En Rayuela, esa novela inclasificable de Julio Cortázar, un personaje dice que la única manera de salvarse es creando. Crear es, en cierto modo, una forma de resistencia. Y hoy, diseñar experiencias de aprendizaje motivadoras, activas y transformadoras en tiempos de inteligencia artificial, también lo es.

Vivimos una era en la que la IA genera textos, resuelve problemas, redacta correos, propone evaluaciones, sugiere dinámicas de clase e incluso crea diseños instruccionales. La tentación de delegarle todo es tan grande como el riesgo de perder el propósito pedagógico en el camino. Frente a la fascinación tecnológica, el diseño instruccional debe recordarnos constantemente el para qué diseñamos y para quién enseñamos.

En mi experiencia liderando equipos de diseño educativo en una universidad peruana, la IA se ha vuelto una compañera de ruta. Lejos de desplazar a los diseñadores, ha redefinido nuestros roles: ahora somos curadores de contenidos generados con IA, estrategas de interacción humano-máquina, y arquitectos de experiencias donde el centro ya no es la información, sino el compromiso del estudiante.

Un estudiante sin compromiso puede ser un desafío para el que la IA todavía no está preparada. Este es un reto más profundo que ha comenzado a ocurrir y al que los diseñadores humanos hoy nos enfrentamos a través de nuestro trabajo cotidiano.

La diferencia entre usar IA y diseñar con IA

No toda integración de inteligencia artificial en educación es equivalente. Existe una diferencia fundamental entre el uso instrumental de la IA y lo que propongo llamar “diseñar con fuego”.

El uso instrumental se caracteriza por la eficiencia sobre el propósito: se emplea IA para hacer lo mismo de siempre, pero más rápido. El profesor se convierte en ejecutor de recursos generados automáticamente, mientras el estudiante permanece en una posición pasiva, recibiendo contenidos sin proceso reflexivo genuino. Las interacciones son superficiales—preguntas cerradas que generan respuestas automáticas—y la medición se limita a completar tareas o consumir contenido.

Diseñar con fuego, en contraste, subordina la IA a objetivos pedagógicos específicos. El profesor actúa como arquitecto de la experiencia completa, no como mero usuario de herramientas. El estudiante se convierte en protagonista de su aprendizaje, y la IA facilita su autoconocimiento y autonomía a través de interacciones socráticas que generan preguntas reflexivas, no solo respuestas. Los resultados se evidencian en transformaciones observables del pensamiento crítico y la metacognición.

Un caso concreto: el mentor de éxito personal

En una de nuestras experiencias más significativas, diseñamos un curso de introducción a la vida universitaria para estudiantes de primer ciclo. Decidimos ir más allá del uso instrumental de la inteligencia artificial e incorporamos en la ruta de aprendizaje la herramienta Conversation IA de nuestra plataforma, pero con un diseño pedagógico intencional.

A este tutor conversacional le dimos una personalidad cuidadosamente definida como Mentor de Éxito Personal, con características específicas:

  • Tono: Motivador, empático y orientado a la acción
  • Rol: Asesor confiable que ayuda al estudiante a organizar y consolidar su aprendizaje
  • Objetivos claros: Facilitar reflexión profunda sobre el progreso, identificar conexiones entre principios del curso y desarrollo personal, optimizar objetivos SMART, e impulsar autoconfianza

La experiencia se articuló alrededor de una pregunta generativa: “¿Cómo puedo integrar y mejorar mi Plan de Éxito Personal basándome en las reflexiones, estrategias y objetivos que he desarrollado durante el curso?”

Esta pregunta no buscaba respuestas cerradas, sino que invitaba a la síntesis, la integración y la proyección personal. El mentor no proporcionaba recetas, sino que acompañaba a los estudiantes en un proceso socrático de autodescubrimiento.

Resultados que evidencian la transformación

Los resultados fueron reveladores. En la encuesta final del curso, los estudiantes identificaron el Plan de Éxito Personal como una de las actividades más significativas, destacando que les ayudó a organizar metas, reafirmar valores y visualizar logros.

