LIPENHOLTZ, BETINA, Y CARINA LION. EXPERIMENTAR CON IA: NOTAS PARA EDUCADORES ALERTAS. (BUENOS AIRES: TILDE EDITORA, 2025)
Educadores frente a los algoritmos: una lectura crítica de la inteligencia artificial generativa
ENRIQUE ARREDONDO GONZÁLEZ[1]
FECHA
DE RECEPCIÓN: 28 DE NOVIEMBRE DE 2025 
FECHA DE ACEPTACIÓN: 10 DE ENERO DE 2026
La inteligencia artificial generativa (IAG) está disponible a través de cualquier dispositivo con conexión a internet. Los internautas la emplean para recopilar, organizar y presentar datos en formato escrito o audiovisual, tomar decisiones o simplemente conversar. No obstante, es el epicentro de múltiples debates en el ámbito educativo. Entre ellos destacan la protección a los derechos de autor, la eficacia y rapidez en la producción de textos académicos o trabajos escolares, el posible déficit cognitivo derivado del abuso de esta herramienta y las tendencias del sistema. Así, el estudio sistemático y las reflexiones en torno a su empleo en la educación están en una fase inicial.
En este contexto de debates sobre la IAG en la educación, un ejemplo es el trabajo de Betina Lippenholtz y Carina Lion, Experimentar con IA: notas para educadores alertas[2], cuyo propósito es estimular la alfabetización digital de las personas usuarias para comprender el funcionamiento de la IAG e incentivar las primeras prácticas. Asimismo, pretenden abonar a la reflexión sobre la pertinencia de su integración en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Aunque la obra introduce de forma clara y concreta los conceptos principales de la inteligencia artificial y sus implicaciones educativas, sería pertinente complementarla con una reflexión más amplia en torno a la praxis ética y el desarrollo de la curaduría como habilidades necesarias en la sociedad del conocimiento.
El libro se constituye de tres secciones generales. En la primera de ellas se expone una plausible definición de la IAG. Además, se consignan las creencias que determinan la aceptación o el rechazo por parte de los docentes y los patrones de parcialidad que enmarcan la reproducción de saberes y conocimientos. En el segundo apartado se describen algunas de las aplicaciones en el ámbito educativo. Por último, en el tercer bloque se presentan ejercicios que orientan a las y los docentes en el entrenamiento y funcionamiento de los algoritmos.
En relación con el contenido del primer apartado del libro, Lippenholtz y Lion ofrecen una definición instrumental que es congruente con su objetivo. Afirman que la IAG es un algoritmo que procesa grandes volúmenes de datos para producir salidas textuales, visuales o audiovisuales. En consecuencia, tanto los desarrolladores como las personas usuarias deben entrenar a los algoritmos. Esta acción depende de la carga, el almacenamiento y la recuperación de datos que se alojarán en la Big Data. La generación de contenido es posible a través de la interacción con un chatbot mediante una instrucción (prompt). De este modo, la calidad del output dependerá del número de datos que se introduzcan, de la especificidad de la solicitud y de la frecuencia del entrenamiento.
A partir de la definición anterior, el uso del chatbot es caracterizado como de fácil empleo e inofensivo. Sin embargo, Lippenholtz y Lion afirman que una parte del magisterio muestra reservas para su implementación en la educación. Esta resistencia se relaciona con creencias de superioridad intelectual, con el valor atribuido al desarrollo emocional y con el temor a una eventual sustitución sobre los seres humanos. Desde esta perspectiva, las autoras afirman que, por el momento, los profesores y los estudiantes sólo tienen acceso a la denominada inteligencia artificial blanda. Si bien los desarrolladores han logrado que el algoritmo simule algunos procesos psicológicos del cerebro humano, todavía no es posible que aprenda como una persona. Lo anterior se explica porque carece de capacidades cognitivas, experiencias, sentido común, contexto, autonomía, autorregulación y emociones, factores que son indispensables para la construcción del aprendizaje. En resumen, la IAG solo es una herramienta que permite el tratamiento automatizado de la información en fracciones de segundo, pero no representa una superioridad para el desarrollo del pensamiento humano.
