La IA-alfabetización como vía para disminuir la aitoxicación (Parte I)

 Por Mercedes Leticia Sánchez Ambriz y Carlos Bravo Reyes

En colaboración con la Dra Mercedes Leticia Sánchez venimos desarrollando el concepto de aitoxicación, expuesto en dos entradas anteriores. En la primera explicamos que la aitoxicación es la intoxicación por herramientas e informaciones sobre la inteligencia artificial, enfatizando que estamos ingresando a una saturación tanto de herramientas como de noticias en este campo. En el siguiente y los restantes que componen esta serie, expusimos que la curación de contenido interactivo, es una de las muchas vías para disminuir la aitoxicación. En este comentario insistiremos en que estamos en la obligación de IA-alfabetizarnos, siendo otra de las vías necesarias para encarar la problemática de la aitoxicación. .

Imagen generada con Bing

Si décadas atrás, con la llegada de Internet, computadoras, dispositivos móviles y otros equipos nos vimos obligados a la alfabetización digital, ahora con la disrrupción acelerada de la IA, estamos en el camino de nunca acabar en la alfabetización digital.
A través del análisis de los desafíos actuales, se plantea la necesidad urgente de formar ciudadanos capaces de comprender, cuestionar y dialogar con los sistemas de IA que cada vez más median nuestras decisiones.
Estamos atravesando una nueva transformación educativa: el paso de la alfabetización digital a lo que ya muchos llaman la IA-alfabetización. Al principio, la inteligencia artificial fue concebida como una herramienta más: un complemento técnico, un apoyo para optimizar tareas rutinarias. Sin embargo, en muy poco tiempo, la IA ha dejado de ser un mero asistente para convertirse en un actor cotidiano, que escribe, crea imágenes, predice decisiones, propone soluciones e incluso genera conocimiento.
Este escenario obliga a repensar el papel de la educación y el tipo de ciudadanía que estamos formando. Nos encontramos ante una decisión crítica: o aprendemos a convivir críticamente con la inteligencia artificial, o nos convertimos en usuarios pasivos de decisiones que ya no tomamos.
¿Qué es la alfabetización digital y por qué ya no es suficiente ante la IA?
La alfabetización digital nació con el objetivo de enseñar el uso básico de tecnologías: el manejo de dispositivos, navegadores, correo electrónico y herramientas de comunicación. Con el tiempo, se amplió hacia el desarrollo de competencias para buscar, evaluar y producir información, así como para participar críticamente en entornos digitales.
Emergió a finales del siglo XX como una extensión de la alfabetización tradicional, en respuesta al avance de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC). Inicialmente, se enfocaba en enseñar habilidades funcionales: el uso de computadoras, navegación por internet, procesamiento de textos y comunicación en entornos digitales.
Con el tiempo, su definición se amplió para abarcar competencias más complejas, como la evaluación crítica de la información, la creación de contenidos digitales, la participación ética en entornos virtuales y la comprensión de los riesgos en línea. Organismos como la UNESCO, la International Society for Technology in Education (ISTE) y el Marco Europeo de Competencias Digitales (DigComp) han contribuido a estandarizar estas competencias, integrándolas en marcos educativos que buscan formar ciudadanos digitales críticos, seguros y activos.
Sin embargo, la irrupción de la inteligencia artificial ha marcado un nuevo punto de inflexión. A diferencia de la alfabetización digital, que se centraba en el uso consciente de herramientas tecnológicas. La IA-alfabetización incorpora una capa adicional: la comprensión del funcionamiento, los alcances, los límites y las implicaciones éticas de los sistemas inteligentes.
Según propuestas recientes, como las del AI4K12 Initiative (dirigida al contexto escolar en EE.UU.) o el OECD AI Competency Framework for Students, la IA-alfabetización implica entender conceptos como algoritmos, aprendizaje automático, toma de decisiones automatizadas y sesgos algorítmicos, al tiempo que promueve el desarrollo del pensamiento crítico frente a los resultados generados por sistemas de IA.
En suma, mientras la alfabetización digital capacita para interactuar eficazmente con el entorno tecnológico, la IA-alfabetización da un paso más: forma para convivir, comprender y cuestionar las decisiones que estas tecnologías pueden tomar en nuestra vida diaria. No se trata solo de enseñar a usar herramientas inteligentes, sino de preparar a los ciudadanos para dialogar con ellas desde una postura informada, ética y responsable.
Sin embargo, saber usar tecnología no es lo mismo que comprenderla. En la actualidad, gran parte de las decisiones que afectan la vida cotidiana —desde recomendaciones de contenido hasta oportunidades laborales— están mediadas por sistemas de inteligencia artificial. Por ello, la alfabetización digital tradicional resulta insuficiente. Necesitamos formar usuarios que comprendan cómo funciona la IA, qué límites tiene y qué impactos genera. ¿Qué se debe aprender en esta nueva alfabetización?, lo trataremos en el siguiente comentario.

