En 2026 la inteligencia artificial ya no es una innovación disruptiva que observamos con curiosidad: es infraestructura cotidiana. Está en los celulares, en los navegadores, en las plataformas educativas, en los sistemas de evaluación y, por supuesto, en las salas de clase. Los estudiantes la usan para resolver ejercicios, redactar ensayos, resumir textos y preparar pruebas. Los docentes la usan para planificar clases, generar guías y corregir más rápido.

La discusión, entonces, dejó de ser si la IA debe estar en la educación. La verdadera pregunta es otra: ¿qué tipo de aprendizaje estamos promoviendo cuando una herramienta puede entregar todas las respuestas en segundos?

El riesgo más evidente no es tecnológico, sino pedagógico. Cuando la respuesta llega antes que el razonamiento, el aprendizaje puede quedar en segundo plano.

La paradoja del acceso ilimitado

Nunca antes en la historia los estudiantes tuvieron acceso a tanta información. Desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022, el crecimiento ha sido exponencial. En pocos años, cientos de millones de personas incorporaron modelos generativos a su rutina diaria. Y eso sin contar otras plataformas como Gemini o Copilot.

Pero el acceso masivo a respuestas no garantiza comprensión. De hecho, puede debilitarla.

En muchos establecimientos educacionales, más del 70% de los estudiantes reconoce usar IA para estudiar. El patrón suele repetirse: se copia la pregunta, se obtiene una respuesta estructurada y se entrega la tarea. El resultado puede ser una buena nota. Pero no necesariamente hay aprendizaje profundo.

Sebastián Espinosa, CEO de Skillnest, lo resume de forma directa:

“Obtienen la nota, pero no la habilidad”.

Ahí está el núcleo del problema. La educación no puede medirse solo en resultados inmediatos, sino en capacidades desarrolladas. Si el estudiante no entiende el proceso, la habilidad no se consolida.

El músculo que se atrofia

Espinosa utiliza una analogía que ayuda a dimensionar el impacto:

“Si no entreno, el músculo se atrofia. Lo mismo pasa con el pensamiento”.

Cuando la IA resuelve el ejercicio completo, el estudiante deja de ejercitar habilidades clave: análisis, síntesis, inferencia, verificación de errores. A corto plazo parece eficiente; a largo plazo puede generar dependencia.

Esto no significa que la IA sea negativa. Significa que su diseño y uso determinan el resultado pedagógico.

También es importante recordar algo fundamental:

“Sigue siendo fundamental aprender a sumar a pesar de que luego usemos la calculadora”.

La calculadora no eliminó la enseñanza de matemáticas básicas. La IA no debería reemplazar la comprensión conceptual. El desafío es integrar tecnología sin sacrificar la formación intelectual.

El desafío para los docentes en 2026

Los profesores enfrentan una transformación profunda de su rol. No compiten contra una herramienta puntual, sino contra un ecosistema completo de respuestas automatizadas.

Los principales desafíos que observamos hoy son:

1. Evaluar comprensión real

Cuando un estudiante entrega un trabajo bien redactado, ¿cómo distinguir si hubo razonamiento propio o generación automática? La evaluación tradicional pierde claridad en un entorno donde la producción puede estar mediada por IA.

2. Rediseñar tareas

Las actividades basadas en “investigar y resumir” ya no son suficientes. Si la IA puede generar un resumen en segundos, la propuesta pedagógica debe evolucionar hacia análisis crítico, aplicación contextual y resolución de problemas complejos.

3. Integrar sin temor

Existe una brecha de adopción. Algunos docentes integran herramientas con entusiasmo; otros sienten incertidumbre o resistencia. Espinosa advierte que la incorporación tecnológica no puede ser abrupta:

“No se puede presentar solo la herramienta; tiene que ir acompañada de formación para el equipo docente”.

Sin capacitación, la IA puede generar temor. Con formación, puede convertirse en aliada.

4. Recuperar el foco pedagógico

Paradójicamente, la tecnología puede liberar tiempo. Si ciertas tareas operativas se automatizan, el docente puede dedicar más energía a acompañar procesos individuales, fomentar discusión y desarrollar habilidades blandas.

