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Punto de vista

La inteligencia artificial redefine el trabajo y la educación

Durante la tercera edición de las LUDOVIALES, un evento en línea dedicado a los usos del digital educativo, Christophe Batier, de la Universidad Lyon 1, presentó un diagnóstico tan lúcido como inquietante: la inteligencia artificial no se limita a transformar las herramientas, sino que redefine profundamente el valor de las competencias humanas y pone en tensión los fundamentos mismos de la enseñanza.

Eric Fourcaud
Last updated: 13 avril 2026 14h22
Eric Fourcaud
Published: 13 avril 2026
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Durante la tercera edición de las LUDOVIALES, un evento en línea dedicado a los usos del digital educativo, Christophe Batier, de la Universidad Lyon 1, presentó un diagnóstico tan lúcido como inquietante: la inteligencia artificial no se limita a transformar las herramientas, sino que redefine profundamente el valor de las competencias humanas y pone en tensión los fundamentos mismos de la enseñanza.

Desde el inicio, Christophe Batier invita a cuestionar una idea preconcebida. Mientras que las revoluciones tecnológicas anteriores sustituían principalmente tareas repetitivas, la IA ataca directamente las competencias cualificadas. En el ámbito del desarrollo informático, por ejemplo, «escribir código se convierte en una commodity». Es decir, lo que ayer constituía el núcleo de la profesión pierde su rareza. «Si el valor de un programador se basa en su capacidad para escribir código que la IA produce más rápido, entonces esta competencia deja de ser escasa: está en todas partes», subraya.

Ya no faltarán programadores, sino personas capaces de pensar antes de programar.

Este desplazamiento del valor transforma profundamente las expectativas de las empresas. El desarrollador del futuro ya no será solo un técnico, sino un diseñador capaz de comprender una necesidad, interpretar una demanda y anticipar un entorno complejo. «No faltarán programadores, sino personas capaces de pensar antes de programar», insiste Christophe Batier. Una evolución que va mucho más allá del sector informático. En el ámbito jurídico, por ejemplo, tareas tradicionalmente confiadas a perfiles junior —analizar expedientes, elaborar síntesis, detectar incoherencias— son ahora ampliamente automatizables. Como consecuencia, la contratación de perfiles junior disminuye, a veces de forma espectacular.

Esta transformación tiene efectos muy concretos en la inserción profesional. El modelo clásico —formación, título, empleo— se debilita. En Estados Unidos, la proporción de titulados de máster entre los demandantes de empleo alcanza niveles inéditos. «El título ya no es una garantía de empleo», señala la investigación, que también apunta a una presión a la baja sobre los salarios de los jóvenes titulados.

Ante estos cambios, los propios estudiantes adaptan sus prácticas, a veces de forma radical. En 2024, todos los encuestados en un estudio universitario utilizaban inteligencia artificial, a menudo para delegar sus trabajos. «Pagamos porque lo hace por nosotros», reconocían algunos. Pero un año después, el discurso evoluciona. Los usos se diversifican, las herramientas se multiplican y aparece una cierta prudencia. «No quiero que la IA haga el trabajo por mí, sino que me ayude», afirman ahora muchos estudiantes. Una toma de conciencia rápida, alimentada por la percepción de un mercado laboral más exigente.

El impacto de la IA en las profesiones, hoy y en el futuro

No quiero que la IA haga el trabajo por mí, sino que me ayude».

Es precisamente en este punto donde el sistema educativo se encuentra en dificultades. Las competencias esperadas evolucionan, pero los métodos de enseñanza y evaluación tienen dificultades para adaptarse. «Las competencias sobre las que debemos evaluar a nuestros estudiantes están cambiando», explica Christophe Batier. Sin embargo, muchos ejercicios académicos —redacción, análisis, síntesis— pueden ahora ser realizados por una máquina, a veces con mejor calidad que la de los propios estudiantes. Esta situación genera un profundo desequilibrio.

