Décadas de investigación en todo el mundo han demostrado que los determinantes de las instituciones educativas han sido, en última instancia, poco transformados por la disponibilidad de las tecnologías digitales. Aunque es posible identificar un gran número de iniciativas pedagógicas u organizativas innovadoras, las transformaciones siguen siendo modestas a escala de los sistemas educativos. La irrupción de las inteligencias artificiales, la velocidad de su despliegue, la amplitud de su adopción y la nueva relación con el conocimiento que instauran cuestionan, e incluso ponen en duda, la estabilidad de las formas escolar y universitaria de la enseñanza. Si lo digital ha transformado históricamente poco las instituciones educativas, las inteligencias artificiales generativas podrían constituir una ruptura de otro orden, al reconfigurar profundamente la relación con el saber, el trabajo y la evaluación.
¿Por qué esta vez podría ser diferente?
La pandemia de Covid-19 nos ofreció un extraordinario laboratorio para estudios a gran escala sobre una posible transición digital de la escuela, debido al interés de lo digital para organizar una enseñanza de emergencia. Así, diversos investigadores, entre ellos Théo Martineaud (2024), han mostrado que la aceleración y el refuerzo de esta transición digital fueron relativos, muy lejos de los «diez años ganados» anunciados por algunos, y que estas transformaciones realizadas bajo presión no siempre fueron duraderas.
La aparición de las aplicaciones de Inteligencias Artificiales Generativas (IAG), que conviene recordar que han sido precedidas ampliamente por otras categorías de IA —especialmente las técnicas que permiten el desarrollo de sistemas de ejercicios adaptativos— constituye de nuevo un excelente observatorio de las transformaciones escolares y universitarias vinculadas a lo digital.
Una promesa antigua: lo digital transforma poco
En lo que respecta a lo digital en la educación, el clima actual es más bien pesimista, entre los temores legítimos —aunque a menudo exagerados— relacionados con los usos digitales de los jóvenes (redes sociales o IAG), las dificultades económicas y las incertidumbres políticas.
Sin embargo, desde hace varias décadas, las tecnologías digitales se presentan regularmente como palancas de una transformación profunda de los sistemas educativos. Desde la informática educativa de los años 80 hasta los entornos virtuales de aprendizaje de los años 2000, pasando por las pizarras digitales interactivas, los MOOC o las tabletas táctiles, cada ola tecnológica ha suscitado grandes expectativas, numerosas promesas, así como éxitos y decepciones.
La mayoría de los discursos institucionales muestran cierto optimismo. Es cierto que, con cerca de 900.000 docentes en la enseñanza escolar y 90.000 en la educación superior, el número de iniciativas pedagógicas que movilizan tecnologías digitales es considerable, lo que facilita multiplicar ejemplos y genera una ilusión de frecuencia.
Sin embargo, las investigaciones internacionales convergen en una constatación compartida: ¡las instituciones educativas cambian poco! Larry Cuban (2001) hablaba ya de tecnologías «sobrerrepresentadas y subutilizadas», mientras que Neil Selwyn (2016) ha mostrado que lo digital tiende más a adaptarse a las estructuras existentes que a transformarlas.
Este fenómeno se explica en particular por la solidez de lo que Vincent, Lahire y Thin (1994) denominaron la «forma escolar»: un conjunto de normas profundamente arraigadas (organización en clases, centralidad del docente, importancia de la evaluación certificativa…) que resisten a las innovaciones tecnológicas. Desde una perspectiva ecosistémica, también se puede hablar de homeostasis, es decir, la capacidad de nuestras instituciones para mantenerse estables a pesar de las perturbaciones.
Así, pese a la multiplicidad de iniciativas innovadoras locales, las transformaciones siguen siendo limitadas a escala sistémica. Lo digital no ha reconfigurado la escuela ni la universidad; se ha integrado en ellas.
La IA: una ruptura de otro tipo
La irrupción de las inteligencias artificiales generativas podría, sin embargo, introducir una ruptura de naturaleza distinta.
En primer lugar, por su velocidad de difusión. Abierto al público en noviembre de 2022, ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios en dos meses, un ritmo sin precedentes. Esta rapidez es aún más significativa para los estudiantes, ya que su apropiación de las IAG no pasa principalmente por la institución escolar o universitaria: los alumnos descubren y experimentan estas herramientas fuera de la escuela.
A escala internacional, OpenAI contabilizaba 800 millones de cuentas activas en diciembre de 2025. Diversas investigaciones, entre ellas la que realizo con Karine Buard de la Universidad de Nueva Caledonia (UNIVERS-IA), muestran que al menos el 80 % de los estudiantes utilizan regularmente IAG en el marco de sus estudios y, más ampliamente, de su vida personal, aunque este dato debe tomarse con cautela por su difícil medición y rápida evolución.
