{"id":53244,"date":"2026-11-10T16:27:04","date_gmt":"2026-11-10T15:27:04","guid":{"rendered":"https:\/\/impulseducacio.org\/?p=53244"},"modified":"2026-11-10T16:27:21","modified_gmt":"2026-11-10T15:27:21","slug":"soberania-cognitiva-ia-escuela","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/impulseducacio.org\/es\/soberania-cognitiva-ia-escuela\/","title":{"rendered":"Soberan\u00eda cognitiva: proteger, delegar, moldear"},"content":{"rendered":"

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El piloto y el pasajero<\/h1><\/h1><\/div>
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10 November 2026<\/p>\n<\/div>

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Soberan\u00eda cognitiva: proteger, delegar, moldear<\/h2>\n<\/div>
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<\/i>Inscr\u00edbete<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>

El juicio no se delega \u00b7 12 de 12<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

Suele decirse que la escuela est\u00e1 dividida en dos frente a la inteligencia artificial. A un lado, quienes la proh\u00edben y vigilan; al otro, quienes la utilizan sin freno. Y en medio, seg\u00fan el relato, una brecha generacional insalvable: un alumnado que la usa con naturalidad y un profesorado que la teme. Es una historia ordenada, f\u00e1cil de contar y de titular. Pero tambi\u00e9n una historia que desaparece cuando alguien se molesta en medirla.<\/h5>\n<\/div>
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Este es el \u00faltimo art\u00edculo de la serie, y toca hacer lo que se le pide a cualquier proceso de aprendizaje: separar lo que sabemos de lo que suponemos, y decidir qu\u00e9 se hace con ello.<\/p>\n<\/div>

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El mapa del desacuerdo<\/h3>\n

En abril de 2026, el Observatorio de Innovaci\u00f3n Educativa y Cultura Digital public\u00f3 un informe con un contenido poco habitual en este tipo de publicaciones: un cap\u00edtulo dedicado a validar estad\u00edsticamente sus propias conclusiones. Lo firma Neus Lorenzo Gal\u00e9s, vicepresidenta de la Societat Catalana de Pedagogia. El procedimiento consisti\u00f3 en cruzar tres fuentes directas, un cuestionario al alumnado (138 respuestas), otro al profesorado (63) y entrevistas a doce personas expertas, y comparar sus respuestas con pruebas estad\u00edsticas, no con impresiones (1).<\/p>\n

Antes de estudiar los resultados conviene fijar el tama\u00f1o de lo que se analiza. Son muestras peque\u00f1as, no probabil\u00edsticas y de participaci\u00f3n voluntaria, y los propios autores lo advierten sin rodeos: no pretenden garantizar una representaci\u00f3n escalable ni transferible a otros contextos (1). Lo que ofrecen no es una radiograf\u00eda del sistema educativo hispanohablante. Es una fotograf\u00eda honesta de quienes quisieron responder. Con esa cautela puesta, los resultados son llamativos.<\/p>\n

El primero: en la pregunta sobre si la IA mejora los resultados acad\u00e9micos, alumnado y profesorado punt\u00faan casi igual (medias de 3,36 y 3,37 sobre 5), y la diferencia es tan peque\u00f1a que la prueba estad\u00edstica la descarta por completo (1). Es el punto de mayor consenso de todo el estudio. La percepci\u00f3n global tambi\u00e9n converge: alrededor del 70 % del alumnado y el 79,4 % del profesorado valoran de forma positiva el uso de la IA, y no hubo un solo docente que la valorara de forma totalmente negativa, mientras que un 6,5 % del alumnado s\u00ed expres\u00f3 rechazo expl\u00edcito (1). L\u00e9ase despacio, porque invierte el t\u00f3pico. Quien mostr\u00f3 animadversi\u00f3n hacia la IA fue el alumnado, no el claustro.<\/p>\n

