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La ilusión del aprendizaje en tiempos de IA

Director General de Estudio Elefante 


Si tiene algún comentario o sugerencia agradecemos nos lo haga saber a través del correo info@estudielefante.co 


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Nunca habíamos tenido tantas herramientas para aprender. Y, sin embargo, nunca había sido tan fácil aprobar sin entender nada.



La inteligencia artificial llegó a la educación con una promesa seductora: personalización del aprendizaje, acceso inmediato al conocimiento y una eficiencia sin precedentes en los procesos educativos. Y, en efecto, muchas de estas promesas empiezan a materializarse.


De acuerdo con el estudio AI in Education 2025 de Microsoft, el 86% de las instituciones educativas ya reportan el uso de IA generativa, y tanto estudiantes como docentes la han incorporado de manera cotidiana en sus prácticas.


Pero en medio de esta adopción acelerada, parece estarse configurando un fenómeno menos visible y más inquietante: la ilusión del aprendizaje. Una situación en la que se producen respuestas correctas… sin que necesariamente haya comprensión detrás de ellas.


Una de las tensiones más relevantes que introduce la IA en la educación no es tecnológica, sino epistemológica: ¿Qué significa aprender cuando las respuestas están siempre disponibles? 

Hoy vemos estudiantes que utilizan IA para resolver tareas completas, generar ensayos o estructurar proyectos. En muchos casos, no se trata de un uso marginal: el propio estudio citado indica que un porcentaje significativo de estudiantes recurre a estas herramientas de forma diaria, y una parte de ellos reconoce abiertamente delegar en la IA la realización de sus tareas.


El problema no es la herramienta. El problema es el tipo de relación que estamos construyendo con ella.


Cuando un estudiante entrega un trabajo generado por IA sin comprender su contenido, no está haciendo trampa en el sentido tradicional. Está evidenciando algo más profundo: una desconexión entre el producto evaluado y el proceso de aprendizaje que se supone lo sustenta.



Y en ese punto, el sistema educativo también queda expuesto.

Porque esta situación no solo involucra a los estudiantes:


  • El docente que realimenta sin indagar el proceso refuerza la ilusión.

  • La institución que responde con más reglamentos que nadie cumplirá, también.

  • Y el profesional que entrega productos que no comprende, termina trasladando ese vacío al mundo laboral.


En este contexto, emerge un desplazamiento silencioso: el proceso pierde valor frente al resultado. La pregunta deja de ser “¿Cómo llegaste a esta conclusión?” y se reemplaza por “¿La respuesta es correcta?”.

Esto no es un detalle menor. Es un cambio estructural en la manera en que entendemos el aprendizaje.


Paradójicamente, la IA no está eliminando la necesidad de pensar, sino amplificándola. A mayor facilidad para generar respuestas, mayor necesidad de criterio para evaluarlas. A menor fricción en el acceso a la información, mayor responsabilidad en su interpretación.


Sin embargo, lo que observamos en muchos contextos es lo contrario: una especie de “pereza cognitiva distribuida”.

  • No investigamos cuando no sabemos.

  • No verificamos cuando sí sabemos.


La tecnología, al volverse más intuitiva y rápida, reduce las barreras de entrada, pero también puede reducir los niveles de cuestionamiento.


Aquí es donde la idea de la ilusión de aprendizaje cobra fuerza. De manera similar a la “ilusión de competencia” descrita en la literatura educativa (Koriat & Bjork, 2005), los estudiantes pueden sentir que dominan un tema al interactuar con respuestas bien estructuradas, aunque no hayan construido ese conocimiento por sí mismos.


La diferencia es que ahora esa ilusión no surge solo de malas estrategias de estudio, sino de sistemas altamente sofisticados diseñados para producir coherencia, fluidez y plausibilidad.


Y frente a eso, las respuestas tradicionales resultan insuficientes.


Prohibir la IA no es viable. Ignorar su uso, tampoco. Y regularla sin transformar las prácticas pedagógicas, menos aún.

Tal vez el punto de partida es otro: dejar de evaluar únicamente productos y empezar a hacer visibles los procesos.

Si un estudiante utiliza IA, la pregunta no debería ser si lo hizo, sino cómo lo hizo:

  • ¿Qué instrucciones dio?

  • ¿Qué decisiones tomó frente a las respuestas generadas?

  • ¿Cómo validó la información?

  • ¿Qué cambió y por qué?


Es en esas preguntas donde empieza a reconstruirse el aprendizaje. Incluso, podríamos ir más lejos: ¿Y si el objetivo no fuera ocultar el uso de IA, sino hacerlo explícito, consciente y progresivo? ¿Y si en lugar de perseguir su uso, enseñáramos a gobernarlo?

Algunas experiencias ya apuntan en esa dirección: estudiantes que diseñan y refinan sus propios “agentes de aprendizaje”, acompañándolos a lo largo de un curso. No como atajos, sino como extensiones de su capacidad de pensar.


Esto no elimina el riesgo, pero lo transforma.

Porque el problema no es que la IA piense por nosotros. Es que nosotros dejemos de pensar con ella.



¿Cuál es el llamado para las IES?


La IA llegó para quedarse. Y, probablemente, también para redefinir lo que entendemos por aprender. Pero en ese proceso, hay algo que no podemos delegar: la construcción de criterio.


Si no somos capaces de formar estudiantes —y docentes— que cuestionen, interpreten y gobiernen estas herramientas, la promesa de la personalización puede convertirse fácilmente en una sofisticada forma de autoengaño.

No porque la tecnología falle, sino porque nosotros dejamos de exigirnos.


Si ya no basta con evaluar respuestas, sino que necesitamos comprender procesos:

¿Qué tan preparadas están nuestras prácticas docentes para hacer visible, acompañar y desarrollar el criterio en contextos donde la IA está siempre presente? 

Tal vez ahí hay una conversación pendiente.


Una que no pasa por restringir herramientas, sino por fortalecer las capacidades pedagógicas e institucionales necesarias para integrarlas con sentido.


La transformación en la educación terciaria ya no es una promesa: es una realidad en construcción.


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Referencias

Koriat, A., & Bjork, R. A. (2005). Illusions of Competence in Monitoring One’s Knowledge During Study. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 31(2), 187–194. https://doi.org/10.1037/0278-7393.31.2.187

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