¿Cómo podemos convertir a la IA en un aliado del aprendizaje profundo sin sacrificar nuestro esfuerzo mental?
INTRODUCCIÓN
La inclusión de la inteligencia artificial (IA), en especial de la IA generativa (IAGen), en el ámbito educativo está preparada para liderar una cuarta revolución educativa, con un impacto superior al de revoluciones anteriores como las del video, internet y la Web 2.0 (1). Hoy estas herramientas permiten acceder a tutorías adaptadas a cada persona y crear contenido de forma inmediata. Sin embargo, esta oportunidad genera una controversia: hay quienes ven en la IAGen una posibilidad de personalizar la enseñanza y quienes temen un “sedentarismo cognitivo”, es decir, que los estudiantes dependan tanto de ella que no mejoren sus habilidades críticas (1).
El propósito de este ensayo es evaluar cómo puede utilizarse la IAGen para el aprendizaje profundo en lugar de que genere un comportamiento intelectual pasivo. La tesis es que el uso efectivo de la IAGen no debe entenderse como un reemplazo del esfuerzo mental y cognitivo del estudiante, sino como un asistente pedagógico que, gracias a una intervención docente crítica y al fortalecimiento de la autorregulación, permite al estudiante asumir un rol activo, crítico y responsable. Para sustentarla, se define primero el aprendizaje profundo; luego se analizan la personalización, la diferencia entre recibir información y crear conocimiento, la importancia de los prompts y de la verificación, y el modelo de colaboración entre humanos e IA. La pregunta del título implica que el desafío no está en la herramienta, sino en cómo el estudiante decide usarla.
DESARROLLO
El aprendizaje profundo es un proceso en el que el estudiante siente la necesidad de utilizar los procesos cognitivos apropiados para realizar la tarea de forma comprensiva y significativa; se centra en descubrir el significado subyacente, relacionarlo con los aprendizajes previos y distinguir entre evidencias y conclusiones (2). Esta definición fija el criterio con el que se evalúa el uso de la IAGen: una herramienta favorece el aprendizaje profundo solo si exige y facilita ese trabajo cognitivo.
En primer lugar, la IAGen favorece el aprendizaje profundo cuando personaliza, pues puede crear itinerarios que consideran los ritmos y las formas de aprender de cada persona (3). Esta personalización contribuye a que el aprendizaje sea significativo, al conectar la nueva información con los conocimientos previos del alumno, según las teorías constructivistas (4). Los sistemas de aprendizaje adaptativo, por ejemplo, cambian de forma constante la dificultad y los materiales según el avance del estudiante. Un uso inteligente implica, por tanto, que el estudiante no se quede con la respuesta, sino que use la IAGen para explorar distintas formas de aprender, como pedir mediante prompts esquemas de temas complejos, cuestionarios y flashcards de sus clases (5). Los materiales que la IAGen genera son preliminares: el estudiante debe evaluarlos, editarlos y validarlos con rigor, y este uso estratégico le permite dedicar más tiempo al análisis crítico.
En segundo lugar, aprovechar esa personalización exige distinguir entre recibir información y crear conocimiento. La IAGen puede ayudar a formar y mejorar esquemas que relacionan datos separados y los convierten en estructuras mentales más profundas (1). Pero la dependencia de la tecnología puede aumentar la “pereza académica” y limitar la creatividad cuando el estudiante deja de pensar por sí mismo; ocurre, por ejemplo, cuando se usan chatbots solo para obtener tareas ya hechas, sin pasar por el proceso de pensar y reflexionar (1). Para evitarlo, se sugiere usar la IAGen en entornos controlados donde los errores se conviertan en oportunidades de aprendizaje y se promueva un compromiso activo.
