La sala de clases está cambiando más rápido de lo que cambian los programas y elementos curriculares. La irrupción de la inteligencia artificial (IA) dejó de ser una promesa tecnológica para convertirse en un nuevo “ambiente” de aprendizaje. Ya no se trata solo de usar herramientas: la IA reconfigura roles, tiempos y expectativas entre docentes, estudiantes y recursos didácticos.
¿Qué está ocurriendo en Chile?
En Chile, el Ministerio de Educación avanzó desde la sensibilización hacia la práctica guiada. Primero, con una Guía para docentes sobre ChatGPT que entrega recomendaciones para diseñar actividades de aprendizaje activo y criterios éticos de uso. Luego habilitó un espacio temático de IA con recursos y planificaciones, y en 2025 incluyó cursos e-learning sobre IA y ciudadanía digital en el Plan de Ciudadanía y Alfabetización Digital, orientados al desarrollo profesional de docentes y equipos directivos. Estas señales muestran que la conversación ya no es “prohibir o permitir”, sino integrar con propósito pedagógico y modelo humanizador.
En educación superior también emergen experiencias concretas. Por ejemplo, manuales y guías para planificar evaluaciones con apoyo de ChatGPT han sido publicados por instituciones chilenas, con foco en retroalimentación, criterios de autoría y trazabilidad del proceso evaluativo.
La contribución más tangible de la IA hoy es ahorrar tiempo y mejorar la calidad de la interacción humana. Informes recientes de estudios realizados por Microsoft, señalan que la adopción es amplia, mostrando que un 86% de las organizaciones educativas ya usan IA generativa en alguna función. Además, crece el uso frecuente entre estudiantes y docentes, pero persisten brechas de alfabetización y formación. La consecuencia práctica es clara: necesitamos desarrollo profesional situado y políticas actualizadas.
Si hace algún tiempo en la industria hablábamos de co-creación; en el aula debemos acuñar una lógica de co-enseñanza humano-máquina, pero que asegure un camino de alfabetización y democratización de la tecnología.
El impacto de este nuevo paradigma de co-educación o inserción de la IA en el aula, podríamos evaluarlo en tres movimientos:
- Docente con más tiempo para lo importante. La IA permite acelerar preparación de materiales, diferenciación de tareas y generación de bancos de preguntas, liberando horas para observación, mediación y feedback (Fuente: Microsoft 2025 Ai in education – Special Report).
- Tutorías y modelos personalizados. La idea de “IA como co-tutor” ya está en marcha. Khanmigo de Khan Academy opera en cientos de distritos en EE.UU., con miles de estudiantes y pilotos, especialmente en matemática, con énfasis en guiar el razonamiento y no dar respuestas (Fuente: Khan Academy – Michigan Virtual).
- Evaluación más formativa y transparente. La IA facilita rúbricas, retroalimentación instantánea y diseño de tareas auténticas. Eso exige, a su vez, rediseñar los criterios de autoría y las evidencias, asunto ya abordado por guías chilenas (Fuente: Centro de investigación UDD).
Hay miradas internacionales que inspiran
Según The Guardian, en Estonia, país líder en PISA, se decidió no prohibir sino gestionar: desde 2025, estudiantes de 16–17 años obtienen cuentas personales de IA como parte del programa “AI Leap”, con formación docente en ética y equidad. La lógica es clara: si el mundo profesional será aumentado por IA, la escuela debe enseñar a usarla con criterio.
Más cerca aun, en Uruguay, y de acuerdo al estudio Unesdoc de Unesco, el Plan Ceibal consolidó un marco para enseñar IA y ha desarrollado propuestas pedagógicas “listas para el aula”, mostrando que una política pública sostenida puede articular tecnología, formación y currículo a escala nacional.
Lo que dicen los datos (y por qué importan)
- Según el World Economic Forum a inicios de 2024, menos del 10% de las escuelas y universidades tenían políticas formales para la IA generativa. Claramente la velocidad de la tecnología superó la velocidad regulatoria.
