México quiere enseñar a niños y estudiantes sobre inteligencia artificial, pero aún no logra enseñar a leer

México ya está discutiendo cómo integrar la inteligencia artificial en las aulas. La Secretaría de Educación Pública (SEP) plantea lineamientos para su uso ético, mientras escuelas en todo el país ya la utilizan en tareas, evaluaciones y procesos académicos.

Pero la realidad en las aulas es otra. El sistema educativo mexicano no ha resuelto los aprendizajes más básicos. Hay estudiantes que avanzan de grado sin comprender lo que leen, sin dominar operaciones matemáticas elementales y sin desarrollar pensamiento crítico. Todo esto ocurre en un contexto donde la inteligencia artificial ya genera textos, resúmenes y tareas en segundos.

La discusión, entonces, no es sólo tecnológica. Es el choque entre un sistema que busca modernizarse y otro que aún no consolida lo esencial.

Antes de hablar de IA, México tiene una deuda en lo más básico

Antes de hablar de inteligencia artificial, México enfrenta un problema más básico: enseñar a leer, escribir y comprender. Datos retomados por La Jornada estiman que alrededor del 30% de los niños entre seis y 12 años no domina la lectoescritura. A nivel nacional, el Instituto Nacional para la Educación de los Adultos (INEA) reporta más de 4.1 millones de personas mayores de 15 años en condición de analfabetismo.

Este problema se agravó tras la pandemia. La transición a clases remotas dejó un rezago de entre cuatro y cinco ciclos escolares en educación básica, de acuerdo con diagnósticos aplicados por Kumon México. No fue solo la interrupción de clases, sino la pérdida acumulada de aprendizaje que aún no se ha recuperado. 

La brecha digital juega un papel clave. La Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares (ENDUTIH) muestra que aunque más del 80% de la población utiliza Internet, el acceso real en las escuelas sigue siendo desigual. Muchas instituciones no cuentan con infraestructura suficiente, y una parte importante de los profesores no tuvo acceso a las herramientas para adaptarse durante el confinamiento durante la pandemia. 

En este contexto, la UNESCO advierte que la incorporación acelerada de inteligencia artificial en la educación puede desviar recursos de problemas más urgentes, como la alfabetización básica o la mejora de condiciones de infraestructura en el sistema educativo.

La educación superior ya usa inteligencia artificial, pero sin reglas claras

Si en la educación básica el problema es que faltan aprendizajes básicos, en las universidades ocurre lo contrario: la inteligencia artificial ya se usa de forma cotidiana, pero sin una estrategia clara.

La SEP lo confirmó con su Encuesta Nacional “Usos y percepciones sobre Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Superior en México”, en el que concluyó que el uso de esta tecnología ya es bastante común en educación superior. 

La mayoría de los estudiantes la utiliza para hacer tareas, especialmente para generar textos. En promedio, cerca del 70% la usa. Además, no es algo ocasional: muchos estudiantes la utilizan de forma constante. Del lado de los docentes, el 76% también reconoce usarla en su trabajo.

El problema no es que se use, sino cómo se usa. Aunque 9 de cada 10 personas dicen saber qué es la inteligencia artificial, cuando se les pregunta qué tanto la entienden, la calificación promedio apenas pasa de la mitad. Es decir, es una herramienta muy presente, pero poco comprendida.

A esto se suma otro punto clave: más del 70% de estudiantes y profesores no sabe si existen reglas claras sobre su uso en sus instituciones educativas. Esto significa que cada quien la usa como puede o como cree conveniente.

El resultado es que la inteligencia artificial ya forma parte de la educación en México, pero llegó antes que las reglas y antes que una forma clara de enseñarla. Y eso provoca que en lugar de ayudar a aprender mejor, muchas veces solo facilita hacer las tareas más rápido.

La IA también tiene efectos negativos en el aprendizaje

El uso de inteligencia artificial en la educación no es neutral. Aunque puede ayudar en muchas tareas, también hay señales de alerta sobre cómo está afectando la forma en que los estudiantes aprenden.

Diversos estudios publicados en los últimos años, incluidos algunos de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), señalan que usar estas herramientas de forma constante puede reducir el esfuerzo mental. Es decir, los estudiantes empiezan a depender de la tecnología en lugar de pensar por sí mismos.

A esto se le conoce como “delegación cognitiva”. En términos sencillos: en lugar de analizar, razonar o resolver problemas, el alumno solo revisa o ajusta lo que hace la IA.

