En el aula, una explicación y una consulta a la inteligencia artificial empiezan a ocurrir casi al mismo tiempo. Mientras aparece un tema o concepto nuevo, algunos estudiantes buscan una definición, contrastan una idea o completan el contexto que necesitan para seguir la conversación.
Poco después pueden formular una pregunta más precisa, relacionar el tema con algo que ya conocen o participar con mayor seguridad. En ese intercambio, la IA está introduciendo una posibilidad interesante: tener contexto suficiente para participar en un tema mientras todavía lo estamos aprendiendo.
Eso modifica un recorrido que solíamos imaginar de manera más lineal. Primero aprendíamos algo, después ganábamos seguridad y finalmente participábamos. Ahora esos momentos pueden mezclarse: preguntar, obtener contexto, intervenir, contrastar y seguir aprendiendo ocurren dentro de la misma experiencia.
Participar también puede formar parte del aprendizaje
La participación en clase también se está haciendo más dinámica. Aquella idea de: “la letra con sangre entra” ha dado paso a ambientes donde preguntar, participar e incluso equivocarse pueden formar parte del aprendizaje. Frente a un concepto desconocido, un tecnicismo o una teoría que requiere mayor estudio, un estudiante puede obtener una explicación breve justo cuando encuentra la oportunidad para intervenir.
Esa ayuda puede mantener la conversación activa y reducir el temor a quedarse atrás frente a una respuesta equivocada. El estudiante obtiene una referencia inicial y continúa construyendo sobre ella. La participación adquiere entonces otra función: además de mostrar y defender aquello que ya sabemos, puede convertirse en una forma de aprender mientras intentamos intervenir.
La IA puede ofrecer contexto importante antes de apropiarnos del conocimiento.
Ahí aparece una diferencia que probablemente tendremos que reconocer mejor: tener suficiente información coherente para participar y disponer realmente de ese conocimiento son experiencias cercanas, pero distintas.
En esa mezcla de explicación, consulta y participación, la IA puede integrarse de distintas formas. A veces necesitamos apenas una referencia para seguir; otras, una segunda explicación, un espacio para practicar o una asesoría más elaborada para avanzar en algo concreto.
Reconocer qué papel está tomando la IA también ayuda a observar cómo estamos participando en nuestro propio aprendizaje.
¿Cómo participa la IA en el aprendizaje?
La misma herramienta puede acompañarnos de formas distintas. En el siguiente interactivo puedes explorar qué papel suele ocupar la IA mientras aprendes y qué ocurre después de recibir esa ayuda:
El aprendizaje situado ayuda a leer esta escena. Jean Lave y Etienne Wenger plantearon que también aprendemos al incorporarnos gradualmente a una práctica: observamos, participamos, adquirimos su lenguaje y avanzamos hacia una participación cada vez más completa mientras el dominio sigue construyéndose.
La IA introduce una variación interesante en ese recorrido. Puede acercar parte del contexto necesario casi en tiempo real y permitir que alguien entre antes en una conversación, un problema o una práctica. Así, la participación puede adelantarse mientras la apropiación del conocimiento continúa después.
Responder con fluidez no siempre significa comprender
La facilidad para incorporarnos rápidamente a una conversación trae una nueva dificultad. Una IA puede proporcionar vocabulario, relaciones, estructuras y argumentos con una velocidad muy superior a la que necesitaríamos para construirlos desde cero.
Eso puede ampliar la participación, pero también hacer que parte del razonamiento permanezca temporalmente ajeno. La diferencia empieza a hacerse visible cuando intentamos explicar una idea a otra persona, llevarla hacia un caso distinto, detectar un error o retomarla después.
También puede volver más apresurada nuestra participación. Recibir información al instante facilita emitir una opinión o formular una respuesta antes de haber procesado suficientemente el tema. La fluidez de la conversación puede hacer difícil distinguir entre una idea que acabamos de encontrar y otra que ya podemos sostener, relacionar o cuestionar.
