La OCDE dedica la edición de 2026 de su informe sobre educación digital al uso eficaz de la inteligencia artificial generativa en la educación. El documento ha sido elaborado por el Centro para la Investigación e Innovación Educativa de la OCDE. Sus 13 capítulos combinan investigaciones empíricas, experiencias prácticas, marcos conceptuales y entrevistas con especialistas.
El informe analiza cómo puede utilizarse la IA generativa para mejorar el aprendizaje, apoyar el trabajo docente y facilitar la gestión de las instituciones educativas. Su mensaje principal es claro: completar mejor una tarea con IA no significa necesariamente aprender más. Para que esta tecnología tenga valor educativo, debe responder a objetivos pedagógicos, preservar la autonomía de docentes y estudiantes y evitar que la comodidad sustituya al esfuerzo cognitivo.
El reto es conseguir que la IA generativa sea una compañera de aprendizaje y no un atajo para aprender
El informe en 1 minuto
- Obtener mejores resultados con IA no garantiza un mayor aprendizaje. Cuando una herramienta proporciona respuestas directas, el alumnado puede resolver mejor una actividad sin desarrollar los conocimientos y habilidades necesarios para realizarla de forma autónoma.
- Los sistemas diseñados específicamente para enseñar ofrecen más posibilidades que los chatbots generalistas. Los tutores que hacen preguntas, ofrecen pistas y adaptan sus explicaciones pueden favorecer el aprendizaje mejor que una herramienta que se limita a entregar soluciones.
- La IA puede ahorrar tiempo y mejorar algunas prácticas docentes. Puede ayudar a preparar materiales, ofrecer retroalimentación, analizar interacciones en el aula o apoyar tutorías. Sin embargo, una automatización excesiva podría debilitar la autonomía y las competencias profesionales del profesorado.
- La mejor relación entre docentes e IA no consiste en sustituir tareas humanas sin más. El informe defiende un modelo de colaboración en el que la tecnología aporta velocidad y capacidad de análisis, mientras el docente mantiene el criterio pedagógico y la responsabilidad sobre las decisiones.
- La utilidad de la IA depende más del diseño educativo que de la potencia de la herramienta. Para el profesorado, esto implica preguntarse no solo qué puede hacer una IA, sino qué procesos de aprendizaje favorece, qué esfuerzo evita y qué papel conserva el alumnado.
Completar una tarea no es lo mismo que aprender
Los primeros capítulos presentan una visión general del uso de la IA generativa y sus efectos sobre el aprendizaje. Según la encuesta TALIS 2024 citada en el informe, el 37 % del profesorado ya utiliza esta tecnología en alguna tarea relacionada con su trabajo, aunque existen diferencias importantes entre países.
Entre los estudiantes europeos de 12 a 17 años encuestados en siete países, incluido España, el 48 % declaró haber utilizado ChatGPT durante 2024. Los usos más habituales eran buscar información y obtener explicaciones, pero un 31 % reconocía utilizar la IA para conseguir soluciones completas.
La OCDE advierte de que la mejora del producto final no siempre refleja un aprendizaje real. Si la herramienta redacta el texto, resuelve el problema o construye el argumento, el estudiante puede entregar un buen resultado sin desarrollar las competencias que se pretendían trabajar.
Un experimento realizado con cerca de mil estudiantes de matemáticas muestra este riesgo. El acceso a una versión general de GPT-4 mejoró un 48 % el rendimiento durante la práctica, mientras que una versión diseñada como tutor produjo una mejora del 127 %. Sin embargo, cuando realizaron un examen sin ayuda, quienes habían utilizado la versión general obtuvieron resultados un 17 % inferiores a los del grupo que no había usado IA.
El informe habla de un «espejismo de falsa competencia»: un producto de calidad puede ocultar que el estudiante todavía no domina la habilidad. Por eso recomienda evaluar también el proceso mediante borradores, explicaciones orales, reflexión sobre el uso de la IA y actividades realizadas de forma autónoma.
Cómo puede la IA mejorar el aprendizaje
1. Tutorías personalizadas
Los tutores basados en IA pueden adaptar sus explicaciones, proporcionar pistas y mantener conversaciones flexibles con cada estudiante. Su utilidad depende de que estén diseñados para favorecer el aprendizaje y no para ofrecer respuestas inmediatas.
El informe destaca los sistemas que aplican el método socrático. En lugar de resolver el ejercicio, formulan preguntas y piden al estudiante que justifique sus decisiones. El reto consiste en ofrecer suficiente ayuda para evitar el bloqueo, pero sin eliminar el esfuerzo necesario para aprender.
2. Aprendizaje colaborativo
La IA puede apoyar el trabajo en grupo localizando información, proponiendo perspectivas diferentes, generando materiales o ayudando al docente a analizar la participación. También puede formular preguntas para reactivar una conversación o detectar argumentos que no están suficientemente justificados.
Su función no debería ser realizar el trabajo colectivo. Si se convierte en la principal fuente de ideas y decisiones, puede reducir la comunicación, la negociación y la construcción compartida del conocimiento. Aunque algunos estudios muestran mejoras en el pensamiento crítico y el trabajo en equipo, la evidencia todavía es limitada.
3. Creatividad con IA
El documento distingue entre una «IA rápida», que genera contenidos inmediatos, y una «IA lenta», que ayuda a explorar, revisar y desarrollar ideas. El primer uso aumenta la cantidad de propuestas, pero puede hacer que muchas personas lleguen a resultados similares.
En el aula, sería preferible utilizar la IA para cuestionar una idea, identificar lugares comunes o comparar alternativas. De esta forma, la herramienta amplía el proceso creativo sin sustituir las decisiones del estudiante.
