La tecnología de Inteligencia Artificial (IA) evoluciona rápidamente, con enormes implicaciones para la educación. Los estudiantes ya no necesitan usar libros de la biblioteca, buscar información en internet ni siquiera escribir sus propios ensayos: la IA puede gestionar todo esto en segundos.
Pero, por supuesto, esto también plantea enormes preguntas sobre la seguridad de dicha tecnología y cómo podría fomentar comportamientos poco éticos y dañinos.
Abordar este tema como educador, líder o investigador educativo puede ser difícil, especialmente porque el contexto cambia constantemente. Hemos compilado esta guía sobre el uso ético de la IA en la educación para ayudarte a comprender este tema complejo, generar debates con matices y desarrollar directrices que se adapten a tu contexto.
Principales conclusiones
- La IA puede ofrecer grandes beneficios al aula, pero conlleva una serie de desafíos éticos.
- Algunas herramientas pueden carecer de transparencia, proporcionar información sesgada, utilizar materiales de capacitación no autorizados y potencialmente dañar el medio ambiente.
- La pérdida de la integridad académica y la privacidad de los estudiantes también son preocupaciones clave.
- Fomentar un enfoque ético educando al personal y a los estudiantes, utilizando herramientas de IA con objetivos considerados en mente y compartiendo las mejores prácticas a medida que pasa el tiempo.
Principales desafíos éticos en la educación mejorada con IA
Existen diversas preocupaciones sobre la IA generativa en relación con el uso de esta tecnología con fines educativos. Estas pueden incluir:
Falta de transparencia
Los grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT de OpenAI, Llama de Meta, Claude de Anthropic o Gemini de Google, suelen ser creados y controlados por grandes empresas tecnológicas. Los materiales utilizados para entrenarlos y las directrices de su comportamiento pueden ser opacos, y las empresas pueden optar por modificarlos en cualquier momento. Esto plantea desafíos para los educadores que desean elegir herramientas desarrolladas éticamente y evitar interacciones potencialmente engañosas.
Sesgo y discriminación
Desde que la IA generativa ha cobrado relevancia, los ejemplos de sesgo han sido comunes. Esto puede deberse a los datos de entrenamiento utilizados (que a menudo pueden replicar sesgos reales) o a la forma en que el modelo filtra la información. Véase, por ejemplo, la prevalencia de resultados racistas o sexistas en los generadores de imágenes. Intentar corregir esto mediante programación puede generar resultados engañosos .
Con otras formas de IA, como las herramientas de análisis de datos utilizadas para identificar a estudiantes en riesgo, también podría haber sesgo, ya que el sistema solo considera las cifras brutas y puede pasar por alto matices del contexto. Por ejemplo, una IA entrenada con un conjunto de datos sesgado podría sobreidentificar a estudiantes de minorías como necesitados de intervenciones, lo que podría afectar su confianza o hacer que se sientan perseguidos.
Material no autorizado
Algunas empresas utilizan grandes conjuntos de datos para entrenar sus modelos, que pueden incluir materiales protegidos por derechos de autor extraídos sin permiso ni pago a sus creadores. Por ejemplo, Meta enfrenta críticas por el uso de libros pirateados , mientras que los artistas visuales están preocupados por el uso de su trabajo en generadores de imágenes . Esto plantea dudas sobre si la IA que utiliza obras creativas "robadas" puede considerarse justa o ética.
Impacto ambiental
La IA generativa utiliza grandes cantidades de agua y electricidad , incluso para tareas aparentemente sencillas. Con el ritmo actual de producción de energía y el uso de tecnología de almacenamiento y sistemas de refrigeración, la IA generativa contribuye al aumento de las emisiones de carbono y la escasez de agua, lo que puede dañar los ecosistemas locales y globales.
Brecha digital
Parece claro que las habilidades en IA serán importantes para los estudios y el trabajo de los estudiantes en el futuro. Sin embargo, al integrar la IA en el aula o en el entorno escolar, es importante tener en cuenta que no todos cuentan con los dispositivos, las suscripciones y las conexiones a internet adecuados para aprovecharla al máximo.
Integridad académica
Si bien las herramientas de IA pueden agilizar tareas comunes, existen numerosas razones por las que no queremos que los estudiantes lo hagan. El uso de IA puede eludir procesos importantes como el pensamiento crítico, la lectura profunda, la evaluación y la práctica de la escritura. Permitir que los estudiantes abusen de la IA podría ralentizar su progreso en áreas clave y, en última instancia, perjudicarlos en el futuro.