Tomado de 366-días

IA en la educación superior: ¿una revolución o un riesgo?

 Por Mauro Rodríguez Marín 

El uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior ha generado grandes expectativas en las universidades alrededor del mundo, por su capacidad para personalizar el aprendizaje, automatizar tareas y optimizar procesos administrativos. Sin embargo, debemos poner sobre la mesa los riesgos y los desafíos éticos que conlleva el uso de la IA en la educación superior como son: la dependencia tecnológica, la degradación de la autonomía intelectual, la disminución en las habilidades para la resolución de problemas, la integridad académica, así como también sus efectos en el desarrollo del pensamiento crítico. En este artículo deseo destacar algunas ventajas y desventajas de utilizar la IA en el aula sobre las cuales, debemos ser conscientes y generar investigación más profunda al respecto.

De acuerdo con una encuesta realizada entre agosto y octubre de 2024, el 88 % de los estudiantes de licenciatura encuestados del Tecnológico de Monterrey, Campus Guadalajara, reportó mejoras académicas tras el uso de IA generativa. Entre los beneficios mencionados, se encuentran la mejora en la escritura de ensayos y presentaciones, la creación de resúmenes, la resolución de problemas matemáticos complejos y la preparación para los exámenes. Sin embargo, el 30 % indicó que ha reducido significativamente el tiempo empleado en tareas complejas. Esta información sugiere que muchos estudiantes recurren a la IA no solo como una herramienta de apoyo, sino como un recurso clave para automatizar procesos de aprendizaje, como la generación de predicciones o la síntesis de información extensa en resúmenes de una página. Esta tendencia plantea preguntas sobre la dependencia tecnológica y sus efectos en el pensamiento crítico, la autonomía intelectual y la equidad educativa.

Herramientas de IA para potenciar el aprendizaje de negocios

En la Escuela de Negocios del Tec de Monterrey se integraron herramientas de IA con el fin de explorar y mejorar la experiencia de aprendizaje del estudiantado. El objetivo fue fomentar la innovación, preparar a las y los estudiantes para el futuro laboral, promover la creatividad en la resolución de problemas y brindar acceso a recursos educativos avanzados. Entre los recursos de IA utilizados se encuentran ChatGPT, Grammarly, Gamma.app, Fliki.ai, Wolfram Alpha, Consensus, Quillbot, Jenni.ai, Google Gemini, DALLE, GPTs personalizados, entre otros.

Encontramos que, en especial, herramientas como ChatGPT y Wolfram Alpha facilitan la resolución de problemas y la organización académica. Es común que las y los estudiantes de negocios enfrenten dificultades al aplicar modelos predictivos, programación lineal y líneas de espera. En estos casos, la IA puede servir como un apoyo clave, al proporcionar soluciones guiadas y facilitar la comprensión de conceptos complejos. Asimismo, estas herramientas les permiten priorizar las actividades que desarrollarán, mejorar su efectividad, gestionar mejor su tiempo y con ello, la posibilidad de mejorar su desempeño académico.

