La importancia de la alfabetización en IA

La inteligencia artificial (IA) está transformando la sociedad y, en particular, la educación superior. Desde la automatización de procesos administrativos hasta la personalización del aprendizaje, la IA está redefiniendo cómo interactúan los estudiantes y docentes con el conocimiento. Sin embargo, para que su implementación sea efectiva, es esencial que los actores educativos comprendan su funcionamiento, implicaciones y aplicaciones.

La alfabetización en IA (AI Literacy) se refiere al conjunto de conocimientos, habilidades y competencias necesarias para interactuar con sistemas de inteligencia artificial de manera crítica, ética y efectiva. No se trata solo de entender cómo funcionan los algoritmos, sino de desarrollar la capacidad de evaluar su impacto en la toma de decisiones, identificar sesgos y aprovechar sus capacidades sin perder la perspectiva humana.

Dado que la IA ya no es una cuestión del futuro, sino una realidad presente, la educación superior tiene el desafío de integrar la alfabetización en IA dentro de sus programas académicos. Esto garantizará que los estudiantes no solo sean usuarios pasivos de la tecnología, sino también profesionales capaces de diseñar, gestionar y regular sistemas de IA con un enfoque ético y humanista.


Marcos de alfabetización en IA

A nivel internacional, diversas organizaciones han desarrollado marcos de competencia en IA para la educación. A continuación, se presentan algunos de los más influyentes:

1. UNESCO AI competency framework for students

La UNESCO propuso en 2024 un marco de competencias en IA con el objetivo de integrar la alfabetización en IA en los sistemas educativos. Su modelo se basa en cuatro dimensiones:

  • Mentalidad centrada en el ser humano
  • Ética de la IA
  • Técnicas y aplicaciones de IA
  • Diseño de sistemas de IA

Este framework tiene tres niveles de progresión: comprender, aplicar y crear, y enfatiza la importancia del pensamiento crítico y el uso ético de la IA en los procesos de aprendizaje.

2. ED-AI Lit framework

El ED-AI Lit Framework es un enfoque interdisciplinario para la alfabetización en IA en la educación. Sus componentes incluyen:

  • Conocimiento: comprensión de cómo funcionan los sistemas de IA.
  • Evaluación: análisis crítico de los resultados de la IA.
  • Colaboración: integración de la IA en los procesos educativos y laborales.
  • Contextualización: aplicación de la IA en diferentes contextos.
  • Autonomía: desarrollo de habilidades para trabajar de manera independiente con la IA.
  • Ética: principios fundamentales para el uso responsable de la IA.

3. Generative AI literacy framework

Este marco, desarrollado en 2024, se centra en la alfabetización en IA generativa y propone 12 competencias clave. Estas incluyen la capacidad de evaluar la confiabilidad del contenido generado por IA, la transparencia en su uso y el impacto de la IA en la creatividad y la toma de decisiones humanas.


El marco de alfabetización en IA del DEC

El Digital Education Council (DEC) ha desarrollado un marco de alfabetización en IA adaptado a la educación superior. Este framework tiene un enfoque estructurado y adaptable, diseñado para garantizar que los estudiantes y docentes adquieran competencias fundamentales para interactuar con la IA en sus contextos académicos y profesionales.

Dimensiones del Marco del DEC

El marco del DEC se basa en cinco dimensiones clave:

  1. Comprensión de la IA y los datos
    • Explica cómo funcionan los sistemas de IA y el papel de los datos en su desarrollo.
    • Permite a los estudiantes evaluar las capacidades y limitaciones de la IA.
  2. Pensamiento crítico y juicio
    • Desarrolla la capacidad de evaluar los resultados generados por IA.
    • Enseña a detectar sesgos y errores en los algoritmos.
  3. Uso ético y responsable de la IA
    • Enfatiza la equidad, la transparencia y la privacidad en el uso de IA.
    • Promueve la regulación y las buenas prácticas en la educación.
  4. Centrado en el ser humano, inteligencia emocional y creatividad
    • Aborda el papel de la IA en la interacción social y el impacto en las habilidades humanas.
    • Fomenta la creatividad en el uso de herramientas de IA.
  5. Experiencia en dominios específicos
    • Prepara a los estudiantes para aplicar la IA en su campo de estudio o profesión.
    • Enseña a integrar herramientas de IA en la investigación y el análisis profesional.

A diferencia de otros frameworks, el DEC incorpora el pilar de experiencia en dominios específicos, lo que significa que la alfabetización en IA no se limita a conocimientos generales, sino que se adapta a las necesidades de cada disciplina. Esto permite que los estudiantes y docentes no solo comprendan la IA, sino que también la apliquen estratégicamente en su campo de especialización.

Además, el DEC enfatiza la colaboración entre humanos e IA, asegurando que los estudiantes desarrollen habilidades que les permitan trabajar con IA de manera efectiva, sin depender ciegamente de sus resultados. Este enfoque busca mitigar el fenómeno de los «AI Idiots», individuos que dependen excesivamente de la IA sin evaluarla críticamente.


