En la sesión virtual de la Comunidad IA (viernes 20 de febrero de 2026) analizaron hallazgos de la encuesta sobre IA en la educación del Digital Education Council (DEC) con la participación de Alessandro de Lullo (CEO del DEC) como invitado. La conversación, conducida por Jorge Bossio, puso énfasis en cómo docentes y estudiantes están incorporando estas herramientas, así como en las tensiones que esta adopción abre para la evaluación, la ética y el diseño institucional.
Uno de los puntos recurrentes fue el crecimiento de la adopción: frente a estudios globales previos, el DEC observa tasas de uso docente elevadas en la región y una disposición relativamente pro-innovación. En términos de prácticas, el uso se concentra todavía en tareas como creación de materiales y automatización de trabajo preparatorio; no obstante, se planteó que el siguiente paso relevante es pasar de la experimentación instrumental a la integración orientada por resultados de aprendizaje, junto con la capacidad de identificar tendencias y comprender cómo aprenden los estudiantes.
La sesión dedicó un bloque importante al tema de evaluación. Se distinguieron respuestas “reactivas” (ajustar evaluaciones vulnerables a la generación automática de textos, por ejemplo) y respuestas “proactivas” (redefinir qué se entiende por evaluación auténtica en un contexto donde cambia lo que se espera que una persona sepa hacer). En esa línea, se resaltó la necesidad de avanzar hacia diseños resilientes a la IA, apoyados en metodologías emergentes y en decisiones institucionales que hagan explícito qué habilidades humanas se buscan preservar y cuáles deben transformarse.
En cuanto a perfiles docentes, el invitado señaló que no se observaron correlaciones claras entre seniority y resistencia, ni diferencias significativas por disciplina; la variación más visible se relaciona con la familiaridad técnica en áreas STEM, que no siempre se traduce en capacidad para aplicar la IA con sentido pedagógico. A partir de ello, se propuso que un modelo compartido de integración debería incluir, al menos, comprensión básica de qué puede y qué no puede hacer la IA (incluyendo diferencias entre herramientas conversacionales y agentes), competencias para guiar conversaciones éticas, y habilidades para evaluar críticamente la calidad de los outputs en el aula.
Desde la perspectiva estudiantil, se reconoció el uso extendido y cotidiano de estas herramientas, y se discutió la dificultad de distinguir entre uso frecuente e integración educativa valiosa. Como riesgo, se mencionó la posible dependencia cognitiva, frente a la cual se recomendaron estrategias de diseño didáctico: uso deliberado de IA con discusión estructurada en clase, incorporación de checkpoints y entregables parciales (notas, bitácoras, comentarios), y evaluaciones centradas en procesos que permitan observar comprensión, toma de decisiones y revisión crítica.
Finalmente, el intercambio abordó una ética ampliada que incluye infraestructura, soberanía tecnológica, opacidad de datos y costos ambientales. Se describió un escenario de trade-offs entre acceso (a menudo “gratuito” pero con menor control sobre datos) y entornos institucionales internos (más controlables pero costosos). Como cierre, se priorizaron tres decisiones institucionales: fortalecer alfabetización y entrenamiento (docentes y estudiantes), rediseñar enseñanza y evaluación hacia la resiliencia, y articular con la industria para anticipar habilidades demandadas, además de impulsar investigación sobre el impacto de la IA en aprender y pensar.
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