República en 2019, apunto que en 1989, cuando llegaron las computadoras a la educación pública primaria al país, gracias a la investigación de Seymour Papert (1987) y su lenguaje Logo (precursor de la IA), la visión del desarrollo lineal quiso obstaculizar su efecto, argumentando que necesidades más urgentes requerían atenderse de previo. Las alarmas se encendían e incluso aparecieron caricaturas (hoy las llamaríamos memes) ironizando sobre la intención. Y claro, habían voces que celebraban la iniciativa aduciendo que todos los problemas de la educación se solucionarían, incluyendo la sindicalización de docentes. Nada de eso pasó. Pero, treinta años después, en 2019 volví a vivir la misma experiencia, cuando se propuso modernizar el aprendizaje de precisión con una nueva tecnología: drones. Se alzaron las voces que auguraban milagros, y también las que pronosticaban desastres.
En este ensayo, preferimos alejarnos de las dicotomías y adoptar la actitud prudente frente a la IA.
Y camino a la prudencia, la elevación de la conciencia es imprescindible para comprender a lo que nos estamos enfrentando. Tal como apunta Wayne, por más que los resultados de la IA nos resulten asombrosos, no podemos olvidar que está solamente prediciéndolos con base en los datos con los que ha sido entrenada en la internet y en el promt particular… Algunas veces acierta y otras, falla espectacularmente. En cualquier caso, la IA no conoce la verdad. (Wayne, 2026). Tampoco tiene responsabilidad. Y al como dice Edgar Morin, la responsabilidad es una noción humanística ética que solo tiene sentido para un sujeto consciente. (Morin, 1984).
Pero la conciencia es un área tan incierta como la IA. Tan inciertas ambas como la propia ciencia. Dice Morin, que el conocimiento científico está en estado de renovación desde principios del siglo pasado. Cree que vivimos en una época histórica en la que debemos tomar consciencia de la ceguera que acompaña el aumento inaudito de los conocimientos, y aunque insuficiente, la consciencia de este papel es necesaria para que fructifiquen las ventajas y posibilidades de esclarecimiento. (Morin 1984).
En ese sentido, dice Pollan que cuando los neurocientíficos comenzaron a estudiar la conciencia en los años 1990, debieron asumir que un cuerpo esponjoso de materia gris de aproximadamente 3 libras podía generar un punto de vista subjetivo, suponiendo que percibimos la realidad en nuestro cerebro. Agrega que la Ciencia está tomando en cuenta teorías más radicales (y menos materialistas) sobre la conciencia.
En las exploraciones de Pollan, descubre un mundo más profundo y desconocido que nuestra realidad cotidiana, incentivándonos a llegar hasta los laboratorios de nuestras mentes, e invitándonos a hacer un mayor uso del don de la conciencia para buscar una mayor y mayor conexión con el mundo y nuestro ser interior. (Pollan, 1990)
En el territorio incierto de la Inteligencia Artificial, la ética y la conciencia deben compás y la creatividad mapa
Desigualdad
La pregunta ética en general y en educación en particular ante el uso de la Inteligencia Artificial, es también: ¿para qué y en beneficio de quién? No podemos olvidar es vivimos en una región y un país altamente desiguales (Monge Pacheco, 2026).
Tal como apunta el Banco Interamericano de Desarrollo BID (2024), América Latina y el Caribe es la región más desigual del mundo (BID 2024).
En un contexto así, la incorporación de la IAG en la vida cotidiana y particularmente a los procesos de aprendizaje y a la educación, no es un asunto neutral. Una primera variable (entre muchas) que hay que tomar en consideración son los costos: es cierto que algunos agentes de IA que son útiles pueden ser gratuitos, pero la mayoría y los más poderosos no lo son: es necesario adquirirlos y actualizarlas permanentemente, o acceder a nuevas versiones. Sólo con esta variable, estamos frente al riesgo de aumentar la ya honda desigualdad.