Además de estas consideraciones respecto a las capacidades de los algoritmos, otro factor que acentúa la resistencia al empleo de esta tecnología es el temor a un reemplazo en distintas áreas de los procesos de producción. Este miedo proviene, por una parte, de la ciencia ficción —películas, series o novelas distópicas— y, por otra, de las notas sensacionalistas que circulan en los medios de información masiva. Aun así, las autoras pretenden desmontar esta creencia al señalar que la IAG debe considerarse un complemento para la fuerza de trabajo. En el quehacer docente, el miedo al reemplazo se sostiene en la capacidad de reproducir contenido, generar material didáctico, crear rúbricas de evaluación, ofrecer retroalimentación a los estudiantes, así como la posibilidad de fungir como un tutor personalizado. No obstante, el sistema algorítmico requiere de la intervención de las y los docentes. El aprendizaje se construye mediante la socialización, demanda de la verificación de la validez y verosimilitud de los materiales generados y es necesario contextualizar el input a partir del conocimiento de las necesidades del estudiantado. Por ello, un algoritmo, más allá de ser un eventual sustituto de las y los docentes, debe ser entendido como una herramienta que favorece a los procesos de enseñanza-aprendizaje.
La IAG produce contenido conforme a las instrucciones de quien consulta, constituyéndose en un instrumento mediador cultural potente. A partir de ello, Lippenholtz y Lion advierten sobre la necesidad de comprender qué son las «burbujas de filtro» y los «sesgos de información». Respecto de la primera categoría, las autoras señalan que los internautas desarrollan su propio “domo”, mediante el consumo de contenido en internet. Al interactuar en una red social, buscador o página web, cargan datos sobre sus intereses, los cuales, posteriormente, son recuperados de la Big Data por los algoritmos. De este modo, se les ofrece de manera recurrente el contenido caracterizado con sus preferencias. Lo anterior genera una frontera informativa y produce una perspectiva unidireccional, ya que las personas usuarias quedan al margen de otras producciones discursivas.
De manera complementaria al fenómeno de las burbujas de filtro, se encuentra la categoría de sesgos de información. Estos se generan a partir del entrenamiento de los algoritmos. Es decir, los programadores e internautas configuran las posibles respuestas que el chatbot arrojará al cargar datos de diversa índole. Existen más de cien tipos de sesgos. Ahora bien, en la lectura se recuperan aquellos de mayor importancia para la educación, a saber, de reporte, automatización, selección, correspondencia e implícito. No obstante, las autoras dejan de lado a los sesgos de género y de raza que también caracterizan el output. Estos forman parte del marco de reproducción de saberes y conocimientos, el cual corresponden a las necesidades, intereses y posturas de los principales desarrolladores, quienes pertenecen al norte global, estratos sociales altos y con una perspectiva heteropatriarcal. Lo anterior también limita el acceso a los saberes, conocimientos y lenguaje de otras culturas y grupos excluidos en la periferia global.
Ahora bien, las categorías anteriores se enmarcan en la usabilidad de la IAG, pero se relega el análisis de la funcionalidad. En consecuencia, es necesario evaluar cómo los algoritmos se integran en la reproducción de saberes y conocimientos, recursos didácticos, tutorías personalizadas o grupales, entre otros escenarios. Solo así, el público usuario será consciente de los alcances y límites de esta herramienta, con la finalidad de hacer un uso crítico y ético de acuerdo con las necesidades de cada contexto educativo. De este modo, la literacidad digital no debe reducirse solo a la destreza técnica, sino incluir una conciencia ética y contextual que oriente el empleo responsable del modelo generativo.
Considerando este panorama, es necesario abordar las prácticas de selección y de gestión de la información. En esa línea, el libro pretende reducir la brecha digital en el quehacer docente. Aun así, se omite la importancia que tiene para la sociedad del conocimiento el hecho de que los internautas asuman el rol de curadores. En esta sociedad, las personas usuarias deben gestionar los datos y producir materiales válidos, confiables y verosímiles que contribuyan a los procesos de enseñanza-aprendizaje. Teniendo en cuenta lo anterior, Myrna Hernández Gutiérrez[3] sostiene que la curaduría es una habilidad indispensable para los y las docentes del siglo XXI. Esta consiste en buscar, analizar y evaluar materiales disponibles en la red, con el propósito de comunicar, colaborar, publicar y producir contenidos pertinentes para las comunidades virtuales de aprendizaje.
Para ello, para gestionar información apropiadamente, Hernández Gutiérrez retoma la propuesta de Guallar y Leiva-Aguilera,[4] denominado modelo de las 4S[5], el cual consiste en la búsqueda, selección, caracterización y difusión de la información. Además, la investigadora agrega dos fases, el diseño, como primera parte, y la evaluación como última etapa del proceso. Dicho lo anterior, se observa que este modelo de curaduría favorece el desarrollo del pensamiento crítico y la capacidad para valorar las fuentes, además de que “[…] en la práctica docente contribuye en la formación de los alumnos [para] desarrollar las habilidades tecnológicas, de gestión de información, de colaboración y, sobre todo de sistematización […] [lo cual,] será fundamental para su vida académica, profesional, laboral y ciudadana”.[6] En conclusión, asumir el rol de curador, teniendo en consideración al modelo propuesto, favorece la gestión de la producción discursiva que se obtiene a través de la inteligencia artificial, además de ser un punto de partida para continuar la reflexión y el desarrollo de esta habilidad en la praxis del aula.
