IA en educación: la pregunta equivocada

La presidenta Sheinbaum acotó el espíritu del ejercicio: proteger a niñas, niños y adolescentes, con evidencia y sin censura. Pero en el terreno de la IA educativa, cada bando llega con su estudio favorito bajo el brazo.

Dos años de aprendizaje o un retroceso medible

Quien defiende la adopción cita Nigeria. En 2025, el Banco Mundial publicó los resultados de un experimento aleatorizado en Benin City: estudiantes de secundaria que asistieron a doce sesiones extracurriculares de inglés apoyadas por un tutor de IA mejoraron 0.31 desviaciones estándar frente al grupo de control. En seis semanas ganaron el equivalente a entre año y medio y dos años de escolaridad ordinaria, un resultado que coloca al programa entre las intervenciones educativas más costo-efectivas evaluadas en países en desarrollo.

Quien pide frenar cita Turquía o el MIT. Un experimento con cerca de mil estudiantes de preparatoria, publicado en PNAS, encontró que el acceso libre a GPT-4 mejoró 48% el desempeño durante la práctica y lo redujo 17% en el examen posterior, cuando la herramienta se retiró. Un estudio del MIT Media Lab midió con electroencefalogramas a personas que escribían ensayos con ChatGPT: mostraron menor conectividad neuronal, menor memoria de su propio texto y menor sentido de autoría. Los autores lo llamaron deuda cognitiva.

Leídos como munición, estos estudios se contradicen. Leídos completos, cuentan la misma historia.

El experimento de PNAS incluyó un tercer grupo del que casi nadie habla: estudiantes que usaron un tutor con barreras pedagógicas, programado para dar pistas diseñadas por sus profesores en lugar de respuestas. En ese grupo, el daño desapareció. En Nigeria, el tutor operó dentro de sesiones estructuradas, alineadas al currículo nigeriano y guiadas por docentes presentes en el aula de cómputo. Y el tutor de IA que superó al aprendizaje activo en un curso de física de Harvard fue construido sobre principios pedagógicos explícitos, con retroalimentación calibrada por los instructores.

La misma tecnología produce dos años de aprendizaje o un retroceso medible. La variable que decide el signo es el acompañamiento.

Preguntar si la IA mejora el aprendizaje equivale a preguntar si los libros funcionan. Depende de cuáles, para quién, con qué mediación y dentro de qué práctica. La evidencia disponible responde una pregunta distinta de la que el debate público está haciendo: responde bajo qué condiciones y para quién.

La adopción ya ocurrió

Aquí es donde el debate mexicano se juega algo más grande que los permisos.

Mientras los foros discuten restricciones, la adopción avanzó sin esperar a nadie. Más del 60% de estudiantes y docentes de educación superior usa IA generativa de forma cotidiana, según la encuesta nacional de la propia SEP. El BID contó 193 iniciativas de IA educativa operando en 22 países de la región; la mayoría carece de evaluación rigurosa de impacto. Y todo esto ocurre sobre una crisis de aprendizajes previa: en América Latina, más de la mitad de los niños de tercer grado tiene dificultades para comprender lo que lee y siete de cada diez estudiantes de sexto grado están por debajo del nivel básico en matemáticas, según UNESCO.

En ese contexto, la evidencia permite anticipar cómo se distribuirán los efectos. Los estudiantes que usen IA dentro de prácticas diseñadas —con docentes formados, con propósito, con evaluación— obtendrán versiones del efecto Nigeria. Los que la usen solos, como atajo frente a tareas que nadie rediseñó, acumularán versiones del efecto Turquía. Esa línea divisoria seguirá los trazos de siempre: tipo de escuela, región, ingreso familiar. La primera brecha digital fue de dispositivos; la que se abre ahora es de acompañamiento, y crece en silencio mientras el debate público discute prohibiciones.

Las preguntas para agosto

Los foros que arrancan el 19 de agosto pueden repetir el guion habitual —expertos a favor, expertos en contra, una lista de restricciones— o pueden partir de las preguntas que la evidencia ya dejó planteadas:

1. ¿Qué diseño pedagógico separa el uso de IA que enseña del que sustituye el esfuerzo? La distancia entre una pista y una respuesta resultó decisiva en el experimento de PNAS.
2. ¿Qué formación docente exige ese diseño? En Nigeria, el efecto dependió de maestros que guiaron cada sesión; el tutor amplificó su trabajo.
3. ¿Quién va a evaluar? De las 193 iniciativas que operan en la región, casi ninguna puede demostrar hoy si funciona, para quién y a qué costo.
4. ¿Cómo llega el acompañamiento a las escuelas que menos tienen? Sin esa pregunta, la política terminará regulando el síntoma y financiando la brecha.

El Observatorio de IA en Educación que UNESCO y CEPAL lanzaron este año apunta en la dirección correcta: generar evidencia regional, validada en aulas reales, para dejar de importar conclusiones de contextos ajenos. México llega a su debate con los foros abiertos, la adopción consumada y la evidencia internacional sobre la mesa. La oportunidad está en cambiar la pregunta a tiempo.

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Fuentes

• De Simone, M., Tiberti, F., Barron Rodriguez, M., Manolio, F., Mosuro, W. y Dikoru, E. J. (2025). From Chalkboards to Chatbots: Evaluating the Impact of Generative AI on Learning Outcomes in Nigeria. Banco Mundial, Policy Research Working Paper 11125.
• Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö. y Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. PNAS.
• Kosmyna, N. et al. (2025). Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task. MIT Media Lab.
• Kestin, G. et al. (2025). AI tutoring outperforms in-class active learning. Scientific Reports.
• BID (2025). Cómo la inteligencia artificial está transformando la educación en América Latina y el Caribe: lecciones de 193 soluciones.
• SEP (2026). Estrategia nacional para el uso ético y responsable de la inteligencia artificial generativa en educación superior.
• El Universal (2026). Inician formalmente debates sobre uso de redes sociales en infancias y adolescencias.
• UNESCO (2026). Observatorio sobre Inteligencia Artificial en la Educación para América Latina y el Caribe.
• Interdependencia (2026). "La brecha digital en México no es de acceso".