Pero hay otras consideraciones más profundas y estratégicas, no basta con tener la tecnología: hay que saber utilizarla. Allí es cuando entra en juego la imperiosa necesidad de desarrollar el pensamiento complejo y crítico, y la capacidad de tomar decisiones, so pena de aumentar las desigualdades con quienes sí la tienen.
Al ampliar la brecha digital y ensanchar las diferencias que existen actualmente, se produce una disrupción del modelo laboral político que dificulta llenar las aspiraciones en una democracia. Dice Elena Cortina que en ese contexto es una gran tentación dejar en manos de los algoritmos las decisiones en asuntos que afectan a los seres humanos, eludiendo responsabilidades, cuando lo cierto es que los algoritmos no toman decisiones, porque carecen de conciencia y voluntad. Ofrecen soluciones y somos los seres humanos quienes tenemos que decidir y asumir responsabilidades. (Cortina 2026).
Pero ya vimos cómo la IAA que se trata de sistemas autónomos y persistentes, la toma de decisiones final puede recaer en un agente orquestador sin intermediación de un humano. En un caso así, por ejemplo ¿cómo se decide si la eficiencia es más conveniente que la solidaridad?
Tal como dice Cortina, afortunadamente, cada vez se elevan más voces exigiendo que la IA sirva al bien común, local y global. Apunta la autora que el fin al utilizar la IA debería ser defender los derechos humanos y alcanzar los Objetivos del Desarrollo Sostenible, el primero de los cuales es acabar con el hambre y la pobreza extrema, dos realidades verdaderamente obscenas en un tiempo en que hay medios más que suficientes para que ningún ser humano sea pobre, mucho menos que muera de hambre. (Cortina 2026)
III Educación e Inteligencia Artificial: más allá de los promts y los agentes
“La inteligencia no consiste tanto en resolver problemas, como en decidir qué problemas merece la pena resolver.” Elena Cortina, 2026
Habiendo estado la IA desarrollándose en la sociedad por 70 años, podemos asumir que las reflexiones sobre cómo utilizarla y cuáles serán sus impactos en el mundo científico, profesional y cotidiano se ha estado dando desde hace algunas décadas, tal vez provocando cambios en los paradigmas hasta entonces dominantes. Incluso es posible que la IA esté siendo utilizada en áreas como el aprendizaje, e humano, no humano y de máquina lo que haya tenido impacto en el desarrollo de diversas disciplinas y campos profesionales.
No es el caso de la educación. Cuando irrumpió ChatGPT y se hizo accesible a estudiantes, docentes y familias, en educación hemos mantenido (en términos generales y con hermosas excepciones) el mismo enfoque educativo dominante desde hace más de cien años y no hay referentes pedagógicos profundos y diversos que permitan reflexionar sobre la mejor forma para aprovechar la tecnología que crea historias en los procesos educativos en la actualidad. Aún menos, sobre cómo enfrentar una tecnología de agentes de agentes.
En educación no tenemos el hábito de reflexionar sobre los cambios que requiere la educación y parece que menos ahora que los avances en la IA se suceden de manera vertiginosa y es casi imposible dar seguimiento a los nuevos desarrollos que impactan el aprendizaje y la educación.
Pero nos vemos en la obligación de hacerlo. Estas primeras ideas, que se esbozan en este ensayo, son un intento de generar reflexiones y conversaciones. No debemos perder de vista que la llegada a la educación de la IAG Generativa y ahora la IAA hacen resurgir con fuerza (al menos) la filosofía, la psicología, la sociología y la pedagogía. Porque la Inteligencia Artificial presenta dilemas, que no son técnicos.
Desde la perspectiva filosófica emergen dudas ontológicos y metafísicas: ¿Qué es la realidad? ¿Qué existe y qué no? Lo digital ¿es físico? ¿Cómo se integra la IA a la visión de mundo?
Y claro, asoma el dilema ético: ¿Existe el bien y el mal en la inteligencia artificial? ¿Puede la IA hacer el bien… o el mal? ¿Quién es responsable por las consecuencias de una creación de la IA? ¿Existe propiedad en la creación? ¿De quién es?