Más importante aún, reportaron un impacto emocional y motivacional profundo: muchos mencionaron que la experiencia les ayudó a creer en su capacidad y a entender mejor su propósito. Los estudiantes no solo interactuaron con la IA como herramienta, sino que la percibieron como espejo de sus propios procesos.

Lo significativo no fue únicamente el diseño de la IA, sino todo lo que ocurrió alrededor: cómo se preparó el escenario, cómo se acompañó su uso en clase, cómo se integraron las conversaciones con actividades reflexivas y cómo se cerró el proceso con ejercicios de escritura personal.

Criterios para reconocer el “diseño con fuego”

De esta y otras experiencias similares, emergen criterios específicos que permiten distinguir entre el uso instrumental y el diseño pedagógico auténtico:

Criterios de proceso:

  • Propósito pedagógico explícito: La IA se diseña para objetivos de aprendizaje específicos, no para eficiencia general
  • Personalización intencional: Se define una “personalidad” o rol con características que sirven funciones pedagógicas concretas
  • Preguntas generativas: Se privilegian interacciones que abren reflexión sobre respuestas que la cierran
  • Integración curricular: La experiencia con IA se conecta orgánicamente con otros componentes del curso

Criterios de resultado:

  • Metacognición evidenciable: Los estudiantes pueden articular qué y cómo aprendieron
  • Transferencia auténtica: Conectan la experiencia con situaciones reales de su vida
  • Autonomía progresiva: Van necesitando menos guía externa con el tiempo
  • Transformación de perspectiva: Evidencian cambios en su manera de pensar o verse a sí mismos

Implicaciones para la práctica

En la actualidad desarrollamos, con docentes de distintas disciplinas, un proceso formativo que va más allá del uso instrumental. Les enseñamos a diseñar prompts que no solo generan textos, sino que transforman la práctica pedagógica desde la raíz. Prompts para rediseñar sílabos, crear rúbricas auténticas, construir experiencias de aprendizaje activo, guiar la producción de recursos, idear evaluaciones retadoras, revisar guiones de video o materiales interactivos.

En manos críticas y creativas, la IA deja de ser un atajo y se convierte en catalizador. Pero nada de eso es suficiente si no hay el fuego que tiene un buen profesor—aquel que inspira con el ejemplo en cada uno de sus actos, aquel que crea experiencias de aprendizaje auténticas.

Las investigaciones recientes lo respaldan. Holmes et al. (2019) sostienen que el uso de inteligencia artificial en educación puede enriquecer la motivación intrínseca, siempre que se diseñen experiencias que integren aspectos cognitivos, emocionales y sociales del aprendizaje. Asimismo, estudios como el de Dwivedi et al. (2021) destacan que los estudiantes se comprometen más cuando interactúan con sistemas de IA que les permiten explorar, tomar decisiones y recibir retroalimentación significativa, en lugar de limitarse a recibir respuestas automáticas.

El riesgo de la simplificación

El riesgo está en la simplificación. Un curso diseñado solo con actividades generadas por IA puede volverse predecible, superficial, desprovisto de humanidad. Enseñar en tiempos de IA exige más que nunca volver al centro: el estudiante como sujeto, no como usuario. Y el docente como creador, no como ejecutor de recetas.

Diseñar con IA no es solo generar recursos más rápido, sino imaginar nuevas formas de interacción que antes eran impensables. Relaciones humano-máquina que se complementan con relaciones humano-humano, creando ecosistemas de aprendizaje más ricos y auténticos.

Conclusión: crear como forma de resistencia

Enseñar sigue siendo un acto profundamente humano, profundamente creativo. Si la IA ha llegado para quedarse, será nuestra tarea usarla no para sustituirnos, sino para retarnos a enseñar mejor.

Como dice Cortázar, hay que “buscar sin descanso, sabiendo que la única salvación es crear”. Y quizás hoy, en tiempos de IA, diseñar con fuego—con intención, con visión pedagógica, con el estudiante como centro—sea una de las formas más potentes de crear.