Conclusión

El Marco de Alfabetización en IA del DEC es una respuesta integral a la necesidad urgente de preparar a estudiantes y docentes para un mundo impulsado por la inteligencia artificial. Su enfoque estructurado, combinado con una visión adaptada a cada disciplina, lo convierte en una herramienta clave para la educación superior. La implementación de este marco permitirá que las universidades formen profesionales críticos, creativos y éticamente responsables en el uso de la IA.


Referencias

La Encuesta Global sobre IA en la Educación Superior 2025, elaborada por el Digital Education Council, presenta un panorama revelador sobre cómo el profesorado universitario percibe y utiliza la inteligencia artificial (IA) en su práctica docente. A continuación, se destacan algunos puntos clave que requieren atención urgente por parte de los líderes educativos.

Uso actual de la IA en la enseñanza universitaria

  • 61% del profesorado ha utilizado IA en su enseñanza, siendo la creación de materiales didácticos (75%) el uso más común?, seguido por actividades de uso administrativo.
  • Sin embargo, el 88% de ellos solo emplea la IA de manera mínima o moderada, lo que sugiere una falta de confianza o recursos para su integración efectiva?.
ia cambio significativo
La IA implica un cambio significativo para la mayor parte de los docentes

Desafíos y barreras para la adopción de IA

  • 40% del profesorado que no usa la IA señala la falta de tiempo y recursos como la principal barrera para explorar la IA?, pero también señalan falta de conocimiento para su uso apropiado y también señalan preocupaciones relacionadas con algún potencial impacto negativo.
  • En general los docences consideran que la IA constituye más una oportunidad que un reto, pero el estudio nota diferencias según región. Por ejemplo, mientras en América Latina el 75% del profesorado la considera una oportunidad, en Norteamérica esa opinión es solo compartida por el 57%.
  • Si bien la mayoría de los docentes no ve en la IA un riesgo para su empleo, 18% de sí reconoce un riesgo importante.
  • 2 de cada 3 docentes encuestados considera que es indispensable que los estudiantes se preparen para el uso de la IA en su vida profesional futura, pero que también es muy importante desarrollar el pensamiento crítico y la resiliencia
dec reto u oportunidad

Conclusión y recomendaciones

Los resultados de esta encuesta dejan claro que, si bien el profesorado reconoce el potencial de la IA en la educación superior, aún existen desafíos significativos que deben abordarse para una integración efectiva. Se recomienda que las universidades inviertan en:

  • Formación continua y accesible en competencias digitales para el profesorado.
  • Desarrollo de políticas claras y comprensibles sobre el uso de IA en la enseñanza.
  • Promoción de un enfoque equilibrado que fomente el pensamiento crítico en los estudiantes mientras se aprovechan las ventajas de la IA.

Se puede solicitar acceso al reporte completo (en inglés) en este enlace https://www.digitaleducationcouncil.com/digital-education-council-digital-education-global-ai-faculty-survey

Este artículo explora cómo la Universidad Estatal de Arizona (ASU) está impulsando la educación del futuro mediante la implementación de soluciones innovadoras en inteligencia artificial (IA). A través de una charla reveladora de Kyle Bowden, descubrimos proyectos como el Syllabot, una herramienta que transforma los syllabus en experiencias interactivas, y talleres de diseño asistidos por IA que permiten a los estudiantes visualizar sus ideas en nuevos contextos. Además, iniciativas como el Desafío de Innovación en IA y espacios creativos para la reflexión crítica están empoderando a docentes y estudiantes para reimaginar el aprendizaje, fomentar la colaboración y abordar temas complejos como la sostenibilidad. Este enfoque impacta la educación no solo como un proceso de transmisión de conocimientos, sino como una plataforma para el cambio social y tecnológico.

La innovación ha sido un pilar fundamental en el crecimiento y éxito de Amazon desde sus inicios. Pasaron de vender libros impresos en 1994 a convertirse en un gigante global que opera en diversos sectores con miles de empleados en todo el mundo. Pero, ¿cómo logran mantener una cultura de innovación sostenible? Este artículo explora los mecanismos, principios y estructuras que Amazon ha implementado para fomentar la creatividad, aceptar el fracaso como parte del aprendizaje y colaborar en la resolución de problemas reales.

Esta semana atendimos una invitación de Amazon Web Services para visitar la Universidad Estatal de Arizona, líder en innovación en el campo educativo. Durante la primera sesión Coleen Shwab, Global Digital Innovation Leader, quien presentó los lineamientos de innivación de Amazon.

Equipos de dos pizzas

En el sector educativo, es común formar coaliciones en torno a temas específicos, aunque a veces los participantes, aunque apasionados, no tienen las habilidades exactas necesarias. En Amazon, en cambio, el enfoque es diferente: forman equipos de dos pizzas, pequeños grupos lo suficientemente compactos como para ser alimentados con dos pizzas. Estos equipos representan coaliciones de personas necesarias para el proyecto, no solo aquellas interesadas, sino aquellas con las competencias exactas, como un líder tecnológico, un especialista en marketing o un gestor de proyectos. El objetivo es garantizar que el equipo cuente con todas las habilidades esenciales para enfrentar un desafío.