El segundo resultado: donde s\u00ed hay divergencia real, con significaci\u00f3n estad\u00edstica y tama\u00f1o de efecto mediano, es en la preocupaci\u00f3n por el pensamiento cr\u00edtico (medias de 3,74 en el alumnado y 4,35 en el profesorado) y en la necesidad de debatir los riesgos en clase (4,13 y 4,71). En ambos casos el profesorado punt\u00faa m\u00e1s alto, y en el segundo la distancia es la mayor de todo el estudio (1). El desacuerdo, por tanto, no es sobre si la herramienta sirve. Es sobre cu\u00e1nto hay que inquietarse y cu\u00e1nto hay que hablarlo.<\/p>\n

El tercero es el m\u00e1s inc\u00f3modo. La m\u00e1xima polarizaci\u00f3n de todo el informe no se da entre sectores, sino dentro de uno solo: los doce expertos entrevistados discrepan entre s\u00ed, m\u00e1s que en ning\u00fan otro tema, sobre la credibilidad de las instituciones encargadas de gobernar la IA en educaci\u00f3n (1). Y en ese punto el informe registra un silencio, pues la voz del alumnado sobre gobernanza no existe todav\u00eda (1). Un an\u00e1lisis complementario comprueba adem\u00e1s que estos ejes de divergencia coinciden con los tres dilemas que emergen de las experiencias de aula, automatizaci\u00f3n frente a esfuerzo cognitivo, personalizaci\u00f3n frente a dependencia y eficiencia frente a profundidad pedag\u00f3gica (11).<\/p>\n

Escuchar al alumnado matiza m\u00e1s el cuadro. Gina Mar\u00eda Ram\u00edrez Z\u00f6ller, ingeniera en sistemas y rectora de la Unidad Educativa Lemas de Guayaquil, encuest\u00f3 a 327 estudiantes de entre 12 y 16 a\u00f1os de su centro, elegidos por accesibilidad y consultados en un \u00fanico momento del curso. Lo que m\u00e1s les preocupa de la IA no es el aburrimiento ni la vigilancia: es la dependencia (42,70 %), seguida del riesgo de recibir informaci\u00f3n incorrecta (26,40 %). El 67 % considera que usarla para las tareas es una ayuda v\u00e1lida si se usa bien. Y siete de cada diez, el 70,3 %, creen que deber\u00edan recibir orientaci\u00f3n sobre su uso responsable (2). Parece un dato menor, \u00bfverdad?, pues es el m\u00e1s exigente del informe: el alumnado est\u00e1 pidiendo por escrito lo que muchos claustros a\u00fan no han decidido dar.<\/p>\n

Francesca Burriel Manzanares, doctora en Pedagog\u00eda e inspectora de educaci\u00f3n, hizo una consulta parecida en el Colegio Espa\u00f1ol Mar\u00eda Moliner de Andorra antes de introducir la IA en el centro, con dos grupos muy peque\u00f1os, 19 alumnos de 1.\u00ba de ESO y 21 de 1.\u00ba de Bachillerato. Los peque\u00f1os usan poco la IA y casi nunca comprueban lo que les responde, pero creen que sin ella no les pasar\u00eda nada. Los mayores la usan mucho, desconf\u00edan m\u00e1s y contrastan m\u00e1s, y a la vez reconocen que trabajar sin ella les costar\u00eda (3). Con cuarenta respuestas no se generaliza nada, y as\u00ed hay que leerlo. Como indicio de un centro, apunta algo que conviene no perder de vista: el h\u00e1bito de verificar no llega con la edad temprana, llega tarde y llega acompa\u00f1ado de dependencia.<\/p>\n

El mapa, entonces, queda as\u00ed. Coincidimos en que la IA aporta. Discrepamos en cu\u00e1nto preocuparnos. Y desconfiamos, sobre todo, de quien decide. Ese tercer eje merece una conversaci\u00f3n propia, que es la que ocupa el art\u00edculo anterior<\/a><\/span> de esta serie.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

El desacuerdo real no gira en torno a la utilidad de la herramienta, sino sobre c\u00f3mo gestionar los riesgos.<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div>
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Futuro sin bola de cristal<\/h3>\n

Si el desacuerdo no est\u00e1 en si la IA sirve, la pregunta se desplaza: \u00bfpara qu\u00e9 mundo estamos preparando a este alumnado? Aqu\u00ed es donde la prudencia se vuelve obligatoria, pues la mayor parte de lo que se publica sobre el futuro del trabajo son proyecciones, y muchas proceden de consultoras y bancos de inversi\u00f3n, no de investigaci\u00f3n revisada por pares.<\/p>\n