Y por supuesto los problemas epistemológicos: ¿Cuál es el origen del conocimiento? ¿Cómo se adquiere o construye el conocimiento a partir de información generada por la IA? ¿Cómo se comprueba la validez de los contenidos? ¿Qué tipo de pensamiento se requiere frente a las “historias” generadas por la IA?
Emergen también las encrucijadas sociológicas y psicológicas: ¿Cómo están reaccionando las sociedades ante la IA? ¿Cómo interaccionan las personas frente a y con la IA? ¿Cambia (y cómo) el comportamiento social e individual frente a la IA? ¿Será más fácil la manipulación de colectivos por medio de la IA?
Y, las amenazas y oportunidades pedagógicas: ¿Se convertirá el aprendizaje en solamente la recepción de información? ¿Podrán los agentes generados por la IA sustituir a los y las docentes hasta desaparecernos? O por el contrario ¿surgirá un nuevo rol para la docencia? ¿Se fortalecerá la educación más allá de la transmisión de información? ¿Habrá una diferenciación entre la labor docente humana y la de los promts agentes de la IA?
No pretendemos abordar esos dilemas aquí: se requiere un equipo transdisciplinario de personas expertas y estudiosas y tiempo suficiente (que no tenemos en este momento) para la reflexión profunda.
Así que en este ensayo, en este territorio de la IA en Educación, nos dejaremos guiar por un mapa de la creatividad y un compás de la ética y la conciencia. Y para abordar el aprendizaje y la educación en este territorio incierto con esta tecnología tan desconocida como poderosa, también mencionaremos algunos conceptos pedagógicos tan antiguos como Sócrates (399 a.c.) y tan recientes como Papert (1928 – 2016) y Resnick (n. 1956).
Currículo fácil y superficial: promts
Reincidentemente, la intención en educación es hacer calzar cualquier innovación con el modelo conocido. De esta manera, una y otra vez se ha forzado a que los intereses y necesidades se conviertan en contenidos medibles que se estratifican en ciclos ascendentes. Por ejemplo, la tecnología que debe aprenderse teóricamente debe aprenderse teóricamente durante los diferentes ciclos lectivos para evaluarse y calificarse.
Específicamente en mi país, Costa Rica, las reacciones analíticas e informadas, relacionadas con el impacto (o influencia) de la IA en el aprendizaje y educación, han sido mínimas y provienen sobre todo de las instituciones de educación superior. Percibo un entendible temor (derivado posiblemente del desconocimiento de esta tecnología), mezclado con cierta confusión por la diversidad de opiniones generades a nivel mundial, que además se contradicen entre sí.
Lamentablemente debemos reconocer, que el obsoleto sistema educativo a nivel global, no solo en Costa Rica y con honrosas excepciones, se ve grandemente amenazado por la velocidad con que ChatGPT puede realizar, por el estudiantado, las tareas cotidianas que les pedimos: copias y pegar; buscar patrones entre datos y extrapolar respuestas predecibles para dar en los exámenes; incluso escribir pequeños poemas y versos con sentido, que rimen.
Así es como, en el mundo en general, surgen muchas propuestas curriculares que pretenden integrar la IA en el entorno educativo, pero con una intención de hacerlas empatar con el paradigma tradicional. Un ejemplo de ello es la herramienta Chalkie.ai, que genera ayudas para preparar clases y recursos, alineados con estándares y normativas educativas convencionales.
Una recopilación que ha hecho una promt de IAG da algunas ideas para introducirla en la educación:
- Para docentes:
- Planificación de clases: utiliza modelos de lenguaje para generar ideas de proyectos, resúmenes de temas o esquemas.
- Evaluación y feedback: Emplea herramientas impulsadas por IA para crear rúbricas personalizadas y analizar en qué conceptos fallan más los alumnos.
