La inteligencia artificial (IA) dejó de ser una promesa futura para convertirse en una condición operativa del sistema educativo. En la práctica, escuelas y universidades conviven ya con herramientas capaces de redactar, resumir, programar, traducir, diseñar materiales y automatizar procesos. El punto de discusión se ha movido, de prohibir o permitir, a decidir cómo se integra y para qué, con qué criterios pedagógicos y éticos, y qué impacto tendrá sobre evaluación, habilidades y equidad.
En el diagnóstico de María Esther Velarde Flores, consultora educativa especializada en ambientes de aprendizaje con tecnología, el acelerador fue la pandemia: el salto forzado a las aulas digitales abrió espacio para chatbots, plataformas adaptativas y, después, para la IA generativa. En su recuento, distintos autores coinciden en un auge a partir de 2020; después llegarían avances relevantes como la analítica predictiva aplicada a riesgos de abandono escolar en 2020, la popularización de “prompts” educativos con herramientas masivas a partir de 2022 y el énfasis en políticas de inclusión y uso ético desde 2023.
China cuenta con una estrategia nacional coordinada, ligada a presupuesto y operación, para convertirse en un polo de desarrollo de IA que impacte directamente en educación. Estados Unidos ha destinado recursos a iniciativas de analítica predictiva y tutores virtuales; Europa, ha priorizado lineamientos éticos y formación docente; Corea del Sur impulsa un plan maestro donde la IA y la ciencia de datos son motores de desarrollo; e India registra un crecimiento sostenido en producción científica, alfabetización digital y políticas regulatorias.
En contraste, México enfrenta el reto de pasar de un uso creciente y disperso a una estrategia educativa estructurada, capaz de acompañar la expansión de la IA con formación docente, rediseño curricular y marcos éticos claros.
Desde el frente de operación escolar, Gustavo Fernández de León, director general de Grupo Educativo Ferdel, ubica un proceso similar pero con una lectura institucional: el tema se puso “en la mesa” antes de implementarse.
Este tránsito ocurre en un país donde la conectividad crece, pero no de forma homogénea. En 2024, 73.6% de los hogares en México tuvo acceso a internet; por entidad federativa, Sonora registró 84.4%, el mismo nivel que Ciudad de México, siendo las más altas, de acuerdo con la ENDUTIH del INEGI. A la vez, el INEGI reportó 100.2 millones de personas usuarias de internet en 2024 (83.1% de la población de 6 años y más). Ese dato marca la escala del reto, ya que la IA entra o deja de entrar al aula, según infraestructura, dispositivos y capacitación.
Gustavo Fernández de León
Es director general de Grupo Educativo Ferdel y cuenta con una trayectoria de varios años vinculada al sector educativo y a la iniciativa privada.
Ha participado de manera activa en organismos empresariales relacionados con educación, particularmente en Coparmex, donde ha formado parte de la Comisión de Educación, espacio desde el cual ha impulsado el diálogo entre el sector productivo y las instituciones educativas.
Del “asistente digital” al rediseño del modelo educativo
Para María Esther Velarde Flores, la IA debe incorporarse como componente transversal del plan de estudios, acompañando todo el trayecto formativo del estudiante. Esto exige ajustes curriculares, alfabetización en IA y una reflexión explícita sobre las implicaciones éticas y profesionales del desarrollo de sistemas inteligentes en cada disciplina.
Gustavo Fernández de León plantea una distinción parecida desde la operación, ya que una cosa es usar IA como auxiliar del docente (planeación más rápida, preparación de presentaciones, búsqueda y síntesis), y otra convertirla en eje formativo. En su analogía, navegar en internet no es lo mismo que aprender a desarrollar y diseñar.
Ambos coinciden en que la adopción “intuitiva” no es suficiente. María Esther Velarde lo vincula con una brecha generacional docente-estudiante, mientras que Gustavo Fernández lo traduce en una advertencia operativa.
“Se asume que todo mundo ya entró a la IA y no es cierto; si no hay capacitación e intención institucional, mucha gente ni siquiera está interactuando con ella”.
Maria Esther Velarde Flores
Cuenta con una Licenciatura en Ciencias de la Educación por el Instituto Tecnológico de Sonora, así como una Maestría en Tecnología Educativa por el Tecnológico de Monterrey; es Doctora en Sistemas y Ambientes Educativos por el ITSON, y Doctor of Education por la Humboldt University de Miami. Su trayectoria profesional comprende la generación de ambientes de aprendizaje con el uso de tecnologías, colaborando en proyectos educativos y publicaciones especializadas en el área.
