IA en la escuela: por qué vuelve el debate sobre alfabetización digital

Qué pasó

Folha de S.Paulo publicó hoy una entrevista con Paulo Blikstein, investigador de Teachers College, Columbia University, sobre los riesgos de introducir herramientas de inteligencia artificial en la educación sin criterios pedagógicos sólidos. Blikstein no plantea una mirada antitecnológica: su trabajo académico está centrado en tecnología, aprendizaje, ciencia, robótica, fabricación digital y análisis de datos educativos.

La advertencia apunta a otro problema. Si una herramienta resuelve demasiado pronto tareas que antes exigían leer, escribir, equivocarse, revisar, discutir y construir una respuesta, puede alterar hábitos de aprendizaje. En niños y adolescentes, esa sustitución puede afectar habilidades que todavía están en formación.

Por eso la noticia funciona más allá del sistema educativo brasileño. En Argentina, como en buena parte del mundo, docentes, instituciones, familias y estudiantes están atravesando el mismo dilema: la IA generativa llegó antes que muchas reglas de uso, programas de formación docente y acuerdos institucionales.

Por qué no alcanza con prohibir

Prohibir puede resolver una urgencia administrativa, pero no construye alfabetización digital. Los estudiantes van a encontrar IA en buscadores, redes, procesadores de texto, teléfonos, videojuegos, plataformas de estudio y entornos laborales. La pregunta es si van a aprender a usarla con supervisión y criterio, o si la van a usar a escondidas y sin orientación.

Los marcos internacionales más recientes tienden a moverse en esa segunda dirección. UNICEF plantea que las habilidades para un mundo con IA deben incluir seguridad, desarrollo pleno y preparación para la vida laboral. La OCDE y la Comisión Europea, por su parte, publicaron en 2026 un marco de alfabetización en IA para educación primaria y secundaria centrado en comprender sistemas, evaluar resultados y usarlos de manera ética y creativa.

Ese enfoque evita dos extremos: imaginar que la IA reemplaza el aprendizaje o suponer que puede ignorarse. Entre ambos, aparece una tarea más compleja: enseñar a formular mejores preguntas, verificar respuestas, reconocer errores, proteger datos y sostener el pensamiento propio.

Qué habilidades están en juego

La conversación sobre IA en educación suele enfocarse en la copia, el plagio o la evaluación. Es comprensible, pero incompleto. El cambio más profundo está en las habilidades que una persona necesita desarrollar para aprender y trabajar en ambientes mediados por algoritmos.

Entre esas habilidades aparecen:

• leer críticamente una respuesta generada por IA;
• verificar datos antes de aceptarlos como verdaderos;
• distinguir ayuda, automatización y delegación total;
• proteger información personal y sensible;
• explicar con palabras propias lo que una herramienta ayudó a producir;
• usar tecnología para mejorar un proceso, no para saltear el aprendizaje.

Estas competencias no pertenecen solo a la escuela. También atraviesan la universidad, la formación profesional y el trabajo. Un estudiante que aprende a depender de una respuesta automática sin revisarla tendrá dificultades en cualquier campo donde se exija criterio, responsabilidad y toma de decisiones.

El rol docente cambia, pero no desaparece

Una de las ideas más relevantes del debate es que la IA no reduce la importancia del docente. En muchos casos la aumenta. Cuando una herramienta puede producir textos, resúmenes, ejercicios o explicaciones en segundos, el valor pedagógico se desplaza hacia el diseño de consignas, el acompañamiento, la conversación y la evaluación del proceso.

También cambia la necesidad de formación. No alcanza con decirle a un docente que use IA. Hace falta discutir objetivos, límites, edades, privacidad, evaluación, sesgos, accesibilidad y criterios de calidad. Una herramienta generalista puede ser útil, pero no reemplaza una decisión pedagógica situada.

Ese punto conecta con una tensión central: muchas implementaciones tecnológicas llegan empujadas por la novedad o por proveedores, mientras las instituciones todavía están armando sus propios criterios. La alfabetización en IA debería ayudar a recuperar el control educativo sobre la herramienta.

Qué significa para estudiantes que eligen una carrera

Para quienes están pensando qué estudiar, esta noticia deja una señal clara. Las profesiones van a convivir cada vez más con herramientas de IA, pero la ventaja no será apretar botones. La ventaja estará en entender datos, interpretar resultados, reconocer límites y aplicar tecnología a problemas reales.

Desde UNIFADER, el vínculo más directo con esta agenda es el Analista Universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, por su relación con modelos, datos, evaluación de resultados y uso responsable de sistemas inteligentes.

Pero el tema excede a las carreras tecnológicas. La alfabetización digital también importa para educación, salud, gestión, recursos humanos, administración y comunicación. En todos esos campos, usar IA sin criterio puede generar errores; usarla con criterio puede mejorar decisiones.

El ángulo UniNews

UniNews toma esta noticia porque el debate sobre IA en chicos y adolescentes anticipa una discusión más amplia: qué tipo de habilidades necesita formar una sociedad cuando las herramientas automáticas se vuelven cotidianas. La respuesta no puede ser solo técnica. También tiene que ser educativa, ética y profesional.

La pregunta útil no es si la IA entra o no entra al aula. Ya entró. La pregunta es si las instituciones van a formar personas capaces de usarla con autonomía, cuidado y pensamiento crítico.

Fuentes: entrevista publicada por Folha de S.Paulo, perfil académico de Paulo Blikstein en Teachers College, Columbia University, iniciativa Skills for an AI World de UNICEF Innocenti y marco Empowering Learners for the Age of AI de OCDE y Comisión Europea.