- Educación inclusiva: adapta materiales y contenidos al ritmo y nivel de cada estudiante, fomentando entornos de aprendizaje verdaderamente personalizados.
- Para los estudiantes:
- Tutoría interactiva: anima a los alumnos a usar la IA como un tutor paso a paso, pidiéndole que explique conceptos difíciles de entender;
- Fomento del pensamiento crítico: enseña a los estudiantes a dudar de las respuestas de la IA. Pídeles que verifiquen la información investigando en libros y evalúen si la IA ha cometido errores.
- Práctica de idiomas: utiliza la IA para simular conversaciones reales y obtener corrección de gramática en tiempo real.
- A nivel institucional:
- Formación responsable: capacita a la comunidad educativa en el uso ético y transparente de la tecnología.
- Políticas claras: Define junto con tu centro educativo lineamientos claros sobre qué usos de la IA están permitidos y cuáles constituyen falta de integridad académica. (Autores varios, 2026)
Vemos promocionados en redes sociales, una gran variedad de asesorías, cursos, capacitaciones y certificaciones conducentes a adaptar distintas aplicaciones de la AIG al curriculum tradicional. Una Maestría en IA en Educación, por ejemplo, ofrece al estudiantado aprender a integrar algoritmos, herramientas inteligentes y aplicaciones avanzadas que mejoran la experiencia tanto del profesorado como del alumnado, adaptándose a cualquier contexto de enseñanza (el destacado es mío).
Basten dos ejemplo más de anuncios tomados de las redes sociales para ilustrar cómo se está forzando la IA a calzar en un paradigma educativo obsoleto. El primero, publicado por squills.ai ofrece convertir la docencia en un ejercicio poderoso. En una propuesta que consta de tres módulos (de siete lecciones los dos primeros y de 3 el tercero), dice que se aprenderá a planear lecciones; a calificar y evaluar y a establecer comunicación con las familias.
El segundo ejemplo, promociona el aprendizaje en 28 días, debiendo invertir entre 22 y 41 minutos cada día. Se abordan fundamentos de la aplicación; planificación de lecciones; diferenciación y apoyo al estudiante; evaluaciones y herramientas retroalimentación; automatización del aula y ahorro de tiempo y estrategias avanzadas.
En ese sentido coincido con Santiago Schnell cuando dice que hay respuestas erradas al querer forzar o ignorar la IA en una educación tradicional. La primera es la prohibición: detectores, códigos de honor, vigilancia. Se comprende la reacción, pero es una estrategia perdedora. La IA es ya demasiado ubicua para ser controlada, y además, las jóvenes generaciones las necesitan para su trabajo y su vida. La segunda respuesta es la capitulación disfrazada de adaptación: convertir la educación en una escuela de oficios para la economía de la IA, donde el objetivo es enseñar qué herramientas usar y qué instrucciones formular. El estudiante se convierte, en efecto, en un técnico… La IA no puede reemplazar el juicio formado en el tiempo. (Schnell 2026).
El investigador del Laboratorio de Medios, Media Lab, del Instituto Tecnológico de Massachusetts MIT, Mitchel Resnick manifiesta preocupación porque lamentablemente, en la mayoría de los casos en diversos lugares del mundo, el uso de la tecnología digital (incluyendo la inteligencia artificial) en la educación no conduce al pensamiento creativo, la empatía y la colaboración.
Por el contrario, dice que, en general se usan de tal manera que constriñe la autogestión del estudiante; se enfocan en problemas con soluciones cerradas y desvalorizan la conexión y la comunidad humana (Resnick 2020) En el primer caso, se refiere al abordaje educativo que Seymour Papert (considerado el primer epistemólogo post computacional) llamó Construccionismo; en el segundo al Instruccionismo.
