En la actual ecología digital, la educación se encuentra en una encrucijada histórica. La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas educativos no constituye solo una innovación tecnológica, sino una mutación profunda del régimen de saber, poder y subjetividad docente. Como advierte el artículo El rol del profesorado ante la IA (UNED, 2023), los discursos institucionales que promueven la integración de la IA en la enseñanza revelan tanto oportunidades como tensiones ocultas. Es necesario pensar la IA no como un “reto de actualización” profesional, sino como un campo de disputa epistemológica, política y ética (Feenberg, 2019; Giroux, 2020).
Detrás de los marcos institucionales que presentan la IA como aliada para la “personalización” y la “eficiencia” educativa (UNESCO, 2023; OCDE, 2022; Comisión Europea, 2023), subyace una ontología tecnocrática que traduce la complejidad del acto pedagógico en variables cuantificables. En ese horizonte, el docente corre el riesgo de convertirse en un “operador de plataformas”, un mediador de flujos algorítmicos que decide menos de lo que aparenta (Williamson, 2022; Zuboff, 2019). La narrativa del “maestro aumentado” o del “profesor facilitador” oculta una paradoja: cuanto más se le promete autonomía mediante la tecnología, más se le despoja de su capacidad de juicio frente a los sistemas que prescriben contenidos, tiempos y evaluaciones (Selwyn, 2023). La llamada “personalización del aprendizaje” se convierte, en la práctica, en una estandarización invisible gobernada por modelos de datos (Couldry & Mejías, 2019).
El análisis crítico del discurso permite desentrañar esa ilusión de neutralidad (Giroux, 2020). Los documentos institucionales —provenientes de la UNESCO, la OCDE o la Comisión Europea— reproducen una lógica eurocéntrica que asume un ideal de modernidad tecnológica lineal, donde la innovación equivale al progreso y el progreso se presenta como un bien incuestionable. Este supuesto invisibiliza la pluralidad de epistemologías pedagógicas y las condiciones materiales de los docentes del Sur Global (Boaventura de Sousa Santos, 2018). En ese sentido, la IA no solo es una herramienta, sino un dispositivo de gobierno que redefine qué significa enseñar, aprender y ser humano (Braidotti, 2019; Selwyn & Jandrić, 2020).
No obstante, reducir la IA a un instrumento de dominación sería caer en el otro extremo del determinismo tecnológico. También existen grietas, resistencias y apropiaciones creativas desde el profesorado (Freire, 2021; Kellner & Share, 2019). En muchos contextos, docentes críticos han convertido la IA en objeto de estudio y no solo en medio de instrucción: la usan para problematizar los sesgos de los algoritmos, para enseñar pensamiento crítico digital o para producir conocimiento colectivo. Allí emerge el profesor como mediador político del conocimiento, un sujeto que no acepta la tecnología como destino, sino como terreno de negociación ética (Benjamin, 2019).
De este modo, la pregunta no es si la IA “ayuda o amenaza” la docencia, sino quién define los fines y valores de su uso. Las políticas educativas suelen delegar en los docentes la responsabilidad moral del “buen uso” de la IA, pero no les otorgan poder real en la gobernanza tecnológica (Holmes, Porayska-Pomsta, & Holstein, 2022). La formación digital docente, cuando existe, se limita a competencias instrumentales y no a una reflexión epistemológica sobre el conocimiento algorítmico (Luckin, Holmes, Griffiths, & Forcier, 2016). Se produce así una disonancia estructural: se espera que el profesorado sea garante de una educación humanista dentro de un sistema que privilegia la productividad, la eficiencia y la trazabilidad de datos (Zuboff, 2019; Williamson, 2022).
Pensar críticamente el rol del profesorado en la era de la IA implica recuperar la dimensión pedagógica como acto de resistencia (Freire, 2021). Enseñar no es solo transmitir saberes ni aplicar herramientas, sino ejercer un poder simbólico que puede emancipar o reproducir la dominación (Giroux, 2020). El docente crítico no es el que domina la IA, sino el que la problematiza como lenguaje del poder contemporáneo (Feenberg, 2019; Braidotti, 2019). Desde esa perspectiva, la tarea urgente no es adaptarse a la IA, sino transformar las condiciones en que esta se diseña, implementa y evalúa (UNESCO, 2023; EDUTEC, 2023). La pedagogía, en última instancia, debe reapropiarse del debate tecnológico para situarlo dentro de una ética de la justicia cognitiva y la soberanía pedagógica (Boaventura de Sousa Santos, 2018).
En conclusión, más allá del diagnóstico del artículo, el desafío no radica en reentrenar al profesorado en competencias digitales, sino en redefinir políticamente qué entendemos por inteligencia, conocimiento y educación en la era algorítmica (Selwyn, 2023; Williamson, 2022). Si la IA ha venido para quedarse, el papel del docente crítico será recordarnos que la educación no se mide por la eficiencia del aprendizaje, sino por la capacidad de formar sujetos capaces de imaginar futuros más humanos que los que los algoritmos pueden predecir (Freire, 2021).
Referencias
Benjamin, R. (2019). Race after technology: Abolitionist tools for the new Jim Code. Polity Press.
Boaventura de Sousa Santos. (2018). Epistemologías del Sur. Akal.
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CRUE Universidades Españolas. (2023). Declaración sobre la inteligencia artificial generativa en la universidad. CRUE.
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Freire, P. (2021). Pedagogía del oprimido (50ª ed.). Siglo XXI Editores. (Obra original publicada en 1970).
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Williamson, B. (2022). Education, data and the governance of digital platforms. Routledge.
Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.