Nueve meses de IA en la educación española han marcado un punto de inflexión. Aquí verás qué ha cambiado de verdad y cómo avanzar hacia un uso responsable.
Nueve meses de IA en la educación española: qué ha cambiado de verdad
En solo nueve meses, la inteligencia artificial educativa en España ha pasado de ser una curiosidad a colarse en claustros, aulas de FP, universidades y despachos de la administración. Mientras se habla de modelos masivos de lenguaje, muchos docentes se preguntan algo mucho más concreto: ¿qué ha cambiado realmente en mi forma de enseñar y en el aprendizaje de mi alumnado?
Este artículo forma parte de la serie «IA en la Educación Española: Aprendizaje Personalizado» y se centra en algo muy práctico: hacer balance. No del hype, sino de las políticas públicas, los recursos serios que han aparecido, los eventos que están marcando tendencia y, sobre todo, de lo que todo esto implica para un centro educativo que quiere avanzar hacia un aprendizaje más personalizado y responsable.
La realidad es que ya no estamos en fase de “a ver qué pasa con la IA”. Estamos en fase de decidir cómo la incorporamos. Y quien no tome decisiones ahora, las tomará a contrarreloj dentro de un año.
1. Políticas públicas: de la moda al marco de referencia
El cambio más importante de estos meses no es una nueva herramienta, sino un marco político: el Informe C «Inteligencia artificial y educación» de la Oficina de Ciencia y Tecnología del Congreso de los Diputados.
Este informe se ha convertido, de facto, en un documento de referencia para cualquier centro o administración educativa que quiera diseñar su estrategia de IA.
Qué aporta este informe a un centro educativo
El informe ordena muy bien el debate en tres planos que suelen mezclarse:
- Oportunidades: personalización del aprendizaje, apoyo al profesorado en tareas repetitivas, análisis de datos educativos, accesibilidad.
- Riesgos: sesgos algorítmicos, vigilancia excesiva, pérdida de autonomía del alumnado, dependencia tecnológica, impacto en la evaluación.
- Desafíos: formación docente, infraestructura, gobernanza de datos, transparencia de las herramientas.
Y añade algo clave para España en 2025: recomendaciones realistas para avanzar sin improvisar:
- Apostar por una IA responsable, transparente y explicable.
- Promover la colaboración entre expertos en IA, pedagogía, política educativa y sociedad civil.
- Desplegar formación continua en IA para el profesorado, no solo cursos puntuales.
- Impulsar recursos educativos abiertos y herramientas públicas que no dependan únicamente de grandes corporaciones.
Cómo usar este informe en tu centro
Si formas parte de un equipo directivo o lideras innovación, este documento no es “otra lectura más”, es una hoja de ruta para empezar a ordenar la casa. Algunas ideas prácticas:
- Utilizarlo como base para un protocolo de uso de IA en el centro (criterios, herramientas autorizadas, aspectos éticos, protección de datos).
- Trabajar sus ideas en una jornada pedagógica: qué oportunidades queremos aprovechar y qué riesgos nos preocupan más.
- Incorporarlo como referencia en el proyecto digital de centro y en el plan de formación docente.
Quien empiece por aquí tendrá un marco sólido para aterrizar, después, el aprendizaje personalizado con IA sin improvisar ni depender del marketing de las empresas.
2. Lecturas clave: de la moda al pensamiento crítico
Si algo ha quedado claro estos meses es que no basta con saber usar chatGPT o cualquier otro asistente. Hace falta criterio. Y ese criterio se construye leyendo y contrastando.
IA “milagrosa” vs IA real en educación
El libro «AI Snake Oil» se ha convertido en un antídoto contra la credulidad tecnológica. Su mensaje encaja perfectamente con el debate educativo español: muchas promesas de la IA son exageradas o directamente falsas, y conviene distinguir entre:
- Lo que ya funciona razonablemente bien (asistentes para escritura, análisis básico de datos, feedback formativo sencillo).
- Lo que está verde o mal planteado (sistemas que prometen evaluar “competencias” complejas o “predecir el éxito escolar” con precisión mágica).