Su trabajo se ha centrado en el diseño y gestión de estrategias educativas innovadoras para la mejora de los procesos de enseñanza-aprendizaje y la integración de herramientas tecnológicas en contextos educativos, así como en la capacitación de profesores en el uso didáctico de la Inteligencia Artificial y el diseño de programas educativos en el nivel superior.
Evaluar cuando la IA escribe, resume y responde
Si la IA puede producir textos, resolver ejercicios y estructurar trabajos con un prompt, la evaluación centrada en producto, examen escrito o entrega de un documento, pierde poder para distinguir comprensión, juicio y aprendizaje. Velarde lo formula como un cambio doble que implica cambiar la forma de evaluar y redefinir qué se evalúa.
A partir de ahí, propone reenfocar la evaluación de productos hacia una evaluación de procesos. Habla de rúbricas que consideren iteraciones del prompt, decisiones éticas, revisión de sesgos y razonamiento crítico; y de portafolios que documenten el proceso de aprendizaje, no solo el resultado final. La pregunta deja de ser “¿entregó?” para convertirse en “¿cómo llegó?, ¿qué verificó?, ¿qué supuestos corrigió?, ¿qué descartó y por qué?”.
Gustavo Fernández señala que antes de la IA generativa, la evaluación tradicional enfrentaba el desafío del copy-paste y de la investigación superficial. A su juicio, el punto actual es que el sistema evalúa “el trabajo” más que “a la persona”.
Desde la mirada de Jesús Óscar Crespo Palazuelos, profesor en ICAMI y especialista en transformación organizacional, en la formación directiva, explica, la IA ya se utiliza para analizar casos, sintetizar información y explorar escenarios en menos tiempo. Sin embargo, el valor no está en aceptar sus respuestas, sino en cuestionarlas; identificar supuestos, riesgos no considerados y consecuencias estratégicas.
La OCDE (2023) respalda que la educación contemporánea debe priorizar juicio, ética y pensamiento crítico por encima de la memorización, especialmente en entornos mediados por tecnología.
En los enfoques aparece un requisito importante, la transparencia sobre el uso de IA. María Esther Velarde plantea reconocer la co-creación humano-IA documentando contribuciones y desarrollando escalas para medir aportación; y subraya que eso exige sensibilización previa: orientar al estudiante para que no oculte el uso de IA y lo reporte de forma ética. En paralelo, su marco remite a un debate de políticas públicas: privacidad y datos.
Jesús Óscar Crespo Palazuelos
Es profesor en ICAMI – Centro de Formación Integral y Perfeccionamiento Directivo- desde el año 2020, donde imparte sesiones enfocadas en Agilidad, Gestión del Cambio, Transformación Organizacional y Transformación Digital.
Cuenta con amplia experiencia en el diseño e implementación de soluciones tecnológicas aplicadas a entornos organizacionales, así como en la formación de mandos intermedios para enfrentar contextos de alta complejidad.
Su enfoque combina pensamiento estratégico, análisis crítico y uso responsable de la tecnología como palanca de competitividad.
Alfabetización en IA: saber usar, pero sobre todo saber decidir
En el vocabulario de María Esther Velarde Flores, alfabetizar en IA no es aprender a “redactar prompts”, sino desarrollar la capacidad de pensar críticamente sobre sistemas que toman decisiones o influyen en decisiones: entender límites, sesgos y dilemas éticos. También lo aterriza a una práctica docente, pues antes de formar, hay que aceptar el hecho operativo de que la IA ya está en el aula.
“La realidad es que el estudiante la utiliza estemos o no de acuerdo; la diferencia será enseñar a usarla correctamente”.
Su punto no es que todos deban llegar al nivel más alto, sino que la escuela defina a qué nivel quiere llevar a docentes y estudiantes según su propósito formativo. Ahí conecta con su preocupación central: sin objetivos y juicio, incluso la herramienta más potente pierde sentido.
En la perspectiva de María Esther Velarde, ese criterio se traduce en habilidades concretas: reconocer cuándo se interactúa con IA, verificar y validar contenidos, aplicar principios éticos, evitar dependencia, aprender de forma autogestiva y desarrollar habilidades metacognitivas para reconocer cómo se aprende.
Jesús Crespo coincide en que la alfabetización en IA es, en el fondo, una alfabetización en criterio. En países como Estados Unidos, Finlandia y Singapur, explica, la IA se integra en programas educativos con un enfoque ético y estratégico, priorizando simulaciones, análisis de escenarios y evaluación formativa, como documenta la UNESCO (2023). Finlandia, por ejemplo, incorporó alfabetización en IA desde etapas tempranas para fortalecer la toma de decisiones informadas.