En algunos casos, el uso instruccionista de la tecnología puede dar la idea de que hay una mejoría en el aprendizaje, pero lamentablemente, lo que se está haciendo es reforzar un modelo educativo que ya está obsoleto. Frente a las tecnologías de IA, dice que, el pedir al estudiantado que resuelvan problemas que tienen una respuesta cerrada carece de sentido, ya que la inteligencia artificial puede resolver por ellos en milisegundos, los retos. Hace mucho más sentido plantear proyectos de soluciones abiertas, en los que puedan consultar la tecnología pero necesitarán su propio discernimiento y la colaboración para resolver los desafíos.
Es claro, que mucho de lo que se propone para utilizar promts y agentes de IA en la educación, tiene como mapa el modelo educativo tradicional y el compás orienta más hacia los contenidos y menos hacia la ética y la conciencia.
En el contexto actual, más bien se impone revisar el mapa de la creatividad y el compás de la ética y la conciencia.
Mapa de la creatividad y compás de la ética y la conciencia
Un artículo del reconocido lingüista Noam Chomsky fue revelador para mí. Se trata de “La falsa promesa de ChatGPT” y lo escribió Ian Roberts, también lingüista, y Jeffrey Watumull, director de IA en una compañía de ciencia y tecnología (Chomsky et al, 2023) Ellos coinciden en la capacidad que ChatGPT tiene de procesar enorme cantidad de datos, encontrar patrones y generar resultados estadísticamente probables, que asemejan lenguaje natural y pensamiento.
Pero dudan mucho que hayamos llegado al punto vaticinado de que la inteligencia artificial sobrepasará al cerebro humano, no solamente en términos cuantitativos y de velocidad de procesamiento, sino cualitativos como intuición, percepción intelectual, creatividad y otras características humanas.
Advierten que aún las capacidades de esta tecnología son limitadas, y aunque pueden sorprendernos con la velocidad para realizar programación, redactar textos, responder a preguntas y escribir algunos poemas y versos simples, hay una gran diferencia con la forma que el cerebro humano razona y usa el lenguaje.
Dicen: “Al contrario del ChatGPT que busca patrones entre cientos de terabytes de datos y extrapola respuestas más probables, la mente humana es un sistema sorpresivamente eficiente, y más aún elegante, que opera con pequeñas cantidades de información; que busca más que inferir correlaciones brutas entre puntos de los datos, crear explicaciones” 8 en Badilla Saxe, 2023 a).
Una acepción del término “elegante” en inglés, en un contexto científico significa agradablemente ingenioso y simple ( pleasingly ingenious and simple).
Es necesario acotar que Chomsky et al, en su artículo, se estaban refiriendo específicamente a promts como ChatGPT y no incluyen en su análisis a la IAA que son, como hemos dicho, agentes autónomos y persistentes.
En este contexto, otra vez, estamos frente a un enorme reto para transformar la educación en un sistema que aproveche las capacidades humanas de manera que sea, parafraseando a Chomsky y sus colegas, más que eficiente, elegante, que oriente al estudiantado a crear explicaciones.
Para mí es claro que no es posible forzar la IA a un currículo tradicional. Sobre todo, no debemos engañarnos, y peor aún, engañar a las jóvenes generaciones, tratando de hacer parecer que estamos “enseñando” algo sobre IA. Dará una sensación de tranquilidad, mientras robamos oportunidades y tiempo para realmente prepararnos y apoyar a la población joven a vislumbrar para que vislumbre enorme potencial, así
como el peligro que enfrentarán en cuanto deban dar la cara al mundo laboral y a la vida.
Pero ahora, en educación no debemos rehuir el desafío de reflexionar sobre los retos del mundo para el aprendizaje; no podemos hacer como que la innovación no existe; más bien, debemos echar mano de nuestra creatividad para proponer caminos pedagógicos. Porque si aprendemos a usar las tecnologías de la IA para potenciar la creatividad humana en beneficio del bien común, estaremos dando un gran paso en pro de la sostenibilidad de la vida, la convivencia pacífica en el planeta y podremos mejorar cualitativamente el aprendizaje y la educación.
Esta vez, no hacerlo será imperdonable e irreversible.