En tercer lugar, la calidad de la respuesta depende de cómo se formulan las instrucciones o prompts, por lo que el estudiante debe aprender a cuestionar lo que obtiene para mejorar su capacidad de buscar y entender la información (1). Como la IAGen puede producir información sesgada o falsa que parece real, también debe verificar los datos en fuentes confiables. Una estrategia útil es pedirle que actúe como revisor o asesor de un texto escrito por el propio estudiante, en lugar de pedirle que redacte todo desde el principio; así el estudiante conserva el control del proceso de creación y análisis.
Finalmente, el aprendizaje profundo mejora cuando humanos e IA colaboran bajo un modelo híbrido que sigue principios éticos. El docente deja de ser solo quien transmite información y se convierte en una guía que ayuda a interpretar los datos y patrones que produce la IA (4). Esto exige ética y transparencia: las instituciones deben enseñar a docentes y estudiantes a usar estas herramientas de manera responsable para garantizar la honestidad en el aprendizaje. Además, aunque la IA puede ayudar a organizar o evaluar, la empatía y el apoyo emocional de una persona siguen siendo partes insustituibles del aprendizaje que la tecnología no puede imitar (1).
Estas ideas son válidas para la educación superior, donde el estudiante tiene autonomía y debe autorregularse, y cuando existen orientación docente y criterios institucionales de uso; parte de la evidencia revisada proviene, además, de la educación superior no universitaria (4). No se aplican a un uso sin supervisión ni a situaciones en las que la IAGen sustituya justamente la tarea cognitiva que se quiere aprender.
CONCLUSIÓN
En resumen, la IAGen es una herramienta innovadora con potencial para mejorar la educación mediante la personalización, la retroalimentación inmediata y la creación de entornos interactivos, pero su aporte al aprendizaje profundo depende de que no se convierta en un sustituto de la actividad cognitiva del estudiante. De ello se derivan tres conclusiones. Primera, el estudiante debe fortalecer su autorregulación y usar la IAGen como asistente cuyos resultados evalúa y valida. Segunda, los docentes deben planificar estrategias que promuevan un compromiso crítico con su uso. Tercera, las instituciones deben enseñar un uso ético y transparente que preserve el lado humano de la educación.
Desde mi punto de vista crítico, el mayor riesgo de la IAGen no es su falta de precisión, sino nuestra tendencia a buscar “lo más sencillo”: si permitimos que realice nuestras tareas, nuestras capacidades de análisis y crítica se debilitan. Respondiendo a la pregunta del título, convertimos a la IA en un aliado cuando la usamos para avanzar más lejos y más rápido sin abandonar nuestro propio proceso de pensamiento. Debe ser un ayudante que potencie las capacidades humanas y no una entidad que las reemplace, de modo que la educación siga siendo un proceso esencialmente humano, ético y profundo.
REFERENCIAS
Serrano JL, Moreno-García J. Inteligencia artificial y personalización del aprendizaje: ¿innovación educativa o promesas recicladas? EDUTEC Rev Electron Tecnol Educ (Esp). 2024;(89):1-17. https://doi.org/10.21556/edutec.2024.89
Marcano de Leal D. Aprender y enseñar en la universidad: AI Generativa en los procesos de evaluación. Experior. 2024;3(1):59-69. https://doi.org/10.56880/experior31.6
González Rivas EN. Uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) en el proceso de enseñanza-aprendizaje en la Licenciatura en Administración. Punto Cunorte (Méx). 2025;11(20):e20224. https://doi.org/10.32870/punto.v1i20.224
Inga Barreto ME. Inteligencia Artificial en el aprendizaje significativo en estudiantes de educación superior no universitaria: una revisión sistemática. Rev InveCom (Ven). 2026;6(3):1-12. https://doi.org/10.5281/zenodo.18826101
Cortés Hernández A, Hernández Hernández CA, García Torres AB, Mata Quezadas M. La Inteligencia Artificial Generativa como un asistente estratégico en la era del aprendizaje digital. Cienc Latina Rev Cient Multidiscip. 2024;8(4):2159-2178. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.12456
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