Más aún, es la propia filosofía de la universidad la que se cuestiona. Desde el siglo XIX, la enseñanza superior se basa en principios fundamentales: desarrollar el pensamiento crítico, fomentar la originalidad y formar individuos autónomos capaces de afrontar lo imprevisible. Sin embargo, según Christophe Batier, la IA entra en tensión con cada uno de estos objetivos. «Produce un pensamiento medio, probabilístico, basado en lo ya existente. No genera pensamiento crítico ni verdaderamente original», analiza.

El impacto es especialmente visible en torno a la escritura, pilar histórico de la formación universitaria. Memorias, tesis, ensayos: todos estos ejercicios buscan estructurar el pensamiento. Pero ¿qué ocurre cuando los textos pueden generarse automáticamente? Un caso reciente en la Universidad Paris-Sorbonne ilustra esta ambigüedad: una estudiante obtuvo la validación de su memoria pese a sospechas de uso de IA, debido a la falta de un marco normativo claro. «No se puede demostrar que es IA, pero tampoco garantizar que es trabajo del estudiante», resume la situación.

Un desafío para docentes e instituciones

En este contexto, los docentes están en primera línea. ¿Cómo evaluar competencias que las máquinas dominan? ¿Cómo asegurar que el trabajo refleja un pensamiento personal? Y, sobre todo, ¿qué competencias deben enseñarse ahora? «Llevo treinta años formando a mis estudiantes de la misma manera, y ahora algo ha cambiado», confiesa Christophe Batier.

Sin embargo, surgen algunas pistas. Una de ellas consiste en replantear el uso de la IA no como sustituto, sino como herramienta de co-construcción. Se trataría de animar a los estudiantes a formular primero su propio pensamiento antes de interactuar con la máquina para enriquecerlo, cuestionarlo o estructurarlo. «Si se delega todo en la IA, no hay aprendizaje. Si se piensa con ella, puede ocurrir algo interesante», explica.

Si se delega todo en la IA, no hay aprendizaje. Si se piensa con ella, puede ocurrir algo interesante».

Pero esta transformación no se limita a las prácticas pedagógicas. Implica una reflexión más amplia sobre el sentido mismo de la educación. La universidad no solo tiene la misión de transmitir competencias técnicas, sino también de formar ciudadanos capaces de juicio, responsabilidad y compromiso. Sin embargo, el uso masivo de herramientas automatizadas plantea una cuestión fundamental: ¿cómo construir un pensamiento propio en un entorno donde las respuestas ya están producidas?

Una cuestión que afecta a toda la sociedad

Más allá de la escuela, toda la sociedad se ve afectada. La innovación tecnológica, antes percibida como progreso, suscita ahora crecientes interrogantes. «Para muchos estudiantes, la innovación ya no es sinónimo de progreso, sino de restricciones, contaminación o desigualdades», señala Christophe Batier. La inteligencia artificial, al amplificar estas tensiones, obliga a replantear los objetivos del desarrollo tecnológico.

En el fondo, la cuestión planteada por esta revolución va mucho más allá de los oficios o las herramientas. Afecta a lo que se espera del ser humano en un mundo donde la máquina puede simular gran parte de sus capacidades cognitivas. Como lo resume Christophe Batier: «El problema no es el código, es un problema de decisión».

Una afirmación que resuena como una advertencia: a medida que la inteligencia artificial progresa, la verdadera competencia deja de ser técnica para volverse profundamente humana.

ver : ludoviales.com

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ByEric Fourcaud
Director de la publicación desde su creación en 2006, especialista en el sector educativo digital y Edtech, con el que trabaja desde hace más de veinte años, está obligado a organizar y albergar mesas redondas, entrevistas o conferencias sobre estos temas. Ha presentado podcasts de LUDOMAG durante tres temporadas. También es responsable del desarrollo y las asociaciones.
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