Habilidades que no se automatizan: criterio, empatía y creatividad aplicada
La IA automatiza tareas cognitivas básicas; por eso, los entrevistados trasladan el foco a capacidades humanas difíciles de sustituir como las competencias socioemocionales (empatía, liderazgo, colaboración, manejo de conflictos), pensamiento crítico, creatividad, innovación, adaptabilidad y aprendizaje continuo..
Gustavo Fernández insiste en que el criterio antecede a la técnica. En ese marco, la personalización aparece como posibilidad y también como exigencia, ya que si los estudiantes tienen intereses distintos (académicos, artísticos, deportivos) el modelo de evaluación y la trayectoria de aprendizaje no pueden ser idénticos.
Desde la formación directiva, Jesús Crespo subraya que la verdadera ventaja competitiva no está en la tecnología, sino en el uso estratégico que se hace de ella. El World Economic Forum (2023) identifica pensamiento crítico, liderazgo y aprendizaje permanente como habilidades clave para el futuro del trabajo. En ese marco, la IA se convierte en una palanca para pensar mejor, no en un sustituto del juicio humano.
La brecha digital, la IA como promesa o como riesgo
La IA puede acelerar movilidad social, pero también puede ampliar brechas si faltan conectividad y dispositivos, asevera Gustavo Fernandez. “La palabra mágica es conectividad; sin conectividad no existimos”, afirma al explicar que la infraestructura escolar no es automática y que se requiere inversión, mantenimiento y capacidad de operación.
María Esther Velarde coincide en que sin las condiciones básicas, la promesa de inclusión no se materializa. También enfatiza decisiones de política pública sobre infraestructura equitativa, capacitación universal y regulación ética “desde el diseño”, para evitar que la tecnología solo favorezca a sectores con mayores recursos.
En esa ruta, las alianzas son un mecanismo central. Gustavo Fernández lo observa desde la iniciativa privada y organismos empresariales dispuestos a apoyar en la conectividad e infraestructura; gobiernos como pieza clave para coordinar, regular y escalar; y escuelas como operador que convierte recursos en prácticas.
Jesús Crespo añade un riesgo adicional, al señalar que “el uso indiscriminado puede fomentar la dependencia tecnológica, reducir el esfuerzo cognitivo y debilitar habilidades clave como la escritura, el análisis profundo y la argumentación. Además, existe el riesgo de que los estudiantes acepten respuestas sin cuestionarlas, afectando la formación de criterio”, como advierte también la Asociación Mexicana de Educación Digital (2024).
Del debate a la estrategia educativa
Las tres voces convergen en un punto central: la IA llegó antes que los marcos educativos para gobernarla. La respuesta no está en prohibirla ni en adoptarla sin reflexión, sino en enseñar a pensar mejor con ella.
Para los tomadores de decisión, el mensaje operativo es concreto: la IA no es un “programa adicional”; es una variable que requiere reconfigurar evaluación, currículo, rol docente y expectativas de egreso. La pregunta, en 2026, dejó de ser si se integra. La pregunta ahora es, cómo lograr integrarla desde los modelos educativos de manera pertinente, con reglas claras y fundamento didáctico para alcanzar los fines de aprendizaje.
Gustavo Fernández de León introduce una ruta por niveles que convierte la alfabetización en un plan de progresión
- Uso generativo (prompts, texto, presentaciones, imágenes).
- Creación de agentes (asistentes especializados que dan seguimiento a objetivos).
- Automatización (integrar procesos: lectura de correos, respuestas, flujos).
- Ingeniería/arquitectura (construcción de soluciones más complejas).
Tres decisiones que ya no pueden postergarse:
- Definir un modelo de integración transversal con propósito. No basta “usar IA”: hay que decidir en qué asignaturas, con qué objetivos de aprendizaje, y qué competencias éticas y críticas se esperan en cada etapa.
- Priorizar la evaluación de evidencias del proceso de aprendizaje. Portafolios, rúbricas de iteración, oralidad, proyectos aplicados y documentación de contribuciones humano-IA aparecen como caminos para sostener autoría y comprensión.
- Cerrar brecha con infraestructura y formación docente continua. La conectividad doméstica crece, pero la equidad educativa depende de escuela conectada, dispositivos, protocolos de datos y, sobre todo, docentes capaces de diseñar experiencias de aprendizaje donde la IA sea herramienta, no sustituto del criterio.