Este enfoque es esencial si queremos diseñar sistemas de aprendizaje personalizado que respeten la autonomía del alumnado, en lugar de encajonarlo en perfiles simplistas basados en datos incompletos.
Chatbots educativos y aprendizaje autorregulado
Una revisión sistemática reciente sobre chatbots educativos y aprendizaje autorregulado (SRL) analizó investigaciones de 2012 a 2023. Las conclusiones son muy útiles para cualquier docente que esté probando asistentes conversacionales con su alumnado:
- Los chatbots ayudan sobre todo en:
- Identificar recursos adecuados.
- Aplicar estrategias de estudio.
- Monitorear el propio aprendizaje (metacognición básica).
- Pero todavía ofrecen poco apoyo en:
- Definir metas de aprendizaje.
- Planificar.
- Reflexionar en profundidad.
- Ajustar la estrategia cuando algo falla.
¿Qué implica esto? Que la IA puede ser un buen “andamio” para el aprendizaje autorregulado, pero no sustituye al acompañamiento pedagógico. En un enfoque de aprendizaje personalizado, el papel del docente sigue siendo guiar la reflexión, ayudar a ajustar objetivos y enseñar a usar la herramienta con sentido crítico.
Otros recursos para entender el panorama
En paralelo han aparecido otros materiales valiosos:
- Un informe del Banco Mundial sobre la “revolución de la IA en educación” en tres colectivos: alumnado, profesorado y personal administrativo. Su enfoque por perfiles es muy útil para pensar la IA más allá del aula: gestión de matrículas, orientación académica, seguimiento de trayectorias formativas, etc.
- El libro colaborativo «Creative Applications of Artificial Intelligence in Education», que recoge experiencias en K-12 y educación superior, con un énfasis muy sano: la IA como apoyo a la creatividad, no como sustituta del docente.
- Divulgación de calidad como «La inteligencia artificial explicada a todos los públicos», que baja el debate a un lenguaje accesible para familias, alumnado y docentes sin formación técnica.
Si tuviera que resumirlo en una idea: las lecturas que merecen la pena no venden milagros; ayudan a pensar mejor.
3. Eventos y debates: la IA no es tan “inteligente” como parece
Mientras en redes se alimenta la sensación de que la IA lo puede todo, en los foros serios el tono es bastante distinto.
AIHUB y la pregunta incómoda
En la Escuela de Verano AIHUB, organizada por Fundación La Caixa y el CSIC, una de las intervenciones más comentadas fue la de Ramón López de Mántaras, histórico investigador en IA. Su tesis es clara:
La IA actual es muy potente en tareas específicas, pero está lejos de una inteligencia general comparable a la humana.
Esto tiene una consecuencia directa para la educación española:
- No podemos delegar en un modelo de lenguaje decisiones complejas sobre evaluación, orientación académica, promoción o repetición.
- Sí podemos usar la IA para automatizar lo rutinario (correcciones básicas, generación de materiales, propuestas de ejercicios graduados) y liberar tiempo docente para lo que solo puede hacer una persona: acompañar, interpretar contextos, tomar decisiones éticas.
¿Es realmente artificial la inteligencia artificial?
En otro evento, el Innovation Campus Summit: AI for a Better World, el director del CiTIUS, Senén Barro, llevó el debate un paso más allá: cuestionó no solo si la IA es “inteligente”, sino si es realmente “artificial”. Su reflexión conecta con algo clave en los centros:
- Todo sistema de IA está entrenado con datos humanos.
- Esos datos recogen sesgos, desigualdades y decisiones del pasado.
Si diseñamos un sistema de evaluación automática o recomendación de itinerarios formativos sin cuidar estos detalles, corremos el riesgo de consolidar las desigualdades que ya existen en nuestro sistema educativo.
Por eso, cualquier proyecto de IA en un centro debería incluir siempre tres preguntas incómodas:
- ¿Con qué datos se ha entrenado este sistema?
- ¿Quién se beneficia más de su uso? ¿Quién podría salir perjudicado?
- ¿Qué margen de corrección y supervisión humana mantenemos?
Sin estas preguntas, el “aprendizaje personalizado” se puede convertir en una etiqueta amable para un sistema de clasificación opaco.