El contexto en el que utilizamos esa ayuda también importa. Consultar una IA para seguir una explicación y utilizarla mientras respondemos una pregunta de un examen oral representan situaciones diferentes: en la primera buscamos continuar aprendiendo; en la segunda se intenta observar qué conocimiento puede recuperar, explicar o defender la persona en ese momento.
Por eso aprender con IA plantea una pregunta más interesante que medir cuánto utilizamos estas herramientas. Se trata de observar qué parte del proceso estamos acelerando y qué parte seguimos ejercitando para construir conocimiento propio.
Una fotografía cercana de cómo se integra la IA en la educación
Un estudio reciente realizado en la ESCA Tepepan, del Instituto Politécnico Nacional, ofrece una mirada situada a esta transformación. La investigación de la Dra. Izchel Naranjo Castillo analizó a 46 estudiantes de la licenciatura en Relaciones Comerciales durante el semestre 2026/1 y encontró que 73.9% utilizaba IA generativa para generar o estructurar ideas, 65.2% para buscar información académica y 43.5% para analizar materiales como PDF, videos o datos estadísticos.
Otro dato resulta especialmente revelador: 84.8% carecía de capacitación formal para el uso académico de estas herramientas. La autora encontró además que los usos se concentraban más en fases iniciales u operativas que en procesos de análisis complejo, y señaló riesgos relacionados con consulta automática, menor esfuerzo cognitivo y uso poco crítico.
Por su tamaño y diseño de estudio de caso, conviene leer estos resultados como una fotografía cercana antes que como retrato de toda la población universitaria. Su valor está precisamente en mostrar una práctica que ya forma parte de la vida académica cotidiana: estudiantes aprendiendo a utilizar IA mientras las instituciones y los propios docentes seguimos construyendo formas de acompañarla.
De recibir ayuda a trabajar con la IA
En la Universidad de Oxford aparece otra señal. Estudiantes del Astrophoria Physical Sciences Foundation Year utilizaron ChatGPT Edu como compañero de estudio, apoyo para organizar apuntes y tutor mediante preguntas socráticas que los guiaban paso a paso en la resolución de problemas.
La experiencia también hizo visibles límites concretos: errores de precisión, especialmente en matemáticas, y una tendencia del sistema a validar respuestas con demasiada facilidad. Entre las lecciones del proyecto, Oxford destaca la importancia de utilizar la IA como complemento del pensamiento independiente, aprender estrategias de interrogación y mantener una relación crítica con sus respuestas.
Ese cambio es importante. La IA puede entregar contexto para avanzar rápidamente, pero también puede configurarse para devolver preguntas, pedir explicaciones y mantener al estudiante dentro del problema un poco más de tiempo.
La innovación educativa quizá se demuestre menos en lograr que una inteligencia artificial sepa más cosas y más en diseñar interacciones que obliguen al estudiante a seguir participando.
Hay otra posibilidad menos cómoda. Cuando el sistema entrega muy pronto una explicación coherente, puede acortar el tramo en el que una persona duda, busca contradicciones, compara fuentes y construye una posición propia. El riesgo puede aparecer al aceptar una respuesta suficientemente convincente antes de haber formulado buenas preguntas.
Parte del pensamiento crítico nace precisamente de esa fricción: detectar qué falta, sostener una duda, contrastar interpretaciones y decidir qué merece confianza. El propio estudio de ESCA Tepepan identificó hábitos de consulta automática asociados con menor esfuerzo cognitivo y subrayó la necesidad de verificar fuentes y fortalecer el pensamiento crítico.
Si la IA organiza demasiado pronto el problema, también puede ordenar nuestra mirada antes de buscar otras posibilidades. Participar más rápido facilita integrarse a una conversación; pensar críticamente exige conservar espacio para formular una discusión incluso con la ayuda que acabamos de recibir.
La fluidez puede ayudarnos a entrar en una conversación; el pensamiento crítico empieza cuando también somos capaces de discutir con la respuesta que nos permitió entrar.
