La IA puede personalizar el aprendizaje en la escuela española, pero también vender mucho “aceite de serpiente”. Aprende a distinguir el marketing de la mejora real.
La mayoría de los centros educativos en España están recibiendo el mismo mensaje estos meses: la inteligencia artificial lo va a cambiar todo. Promesas de corrección automática perfecta, plataformas adaptativas milagrosas, orientación académica infalible… y, por supuesto, resultados espectaculares sin apenas esfuerzo.
Aquí está el problema: entre las posibilidades reales de la IA educativa y el marketing hay un abismo. Y en medio de ese abismo están los equipos directivos, los docentes y las familias intentando decidir en qué merece la pena invertir tiempo, dinero y formación.
Este artículo forma parte de la serie «IA en la Educación Española: Aprendizaje Personalizado» y quiere responder a una pregunta incómoda: ¿cuánto hay de “aceite de serpiente” en la IA educativa y cómo podemos aprovecharla sin caer en el engaño?
1. Qué es “aceite de serpiente” cuando hablamos de IA educativa
En educación, “aceite de serpiente” en IA son todas esas soluciones que prometen más de lo que realmente pueden ofrecer: algoritmos que “predicen” el éxito escolar, chatbots que se venden como tutores personales o herramientas que aseguran “personalizar el aprendizaje” sin datos ni evidencias que lo respalden.
He visto tres patrones que se repiten en muchos proyectos de IA para centros educativos:
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IA de cartón piedra
Sistemas que se venden como IA y, en realidad, son reglas fijas si–entonces. Por ejemplo, “plataformas inteligentes” que solo muestran una ficha u otra según si el alumnado acierta o falla. -
Predicciones mágicas
Modelos que dicen poder anticipar abandono escolar, conductas de riesgo o rendimiento futuro a partir de pocas variables y datos ruidosos. La realidad: la predicción educativa es muy frágil y los errores tienen consecuencias serias. -
Automatización sin explicaciones
Herramientas que toman decisiones (recomendar itinerarios, clasificar alumnado, priorizar recursos) sin que el centro entienda cómo llegan a esas conclusiones.
La IA, bien usada, puede mejorar el aprendizaje personalizado. Pero cuando se presenta como solución mágica y opaca, estamos muy cerca del “aceite de serpiente”.
2. Tres mitos tóxicos de la IA en educación (y por qué son peligrosos)
El discurso comercial exagerado de la IA suele apoyarse en varios mitos. Estos son, a mi juicio, los que más daño pueden hacer en la escuela española.
2.1. “La IA sabe más del alumnado que el propio docente”
No, y dudo que lo haga a corto plazo.
Los sistemas adaptativos analizan respuestas, tiempos, patrones de uso. Eso es útil, pero no capta el contexto familiar, el estado emocional, la presión de los exámenes, la relación con el grupo. Todo eso forma parte del aprendizaje y sigue estando, sobre todo, en manos del profesorado.
Cuando aceptamos el mito de que la IA “ve” mejor que el docente:
- Se refuerza la idea de que el juicio profesional es prescindible.
- Se toman decisiones de itinerarios o apoyos basadas en datos incompletos.
- Se reduce el aula a lo que la herramienta es capaz de medir.
2.2. “La IA puede predecir el futuro académico”
En investigación seria, la mayoría de modelos predictivos en educación son frágiles y específicos de un contexto. Cambia el centro, el currículo, la cohorte… y el modelo se deteriora.
Confiar en predicciones muy fuertes (aprobado/suspenso, abandono, nivel futuro) para tomar decisiones sobre alumnado concreto es, sencillamente, arriesgado. Lo que tiene sentido es usar modelos de riesgo como una señal más entre muchas, nunca como oráculos.
2.3. “Si lo hace la máquina, es objetivo y neutral”
Este es el mito más peligroso.
Los modelos de IA heredan los sesgos de los datos con los que han sido entrenados. Si en esos datos hay desigualdad de género, origen social o cultural, la IA la aprende. Esto en educación española tiene una consecuencia directa: puede consolidar desigualdades que el sistema lleva años intentando corregir.
Por eso, en personalización del aprendizaje, no basta con que la IA funcione técnicamente; debe ser también justa y explicable.
3. Dónde la IA sí aporta valor real al aprendizaje personalizado
La realidad es más sencilla (y más esperanzadora) que el marketing: la IA ya está ayudando a personalizar el aprendizaje, pero en tareas muy concretas.
3.1. Asistentes para el profesorado
Cuando se usa bien, la IA generativa tipo ChatGPT o modelos similares puede ahorrar muchas horas de trabajo repetitivo:
- Generar bancos de ejercicios graduados por nivel.
- Proponer andamiajes distintos para el mismo objetivo (pistas, ejemplos guiados, plantillas de escritura…).
- Crear rúbricas personalizadas adaptadas a un contexto real de aula.
- Redactar borradores de comentarios formativos que luego el docente revisa y ajusta.
Esto no sustituye el criterio profesional, pero sí libera tiempo para lo que de verdad no se puede automatizar: observar, acompañar, escuchar.
3.2. Plataformas adaptativas bien diseñadas
Una plataforma adaptativa seria no se limita a cambiar una ficha por otra. Debe:
- Ajustar la dificultad en función del rendimiento reciente.
- Ofrecer itinerarios alternativos cuando el alumnado bloquea.