- A su vez, el informe 2025 de Microsoft Educación describe una curva de adopción pronunciada, pero también brechas de formación (el 45% de docentes globales y el 52% de estudiantes en EE.UU., declaran no haber recibido entrenamiento), y son persistentes las preocupaciones éticas.
En síntesis, la escala ya está, pero la calidad del uso depende de guías claras, formación situada y rediseño pedagógico. Que eventualmente, si no surgen desde una política nacional, tendrá que surgir desde las propias instituciones.
Estamos en una constante de crecimiento, de nivel exponencial y el corto plazo es hoy, en un paso a paso de rápida implementación deberíamos:
Lograr que la IA esté centrada en el docente y no desde una perspectiva de sustitución. La tecnología debe amplificar la capacidad profesional, personalizar sin perder el juicio pedagógico, persistiendo e insistiendo en el enfoque humanista.
Abordar el currículo y evaluación “a prueba de IA”. Más aprendizaje basado en problemas, proyectos y desempeño auténtico; revalorizar lo oral, lo colaborativo y el proceso. La IA como medio para pensar mejor, no como atajo.
Asegurar un proceso de alfabetización en IA para toda la comunidad. Estudiantes, docentes, directivos y familias requieren criterios de uso: trazabilidad, citación, coautoría hombre-máquina, sesgos y privacidad.
Perseguir una democratización respecto a la Infraestructura y la accesibilidad. Mediante traductores, lectores y asistentes que permitan la inclusión de estudiantes multilingües y neurodiversos. La evidencia de sistemas escolares que integran IA como apoyo de accesibilidad es alentadora, pero exige soporte técnico y resguardos de datos. Información que es claramente expuesta por Microsoft en 2025 “AI in education – Special Report” que, por lo demás, recomiendo mucho su lectura por parte de docentes y directivos.
Personalmente soy de los que a “bautizado” a su contraparte máquina en LLM; su nombre es SAGE y principalmente “acordamos” este nombre pues a ambos nos gusta el rol de conocedores y consejeros. Permítanme dejar entonces algunas reflexiones y recomendaciones respecto a este escenario de IA en el aula:
- Diseñar con “doble propósito”. Cada actividad con IA debe declarar qué mejora del aprendizaje busca (metacognición, feedback, práctica deliberada) y cómo se evidenciará el proceso (Ej: Oralmente cuéntame el prompt).
- Dar un rol explícito a la IA. Pide al estudiante que indique qué pidió, cómo lo ajustó y qué decidió mantener o descartar. Evalúa el criterio más que el output.
- Abordar las rúbricas con transparencia algorítmica. Criterios sobre uso responsable (citación, sesgos, privacidad).
- Recuperar el “Tiempo docente” y reinvertirlo en tiempo de feedback. Lo que ahorras en preparación úsalo para tutorías y coevaluación.
- Incluir Micro-formación continua. 30 minutos semanales de laboratorio docente con un objetivo concreto (Ej. diversificar niveles de lectura con IA).
- Crear un Portafolio aumentado. Ponderar e incluir un multiplicador en la evaluación respecto a evidencias del proceso (prompts, versiones, reflexiones) y como parte de la calificación.
Finalmente, esta Nueva Ola nos está dando la opción de ser “marcadamente más humanos” y que esta sea una ventaja relevante.
Los mejores resultados aparecen cuando la IA actúa como catalizador de conversación: más preguntas, mejores explicaciones y feedback oportuno. Pero ningún asistente reemplaza la confianza que sostiene el aprendizaje. La promesa no es “automatizar la docencia”, sino profesionalizarla: dedicar más tiempo a observar, orientar y retroalimentar, con recursos adaptados a cada estudiante. Si logramos ese equilibrio de tecnología al servicio del vínculo pedagógico, la IA no será una moda más, sino el impulso que nos faltaba para hacer mejores clases.
Fuentes clave:
2025 Microsoft AI Education Report
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