La adopción avanza más rápido que nuestra forma de evaluarla
Ese escenario trasciende una universidad o una herramienta. Un estudio de UNESCO IESALC sobre 200 instituciones de educación superior de 19 países de América Latina y el Caribe encontró que 73.5% ya utiliza IA en enseñanza y aprendizaje.
El contraste aparece en la estructura institucional: 26% cuenta con una estrategia formal de IA y apenas 9% reporta mecanismos formales de evaluación. La incorporación de estas tecnologías avanza con rapidez, mientras las estrategias institucionales para observar sus efectos todavía se están construyendo.
Ese desfase ayuda a explicar buena parte del momento actual. Estudiantes y profesores ya experimentan con asistentes, cuadernos inteligentes, tutores y sistemas capaces de organizar materiales, mientras seguimos definiendo qué significa aprender bien dentro de ese ambiente.
La discusión empieza así a moverse desde el acceso hacia la calidad de la participación que construimos alrededor de la herramienta.
Aprender mientras trabajamos
Esta forma de relacionarnos con el conocimiento probablemente será todavía más visible fuera del aula. En el ámbito profesional es común encontrarnos con una tecnología, métricas, regulaciones o datos de mercado que conocemos parcialmente y necesitamos comprender con rapidez.
Un asistente puede aportar contexto en minutos y permitirnos entrar mejor preparados a una reunión, interpretar un documento o formular una pregunta más útil. Eso convierte el aprendizaje en algo todavía más integrado con la acción: aprendemos mientras necesitamos hacer algo con aquello que estamos aprendiendo.
La competencia profesional empieza a incluir entonces dos capacidades que conviven. Una consiste en obtener rápidamente el contexto que necesitamos; la otra, en transformar ese contexto en algo que podamos interpretar, cuestionar, adaptar y utilizar.
Una forma menos lineal de aprender
La IA está haciendo más fácil entrar en temas que todavía estamos construyendo. Puede acercar una definición, un ejemplo o una relación justo a tiempo y ayudarnos a continuar una conversación que minutos antes parecía lejana.
Eso hace que el aprendizaje se vuelva menos lineal. Algunas veces comprenderemos primero y participaremos después; otras, participar será parte de la manera en que terminemos comprendiendo.
Ahí puede estar uno de los cambios más interesantes de esta etapa. Aprender con IA también implica saber utilizar esa asistencia para entrar en un tema, encontrar contexto y participar mientras seguimos construyendo lo que sabemos.
La herramienta puede ayudarnos a entrar antes en la conversación. Hacer propio el conocimiento exige algo más: sostener una idea, contrastarla, explicarla y llevarla a otro contexto cuando la respuesta inmediata ya quedó atrás.
Participar más pronto puede ampliar el aprendizaje, siempre que la velocidad deje espacio para dudar, formular preguntas propias, reconocer lo que todavía no entendemos y decidir qué hacemos con la respuesta que acabamos de recibir.
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Desde la investigación
- ESCA Tepepan / IPN. Un estudio de caso con estudiantes de Relaciones Comerciales mostró usos frecuentes de IA generativa para estructurar ideas, buscar información y analizar materiales, junto con una baja capacitación formal para su uso académico.
- Oxford (Astrophoria Foundation Year). El uso de ChatGPT Edu apareció como apoyo para estudiar, organizar apuntes y trabajar con preguntas guiadas, pero también hizo visibles límites de precisión y la necesidad de mantener una relación crítica con sus respuestas.
- UNESCO IESALC. Un estudio sobre educación superior en América Latina y el Caribe encontró una adopción amplia de IA en enseñanza y aprendizaje, mientras las estrategias y mecanismos formales de evaluación todavía avanzan con menor ritmo.
- Lave y Wenger. La idea de aprendizaje situado ayuda a leer este fenómeno: aprender también implica entrar gradualmente en una práctica, participar en ella y construir comprensión mientras esa participación se vuelve más plena.
▏Antonio X. Sosa A. es autor de la columna ✦ Entre algoritmos, una columna de análisis sobre cultura digital en MentePost.