Jos\u00e9 Antonio Bowen y C. Edward Watson lo tratan en el cap\u00edtulo sobre la nueva era del trabajo de su libro, y son transparentes con el origen de sus cifras. Los porcentajes que circulan sobre la exposici\u00f3n de cada sector a la IA (un 6 % de las tareas en construcci\u00f3n, un 44 % en el \u00e1mbito jur\u00eddico, un 46 % en apoyo administrativo) proceden de un informe de Goldman Sachs, igual que la previsi\u00f3n de un aumento del 7 % del PIB global (4, 13). Son estimaciones de un banco de inversi\u00f3n, y as\u00ed deber\u00edan citarse siempre.<\/p>\n

Lo que el cap\u00edtulo s\u00ed sostiene con estudios detr\u00e1s es m\u00e1s interesante que cualquier porcentaje. Bowen y Watson lo resumen en una frase: la IA eliminar\u00e1 algunos empleos, pero va a cambiar todos (4). Y en los trabajos que revisan aparece un patr\u00f3n constante. Tanto en un estudio con cinco mil agentes de atenci\u00f3n al cliente como en un experimento del MIT con 453 profesionales con formaci\u00f3n universitaria, quien m\u00e1s se beneficia de la asistencia de la IA es siempre el trabajador novel o menos cualificado. En el caso del MIT, quienes usaron ChatGPT terminaron las tareas de escritura un 40 % m\u00e1s r\u00e1pido y con un 18 % m\u00e1s de calidad, y los peores escritores fueron los m\u00e1s ayudados, de forma que la desigualdad entre trabajadores se redujo (4). La explicaci\u00f3n de Bowen es sobria y \u00fatil para el aula: la IA hace un trabajo de aprobado, pero es un aprobado constante, y para quien empieza, este promedio ya es una mejora.<\/p>\n

Ah\u00ed est\u00e1 el problema, y es un problema pedag\u00f3gico antes que econ\u00f3mico. Si la IA asume las tareas rutinarias que hasta ahora hac\u00edan los perfiles de entrada, los becarios, los junior y nuestros principiantes pierden precisamente las oportunidades en las que se aprende el oficio (4). Alejandro Espeso-Garc\u00eda, de la Universidad Cat\u00f3lica de Murcia, lo desarrolla en una revisi\u00f3n conceptual publicada en 2025 con dos conceptos que conviene incorporar al vocabulario de los equipos directivos. El primero es el deskilling, la atrofia progresiva de las destrezas profesionales por automatizaci\u00f3n, que afecta con m\u00e1s fuerza a los perfiles intermedios. El segundo es la paradoja de la automatizaci\u00f3n: cuanto m\u00e1s competente es el sistema, menos ocasiones tiene la persona de practicar, y cuando el sistema falla o alucina, ya no queda experiencia para corregirlo (5). Conviene subrayar que se trata de un art\u00edculo de revisi\u00f3n, sin datos propios, que sintetiza literatura reciente.<\/p>\n

Frente a ese escenario, Espeso-Garc\u00eda propone el de la inteligencia h\u00edbrida, entendida no como sustituci\u00f3n sino como sistema complementario, en el que la persona gu\u00eda y refina lo que el algoritmo produce, con evidencia de que esa colaboraci\u00f3n genera soluciones m\u00e1s aplicables que el algoritmo o la persona por separado (5). En cuanto a las competencias que ganan valor, el art\u00edculo se apoya en el informe del Foro Econ\u00f3mico Mundial de 2025: pensamiento anal\u00edtico e innovaci\u00f3n en primer lugar, y junto a ellos liderazgo, resiliencia, flexibilidad y, de forma muy destacada, aprender a aprender (5, 12).<\/p>\n

