A medida que la IA continúa influyendo en nuestra vida diaria, entender qué habilidades humanas son esenciales y cómo pueden desarrollarse es cada vez más fundamental. Un desafío central consiste en identificar y evaluar las capacidades humanas que complementen las posibilidades de la IA.
Un enfoque centrado en el ser humano para el futuro del aprendizaje en la era de la IA
Según un informe de 2025 del Foro Económico Mundial, habilidades como la alfabetización tecnológica, la resiliencia, la flexibilidad y el pensamiento analítico y sistémico son las habilidades humanas que se considera esenciales para aumentar el potencial humano con la IA. Cuando las personas tienen la oportunidad de desarrollar estas habilidades, junto con conocimientos en áreas académicas fundamentales, pueden maximizar su potencial humano al interactuar con la IA, en lugar de limitarse a consumir sus resultados.
Considera la alfabetización en IA como una habilidad que abarca más que solo habilidades técnicas. Incluye la capacidad de utilizar herramientas de IA, evaluar críticamente los resultados de la IA y reconocer sus limitaciones, así como la capacidad de evaluar críticamente el contenido generado por IA y comprender sus sesgos.
Aunque la importancia de la alfabetización en IA se reconoce cada vez más, habilidades de nivel superior como el pensamiento crítico, la creatividad y la autorregulación también serán esenciales a medida que la IA se haga común en escuelas y lugares de trabajo.
- El pensamiento crítico puede ayudarnos a evaluar los resultados de la IA y saber cuándo debe liderar el juicio humano.
- La creatividad, basada en la experiencia humana y guiada por los objetivos individuales, es una fortaleza única, aunque la IA pueda usarse para generar nuevas ideas.
- La autorregulación, la capacidad de reflexionar sobre acciones pasadas, ajustar y planificar acciones futuras hacia un objetivo, puede ser clave para perfeccionar estrategias al trabajar con IA.
Habilidades adicionales relacionadas con el razonamiento social y ético, como la colaboración, la toma de decisiones y el pensamiento sistémico, también son extremadamente importantes. Debemos ser capaces de reconocer posibles fuentes de sesgo en las decisiones y resultados generados por la IA, y abogar por la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas — especialmente en contextos de alto riesgo.
¿Cómo podemos usar la IA para crear mejores oportunidades y resultados de aprendizaje para los estudiantes de hoy?
La IA está transformando la educación —pero sin una supervisión humana reflexiva, existe la posibilidad de que pueda agravar el riesgo de dejar atrás a muchos alumnos. El sesgo en los algoritmos de la IA puede alimentar la injusticia en las evaluaciones. Las brechas en el acceso digital pueden profundizar las divisiones existentes, especialmente para grupos históricamente desfavorecidos, incluidos los estudiantes con discapacidad.
El aprendizaje, y las evaluaciones que lo reflejan, están estrechamente relacionados. En un futuro impulsado por la IA, las evaluaciones podrían centrarse en capturar no solo resultados, sino también los tipos de procesos que probablemente ocurran cuando las personas aplican sus conocimientos y habilidades. En este sentido, las evaluaciones podrían:
- Reflejar situaciones del mundo real;
- Ayudar a hacer que las vías de aprendizaje sean más visibles e interpretables;
- Servir como herramientas para ayudar a los alumnos a establecer objetivos; y
- Permite que los alumnos reflexionen sobre su progreso mientras desarrollan conocimientos y habilidades esenciales.
Co-diseñar evaluaciones y otras herramientas de aprendizaje con educadores y estudiantes puede ser fundamental para garantizar que podamos captar conocimientos y habilidades esenciales de todos los estudiantes en contextos diversos, construyendo así sistemas instruccionales mejores, más justos y más útiles. Para construir mejores evaluaciones y sistemas instruccionales impulsados por IA, será esencial establecer alianzas sólidas con los profesionales basadas en una base de confianza. En última instancia, los distintos usos de la IA en la educación deberían estar alineados con un compromiso más amplio con la equidad y la inclusión — y moldeados por las personas a las que está destinada a servir.
¿A dónde vamos a partir de aquí?
El futuro de la IA en la educación depende de lo bien que combinemos tecnologías avanzadas con competencias y valores centrados en el ser humano. Aprovechar este potencial en un futuro impulsado por la IA aparentemente en constante cambio requiere una alineación deliberada entre objetivos pedagógicos y evaluaciones en estrecha colaboración entre educadores, investigadores y responsables políticos.
Buscar un acceso justo al aprendizaje mejorado con IA también significa identificar los recursos y habilidades que los estudiantes necesitan para utilizar los sistemas de IA de forma eficaz y de una manera que no menosprecie su potencial para actuar con agencia. Ya no podemos ver la IA como una solución neutral y, en cambio, debemos reconocerla como parte de sistemas sociales más amplios — una parte que puede amplificar características de esos sistemas. La IA con fines educativos debe verse como algo que debe diseñarse, implementarse y gobernarse críticamente, prestando atención a las necesidades que atiende y cuyas voces moldean su desarrollo. Solo a través de esta perspectiva los sistemas de IA pueden convertirse en socios para ofrecer experiencias educativas más inclusivas y de alta calidad para todos.
Teresa Ober es científica investigadora en el Instituto de Investigación de ETS. Caitlin Tenison es científica investigadora en el Instituto de Investigación de ETS. Patrick Kyllonen es un distinguido designado por el presidente en el Instituto de Investigación de ETS.