Esto tiene varias consecuencias:

• Menor pensamiento crítico
• Menos creatividad
• Poco interés por entender cómo se llega a una respuesta
• Aprendizaje más superficial

Además, cuando este uso se vuelve constante, puede afectar la motivación y la autonomía. Es decir, los estudiantes dejan de aprender por sí mismos y se acostumbran a depender de una máquina. 

Los efectos no solo son académicos. También hay cambios en la forma en que los estudiantes se relacionan. Un estudio del Center for Democracy & Technology (2025) encontró que casi la mitad de los alumnos se sienten menos conectados con sus profesores cuando la tecnología interviene en el aprendizaje.

También empieza a crecer otro uso: estudiantes que recurren a estos sistemas para hablar de temas personales o emocionales. Aunque puede parecer útil, esto puede sustituir interacciones humanas importantes para el desarrollo cognitivo.

Sobre este punto, la UNESCO advierte que el uso excesivo de inteligencia artificial puede debilitar la relación entre estudiantes y docentes, así como el acompañamiento que ocurre dentro del aula. En otras palabras, el problema no es sólo cómo se usa la tecnología, sino lo que se deja de hacer cuando se usa de más.

IA, desigualdad y el riesgo de una generación que simula aprender

Ante este escenario, México se encuentra frente a una doble brecha: la educativa y la digital.

Por un lado, hay estudiantes que no dominan habilidades básicas. Por otro lado, una adopción tecnológica que avanza sin una formación crítica que la acompañe. En ese sentido, la inteligencia artificial no necesariamente reduce desigualdades; puede ampliarlas.

The Brookings Institution advierte que quienes tienen acceso a herramientas más avanzadas y saben utilizarlas de forma adecuada, obtienen ventajas claras frente a quienes apenas cuentan con conectividad o carecen de habilidades digitales. Esto crea una nueva forma de desigualdad: no sólo quién tiene acceso a la tecnología, sino quién sabe usarla.

A esto se suman riesgos éticos que empiezan a tomar relevancia. El uso de inteligencia artificial en educación implica recolección de datos, posibles sesgos en los algoritmos y exposición a contenidos no regulados. En el caso de menores, esto abre un debate más amplio sobre privacidad y protección de datos. 

El impacto a futuro: menos profesionistas y menor competitividad

Las consecuencias de este desbalance pueden sentirse en el corto y mediano plazo. Especialistas en educación, como el vicepresidente de Kumon México y Centroamérica, Luis Chiba Ramayoni, han advertido que el rezago actual podría traducirse en una reducción significativa del número de profesionistas en los próximos 10 a 15 años. 

Esto tiene implicaciones directas en el desarrollo económico y la competitividad del país, según el Instituto Mexicano para la Competitividad (IMCO). 

México busca posicionarse en industrias tecnológicas, atraer inversión y aprovechar fenómenos como el nearshoring. Pero sin capital humano calificado, esa estrategia pierde viabilidad.

El contraste global es claro. Mientras en otras economías la inteligencia artificial ya está formando perfiles especializados en programación, análisis de datos o automatización, en México el reto sigue siendo mucho más básico: que los estudiantes comprendan lo que leen y puedan aprender por sí mismos.

Esto cambia por completo la discusión. Porque no se trata sólo de adoptar tecnología, sino de quién está en condiciones reales de aprovecharla. En un sistema con debilidades en lectura, escritura, matemáticas y pensamiento crítico, la inteligencia artificial corre el riesgo de convertirse en un sustituto del aprendizaje, no en un complemento.

El problema es que un estudiante se acostumbra a delegar tareas, ideas o razonamientos en una máquina, lo que se forma no es un profesionista más productivo, sino uno menos autónomo. Una persona que ejecuta, pero no necesariamente entiende. Que entrega resultados, pero no sabe cómo llegó a ellos.

A esto se suma el cambio que ya está ocurriendo en el mercado laboral. De acuerdo con el Foro Económico Mundial, cerca del 23% de los empleos actuales cambiará en los próximos años debido a la automatización y la inteligencia artificial. Se estima que millones de puestos desaparecerán, mientras otros nuevos surgirán, especialmente en áreas tecnológicas.

El argumento más repetido es que la inteligencia artificial no eliminará empleos, sino que transformará el mercado y creará nuevas oportunidades. Pero ese escenario tiene una condición: que las personas tengan las habilidades necesarias para adaptarse.

Entonces, si una parte de la población no domina la lectura, la comprensión o el pensamiento lógico, ¿cómo va a acceder a los conocimientos que exigen esos nuevos empleos? ¿Cómo se prepara alguien para trabajar con tecnología avanzada si no puede interpretar información básica?.

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