Ei-iE

¿Cómo son realmente los marcos de IA para la educación?

Las capacidades de la inteligencia artificial (IA), y en particular de los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude o DeepSeek, se están desarrollando a una velocidad extraordinaria, al tiempo que algunos altos cargos de compañías tecnológicas piden frenar el ritmo y plantearse seriamente su regulación. Paralelamente, han proliferado de forma vertiginosa los índices, marcos e indicadores sobre cómo nos relacionamos con la IA: algunos miden el grado de preparación para utilizarla; otros, los conocimientos necesarios para comprenderla o las competencias para usarla.

La existencia de todos estos instrumentos podría, en principio, tranquilizarnos. En los sistemas educativos tenemos el deber de cuidado y, por ende, la responsabilidad de velar por estudiantes, docentes y equipos directivos de los centros. Estos instrumentos deberían servir precisamente a ese propósito. Pero ¿lo logran? Cuando los examinamos de cerca, ¿qué finalidad persiguen realmente? ¿Fomentar un mayor uso de la IA y así generar cada vez más datos con los que alimentarla? ¿O establecer límites y salvaguardias que garanticen un uso seguro y ético?

Para responder a estas preguntas, en nuestra investigación publicada recientemente en European Education Research Journal, examinamos los marcos de alfabetización en materia de IA que promueven la UNESCO y la OCDE/Comisión Europea (CE). Estos marcos son especialmente relevantes porque las organizaciones internacionales pueden influir considerablemente en la configuración de las políticas educativas nacionales. Un ejemplo claro es el marco de la OCDE/CE, concebido para orientar cómo evaluará el informe PISA 2029 los conocimientos y competencias del alumnado en materia de medios digitales e IA.

En nuestro estudio analizamos tres importantes documentos de política destinados a los sistemas educativos nacionales de todo el mundo: los marcos de competencias en materia de IA de la UNESCO —uno para estudiantes y otro para docentes, ambos publicados en 2024— y el marco de alfabetización en materia de IA de la OCDE/CE, publicado en 2025. Mediante un análisis cualitativo de las políticas, combinado con minería de textos y análisis de redes, examinamos qué actores aparecen en estos documentos, las relaciones entre ellos y, sobre todo, qué capacidad de acción se atribuye a estudiantes y docentes. Lo que encontramos invita a detenerse y reflexionar.

Regulación sin quien regule

El primer hallazgo llamativo se refiere a la regulación. Los tres marcos reconocen los problemas jurídicos y regulatorios que plantea la IA. En algunos casos, incluso los subrayan con contundencia. Sin embargo, nuestro análisis revela que las instituciones gubernamentales están prácticamente ausentes. Resulta especialmente llamativo que el documento de la OCDE/CE no mencione ninguna institución gubernamental. En suma, los marcos insisten, casi como un mantra, en la necesidad de regular la IA, pero no dejan claro quién tiene la autoridad, la responsabilidad y el poder para hacerlo. Como señalamos en nuestro artículo, se trata de « una acción sin actor». Y no es una ausencia menor.

Los centros educativos tienen una responsabilidad hacia la infancia y la juventud. Sin embargo, se las anima a incorporar tecnologías de vanguardia que avanzan a gran velocidad, promovidas por oligarcas tecnológicos, pese a la profunda controversia en torno a sus prácticas en materia de datos, costes ambientales, sesgos, intereses comerciales y consecuencias sociales. En este contexto, los reiterados llamados a la regulación parecen esconder a simple vista el problema. La cuestión sigue siendo: ¿quién decidirá dónde poner los límites?

¿Centrada en las personas o en la IA?

El segundo hallazgo encierra una paradoja.

Estos marcos insisten una y otra vez en que la IA debe estar «centrada las personas». Sin embargo, cuando analizamos quién ocupa realmente el centro de los documentos, encontramos algo muy distinto. La IA no solo ocupa un lugar extraordinariamente destacado: está en el papel protagónico.

En el marco de la OCDE/CE, la IA es casi el único actor que aparece por sí mismo y con capacidad de acción propia. En cambio, estudiantes y docentes aparecen casi exclusivamente en relación con la IA. El marco de la UNESCO para estudiantes es algo más equilibrado, mientras que su marco para docentes concede más reconocimiento a la relación docente-estudiante.

Esto plantea una pregunta sencilla: ¿hasta qué punto puede considerarse centrado en las personas un marco en el que estas aparecen definidas sobre todo por su relación con la IA? La respuesta resulta aún más inquietante cuando analizamos el papel del alumnado.

De persona estudiante a desarrolladora

Para comprender cómo conciben estos marcos el papel del alumnado del futuro en la denominada era de la IA, analizamos los verbos que le atribuyen. Entre ellos figuran desarrollar, construir, interactuar, probar, aplicar, aprovechar, perfeccionar y evaluar. Otros son establecer, explorar, valorar y crear. Es, cuando menos, un vocabulario inusual en educación.

A nuestro juicio, el papel que estos marcos atribuyen al alumnado se parece más al de una persona desarrolladora que al de una estudiante tradicional. En lugar de centrarse principalmente en la adquisición de conocimientos, el alumnado aparece como alguien que adquiere competencias interactuando continuamente con la IA: experimentando, probando, evaluando, creando y perfeccionando. Esto transforma la relación pedagógica.