Sin embargo, el uso de estas herramientas debe estar regulado para evitar la dependencia tecnológica, la deshonestidad académica, así como también la pérdida de la competencia del pensamiento crítico. La IA debe complementar el aprendizaje, no sustituirlo. Para garantizar que la IA no sustituya el esfuerzo del estudiante, implementamos estrategias como evaluaciones orales, problemas aplicados y evaluaciones individuales argumentativas. Con ello, fomentamos que los estudiantes expliquen su razonamiento, defiendan sus ideas y adapten la información en lugar de simplemente copiarla. Además, algunos profesores estamos regulando su uso mediante herramientas de detección como Turnitin, Copyleaks, SciSpace, entre otras, para evitar la dependencia excesiva. La clave no es prohibir la IA, sino integrarla de manera efectiva para potenciar el aprendizaje sin afectar el desarrollo del pensamiento autónomo.

Desafíos éticos y dependencia tecnológica

A pesar de sus ventajas, el uso de inteligencia artificial en la educación superior presenta riesgos importantes. Uno de los principales desafíos es la dependencia tecnológica. El 34 % de los estudiantes encuestados manifestó preocupación por la posibilidad de que el uso excesivo de IA afecte su capacidad de aprendizaje independiente y su pensamiento crítico.

Este temor no es infundado. A medida que el estudiantado delega más tareas a los sistemas automatizados, existe el riesgo de que pierdan habilidades esenciales para la resolución de problemas y el análisis crítico. Estudios como los de Holmes y Tuomi (2022) advierten sobre la necesidad de equilibrar la automatización con la enseñanza tradicional, asegurando que la IA complemente, pero no reemplace la labor docente.

Otro hallazgo significativo de la encuesta revela que el 55 % de los estudiantes perciben que la IA generativa podría tener un impacto en la integridad académica. Esta preocupación radica en el potencial uso indebido de estas herramientas, desde la generación automática de ensayos hasta la resolución de exámenes sin intervención real del estudiante.

Además, el uso de IA plantea serias preocupaciones sobre la privacidad de los datos. Las plataformas educativas recopilan y analizan grandes volúmenes de información personal de los estudiantes, lo que podría ser utilizado con fines comerciales o, en el peor de los casos, resultar en filtraciones de información sensible. La falta de transparencia en el uso de estos datos es un tema que requiere una regulación clara y estricta para evitar el uso indebido de la información académica (Harouni, 2023).

El rol del docente en la era de la IA

En la era de la inteligencia artificial, el rol del docente debe evolucionar de ser un mero transmisor de conocimientos a convertirse en un facilitador del aprendizaje crítico y reflexivo. Si bien los algoritmos pueden personalizar contenidos y proporcionar respuestas inmediatas, no tienen la capacidad de comprender las emociones, motivaciones o desafíos individuales del estudiante. Por ello, el docente debe enfocarse en guiar el uso adecuado de la inteligencia artificial, enseñando a los estudiantes a cuestionar, analizar y contrastar la información generada por estos sistemas, promoviendo así un aprendizaje basado en el pensamiento crítico y la autonomía intelectual (Khlaif et al, 2024).

Además, los docentes deben preparar al estudiantado para comprender las limitaciones y sesgos de los algoritmos, fomentando una actitud crítica hacia la tecnología. La educación debe ir más allá de la mera utilización de herramientas de IA e incluir una formación en ética digital, explicando cómo los modelos de IA pueden reforzar sesgos preexistentes y por qué la confianza ciega en estos sistemas puede ser riesgosa. En este sentido, el docente se convierte en un guía esencial que ayuda a los estudiantes a equilibrar el uso de la IA con el desarrollo de habilidades humanas irremplazables, como la creatividad, la empatía y el juicio ético.

Personalización del aprendizaje con IA

Uno de los principales beneficios de la inteligencia artificial en la educación superior es la personalización del aprendizaje. Plataformas impulsadas por IA, como los tutores inteligentes y los sistemas de aprendizaje adaptativo, permite ajustar el contenido a las necesidades individuales de cada estudiante. De esta manera, disciplinas como matemáticas y ciencias han visto mejoras significativas en el rendimiento estudiantil, al proporcionar retroalimentación en tiempo real y optimizar el proceso de aprendizaje (Zawacki-Richter et al., 2019).