En segundo lugar, por su propia naturaleza. A diferencia de tecnologías anteriores, las IAG no se limitan a proporcionar acceso a recursos: producen contenidos, simulan razonamientos y ofrecen explicaciones.
Como señala Ethan Mollick (2025), pueden considerarse verdaderos «socios cognitivos». Personalmente, prefiero calificarlas como «cuasi-actores» de los dispositivos de aprendizaje en la enseñanza escolar y universitaria, a los que se delegan —de forma explícita o implícita, voluntaria o no— funciones que van desde la asistencia hasta la delegación total de tareas de aprendizaje, con beneficios, límites y riesgos cada vez mejor identificados.
En el marco de la investigación UNIVERS-IA, analizamos estos procesos de delegación a través de dos enfoques: por un lado, la autorregulación (Zimmerman et al., 2000), que remite a la capacidad del estudiante para movilizar procesos cognitivos, metacognitivos y motivacionales; por otro, la externalización o offloading cognitivo (Risko y Gilbert, 2016), que consiste en recurrir a recursos externos para reducir la carga cognitiva.
Dependiendo del caso, estos procesos pueden tener efectos tanto positivos como perjudiciales en el aprendizaje.
Una transformación de la relación con el saber y el trabajo
La aparición de estos cuasi-actores transforma —o puede transformar— las mediaciones educativas: la relación con el conocimiento, con el aprendizaje, con el esfuerzo, entre estudiantes y docentes, y entre los propios estudiantes.
Mientras que la escuela y la universidad se basan tradicionalmente en un modelo en el que el conocimiento es escaso, estable y adquirido mediante esfuerzo individual, las IAG introducen un modelo alternativo en el que el conocimiento es inmediatamente accesible, transformable y, en cierta medida, externalizable.
Esta evolución prolonga fenómenos ya conocidos, como el efecto Wikipedia o el efecto Google, según el cual recordamos menos información cuando sabemos que está fácilmente disponible. Pero va más allá: ya no se trata solo de externalizar la memoria, sino también la producción e incluso el razonamiento.
Prácticas parcialmente invisibles y heterogéneas
Las primeras investigaciones muestran una adopción rápida y masiva de estas herramientas por parte de estudiantes, con perfiles diversos: desde no usuarios por razones éticas hasta usuarios intensivos con alta delegación.
Estas prácticas evolucionan rápidamente y responden en parte a una lógica de shadow IT, es decir, de uso invisible —voluntario o no— cuando las instituciones no integran la IA ni establecen un discurso claro al respecto. Esto genera una brecha entre prácticas reales y representaciones institucionales, dando lugar a una «zona gris normativa», donde las reglas existen, pero no son claras, compartidas ni aplicadas de forma homogénea.
Una creciente discrepancia con la institución
Este desfase puede provocar una pérdida de sentido del trabajo escolar y debilitar los sistemas de evaluación, tradicionalmente basados en la producción individual controlada, una hipótesis cada vez más frágil.
Los docentes se enfrentan a una situación compleja: usos heterogéneos, invisibles y a veces contradictorios con las normas institucionales. Las prohibiciones son difíciles de aplicar, mientras que la integración de la IA plantea nuevos desafíos, especialmente en materia de evaluación.
Las formas escolar y universitaria bajo tensión
El concepto de forma escolar —y universitaria— designa la estructura social que organiza el acceso al conocimiento, los formatos pedagógicos y las interacciones entre actores.
Puede analizarse a través de cuatro dimensiones:
- la relación con el saber
- la relación con el tiempo y el espacio
- la relación con los demás y con uno mismo
- la relación con la acción (hacer, evaluar, aprender)
Las IAG afectan especialmente a dos de ellas:
- la relación con el saber, que pasa de ser académico a depender de los corpus de entrenamiento de las IA y de las competencias de uso
- la relación con la acción, que puede volverse transgresora debido a la delegación y al posible fraude
Repensar las formas educativas
En última instancia, son los fundamentos mismos de las instituciones educativas los que se ven cuestionados, especialmente su autoridad en materia de certificación.
Tras intentos iniciales de prohibición, muchas instituciones han optado por enfoques más flexibles, delegando a los docentes la regulación de los usos según el contexto pedagógico.
Se observa así un movimiento profundo que afecta no solo a las prácticas, sino también a la organización del conocimiento y de las expectativas institucionales. La IA aún no ha transformado completamente las instituciones, pero ya ha transformado de manera irreversible las prácticas.
Y quizá ahí es donde comienza la verdadera transformación.
Esta vez, parece claro que la transición digital de las instituciones educativas está realmente en marcha.