Los estudiantes que usan IA para tareas y evaluaciones también pueden ocultar sus debilidades, lo que dificulta abordar sus malentendidos y brindar retroalimentación significativa. Los docentes podrían necesitar dedicar cada vez más tiempo a detectar las respuestas generadas por IA , lo que reduce el tiempo disponible para brindar apoyo a los estudiantes.
Privacidad y protección de datos
Cuando los estudiantes interactúan con los programas de Máster en Derecho (LLM), pueden introducir o compartir datos personales, incluyendo las direcciones de correo electrónico utilizadas para registrarse. Algunas empresas pueden tener políticas de privacidad que permiten vender los datos de los usuarios a terceros o que las respuestas de los usuarios se utilicen para capacitar al LLM (lo que podría generar inquietud sobre la posibilidad de que el modelo comparta libremente información personal en el futuro).
Directrices y marcos para el uso responsable de la IA
Varias organizaciones líderes ya han creado directrices para la ética de la IA generativa en la educación, que podrían ser un excelente punto de partida para usted y sus colegas. Estas incluyen:
- UNESCO ( Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura ) . Recomendaciones sobre la ética de la inteligencia artificial (2021).
- JISC UK ( Comité Conjunto de Sistemas de Información) . Un camino hacia una IA responsable y ética (2021)
- IEEE SA ( Asociación de Normas del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos) . Los beneficios de una perspectiva multidisciplinaria para la ética de los sistemas de inteligencia artificial: Una guía para el liderazgo intelectual en la educación (2023).
- Universidad de Harvard. Directrices para el uso de ChatGPT y otras herramientas de IA generativa en Harvard (2025)
- ENAI (Red Europea para la Integridad Académica). Recomendaciones sobre el Uso Ético de la Inteligencia Artificial en la Educación (2023)
Los puntos en común entre estos marcos incluyen la importancia de educar al personal y a los estudiantes sobre la ética de la IA antes de introducir la tecnología de IA en el aula; establecer objetivos claros para el uso de la IA; garantizar la privacidad de los datos de los estudiantes; priorizar los sistemas inclusivos; y mantener la supervisión humana.
Equilibrar la innovación con la integridad en el aula
Las posibilidades de la IA son apasionantes y resulta tentador lanzarse de lleno a ellas. Pero, sin duda, es importante encontrar un equilibrio entre la innovación que genera la IA y la integridad de la oferta educativa.
Una clave para lograrlo es tener claros los objetivos del uso de la IA, que deben estar alineados con los objetivos generales de la institución. Por ejemplo, la IA puede impulsar el progreso de los estudiantes de diversas maneras : una mayor personalización del aprendizaje, retroalimentación en tiempo real, creación de contenido personalizado y formas más sencillas de crear materiales accesibles.
Sin embargo, es necesario garantizar que existan medidas de seguridad. Si bien la evaluación digital puede ayudar a los educadores a realizar pruebas a ritmo y escala, a la vez que reduce la carga de trabajo, podría ser susceptible de trampas , por ejemplo, si los estudiantes tienen la oportunidad de usar IA generativa para crear sus respuestas.
Analizar detenidamente el diseño de la evaluación puede mitigar estos riesgos. Por ejemplo, podría introducir preguntas más creativas que faciliten la resolución de problemas y que no tengan una respuesta fija, o utilizar pruebas formativas de menor impacto.
Implementación ética de la IA en el aula
Dados los riesgos y desafíos, hay ciertas consideraciones importantes a tener en cuenta al implementar IA en el aula:
Impartir formación explícita en ética de la IA
Tanto el personal como el alumnado necesitarán formación, no solo sobre el uso de las herramientas de IA, sino también sobre cómo abordarlas de forma crítica y ética. Por ejemplo, se puede concienciar al alumnado sobre cómo se entrenan las herramientas de IA (y los sesgos inherentes a ellas) o plantearles una serie de preguntas que les ayuden a reflexionar sobre las respuestas de la IA ("¿Cómo sabes que esto es cierto? ¿Cómo podríamos verificar estos resultados? ¿Influyó nuestra formulación en el resultado?").