4. Formación docente y proyectos reales: donde la IA empieza a cambiar el aula
Más allá del discurso, lo relevante es lo que ha pasado en la práctica: cursos, MOOC, semanas formativas… Ahí es donde se ve qué preocupa realmente al profesorado.
De la curiosidad a la formación estructurada
En estos meses han crecido las formaciones específicas en IA en educación y IA aplicada a la enseñanza de lenguas, así como MOOC como «Inteligencia Artificial y nuevas oportunidades en Educación», en los que se han formado miles de docentes.
¿Qué están buscando estos profesionales?
- Entender qué pueden hacer hoy las herramientas de IA generativa en planificación, evaluación y diseño de materiales.
- Aprender a personalizar tareas y itinerarios manteniendo el control pedagógico.
- Diseñar rúbricas y pautas claras para el uso de IA por parte del alumnado.
En paralelo, iniciativas como el MOOC «Analíticas de aprendizaje y ciencia de datos en educación» han empezado a conectar IA, datos y evaluación. Esto es clave: no hay aprendizaje personalizado serio sin una gestión responsable de los datos de aprendizaje.
Ejemplos concretos en centros españoles
En experiencias recientes en FP y secundaria, he visto tres usos que se repiten mucho y que sí están aportando valor:
-
Asistente de planificación para docentes
- Generación de propuestas de secuencias didácticas, adaptadas después por el profesorado.
- Creación rápida de bancos de ejercicios graduados por niveles.
-
Apoyo al aprendizaje personalizado del alumnado
- Uso de asistentes conversacionales para explicar contenidos con distintos niveles de dificultad.
- Actividades de reescritura, resumen y autoevaluación con rúbricas diseñadas por el docente.
-
Analítica de aprendizaje básica
- Identificación de patrones de participación en plataformas virtuales.
- Detección temprana de alumnado desconectado o en riesgo, siempre con revisión humana.
¿La clave en todos los casos? La IA no toma la decisión final. Propone, sugiere, ordena. Pero quien interpreta y decide sigue siendo el docente.
5. Hacia un aprendizaje personalizado responsable: qué hacer en tu centro en 2025
Después de nueve meses intensos, la conclusión es bastante clara: la IA ya forma parte del ecosistema educativo español, pero cómo lo haga va a depender de las decisiones que tomemos este curso y el próximo.
Si tu centro quiere avanzar hacia un aprendizaje personalizado con IA, mi propuesta de hoja de ruta sería esta:
-
Definir una posición común
- Leer y comentar en equipo el informe de IA y educación del Congreso.
- Acordar principios irrenunciables: transparencia, supervisión humana, equidad.
-
Formar primero al profesorado
- Ofrecer formación específica y práctica, ligada a las necesidades reales del centro.
- Crear un pequeño equipo motor que pruebe herramientas, diseñe guías y acompañe al resto.
-
Empezar con usos de bajo riesgo y alto impacto
- Automatizar tareas repetitivas del docente.
- Usar IA como apoyo al aprendizaje autorregulado del alumnado, con pautas claras.
- Introducir analítica de aprendizaje respetando la privacidad y evitando decisiones automáticas.
-
Hacer explícito el papel de la IA en la evaluación
- Explicar al alumnado qué está permitido y qué no, y por qué.
- Diseñar actividades donde el valor esté en el proceso, no solo en el producto final.
-
Revisar cada trimestre
- ¿Qué está funcionando?
- ¿Qué riesgos nuevos han aparecido?
- ¿Qué ajustes necesitamos para el curso siguiente?
Esto no va de ser “el centro más innovador”, sino de garantizar que la IA trabaja para el aprendizaje del alumnado, y no al revés.
La serie «IA en la Educación Española: Aprendizaje Personalizado» seguirá bajando estos temas a ejemplos concretos: desde plataformas adaptativas hasta evaluación automática y orientación académica con IA. La pregunta que nos acompañará en todos los artículos es sencilla:
¿Esta herramienta o enfoque mejora de verdad el aprendizaje y la equidad en nuestro contexto, o solo añade más ruido tecnológico?
Porque la tecnología cambiará rápido, pero lo que no debería cambiar es el criterio con el que la ponemos al servicio de la educación.