Además, la IA ha cambiado la forma en que el estudiantado gestiona su carga académica. El uso de asistentes de escritura automatizados y herramientas de generación de contenido han facilitado la redacción de ensayos, resúmenes y la solución de problemas matemáticos avanzados. Estudios previos sugieren que estas tecnologías no solo aumentan la eficiencia, sino que también pueden reducir la brecha de acceso a la educación, permitiendo a más estudiantes beneficiarse de recursos personalizados y asequibles (Holmes et al., 2023).

Automatización en la gestión educativa

Más allá de su impacto en el aula, la IA también está transformando la gestión educativa en las universidades. Muchas instituciones han comenzado a utilizar algoritmos para analizar datos de su comunidad estudiantil, optimizar la asignación de recursos y mejorar los sistemas de evaluación. Esto ha permitido reducir la carga administrativa de los docentes y facilitar el seguimiento del progreso académico del alumnado.

Sin embargo, esta automatización plantea preguntas fundamentales: ¿pueden los sistemas de IA tomar decisiones objetivas sobre la trayectoria de un estudiante? ¿Cómo garantizar que estos algoritmos no refuercen sesgos que puedan afectar la equidad en el acceso a la educación? Sin una regulación adecuada, la implementación de inteligencia artificial en la gestión educativa podría exacerbar desigualdades preexistentes, beneficiando solo a quienes tienen acceso a herramientas tecnológicas avanzadas (Adams et al., 2022).

El impacto en la equidad educativa

Otro desafío clave es la equidad en el acceso a la IA. Si bien esta tecnología puede mejorar la educación superior, también podría reforzar desigualdades existentes. No todas las universidades ni todos los estudiantes tienen acceso a herramientas avanzadas de inteligencia artificial, lo que genera una brecha digital entre quienes pueden beneficiarse de estas innovaciones y quienes no.

Adams et al. (2022) advierten que, si las instituciones educativas no establecen mecanismos para garantizar un acceso equitativo a la IA, los estudiantes con menos recursos podrían verse excluidos de las ventajas que ofrece esta tecnología. Para mitigar este riesgo, se deben desarrollar políticas inclusivas que aseguren que estas tecnologías estén al alcance de todos los estudiantes, independientemente de su contexto socioeconómico.

Reflexión

La IA en la educación superior es una herramienta poderosa con un gran potencial, pero su implementación debe estar acompañada de políticas éticas y marcos regulatorios adecuados. Es necesario garantizar que esta tecnología se utilice de manera justa, transparente y complementaria a los métodos tradicionales de enseñanza.

Los futuros estudios deben centrarse en evaluar el impacto de la inteligencia artificial en disciplinas más cualitativas, como humanidades y ciencias sociales, donde su efectividad aún es incierta. Además, se requiere una mayor investigación sobre su impacto a largo plazo en la educación, especialmente en términos de autonomía intelectual y desarrollo del pensamiento crítico.

La inteligencia artificial tiene la capacidad de revolucionar la educación, pero su adopción debe realizarse con cautela. La clave estará en encontrar un equilibrio entre la tecnología y la enseñanza tradicional, asegurando que la IA no sustituya el rol humano, sino que lo potencie.

Acerca del autor

El Dr. Mauro Rodríguez Marín (mauro.rodriguez@tec.mx) es profesor de la Escuela de Negocios en el departamento de Mercadotecnia y Análisis. También, es investigador en las áreas de Estrategia organizacional y Ciencia de datos de la Escuela de Negocios del Tecnológico de Monterrey. Asimismo, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores e Investigadoras (SNII).

Referencias

Adams, A., Greenhow, C., & Harouni, H. (2022). Ethical considerations of AI in education: Privacy and bias concerns. AI and Ethics Journal.

Harouni, H. (2023). Embracing artificial intelligence in the classroom. Harvard Graduate School of Education.