Elige tus herramientas con cuidado o diseña las tuyas propias
Asegúrese de investigar las herramientas que desea utilizar, incluidas sus estructuras de gobernanza, financiación, políticas de privacidad y uso de datos.
Algunos distritos escolares, como el Departamento de Educación de la Ciudad de Nueva York , incluso están diseñando sus propias herramientas para asegurarse de que se ajusten a sus objetivos y pautas.
Mantenlo enfocado
Usar IA en cada tarea puede aumentar la huella de carbono y hacer que los estudiantes dependan excesivamente de la tecnología. Asegúrese de considerar dónde se beneficiarán realmente los estudiantes del uso de IA y cómo puede aprovechar la oportunidad para enseñar habilidades de pensamiento crítico o creatividad, además del conocimiento de la materia.
Por ejemplo, podría pedir a los estudiantes que usen un generador de imágenes para crear un escenario fantástico que luego conviertan en su propia historia. Como alternativa, podrían pedirle a un LLM que genere un conjunto de preguntas de examen que luego respondan, o que escriba un ensayo de historia que luego critiquen y mejoren.
También debería considerar cómo la IA puede reducir la carga de trabajo del personal en beneficio de los estudiantes. Por ejemplo, usar una herramienta de evaluación como TAO para desarrollar el contenido de los exámenes mediante IA generativa puede liberar tiempo para que los profesores puedan brindar mayor apoyo individualizado a los estudiantes.
Salvaguardar la privacidad
Mantener la seguridad de los datos de los estudiantes podría implicar generar nuevas direcciones de correo electrónico para iniciar sesión (sin vincularlas a los nombres de los estudiantes, por ejemplo) o mantener un único inicio de sesión compartido para la institución. También podría desarrollar un código que los estudiantes sigan al usar las herramientas para recordarles que no compartan información personal.
Construyendo una cultura de concienciación ética sobre la IA en las escuelas
El uso ético de la IA requiere, posiblemente, un cambio cultural: de simplemente explotarla como una tecnología útil a usarla con atención y considerando sus riesgos. Para integrar este enfoque, podría intentar:
- Desarrollar una comunidad de práctica: reunir a docentes y otros miembros del personal que puedan compartir sus experiencias y aprendizajes del uso de IA en el aula.
- Cree un fondo de recursos compartidos: comparta investigaciones, ideas de enseñanza y nuevas herramientas a través de una comunidad de aprendizaje en línea.
- Implementar un enfoque multidisciplinario: sus pautas éticas de IA deben usarse y reforzarse en todas las materias y en la atención pastoral.
Conclusión
La tecnología de IA es muy prometedora para la educación, especialmente al reducir la fricción en las tareas comunes. Esto liberará tiempo de estudiantes y profesores, aumentará la personalización y abrirá nuevas formas de creatividad.
Sin embargo, también existen riesgos potenciales, incluidos los éticos. Es importante considerarlos cuidadosamente y colaborar para acordar directrices éticas, así como enseñar explícitamente tanto al personal como al alumnado a pensar de forma cuidadosa y crítica sobre cómo usar la IA para el bien común.
Para más información sobre cómo garantizar un acceso equitativo a la tecnología, consulte nuestra guía para reducir la brecha digital, que aborda las posibles desigualdades y cómo superarlas. Y no olvide que la IA no es la única tendencia educativa que requiere un enfoque meditado.
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Preguntas frecuentes
¿Puede la IA reemplazar a los profesores?
Las herramientas de IA pueden ofrecer retroalimentación rápida, proponer ejercicios e incluso ayudar a los estudiantes a resolver sus problemas. Sin embargo, la posibilidad de errores, sesgos y alucinaciones implica que actualmente no es prudente confiar plenamente en ellas si queremos garantizar que los estudiantes obtengan información precisa. La IA tampoco puede (aún) evaluar ni comprender aspectos más complejos del progreso del estudiante, como las habilidades creativas.
¿Por qué no debería prohibirse la IA en las escuelas?
Dadas las numerosas preocupaciones éticas en torno a la IA en la educación, es tentador afirmar que prohibir estas herramientas simplificaría la vida. Sin embargo, esto implicaría perder beneficios potenciales, como un aprendizaje más personalizado, una retroalimentación más rápida, una menor carga de trabajo para el personal y materiales didácticos más variados. Es posible integrar la IA de forma equilibrada, considerando los riesgos.