Pedagogía de la creatividad y la conexión en la era de la IA
“En la era de la IA, el ritmo de los cambios continuará acelerándose. Las nuevas generaciones enfrentarán una sucesión infinita de situaciones desconocidas e imprevisibles. La puerta para el éxito y la felicidad será la habilidad de pensar y actuar creativamente.” Mitchel Resnick, 2018
Al pensar en la IA en la educación, y con el compás de la ética y la conciencia como guía, tenemos presente que nuestro primer compromiso es con quien aprende: con sus derechos, sus posibilidades, sus intereses y su futuro.
Por eso es que, siguiendo a Mitchel Resnick (2018), hemos escogido el mapa de la creatividad, de manera que aprendamos todos: docentes y aprendientes a enfrentar la sucesión de situaciones desconocidas e imprevisibles que se nos presentan y continuarán presentándose.
Tal como dice el autor, las actividades creativas aportan gozo, significado y propósito a nuestras vidas. Enfocarse en la creatividad no es solamente un imperativo económico, es también un camino hacia la satisfacción humana; una oportunidad para que los humanos seamos más humanos (Resnick, 2018).
Por eso es que , frente a las nuevas realidades, es necesario repensar y rediseñar los modelos educativos, buscando más bien que los estudiantes puedan desarrollar la iniciativa, motivación, autoconfianza y creatividad, que necesitarán para convertirse en ciudadanos significativos para sus comunidades (Resnick, 2020).
Y en ese desafío de repensar los modelos educativos, en el mapa de la creatividad, es dónde nos debe orientar el compás de la ética y la conciencia que nos recuerda una frase del gran Edgar Morin (1921- 2026) : “La misión espiritual de la educación es promover la comprensión entre las personas como condición y garantía de la solidaridad intelectual y moral de la humanidad” (Edgar Morin, 1999)
Tal vez el llamado Tríangulo de la Vida de la Ecoformación, explicado por Saturnino De la Torre pueda tomarse como un compás de la ética y la conciencia.
Para De la Torre, el Triángulo de la Vida de la Ecoformación articular tres ámbitos interconectados:
- Individuo: fomenta el respeto por la persona, su autoconocimiento, crecimiento interior y el desarrollo ético.
- La Sociedad: promueve la empatía, la convivencia pacífica y el trabajo colaborativo e inclusivo.
- La Naturaleza: aboga por el respeto al entorno, Integra al ser humano como parte del cosmos y del sistema natural, fomentando el desarrollo sostenible y una conciencia
En palabras del Papa León XIV, debemos buscar el bien común, en el que las personas se reconozcan vinculadas unas a las otras y corresponsables de la res pública, las múltiples implicaciones del bien común, es muy relevante el principio del destino universal de los bienes, que incluye los bienes de la tierra —el suelo, el agua, el aire y los recursos naturales… (León XIV, 2026)
“Lenguajear”: entre nos y con la IA
La posibilidad de comunicación (entre pares y entre especies) es una condición de los seres vivos que permite la supervivencia. Entre pares de la misma especie no humana, parece darse de forma natural. No así la comunicación humana; aún entre pares y también con otras especies se requiere disposición, sensibilidad, conocimiento , educación y aprendizaje del lenguaje. Y emoción.
Humberto Maturana cree que lo humano surge en la historia evolutiva del linaje homínido, al surgir el lenguaje, a través del modo de vida siendo el amor, la emoción lo que constituye el espacio de acción en el que se da el modo de vivir homínido. Agrega que el modo de vivir propiamente humano se constituye cuando se agrega la conversación y comienza a conservarse el entrecruzamiento del lenguaje con el emocionar (Maturana 1997). Para esta conversación cruzada entre el lenguaje y el emocionar, Maturana acuña el término lenguajear.
En un mundo polarizado, incierto y con la IA ubicua, surge la necesidad de fortalecer la comunicación entre pares y entre especies, particularmente la capacidad de lenguajear. Y aquí es donde una educación con un mapa de la creatividad y un compás de la ética y la conciencia se hace imprescindible. De manera alarmantemente urgente.