Porque al final, la pregunta no es si la IA transformará la educación, sino si nosotros, como diseñadores y educadores, tendremos el fuego suficiente para dirigir esa transformación hacia experiencias verdaderamente humanas y transformadoras.

Referencias

Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign. https://curriculumredesign.org/wp-content/uploads/AIED-Book-Excerpt-CCR.pdf

Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., … & Williams, M. D. (2021). Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 57, 101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002

Durante este año, el curso “Fundamentos de Inteligencia Artificial Generativa en la Educación” volvió a abrir sus puertas con gran acogida. En total, se desarrollaron tres grupos, cada uno con más de 100 docentes inscritos provenientes de diversas carreras y niveles de experiencia en el uso de la inteligencia artificial. Esta variedad de perfiles reafirma el carácter inclusivo del curso, diseñado para acompañar a cualquier docente, sin importar su nivel de conocimiento previo, en la incorporación responsable y efectiva de herramientas de IA en la enseñanza.

El programa, ofrecido de manera virtual y síncrona, constó de cuatro sesiones de dos horas cada una. A lo largo de estas jornadas, los participantes exploraron los conceptos esenciales de la inteligencia artificial generativa y sus aplicaciones educativas.

El curso se estructuró en cuatro módulos temáticos:

  1. Introducción a la inteligencia artificial generativa
  2. Exploración y mejora de la interacción con modelos de lenguaje
  3. Integración de la IA generativa en el proceso de enseñanza y aprendizaje
  4. Herramientas de IA generativa complementarias

Cada edición del curso se actualiza antes de su inicio, con el fin de incorporar los avances más recientes en herramientas y prácticas de IA, lo que le otorga un valor añadido al mantener sus contenidos alineados con el ritmo acelerado de esta tecnología.

La metodología combinó sesiones síncronas con trabajo autónomo, promoviendo el análisis, la reflexión y la aplicación práctica. Al finalizar, los participantes desarrollaron un proyecto aplicativo, donde propusieron una forma pedagógica de integrar la IA generativa en sus cursos o sesiones.

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Tras la culminación del curso, el equipo de Innovación Educativa se comunicó con los docentes que aprobaron el programa para acompañarlos en la implementación de sus propuestas. Este proceso incluyó reuniones personalizadas para profundizar en las ideas presentadas, ajustar los enfoques pedagógicos y apoyar su puesta en práctica.

Actualmente, el equipo trabaja en la documentación de estas experiencias para compartirlas con la comunidad académica a través del Catálogo de Experiencias de Aprendizaje, donde se presentarán las iniciativas y los resultados obtenidos por los docentes con sus estudiantes.

De acuerdo con los resultados de la encuesta de satisfacción aplicada al finalizar cada grupo, el 77.42% de los participantes manifestó estar muy satisfecho y el 22.58% satisfecho con la experiencia. En cuanto a la valoración del contenido del curso, el 64.52% lo calificó como muy bueno y el 35.48% como bueno, destacando la pertinencia y actualidad de los temas abordados. Además, el 71% indicó que es muy probable que recomiende el curso y el 29% que probablemente lo haría, lo que evidencia el alto nivel de valoración y el impacto positivo que esta formación mantiene entre los docentes de la universidad.

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El curso “Fundamentos de IA Generativa en la Educación” se ha consolidado como un espacio de formación, exploración y acompañamiento docente que promueve el uso responsable y pedagógico de la inteligencia artificial en la enseñanza. Su impacto trasciende la capacitación técnica: representa un paso importante en la alfabetización digital de la comunidad académica, preparando a los docentes para incorporar nuevas herramientas de manera crítica y con sentido educativo.

El proceso de acompañamiento posterior —en el que los docentes reciben apoyo para implementar sus propuestas en el aula— refuerza el compromiso institucional con una transformación educativa sostenible, centrada en la experimentación, la colaboración y la mejora continua.

De esta manera, la experiencia se convierte no solo en un curso, sino en un espacio de formación y experimentación pedagógica, que impulsa el uso responsable de la inteligencia artificial en la enseñanza y promueve el aprendizaje continuo en una comunidad docente cada vez más innovadora.