Inteligencia artificial en la educación latinoamericana: promesa o nueva desilusión tecnológica

Durante décadas, la tecnología ha sido presentada como la gran salvación para la educación en América Latina. Primero fueron los laboratorios escolares, luego las pizarras digitales, más tarde las laptops para cada niño. Cada una de estas iniciativas fue recibida con entusiasmo… hasta que llegó el desencanto: equipos que nadie encendía, plataformas que no se ajustaban al currículo, programas que terminaban antes de ser evaluados. El ciclo se repite: ilusión inicial, implementación improvisada, decepción y olvido.

Ahora, la inteligencia artificial (IA) toca la puerta con promesas renovadas: aprendizaje personalizado, docentes asistidos por algoritmos, gestión escolar optimizada. Suena familiar. Pero esta vez los riesgos también son más sofisticados: la brecha digital es más profunda, las soluciones privadas son más agresivas y la capacidad regulatoria es limitada. En este contexto, la pregunta ya no es si la IA cambiará la educación, sino si nuestros sistemas educativos están preparados para que ese cambio beneficie a todos, y no solo a unos pocos.

Un camino propuesto con cautela

El informe del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), “IA y educación: construir el futuro mediante la transformación digital”, no es un canto a la innovación por la innovación misma. Es, más bien, una advertencia con lenguaje técnico: si la región no aprende de sus errores, la IA será solo otro capítulo en la larga novela de promesas tecnológicas incumplidas.

La tecnología no es el fin

El primer principio que plantea el BID es tan evidente como ignorado: la tecnología debe servir a objetivos educativos reales, no convertirse en el objetivo en sí mismo. La inteligencia artificial no mejora la comprensión lectora ni reduce la deserción escolar por el simple hecho de estar presente. Es solo una herramienta. Entonces, ¿para qué queremos IA en las aulas? ¿Para quién? ¿Con qué resultados esperados?

Toda iniciativa debe partir de una teoría del cambio: saber qué problema se quiere resolver, cómo se espera hacerlo y cómo se medirá el impacto. Sin estas respuestas, cualquier implementación tecnológica corre el riesgo de ser solo una ilusión óptica.

Cinco condiciones habilitantes según el BID

El informe identifica cinco condiciones básicas que deben cumplirse para que la IA tenga un impacto positivo y sostenible:

  1. Dispositivos adecuados: La desigualdad en el acceso es brutal. Mientras el 94% de los estudiantes del quintil más rico tiene una computadora en casa, en el quintil más pobre apenas uno de cada tres. Si no se corrige esa brecha, la IA solo beneficiará a quienes ya están en ventaja.
  2. Conectividad significativa: No basta con tener internet, se necesita una red que funcione para toda una clase y no se caiga al iniciar un video. La infraestructura sigue siendo una deuda pendiente.
  3. Contenidos digitales relevantes: Los algoritmos requieren contenido alineado al currículo, contextualizado y con valor educativo real. No basta con entretener, hay que educar.
  4. Competencias docentes: Los docentes deben ser mediadores críticos, no técnicos de aula. Capacitación real implica enseñarles por qué usar IA, cuándo hacerlo… y cuándo no.
  5. Gobernanza y seguimiento: Se necesita una estrategia de país, con instituciones que acompañen, evalúen y corrijan. Porque el problema no ha sido la tecnología, sino la falta de política pública sostenida.

Diseñar con una teoría del cambio

Toda política educativa basada en tecnología debe partir de una pregunta central: ¿por qué? Incorporar IA sin claridad de propósito es una receta para el fracaso. Diseñar con una teoría del cambio implica establecer metas claras, indicadores medibles y condiciones reales de aplicación, considerando las diferencias entre entornos urbanos y rurales, o entre docentes motivados y aquellos que temen perder su rol.

Este enfoque ayuda a evitar errores del pasado: programas piloto eternos, intervenciones sin resultados medibles y tecnologías que no resuelven problemas de fondo.

La política pública como factor decisivo

La IA, por sí sola, no transforma la educación. Lo que marca la diferencia son las decisiones políticas: cómo, cuándo y para qué se implementa. El informe del BID pone como ejemplo a países como Vietnam o Turquía, que con presupuestos similares a los latinoamericanos, logran mejores resultados gracias a planificación a largo plazo, formación docente coherente y mecanismos de evaluación funcionales.

En esos contextos, la tecnología no es la estrella, sino un recurso al servicio de un objetivo claro. La clave no está en cuánto se gasta, sino en cómo se gestiona.

Lecciones clave para América Latina

El BID no propone soluciones mágicas, sino recordatorios incómodos que conviene no ignorar:

  • No invertir solo en hardware: Los dispositivos sin contenido, capacitación y estrategia se convierten en chatarra educativa.
  • Priorizar la equidad digital: La IA puede cerrar o abrir aún más la brecha, según cómo se implemente. El acceso debe ser inclusivo, no solo universal.
  • Formar docentes como mediadores tecnológicos: Sin el docente, no hay transformación real. La IA debe fortalecer su rol, no reemplazarlo.

Los riesgos de no actuar con visión

Si se avanza sin planificación ni regulación, la IA puede agudizar desigualdades ya existentes:

  • Brechas ampliadas: Los estudiantes con mejores condiciones seguirán avanzando, mientras otros quedan atrás.
  • Sesgos automatizados: Los algoritmos, alimentados con datos discriminatorios, pueden reforzar estereotipos.
  • Mercados sin regulación: Dejar la educación en manos de empresas sin supervisión implica riesgos pedagógicos y éticos.

Frente a esto, urge establecer marcos éticos y regulatorios, definir estándares y garantizar que la tecnología esté al servicio del aprendizaje, no del lucro.


Todavía estamos a tiempo

La inteligencia artificial es solo la última promesa tecnológica que llega a la educación latinoamericana. Pero esta vez, podemos hacerlo distinto.

El informe del BID plantea una ruta posible: poner a las personas en el centro, no a las plataformas; pensar en la pedagogía antes que en el algoritmo; y construir políticas sostenibles que no dependan del próximo ciclo electoral ni del último lanzamiento de producto.

La IA no redimirá por sí sola a la tecnología. Pero, si se implementa bien, puede ayudarnos a cumplir una promesa demasiado postergada: una educación pública, de calidad, para todos.