No es una lista sorprendente para quien lleva a\u00f1os en un centro educativo. Es, casi calcado, lo que la escuela lleva d\u00e9cadas diciendo que quiere formar. Y ese es el resultado m\u00e1s \u00fatil de mirar el futuro del trabajo sin bola de cristal: la respuesta pedag\u00f3gica no depende de acertar la predicci\u00f3n.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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Automatizar tareas iniciales ahorra tiempo, pero impide que los principiantes consoliden el oficio.<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

Qui\u00e9n lleva el volante<\/h3>\n

Espeso-Garc\u00eda cierra su art\u00edculo con una imagen que sirve para cerrar tambi\u00e9n esta serie. La cognici\u00f3n humana, sostiene, ya es h\u00edbrida y lo ser\u00e1 de forma irreversible, as\u00ed que la pregunta no es si la mente se fundir\u00e1 con estos sistemas, sino si esa hibridaci\u00f3n ser\u00e1 evoluci\u00f3n o involuci\u00f3n. Y todo depende de una condici\u00f3n: que la mente conserve su soberan\u00eda como agente cognitivo, es decir, que defina los fines, juzgue los medios y ejerza el juicio final. El desenlace, escribe, depender\u00e1 de si actuamos como pilotos guiados por la tecnolog\u00eda o como pasajeros que confunden la ilusi\u00f3n de comprender con el acto de pensar (5).<\/p>\n

La distinci\u00f3n no es ret\u00f3rica. En otro punto del mismo art\u00edculo la traduce en un cambio de modelo: pasar del human in the loop, donde la persona se limita a supervisar lo que el sistema propone, al human in charge, que le devuelve el control cr\u00edtico y la autoridad final. Y a\u00f1ade la condici\u00f3n que sostiene todo lo anterior: sin una base s\u00f3lida de conocimiento que permita auditar y corregir al algoritmo, el estudiante no es un piloto asistido, es un pasajero ciego (5). Es la misma tesis que recorre esta serie desde la primera entrega<\/a><\/span><\/span>. No se puede supervisar lo que no se comprende.<\/p>\n

El Marco AILit, publicado en junio de 2026 por la OCDE y la Uni\u00f3n Europea, organiza la alfabetizaci\u00f3n en IA en cuatro \u00e1mbitos: interactuar, crear, gestionar y moldear. Los dos \u00faltimos son los que interesan a un equipo directivo que tenga que decidir. Gestionar la IA se define como repartir el trabajo de forma deliberada entre las personas y la IA, y moldear la IA lleva al alumnado a considerar estos sistemas como algo deliberado y dirigido por humanos, en lugar de algo inevitable (6). Cathy Adams, de la Universidad de Alberta, lo formula en el propio marco con una precisi\u00f3n que agradecer\u00e1 cualquier claustro sin perfil t\u00e9cnico: no hace falta ser ingeniero de IA para entender que se puede moldear la tecnolog\u00eda en lugar de dejarse moldear por ella (6).<\/p>\n

Con esas dos fuentes se puede construir un marco de decisi\u00f3n sencillo, que propongo como s\u00edntesis propia y no como recomendaci\u00f3n de ninguna de ellas. Tres verbos: proteger, delegar, moldear.<\/p>\n

Proteger es decidir qu\u00e9 esfuerzo no se externaliza, porque es precisamente el esfuerzo que ense\u00f1a. Es la deuda cognitiva de la que hablamos en el cuarto art\u00edculo<\/a><\/span><\/span> y la dificultad deseable del quinto<\/a><\/span>. Delegar es el \u00e1mbito de gesti\u00f3n del Marco AILit: repartir el trabajo de forma deliberada, lo que exige saber antes qu\u00e9 se est\u00e1 repartiendo. Moldear no significa programar modelos. Significa que un centro entienda que estos sistemas responden a decisiones humanas sobre datos, criterios y finalidades, y que puede pedir cuentas sobre ellas.<\/p>\n

Y es que la palabra que mejor resume este cierre no es tecnol\u00f3gica. En 2025, la UNESCO dedic\u00f3 el D\u00eda Internacional de la Educaci\u00f3n a las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial con el lema \u00abPreservar la agencia humana en un mundo de automatizaci\u00f3n\u00bb, que Rosa Maria de la Fuente Castell\u00f3 y Neus Lorenzo recogen como eje de su trabajo de formaci\u00f3n docente (10). Agencia humana es la capacidad de decidir y de responder de lo decidido. No se preserva con una circular. Se preserva con criterios acordados y revisados.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