Sin embargo, la curaduría digital por sí sola no resuelve las implicaciones éticas vinculadas al empleo de la inteligencia artificial. En la lectura se da por entendido que las y los docentes tienen una praxis ética, pero esta propuesta invisibiliza la complejidad real del quehacer docente frente a las tecnologías. Al respecto, Egoitz de la Iglesia Gamboa sostiene[7] que, si bien el profesorado cuenta con valores y normas profesionales, la carga ética por el empleo del algoritmo no debe recaer exclusivamente en ellos. En un intento por revertir esta lógica, desde la «Tecnoética existencialista» —corriente que examina las implicaciones morales de los sistemas tecnológicos respecto de la autonomía y la experiencia, integrando categorías existenciales como libertad, responsabilidad y condición de posibilidad de la acción— se propone redistribuir la responsabilidad hacia las empresas y hacia los marcos institucionales que regulan la producción tecnológica. Desde este enfoque se pone énfasis en cuatro principios, a saber, transparencia tecnológica, prioridad del cuidado del público usuario, alineación ética y formación en seguridad. En coherencia con lo anterior, se entiende que los modelos generativos no son neutros. Por el contrario, se desarrollan y responden a intereses particulares. Por lo tanto, la integración de la IAG en los procesos de aprendizaje exige un posicionamiento crítico que favorezca la delimitación y repartición del deber profesional mediante criterios éticos claros, situados y compartidos.
Antes de concluir, es preciso señalar que el texto reseñado es una contribución relevante para la educación. Mediante un lenguaje accesible y una estructura clara, la obra impulsa las habilidades tecnológicas básicas del profesorado. A través de las definiciones y categorías expuestas, el público lector se aproximará al conocimiento y uso de la IAG. Asimismo, la obra coloca en el centro del debate categorías que invitan a reflexionar sobre los factores que determinan la generación de contenidos y discursos producidos por los algoritmos. No obstante, la obra carece de una propuesta respecto a la habilidad que los internautas deben desarrollar en tanto ciudadanos digitales, tanto en los aspectos técnicos como en su papel de curadores de información, así como de un marco ético que oriente dicha práctica. En conclusión, el libro de Lippenholtz y Lion contribuye al debate sobre la integración de la IA en la educación y amplía las capacidades digitales del magisterio.
Con este marco en mente, es necesario subrayar que la obra aporta una definición clara, aunque no definitiva, sobre la IAG. Asimismo, permite comprender qué son las burbujas de filtro y los sesgos de información en tanto determinantes de la generación de los discursos. Al mismo tiempo, propone ejercicios sencillos que favorecen su comprensión y uso reflexivo de dicha herramienta. Aunque la propuesta es útil para introducir a los y las docentes en la temática, el texto deja pendientes aspectos importantes como la postura ética de las personas usuarias y el desarrollo de la curaduría, pues ambos resultan fundamentales en la cultura digital vigente. Aun así, el libro es un punto de partida para quienes pretenden integrar a los algoritmos en los procesos de enseñanza-aprendizaje y abre la oportunidad para futuros debates sobre la literacidad digital crítica y sobre la responsabilidad algorítmica. En ese sentido, la obra señala líneas que requieren de mayor indagación, específicamente en relación con la ética, la mediación docente y la curaduría digital. Su lectura contribuye al diálogo contemporáneo sobre tecnología y educación.
Fuentes consultadas
Bibliográficas
De la Iglesia Gamboa, Egoitz. “¿Cómo implementar la IA en educación de manera ética?” en Inteligencia artificial y educación: construyendo puentes, coord. Amaia Arroyo Sagasta, 99–112. Barcelona: Graó, 2024.
Lippenholtz, Betina, y Carina Lion. Experimentar con IA: notas para educadores alertas. Buenos Aires: Tilde Editora, 2025.
Electrónicas
Hernández Gutiérrez, Myrna. “Curaduría de contenidos digitales en el bachillerato a distancia.” Revista Mexicana de Bachillerato a Distancia, núm. 13 (febrero de 2015): 114–119. https://doi.org/10.22201/cuaed.20074751e.2015.13.64997