Para que exista un futuro humano digno, que además promueva dignidad en todas las otras formas de vida, las conexiones humanas, la comunicación, el diálogo y el lenguajeo deben promoverse de forma intencionada. Y eso, se logra mediante la educación.
La educación debe orientarse hacia las conexiones humanas de todas las personas participantes. Es necesario tener presente que la docencia transciende por mucho la instrucción: se trata de construir relaciones con los estudiantes: de entenderse, de empatizar y de ayudarles a conectarse con otros. Mediar en un proceso de aprendizaje es un proceso sutil mucho más complejo que simplemente instruir y transmitir información.
Y además en esta ecuación, tenemos la IA con la cual debemos comunicarnos, por lo que el mapa y el compás son cada vez más imprescindibles. Sabemos que con la IA Generativa, la comunicación se puede hacer más efectiva si aprendemos a hacerle preguntas relevantes, como modeló Sócrates en el Ágora griega. El diálogo socrático es una técnica dialéctica que se basa en la habilidad de hacer las preguntas pertinentes. En vez de “enseñar” contenidos, la persona mentora interroga para que quien es interrogado tenga la oportunidad de poner en duda sus propias creencias y llegue pueda resolver sus dudas por su propia cuenta.
A la IAG se le puede interrogar con preguntas pertinentes e incluso, pedirle que, a su vez, nos interrogue con preguntas desafiantes para estimular el pensamiento crítico y divergente: es decir, complejo.
La comunicación con la IAA en educación será diferente: trascenderá la habilidad para hacer preguntas y dar instrucciones precisas. Requerirá un lenguajeo (comunicación y emoción) permanente entre la comunidad educativa para, al menos,:
a) tener una conciencia clara de que la programación y acción de los agentes trasciende el alcance de la comunidad educativa;
b) comprender que la misión de la educación será como nunca antes, ofrecer un compás ético y el desarrollo de la creatividad en beneficio del bien común;
c) promover un pensamiento complejo, y muy flexible, para poder ir aprendiendo constante y colaborativamente de las posibilidades y amenazas de las acciones de agentes autónomos y persistentes;
d) apoyar la capacidad para visualizar escenarios de futuro a partir de tendencias y señales.
Estamos frente a un punto crucial; la decisión es nuestra y los criterios para la toma de decisiones son éticos, educativos y de política pública, más que solamente tecnológicos o economicistas. Resnick (2023) se pregunta: ¿qué tipo de aprendizaje y educación queremos para las jóvenes generaciones, para las instituciones educativas y nuestra sociedad?
Como docentes, familias, administradores de la educación, diseñadores, desarrolladores, investigadores y generadores de política pública debemos escoger de manera que nuestras decisiones se alinean con nuestro valores y nuestras visiones; con la supervivencia y el bienestar común.
Dos interpretaciones de la IA sobre estas ideas
- Infografía sobre este ensayo, pedida a NotebookLM AI
- Un Chatbot analítico sobre este ensayo pedido a la IAG NotebookLM AI
IV Preguntas finales
- Las interpetaciones de la IA sobre este ensayo: ¿se acercan a su propia interpretación?;
- ¿Le fue útil la información adicional que ofrecen?
- ¿Encontró discrepancias con el texto?
Agradecimientos
Presento mi agradecimiento por los conceptos a Tomás de Camino Beck y por los insumos y realimentación a Óscar Madrigal Ovares, Silvia Chacón Ramírez y Stefany Ocampo Hernández.
| Nota de LicenciaEste artículo está sujeto a una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0). Usted es libre de descargar y compartir este material siempre que otorgue el crédito correspondiente al autor original, pero no puede utilizarlo con fines comerciales ni realizar ningún tipo de modificación, traducción o adaptación de la obra, sin autorización expresa de la autora. Para ver una copia de esta licencia, visite https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/. San José, Costa Rica, 10 de agosto de 2026 |
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