El potencial de la inteligencia artificial en las escuelas depende menos de la tecnología y más de cambios sistémicos en políticas educativas, formación docente y equidad de acceso, destaca el libro Inteligencia artificial y educación en el Sur Global. Una perspectiva sistémica.
El documento, de la autoría de Fernando Reimers, Zainab Azim, Maria-Renée Palomo y Callysta Thony, todos ellos de la Harvard Graduate School of Education, destaca que la inteligencia artificial (IA) se perfila como una de las tecnologías con mayor potencial para transformar la educación, pero dependerá de cómo los sistemas educativos la integren en reformas más amplias.
“Si bien reconocemos que la IA es una tecnología que despierta mucha curiosidad, que ha demostrado ser capaz de logros notables, no asumimos necesariamente que el poder de la IA pueda transformar la educación para mejor”, indica el libro.
El documento analiza el papel que la IA podría desempeñar en los sistemas educativos de países en desarrollo, donde se concentra la mayor parte de la población escolar del mundo y donde persisten retos estructurales como rezagos de aprendizaje, desigualdad y falta de recursos.
Aunque el estudio se enfoca en el llamado Sur Global, sus hallazgos resultan particularmente relevantes para contextos como México y estados como Sinaloa, donde la transformación educativa todavía enfrenta retos en infraestructura básica, acceso a tecnología y conectividad.
De acuerdo con datos publicados por MPS en el Balance educativo en Sinaloa 2024-2025, el 62% de las escuelas de Sinaloa no cuenta con computadoras para fines pedagógicos y el 61% no tiene conexión a internet.
Tecnología con potencial, pero no una solución automática
El estudio advierte que la introducción de inteligencia artificial en la educación no garantiza mejoras automáticas en el aprendizaje. Por el contrario, la historia de la tecnología educativa muestra que muchas innovaciones han prometido cambios profundos sin lograr transformaciones a gran escala.
Por ello, los autores sostienen que el impacto de la IA dependerá de que se incorpore dentro de estrategias educativas integrales, que incluyan políticas públicas, formación docente, rediseño curricular y mecanismos de evaluación.
Para sistemas educativos como el mexicano, donde persisten brechas en aprendizaje básico y acceso desigual a recursos educativos, la IA podría convertirse tanto en una herramienta de mejora como en un factor que amplifique desigualdades si no se implementa con cuidado.
Tres desafíos para la educación del futuro
El estudio identifica tres objetivos clave para que los sistemas educativos aprovechen la inteligencia artificial.
El primero es formar estudiantes con alfabetización en IA, capaces de comprender cómo funcionan estas tecnologías, utilizarlas de manera crítica y reflexionar sobre sus implicaciones éticas y sociales.
El segundo es mejorar la eficacia educativa. En este ámbito, la IA podría facilitar tutorías personalizadas, retroalimentación automatizada y análisis de datos para identificar rezagos de aprendizaje, herramientas que podrían ser especialmente útiles en sistemas con grupos numerosos y escasez de docentes.
Y el tercero es garantizar la relevancia de la educación frente a los cambios en el mercado laboral. La expansión de la inteligencia artificial está transformando la forma en que se trabaja, por lo que las escuelas deberán fortalecer habilidades humanas difíciles de automatizar, como el pensamiento crítico, la creatividad, la colaboración y el juicio ético.
Oportunidades para el aula
Entre las aplicaciones con mayor potencial en educación, el estudio menciona sistemas de tutoría inteligente que pueden adaptar contenidos al ritmo de cada estudiante, herramientas de apoyo para docentes en planeación y evaluación, y sistemas de análisis de datos que permitan a las autoridades educativas detectar problemas como abandono escolar o rezago académico.
En contextos como Sinaloa, donde las escuelas enfrentan desafíos asociados a desigualdad territorial, falta de infraestructura o afectaciones de la violencia en la continuidad educativa, este tipo de herramientas podría contribuir a mejorar la atención a los estudiantes si se integran de forma estratégica.
Riesgos que no pueden ignorarse
El estudio también advierte riesgos importantes. Uno de ellos es que la inteligencia artificial profundice las desigualdades educativas si su acceso depende de infraestructura tecnológica o conectividad que no está disponible para todos.
Otro riesgo es la dependencia excesiva de la tecnología, que podría afectar el desarrollo de habilidades cognitivas si los estudiantes delegan tareas intelectuales en los sistemas de IA.
A esto se suman preocupaciones éticas relacionadas con la privacidad de los datos, el sesgo de los algoritmos y el uso de la información educativa.
La clave es pensar la educación como un sistema
Uno de los hallazgos centrales del estudio es que la inteligencia artificial, por sí sola, no transformará la educación.
Los autores sostienen que los cambios significativos ocurren cuando las innovaciones tecnológicas se integran dentro de reformas educativas más amplias que involucren liderazgo institucional, formación docente y políticas públicas coherentes.
“Adoptar una perspectiva de pensamiento sistémico para examinar las implicaciones de la IA para la educación significa abordar la IA no como una intervención tecnológica independiente, sino como un componente que interactuará dinámicamente con todas las demás partes del ecosistema educativo”, expone el libro.
Para México y estados como Sinaloa, donde la agenda educativa enfrenta desafíos relacionados con aprendizaje, equidad y condiciones escolares, la incorporación de la inteligencia artificial podría representar una oportunidad importante, siempre que se entienda como parte de un proceso de transformación más profundo.
De lo contrario, concluye el estudio, la IA corre el riesgo de convertirse en otra innovación prometedora que no logra cambiar de fondo la manera en que aprenden los estudiantes.
Fuente: Inteligencia artificial y educación en el Sur Global. Una perspectiva sistémica