Fracaso y aprendizaje

Para Amazon, el fracaso no solo es aceptable, sino una parte fundamental del proceso de innovación. Jeff Bezos expresó en una carta a los accionistas en 2015: «Para inventar, tienes que experimentar. Y si sabes de antemano que va a funcionar, entonces no es un experimento». La innovación implica probar, avanzar, fallar y aprender de esos errores.

Por ejemplo, en 1999, Amazon lanzó Amazon Auctions, que fue un fracaso; intentaron luego con Zshops, que también fracasó. Sin embargo, de esos intentos fallidos nació Marketplace, el modelo de negocio que hoy todos conocemos. Otro ejemplo es el Fire Phone, un producto que resultó en una pérdida de 170 millones de dólares, pero que permitió a Amazon desarrollar tecnología de voz que hoy potencia Alexa. La cultura de Amazon fomenta pensar en grande, comenzar en pequeño y reiterar constantemente para lograr esas grandes ideas.

Amazon utiliza mecanismos de innovación para facilitar el pensamiento creativo. Un mecanismo clave es el proceso de working backwards (trabajar en reversa), que consiste en desarrollar ideas desde la perspectiva del cliente final. Antes de crear un producto, el equipo redacta un comunicado de prensa ficticio y preguntas frecuentes (FAQ) imaginando cómo los clientes verán y utilizarán el producto. Este ejercicio ayuda a visualizar el impacto de la innovación y alinea al equipo en torno a la experiencia deseada para el cliente. Este enfoque asegura que cualquier nueva idea tenga como núcleo las necesidades y deseos de los clientes, no solo las intenciones internas de la empresa.

Inspirados en Toyota y su “Andon Cord,” un mecanismo en el que cualquier trabajador puede detener la producción si detecta un error, Amazon también da poder a sus empleados de primera línea. Los agentes de atención al cliente pueden, al recibir múltiples quejas sobre un producto, retirarlo temporalmente de la página para que el equipo encargado corrija el problema. Este proceso mejora la experiencia del cliente al tiempo que fomenta una rápida respuesta ante los problemas.

Para soportar el crecimiento y la innovación, Amazon adaptó su arquitectura técnica. Al inicio, operaban con un monolito de código, lo que hacía difícil implementar cambios sin afectar otras áreas. En el año 2000, migraron a microservicios: componentes independientes que permiten a cada equipo mejorar una parte específica del sistema sin interferir en el resto. Esto permite a Amazon experimentar rápidamente y reducir el costo de fallar, ya que si algo no funciona, pueden retirarlo sin afectar el sistema completo. La arquitectura de microservicios también respalda a Amazon Web Services (AWS), un pilar importante que ofrece infraestructura escalable a otras organizaciones.

El Centro de Innovación en la Nube de ASU

Amazon también fomenta la innovación a través de colaboraciones público-privadas, como el Centro de Innovación en la Nube de AWS en la Universidad Estatal de Arizona (ASU). Este centro, establecido en asociación con ASU, busca apoyar la innovación en la comunidad mediante el desarrollo de prototipos tecnológicos y soluciones para problemas reales. Estudiantes de ASU participan en estos proyectos, adquiriendo experiencia práctica mientras resuelven desafíos de organizaciones del sector público, sin fines de lucro y educativo.

El éxito de este centro demuestra cómo una colaboración sólida puede fomentar la innovación comunitaria. ASU construyó primero una base sólida de competencias en la nube de AWS antes de establecer el centro, asegurando que el equipo tuviera el conocimiento necesario para implementar soluciones innovadoras. Este centro no solo apoya a ASU, sino que también impulsa la innovación en organizaciones externas, en línea con la misión de impacto comunitario de la universidad.

La cultura de innovación en Amazon se basa en principios sólidos de liderazgo, estructuras organizativas ágiles, tolerancia al fracaso y una profunda obsesión por el cliente. A través de mecanismos como el proceso de working backwards, una arquitectura de microservicios y colaboraciones público-privadas, Amazon ha creado un entorno donde la experimentación y la adaptabilidad son esenciales. Esta cultura les ha permitido seguir evolucionando, aprendiendo de sus errores y mejorando continuamente la experiencia de sus clientes.

La confianza en la educación superior está en crisis, pero el reporte EDUCAUSE 2025 propone soluciones claras: mejorar la seguridad de los datos, simplificar la administración y equilibrar la tecnología con un enfoque humano. Al priorizar la transparencia y la colaboración, las instituciones pueden restaurar la confianza perdida y ofrecer una experiencia más eficiente y segura para estudiantes y empleados. ¡Es hora de avanzar hacia un futuro más confiable!

Los enfoques de evaluación tradicionales que se centran únicamente en la memorización y la repetición no capturan las habilidades prácticas y sociales que los estudiantes necesitan para enfrentarse a un mundo laboral dinámico. Por ello, la educación superior debe considerar una transformación hacia sistemas de evaluación basados en competencias y experiencias auténticas que reflejen el contexto social, económico y cultural de los estudiantes.