Es decir, el desarrollo de las capacidades del alumnado y su interacción continua con los sistemas de IA pasan a formar parte de un mismo proceso. El alumnado aparece cada vez más como coproductor cibernético que opera en un circuito de retroalimentación entre seres humanos y máquinas. El único conocimiento que importa es el que se utiliza localmente para producir un resultado práctico. Sigue sin explicarse, de forma preocupante, cómo se evaluará el valor de ese producto.

Esto nos lleva también a la cuestión de los datos. Cada interacción con un sistema de IA genera rastros de datos que después se utilizan para seguir desarrollando esos sistemas y, posteriormente, monetizarlos. Si estas interacciones se multiplican a gran escala, la educación se convierte en un inmenso campo de interacción entre seres humanos y máquinas. La empresa tecnológica que logre hacerse con este sector tendrá a su alcance un enorme mercado mundial de productos de IA. Y hay más: una vez que la IA se incorpora a la infraestructura que sustenta el aprendizaje, las escuelas y universidades se convierten en bancos de pruebas permanentes donde perfeccionar los sistemas y desarrollar nuevas aplicaciones. Este escenario nos lleva a sostener que deberíamos concebir la educación no solo como un espacio de consumo de IA, sino también como un espacio de extracción de valor.

¿Y qué ocurre con el personal docente?

Si bien el alumnado adopta un papel cada vez más activo en relación con la IA, el papel del personal docente cambia fundamentalmente. En los documentos de la OCDE/CE y de la UNESCO dirigidos al alumnado, el personal docente apenas aparece como un actor independiente con un papel relevante. Incluso en el marco de la UNESCO para docentes, su capacidad de acción resulta peculiar. El personal docente necesita cosas. Necesita que se le forme, se le dote de recursos, se le aliente, se le ayude, se le apoye, se le prepare, se le oriente y se le empodere. Paradójicamente, aparece sobre todo como receptor de un «tratamiento» destinado a propiciar la nueva relación entre la IA y el alumnado.

Cuando el personal docente sí actúa, codiseña, cocrea, desarrolla, protege, demuestra e integra. Llama la atención que nuestro análisis textual muestre que no se le encomienda principalmente la tarea de enseñar. El resultado es una curiosa inversión: se concibe al alumnado como un elemento desarrollador que interactúa directamente con la IA, mientras el personal docente queda relegado a un papel auxiliar y necesita formación para facilitar esa relación.

En este planteamiento, el personal docente se limita a acompañar al alumnado, en lugar de mediar en su relación con la IA o —Dios no lo quiera— limitarla. Por el contrario, sostenemos que estos marcos deberían concebir y representar al personal docente como alguien que debe plantear preguntas importantes relacionadas con el poder, los intereses, los sesgos, la sostenibilidad y la ética. Una función fundamental del personal docente es ayudar al alumnado a comprender la economía política que rodea a estas herramientas y a las empresas que las desarrollan. Preguntarse cómo obtienen las grandes empresas tecnológicas importantes beneficios del trabajo que el alumnado realiza en el aula permite entender mejor sus modelos de negocio.

Incorporar la educación a la tecnología

Aquí vemos también un problema mucho más amplio. Hasta ahora, la innovación tecnológica ha entrado en la educación siguiendo alguna variante de esta secuencia: se desarrolla una tecnología, se prueba en entornos limitados (por ejemplo, proyectos piloto o versiones beta), se debate, se regula, se modifica y, finalmente, se comercializa. En síntesis, las empresas tecnológicas solían considerar la educación un mercado en el que vender tecnologías educativas diseñadas específicamente para la educación.

La IA generativa invierte esa relación. En lugar de preguntarnos cómo podría incorporarse cuidadosamente la tecnología a la educación, cada vez es más la educación la que se incorpora al desarrollo de la IA. Esa diferencia es fundamental.

Si el alumnado interactúa continuamente con sistemas de IA propietarios, el personal docente facilita esas interacciones y las escuelas proporcionan el entorno institucional en el que tienen lugar, los sistemas educativos corren el riesgo de convertirse en campos de pruebas de la IA en condiciones reales. Y si esas interacciones generan rastros de datos con valor económico, también pueden —y probablemente lo hagan— convertirse en espacios de extracción de valor.

La alfabetización en IA no puede limitarse a preparar a docentes y estudiantes para adaptarse a un futuro tecnológico que otros ya han decidido, en el que «preparar» suele significar asegurarse de que no haya una resistencia significativa a la adopción de esas tecnologías. También debe implicar comprender la economía política de la IA en su conjunto y preguntarse: ¿quién posee la infraestructura?, ¿quién diseña los sistemas?, ¿quién captura los datos?, ¿quién se beneficia?, ¿quién regula? y ¿quién tiene el poder de negarse cuando se traspasan las líneas rojas?

Antes de preguntarnos cómo debería adaptarse la educación a la IA, ¿no deberíamos plantearnos una cuestión más fundamental?

Sin duda, nos corresponde, como personas docentes y ciudadanas (y no a las empresas con ánimo de lucro) decidir qué es pertinente desde el punto de vista educativo, ¿qué entendemos por seguridad, cuáles son las responsabilidades del personal docente en el aula con estudiantes e IA, y cómo podrían los Gobiernos y los auditores independientes regular estos servicios e informar sobre ellos?