Holmes, W., & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, 57(4), 542-570. https://doi.org/10.1111/ejed.12533

Khlaif, Z. N., Ayyoub, A., Hamamra, B., Bensalem, E., Mitwally, M. A., Ayyoub, A., … & Shadid, F. (2024). University teachers’ views on the adoption and integration of generative AI tools for student assessment in higher education. Education Sciences, 14(10), 1090.

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. Research in Science Education.

Tomado de EDUBITS del Tec de Monterrey

Curación interactiva de contenidos: su contribución en la disminución de la aitoxicación

 Por Carlos Bravo Reyes y Mercedes Leticia Sánchez

En un comentario reciente en el blog reflexionamos sobre un fenómeno cada vez más evidente: la saturación informativa provocada por la inteligencia artificial. Ante la avalancha de nuevas aplicaciones basadas en inteligencia artificial generativa (IAG) y la circulación constante de noticias, artículos, estudios, publicaciones en redes sociales e incluso rumores, estamos viviendo un momento en el que resulta prácticamente imposible procesar siquiera una fracción de la información disponible.

Este fenómeno, que hemos comenzado a llamar aitoxicación —una especie de intoxicación por inteligencia artificial— describe el estado de agotamiento cognitivo y emocional que genera la sobreexposición al contenido relacionado con la IA.

Las causas de la aitoxicación son múltiples. Por un lado, la hiperproducción mediática sobre IA nos enfrenta a titulares que van desde lo alucinante y sensacionalista hasta lo abiertamente fantasioso, promoviendo narrativas de dominio o sumisión del ser humano frente a las máquinas. En el otro lado, también hay información seria, crítica y fundamentada que busca explicar los avances reales, sus beneficios, desafíos éticos y aplicaciones concretas en la educación, la salud, el trabajo, la creatividad y otros sectores.

Este escenario nos remite inevitablemente a la advertencia que Alvin Toffler formuló en su obra El shock del futuro (1970), donde anticipó que las personas comenzarían a experimentar desorientación, ansiedad y estrés frente a la velocidad de los cambios sociales y tecnológicos. Lo que entonces parecía una mirada futurista, hoy se manifiesta con fuerza en nuestras aulas, actualizado por la irrupción vertiginosa de la inteligencia artificial en casi todos los ámbitos de la vida cotidiana.

En este contexto, los docentes vivimos en una constante tensión entre la necesidad de innovar y la incertidumbre que generan las herramientas digitales que utilizamos. Nos preguntamos: ¿Qué plataformas son adecuadas para mi clase? ¿Cómo explico su uso? ¿Cuáles conocen los estudiantes? ¿Cómo las integro sin trivializar el aprendizaje?

Pero a la hora de impartir la clase, nos enfrentamos a otro reto: la herramienta que ayer era gratuita, hoy exige pago o desapareció. A veces encontramos que cambió de URL, de empresa, de interfaz, diseño y herramientas de uso. Esta inestabilidad constante acentúa una sensación de inseguridad y desconfianza, y muchas veces nos frena en el empleo pedagógico de la IA.

La experiencia cotidiana del docente frente a la IA no es solo técnica, sino profundamente emocional y humana: es la vivencia del desconcierto frente a una transformación que parece nos lleva por el camino de la incertidumbre.

Este panorama exige no solo formación técnica, sino también acompañamiento, espacios de reflexión compartida y políticas educativas que reconozcan el valor del tiempo y la estabilidad para los procesos de enseñanza-aprendizaje. Pero si los educadores no contamos con certezas mínimas y marcos éticos claros, el riesgo es replegarnos, resistir por cansancio o delegar sin sentido crítico en las herramientas de moda.

En definitiva, la IA no puede ser una moda pasajera en la educación, pero tampoco una amenaza silenciosa. Necesitamos construir una relación pedagógica con ella, que combine comprensión, mesura y creatividad, para que no sea el vértigo quien dicte nuestras decisiones en el aula.

En este entorno marcado por el cambio constante, la saturación informativa y la sensación de inestabilidad, surge una necesidad urgente: aprender a discernir, filtrar y organizar los recursos que realmente aportan valor al proceso educativo. Es aquí donde la curación de contenidos con apoyo de inteligencia artificial se convierte en una estrategia clave, no solo para reducir la sobrecarga cognitiva, sino para potenciar una práctica docente más crítica, eficiente y significativa.