- Mostrar al docente paneles de progreso claros y accionables.
- Permitir intervención manual: el profesorado puede corregir, sobreescribir o complementar las recomendaciones.
En España ya hay experiencias interesantes en Matemáticas, Lengua y Segunda Lengua que muestran mejoras reales en dominio de habilidades básicas cuando la IA se usa como apoyo dentro de un plan pedagógico sólido.
3.3. Apoyo a la creatividad y la expresión
Hay una idea equivocada de que la IA mata la creatividad del alumnado. Yo lo veo al revés: mal usada la atrofia, bien usada la potencia.
Ejemplos concretos:
- Enseñar a alumnado de Bachillerato a criticar y mejorar textos generados por IA en lugar de aceptarlos tal cual.
- Utilizar la IA para generar variaciones de un mismo problema y pedir que el alumnado justifique cuál es más interesante o más difícil.
- Partir de una respuesta de IA para ensanchar la reflexión filosófica o ética: ¿qué está pasando aquí?, ¿qué sesgos aparecen?, ¿qué ha ignorado el modelo?
La clave es la hibridación: capacidad humana + IA como herramienta, nunca como sustituta.
4. Cómo distinguir IA educativa seria de puro marketing
Si queremos que la IA contribuya de verdad al aprendizaje personalizado en España, los centros necesitan un filtro sencillo para evaluar propuestas. Estas son preguntas que recomiendo hacer siempre antes de contratar o implantar una solución.
4.1. ¿Qué hace exactamente la IA aquí?
Respuesta clara que deberíamos obtener:
- Qué tareas automatiza o apoya.
- Qué datos usa y cómo los procesa.
- Qué decisiones toma sola y cuáles siguen en manos del profesorado.
Si el proveedor responde con metáforas grandilocuentes pero no concreta, mala señal.
4.2. ¿Qué evidencias tiene en contextos parecidos al tuyo?
Para un centro español, tiene sentido pedir:
- Resultados de proyectos piloto en etapas similares (Primaria, ESO, FP, etc.).
- Datos de mejora que vayan más allá de “al alumnado le gusta” (dominio de destrezas, reducción de repetición, mejora en evaluación continua…).
- Información sobre cómo se ha adaptado la herramienta al currículo español y a la diversidad lingüística.
4.3. ¿Cómo protege los datos del alumnado?
En 2025, con la sensibilidad creciente sobre datos educativos, esto no es negociable. Pregunta mínima:
- Qué datos personales recoge y durante cuánto tiempo.
- Dónde se almacenan.
- Para qué se usan (y para qué no).
- Cómo se gestionan los derechos de acceso, rectificación y borrado.
Una IA que prometa personalización profunda pero no sea transparente con los datos está muy cerca del “aceite de serpiente”.
4.4. ¿Permite control y supervisión docente?
Para que la IA tenga sentido en un enfoque de aprendizaje personalizado, el profesorado debe poder:
- Revisar y modificar recomendaciones.
- Desactivar automatismos que no encajen con su proyecto de centro.
- Ver de forma entendible por qué el sistema sugiere algo.
La IA no puede ser un oráculo opaco: debe ser una herramienta dialogable.
5. Hacia una IA educativa ética y realmente personalizada
Si algo hemos aprendido desde la pandemia y la explosión de la IA generativa es que la tecnología por sí sola no mejora la educación. Lo que marca la diferencia es cómo se integra en una cultura de centro, en una forma de entender la evaluación, en una relación concreta entre docente y alumnado.
Para que la IA no se convierta en el nuevo “aceite de serpiente” de la innovación educativa en España, hace falta una hoja de ruta clara:
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Formación crítica del profesorado
No basta con talleres de “trucos de prompts”. Hace falta entender límites, sesgos, implicaciones éticas y legales, especialmente cuando se habla de personalización basada en datos. -
Políticas de centro sobre IA
Acuerdos claros sobre qué usos se fomentan (apoyo al aprendizaje activo, feedback formativo, accesibilidad), cuáles se limitan (corrección ciega, sustitución de tareas clave) y cuáles se prohíben (plagio, perfilados de riesgo no validados…). -
Evaluación continua de las herramientas
Igual que se revisa un proyecto curricular, debería revisarse periódicamente el impacto real de las herramientas de IA: ¿están ayudando a reducir brechas?, ¿están fortaleciendo o debilitando la relación educativa?, ¿están alineadas con el proyecto de centro? -
Defensa del papel insustituible del docente
La personalización auténtica no es solo ajustar un ejercicio al nivel correcto. Es, sobre todo, acompañar a una persona concreta en un momento concreto de su vida. Ahí la IA no llega, y es sano que no llegue.
La serie «IA en la Educación Española: Aprendizaje Personalizado» quiere insistir precisamente en esto: podemos usar la IA para llegar mejor a cada estudiante, pero solo si no renunciamos a lo que nos hace docentes y a lo que hace de la escuela un espacio humano.
Si estás valorando implantar alguna solución de IA en tu centro, quizá la pregunta más honesta para cerrar sea esta:
¿Esta herramienta acerca más al profesorado a su alumnado, o solo añade una capa brillante, cara y opaca entre ambos?
Cuando la respuesta es la primera, merece la pena seguir explorando. Cuando es la segunda, probablemente estamos frente a otro frasco de “aceite de serpiente” digital.