La inteligencia artificial (IA) generativa irrumpió en las escuelas y, aunque ya han pasado varios años desde su llegada, aplicaciones como ChatGPT son aún retos para profesores y directivos escolares. Pese a que no hay una solución clara se puede hacer frente a partir de hipótesis y mediante una experimentación responsable.
Esta fue una de las reflexiones que compartió Justin Reich, investigador y director del Teaching Systems Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), durante su conferencia magistral The Homework Machine: Navigating the Uncertain Future of AI in K12 Schools en el IFE Conference 2026, organizado por el Institute for the Future of Education del Grupo Educativo Tecnológico de Monterrey.
“Estamos entrando en un periodo de incertidumbre prolongada”, afirmó Reich. “Ser honestos sobre lo que no sabemos es mejor que inventar certezas”.
Reich conoce el entorno porque también ha sido docente de secundaria, además, investigador en Harvard y autor de libros como Iterate: The Secret to Innovation in Schools y Failure to Disrupt: Why Technology Alone Can’t Transform Education, en los que analiza cómo la tecnología por sí sola no es suficiente en la educación y cómo las instituciones académicas se adaptan.
The Homework Machine: escuchar a quienes viven la educación
Reich señaló que, cuando una nueva tecnología llega a las aulas, el error más común es buscar la opinión o la perspectiva de expertos o directivos. En cambio, propuso escuchar a las voces de quienes están más cerca del aprendizaje real: los docentes, el personal escolar y, sobre todo, los estudiantes.
Esa fue la premisa de su proyecto de investigación llamado The Homework Machine, en el que su equipo ha entrevistado a más de 120 personas en distintas escuelas de Estados Unidos.
“Nuestro trabajo era simplemente escuchar y hacer la pregunta: ¿cómo es la experiencia de que estas nuevas herramientas de IA generativa lleguen a sus escuelas?”, explicó.
Los hallazgos del proyecto también se han compartido en el Teachlab Podcast, un espacio donde Reich presenta los casos y testimonios que su equipo ha ido documentando.
Trampa e incertidumbre: grandes retos de la IA en la educación
Después de la pandemia de Covid-19, al volver a la presencialidad, las escuelas enfrentaron varios desafíos, como altos niveles de ausentismo, sistemas sobrecargados y una baja moral de los docentes. Mientras los abordaban, surgió otro gran reto: la llegada de la IA generativa a finales de 2022.
ChatGPT empezaba a ser muy utilizado para realizar actividades escolares, mientras que los docentes no contaban con una guía para regular su uso en las aulas.
El uso de ChatGPT o Microsoft Copilot para tareas hizo que los profesores sintieran desconfianza de sus estudiantes como si fuera trampa.
El conferencista compartió testimonios como el de una profesora de San Francisco, quien expuso su frustración: “Amo a mis estudiantes, quiero pensar que son éticos, pero me sorprendo a mí misma pensando que todos están haciendo trampa”.
En otro audio, un estudiante en Nueva York, estimó que tan solo cuatro de 20 compañeros de clase hacían sus trabajos sin IA. “Hay muchos que usan todo, otros que mezclan, otros que copian partes. Y los que no, igual usan algo pequeño”, contó.
Reich señaló que esta situación no puede resolverse de manera individualizada, porque no es viable que cada profesor tenga su propia política, y más bien, se requieren soluciones y respuestas colectivas.
“No sabemos qué hacer. Ojalá pudiera decirles que hay buenas ideas, evidencia y estrategias. Pero no las hay”, expresó el conferencista con preocupación. “Los ministerios no saben, y los estados tampoco (…). Y quienes afirman tener respuestas son los que más me generan escepticismo”.
Las 4 áreas para trabajar con y sin IA
Ante la falta de certeza, Reich propuso una actitud basada en la humildad, es decir, admitir que lo único que hay son hipótesis.
Sugirió que las escuelas adopten un esquema de “ciencia local” en el que recojan evidencia y tomen decisiones a partir de esos resultados. También, que sean transparentes con padres, alumnos y colegas.
“Vamos a experimentar con IA, sin saber si estas son las ideas correctas. Tal vez la política funcione, pero si no, podemos cambiar el próximo periodo o semestre”, dijo.
Reich compartió un esquema de cuatro cuadrantes: en el eje vertical se ubica el tipo de contenido y abarca desde lo que es clave o “intocable” en el aprendizaje, hasta las actividades secundarias o complementarias. Mientras que, en el eje horizontal se representa el nivel de presencia de la IA en actividades escolares, que va desde espacios sin su uso, hasta otros en los que se utiliza de manera constante.
El resultado son cuatro escenarios que presentó como:
- Cloister: Espacios sin uso de IA, para proteger el pensamiento profundo y el trabajo cognitivo sin el apoyo de las máquinas.
- Starship: Donde se utiliza la IA de manera constante e intensivo para explorar su potencial.
- Party on the Beach: Se permite el uso libre de la IA, pero únicamente en contenidos secundarios o en espacios periféricos del currículo.
- Cyborg Hand: Espacios que usan la IA de manera selectiva, solo en momentos clave del aprendizaje donde el docente considera que ofrece valor pedagógico.
“Pueden mirar estos cuatro cuadrantes y decir: ¿dónde queremos colocar nuestras apuestas?”, explicó Reich.
Reich cerró llamando a las instituciones educativas a seguir experimentando, pues la llegada de la IA a la educación implica un periodo prolongado de incertidumbre, es decir, no se resolverá en solo unos meses, sino que necesitará de procesos largos de validación.
“Hay que preguntarnos constantemente si estamos viendo evidencia de un mejor trabajo o pensamiento en los estudiantes, o si la IA está quitando valor a lo más importante que intentamos enseñarles”.
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