4. Acceso en contextos con pocos recursos
El informe recoge experiencias en zonas rurales de Brasil con conectividad intermitente y equipamiento limitado. Los modelos pequeños capaces de funcionar en dispositivos móviles podrían proporcionar explicaciones y retroalimentación sin una conexión permanente.
Estas soluciones pueden ampliar el acceso, pero no eliminan la brecha digital. La disponibilidad de dispositivos, la formación docente, las lenguas utilizadas y la calidad de los contenidos siguen siendo factores esenciales.
Cómo puede la IA apoyar al profesorado
1. Sustitución, complementariedad y aumento de capacidades
La OCDE diferencia tres formas de colaboración entre docentes e IA. En la sustitución, la herramienta realiza una tarea sin intervención posterior del profesor. En la complementariedad, genera una aportación que el docente revisa y adapta. En el aumento de capacidades, ambos participan en un proceso de producción y revisión cuyo resultado debería superar lo que conseguirían por separado.
No todas las tareas deberían tratarse igual. Automatizar una operación administrativa no tiene las mismas consecuencias que delegar la evaluación, la planificación o la comunicación con una familia. La decisión debe considerar el valor pedagógico y relacional de la tarea, no solo el tiempo que permite ahorrar.
2. Herramientas diseñadas para la educación
La mayoría de los chatbots actuales han sido creados para un uso general. No conocen necesariamente el currículo, los objetivos de una asignatura ni las características del grupo.
El informe propone desarrollar herramientas educativas con la participación del profesorado y el alumnado. El docente debería poder determinar qué materiales utiliza el sistema, qué ayuda ofrece y cómo actúa ante diferentes dificultades. También debe conservar la capacidad de revisar las interacciones y modificar el comportamiento de la herramienta.
3. Asistentes docentes
Uno de los casos analizados es JeepyTA, un asistente desarrollado en la Universidad de Pensilvania. Puede responder preguntas sobre una asignatura, ofrecer retroalimentación, ayudar a depurar código, resumir debates y proponer preguntas para los foros. El equipo docente puede revisar, editar o descartar sus respuestas.
En una experiencia, la mediana del tiempo de respuesta a los estudiantes se redujo de unas siete horas a algo más de dos. Los alumnos valoraron el sistema de forma similar a los asistentes humanos en claridad y precisión, pero peor en motivación y acompañamiento.
Este resultado refleja una distinción importante: la IA puede ofrecer apoyo inmediato y escalable, pero las relaciones y el acompañamiento socioemocional siguen dependiendo de las personas.
4. Planificación y apoyo en tiempo real
La IA también puede ayudar a elaborar materiales, adaptar actividades y preparar retroalimentación. Un estudio citado encontró una reducción del 31 % en el tiempo que profesores de ciencias de secundaria dedicaban a planificar clases y recursos.
Tutor Copilot, por su parte, ofrece sugerencias a tutores durante sesiones de matemáticas. Entre los profesionales menos experimentados, su uso elevó del 56 % al 65 % el porcentaje de estudiantes que superaron la actividad final.
La tecnología puede resultar especialmente útil para quienes todavía están desarrollando determinadas competencias. Sin embargo, una dependencia continua podría debilitar habilidades docentes relacionadas con la planificación, la evaluación o la toma de decisiones.
Gestión, evaluación e investigación educativa
En la gestión institucional, la IA puede clasificar recursos, detectar equivalencias entre asignaturas, analizar planes de estudio y orientar itinerarios formativos. Estas funciones permiten procesar grandes cantidades de información, pero las decisiones que afectan al alumnado no deberían depender exclusivamente de sistemas automáticos.
La IA también puede generar preguntas de examen y crear variantes adaptadas a distintos niveles. Todos estos materiales necesitan una revisión especializada: una pregunta aparentemente correcta puede medir una habilidad diferente de la prevista o contener sesgos y errores difíciles de detectar.
El último capítulo estudia su aplicación en la investigación científica. Puede ayudar a revisar literatura, generar hipótesis, analizar datos y comunicar resultados. Los riesgos incluyen referencias inventadas, filtración de información sensible y fabricación de datos convincentes. También en este ámbito, la OCDE recomienda utilizar la IA para aumentar las capacidades humanas y no para sustituir la supervisión y la responsabilidad de los investigadores.
Conclusión y valoración final
El principal valor del informe está en desplazar la conversación desde la pregunta «¿qué puede hacer la IA?» hacia otra más útil: «¿en qué condiciones ayuda realmente a aprender y enseñar mejor?». La evidencia recogida muestra que la IA puede mejorar la productividad, la retroalimentación y el apoyo personalizado, pero también que un buen resultado inmediato puede ocultar un aprendizaje más pobre. La diferencia depende del propósito pedagógico, del diseño de la herramienta y del grado de participación que conserva la persona.
Se trata de un documento amplio y bien fundamentado, aunque desigual: combina estudios sólidos con prototipos, entrevistas y experiencias concentradas en la educación superior. Algunas posibilidades todavía están más cerca de una agenda de investigación que de una práctica preparada para implantarse. Aun así, ofrece un criterio muy útil para cualquier docente: la IA debería ayudar al alumnado y al profesorado a pensar mejor, no limitarse a pensar por ellos.
Ficha del documento
- Título original: OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education
- Título en español: Perspectivas de la educación digital de la OCDE 2026: exploración de los usos eficaces de la IA generativa en la educación
- Organización: Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE)
- Edición: Stéphan Vincent-Lancrin
- Año de publicación: 2026
- Extensión: 247 páginas
- Idioma: inglés
- Documento original: Consultar el informe completo de la OCDE