Curación de contenidos.

En el contexto actual, donde la inteligencia artificial acelera la producción y circulación de información a un ritmo sin precedentes, la capacidad de seleccionar contenidos relevantes se convierte en una competencia esencial. Ya no se trata solo de acceder a datos, sino de dar sentido al caos informativo, identificar lo pertinente y estructurarlo de forma coherente para fines pedagógicos concretos.

Curar contenidos no es simplemente acumular información: es ejercer un acto crítico de selección, interpretación y organización del conocimiento, especialmente en un entorno donde la sobreabundancia de datos puede generar más confusión que claridad. Esta labor, que hoy se potencia con el uso de herramientas de inteligencia artificial, cobra una relevancia estratégica en el ámbito educativo, no solo por su valor práctico, sino por su dimensión formativa.

Lejos de ser una práctica reciente, la curación de contenidos tiene sus raíces históricas profundas, que se remontan en el siglo I a.C.,  con La Guirnalda de Meleagro de Gadara, donde reunió una selección de poemas que daría origen a la Antología Griega, un ejemplo temprano de organización temática y estética del saber. Más adelante, en el siglo V d.C., el Anthologion de Juan Estobeo recopiló extractos de centenares de autores, abarcando disciplinas diversas, con el propósito de conservar lo esencial del pensamiento de su tiempo.

Durante siglos, las bibliotecas y los museos han sido guardianes del conocimiento, curando obras, clasificándolas, preservándolas y poniéndolas al alcance de la sociedad. Antes de la digitalización, este trabajo era realizado manualmente, apoyado en el juicio experto de quienes tomaban decisiones sobre qué preservar, cómo catalogarlo y para quién hacerlo accesible.

Con la irrupción de Internet, la explosión informativa y la aparición de la inteligencia artificial, la curación ha dejado de ser un proceso reservado a especialistas. Hoy se convierte en una tarea fundamental para universidades, instituciones escolares y, de forma más directa, para el docente en el aula, quien debe asumir el rol de mediador entre la abundancia y la relevancia, entre lo accesible y lo pedagógicamente significativo.

En suma, la curación de contenidos hoy se asume como un acto consciente de selección y organización del saber, que ha acompañado al ser humano desde sus primeras formas de preservación cultural. Hoy, en plena era digital y algorítmica, esta práctica no solo se mantiene vigente, sino que se transforma y amplifica, exigiendo nuevas competencias por parte de quienes educan y aprenden.

Sin embargo, en este nuevo escenario de colaboración entre humanos y tecnologías inteligentes, la curación ya no es un proceso unidireccional ni estático. La participación activa de los usuarios, la retroalimentación en tiempo real y el uso de plataformas que permiten explorar, comentar, construir y compartir conocimiento han dado lugar a una nueva dimensión: la curación interactiva.

Curación interactiva.

La introducción de herramientas de IA permite desarrollar otra manera de curar el contenido que se le puede denominar curación interactiva. Esta modalidad va más allá de la simple recopilación y clasificación de información: propone una experiencia activa, en la que el usuario puede interactuar directamente con el conocimiento a través de interfaces conversacionales.

El primer paso es la selección cuidadosa del contenido, guiado por un objetivo definido y sustentado en el criterio del curador. Pero el elemento innovador está en el segundo paso: el diseño de un Bot conversacional, capaz de responder preguntas específicas, adaptarse al nivel del usuario y ofrecer información en tiempo real, dentro de un marco temático concreto.

Un ejemplo de esta práctica es la creación de GPTs personalizados en ChatGPT, como el caso del GPT “Estratega de IA”, diseñado para recomendar estrategias didácticas sobre el uso de la inteligencia artificial en distintos niveles educativos. Su desarrollo se basó en una curación profunda de contenido especializado sobre este tema.