Preservar la soberan\u00eda cognitiva exige actuar como pilotos que conservan el juicio final de la ruta.<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div>
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Del an\u00e1lisis a la decisi\u00f3n<\/h3>\n

Para el equipo directivo: la estrategia de centro en una p\u00e1gina<\/strong>. Tres decisiones por curso, una por verbo. Qu\u00e9 protegemos (qu\u00e9 tareas o procesos de aprendizaje se hacen sin IA y por qu\u00e9), qu\u00e9 delegamos (qu\u00e9 trabajo repetitivo, docente o administrativo, pasa a la IA con supervisi\u00f3n definida) y qu\u00e9 moldeamos (qu\u00e9 criterios exigimos a las herramientas que entran en el centro). Cada decisi\u00f3n con un indicador y una fecha de revisi\u00f3n. Es una propuesta de este blog, no un instrumento validado, y su valor est\u00e1 en que cabe en una p\u00e1gina y obliga a elegir.<\/p>\n

Para el equipo directivo: el debate de claustro con datos propios<\/strong>. El informe ODITE concluye que el desajuste entre la mirada del alumnado, m\u00e1s atenta al beneficio inmediato, y la del profesorado, m\u00e1s atenta a las condiciones estructurales, obliga a generar espacios de di\u00e1logo pedag\u00f3gico deliberado entre unos y otros (1). La propuesta es sencilla: replicar en el centro esas cuatro preguntas, comparar las medias del claustro con las del alumnado y discutir sobre lo que salga en lugar de sobre titulares. Cabe en un formulario de diez minutos.<\/p>\n

Para el aula: tres experiencias documentadas, con su alcance real.<\/strong><\/p>\n

Javi Badia, t\u00e9cnico docente en el Institut de Ci\u00e8ncies de l’Educaci\u00f3 de la Universitat de Lleida, trabaj\u00f3 con alumnado de 4.\u00ba de ESO del Institut Torre Vicens en la programaci\u00f3n en Python de un chatbot sobre el bioqu\u00edmico Joan Or\u00f3. El sistema responde por coincidencia de palabras clave, y el objetivo no era aprender a programar sino abrir la caja negra. Al introducir informaci\u00f3n err\u00f3nea a prop\u00f3sito, el alumnado comprob\u00f3 que el sistema no entiende, compara. La evaluaci\u00f3n se hizo con r\u00fabrica, observaci\u00f3n y diario de aprendizaje, sin medidas antes y despu\u00e9s, as\u00ed que hablamos de evidencia formativa y no de un experimento (7).<\/p>\n

Maite Carbonell Cajal, docente de Dibujo en el INS Leonardo da Vinci de Sant Cugat del Vall\u00e8s, llev\u00f3 a 120 alumnos de 2.\u00ba de ESO a dibujar con Quick, Draw!, la herramienta de Google que reconoce dibujos a partir de millones de trazos hechos por personas. La actividad contrasta dos cosas: c\u00f3mo representamos el mundo los humanos y c\u00f3mo lo clasifica un sistema entrenado con esas mismas representaciones (8).<\/p>\n

Marc Alier, profesor de la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya, prob\u00f3 con 47 estudiantes de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica una plataforma abierta que permite al docente crear asistentes acotados a fuentes seleccionadas e integrados en Moodle, sin registro externo del alumnado (9). Es una experiencia universitaria, y lo que traslada a la escuela no es la actividad sino el criterio. Un asistente definido por el docente y anclado a fuentes verificables no es lo mismo que un chatbot gen\u00e9rico.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

Abrir la caja negra en el aula demuestra que la tecnolog\u00eda compara patrones sin comprender significados.<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div>
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Qu\u00e9 leer despu\u00e9s de esta serie<\/h3>\n

Una serie sirve de poco si no deja un recorrido por delante. Este es el corpus completo en el que se ha apoyado, ordenado por perfil de lector.<\/p>\n