Para ello, se utilizaron plataformas como ResearchRabbit, Connected Papers, Google Académico y Redalyc. En ResearchRabbit, por ejemplo, se identificaron 30 artículos clave que, mediante sus conexiones, permitieron explorar más de 300 documentos relacionados con estrategias de enseñanza y aplicaciones de IA en contextos educativos. Esta red de conocimiento curado sirvió como base conceptual y temática para alimentar al GPT personalizado, garantizando la calidad y pertinencia de las respuestas que ofrece.

En la siguiente imagen puede observarse el resultado visual de la búsqueda inicial en ResearchRabbit, que da cuenta de la riqueza y profundidad del proceso de curación interactiva llevado a cabo.

 

En Connectpapers, un sitio similar al anterior, la consulta realizada con la cuenta gratuita, y solo solicitando los papers del 2014 y 2015, dio la cifra de más de cien trabajos, algunos de estos enlaces se observan en el gráfico.

En Google académico, la cifra ascendió a más de 17 000 trabajos con las palabras estrategias de empleo de la IA. Por otro lado, en Redalyc el resultado fue más preciso con 114 trabajos.

Como se puede apreciar, el volumen de artículos recuperados en las búsquedas especializadas resulta abrumador, lo que vuelve prácticamente inviable que un docente —con una carga laboral ya exigente— pueda leer, analizar y sistematizar siquiera una mínima parte de esa producción académica. Esta realidad dificulta la toma de decisiones informadas sobre qué estrategias implementar en el aula al integrar la inteligencia artificial, generando aún más incertidumbre en un contexto que ya de por sí se percibe como vertiginoso y cambiante.

Frente a esta situación, la creación del GPT "Estratega de IA" representa una alternativa innovadora y accesible para los docentes. Este asistente conversacional, construido a partir de una curación rigurosa de contenidos académicos especializados, permite establecer un diálogo directo con el conocimiento, facilitando la exploración, comparación y selección de estrategias didácticas adaptadas a distintos niveles educativos y contextos.

Este enfoque representa lo que denominamos curación interactiva, una forma de organización del saber en la que el usuario no recibe pasivamente la información, sino que interviene activamente en su configuración a través de preguntas, ajustes y recorridos personalizados. Ya no se trata de consumir contenido curado por otros, sino de co-construir una experiencia de aprendizaje con el apoyo de herramientas de IA.

Este tipo de curación, habilitada por tecnologías como los GPT personalizados, no solo ahorra tiempo y amplía el acceso al conocimiento relevante, sino que también contribuye a reducir los efectos de la "aitoxicación" —ese estado de saturación y desorientación frente al exceso de información sobre inteligencia artificial— al ofrecer rutas claras, temáticamente acotadas y pedagógicamente significativas.

En este sentido, la curación interactiva se perfila como una respuesta pedagógica y tecnológica eficaz ante la sobrecarga informativa, promoviendo una relación más saludable, crítica y estratégica con los contenidos disponibles en la era de la inteligencia artificial.

Con este ejemplo, se muestra cómo la curación de contenidos se posiciona como una competencia clave, no solo para organizar y filtrar datos, sino para construir conocimiento significativo. Y cuando este proceso incorpora la interacción directa entre el usuario y una inteligencia artificial entrenada sobre bases académicas confiables, hablamos de curación interactiva: una nueva forma de mediar el conocimiento, más ágil, personalizada y centrada en las necesidades reales del docente y del estudiante.

El ejemplo del GPT “Estratega de IA” nos demuestra que es posible transformar la saturación informativa —la llamada aitoxicación— en una oportunidad para el aprendizaje guiado, el diálogo inteligente y la toma de decisiones pedagógicas fundamentadas.

Educar con inteligencia artificial no significa ceder el control a los algoritmos, sino aprender a dialogar con ellos, a cuestionarlos y a integrarlos como herramientas al servicio del pensamiento humano. La curación interactiva no sustituye la labor docente: la amplifica, la acompaña y la potencia, devolviendo al profesor el tiempo, el criterio y la claridad que necesita para enseñar en tiempos de complejidad.

Tomado de 366-días