Pero esto solo ocurre si la herramienta está diseñada con intención educativa.

El desafío para los estudiantes

Para los alumnos, el impacto es distinto pero igualmente profundo.

La IA ofrece inmediatez. Sin embargo, el aprendizaje significativo requiere fricción. Requiere equivocarse, revisar, intentar nuevamente. El error es parte del proceso cognitivo.

Cuando la herramienta elimina la fricción, elimina también la oportunidad de consolidar el aprendizaje.

Espinosa lo plantea desde una necesidad detectada en terreno:

“No necesitábamos una enciclopedia infinita, sino un tutor que tuviera la paciencia y la metodología de un buen profesor particular”.

Muchos estudiantes no tienen acceso a apoyo personalizado fuera del aula. La desigualdad educativa no solo es económica, también es pedagógica. Un tutor particular puede marcar la diferencia, pero está disponible solo para un porcentaje reducido de la población.

La pregunta entonces es: ¿puede la IA democratizar ese acompañamiento sin reemplazar el esfuerzo intelectual?

Una propuesta distinta: usar la IA para guiar, no para resolver

En el Liceo Comercial de Osorno se probó un enfoque diferente. En lugar de utilizar IA para entregar respuestas, probaron nuestro tutor pedagógico llamado MatildeX, diseñado para acompañar el proceso de razonamiento.

La lógica es simple pero potente: ante una pregunta, no responde con la solución final. Inicia un diálogo.

Si un estudiante pregunta cómo resolver una ecuación, la plataforma puede devolver preguntas como: ¿qué término podrías mover primero?, ¿qué operación mantendría el equilibrio?, ¿qué pasaría si restas este número en ambos lados?

Es un enfoque socrático aplicado con tecnología.

En palabras de Espinosa:

“El tutor no te da la respuesta porque eso ya está comprobado que no ayuda al aprendizaje, te perjudica”.

El sistema se entrena con contenidos validados por cada colegio, conoce los objetivos curriculares y realiza diagnósticos para entender el nivel de cada estudiante. Así adapta la guía según el ritmo individual.

Durante el piloto inicial se observaron cambios concretos: mayor entrega de tareas, menos copia directa y preguntas mejor formuladas. No porque la IA hiciera el trabajo, sino porque impulsaba a pensar.

Complementar, no reemplazar

Uno de los temores más recurrentes es que la IA sustituya al docente. La propuesta de Skillnest se posiciona en el sentido contrario.

“La inteligencia artificial no viene a reemplazar al profesor, sino que viene a complementar”.

El docente sigue siendo insustituible en aspectos como motivación, contención emocional, contexto cultural y formación ética. La IA puede asumir tareas de apoyo individualizado, pero no reemplaza la dimensión humana del aprendizaje.

Además, Espinosa destaca un punto clave en términos de equidad:

“El talento está distribuido de forma bastante pareja, pero las oportunidades no”.

Si un estudiante no puede acceder a un tutor particular o a un preuniversitario intensivo,, una herramienta bien diseñada puede ofrecer un acompañamiento equivalente, democratizando el acceso a refuerzo académico.

Educación técnica y futuro laboral

Otro eje relevante en 2026 es la conexión entre educación media y empleabilidad. Chile, como muchos países de la región, enfrenta un déficit de técnicos especializados y una necesidad creciente de habilidades digitales.

En Skillnest, que nacimos como academia de carreras digitales, formamos a miles de personas en programación, ciberseguridad, cloud computing e inteligencia artificial. Desde esa experiencia, identificamos que enseñar contenido no es suficiente; es fundamental enseñar a aprender.

En un entorno tecnológico que cambia año a año, la capacidad de actualización constante es más importante que el dominio puntual de una herramienta.

Por eso, integrar IA en educación no solo impacta el rendimiento escolar. Impacta la preparación para un mercado laboral donde la colaboración con sistemas inteligentes será habitual.

El verdadero debate

La discusión sobre IA en educación suele polarizarse entre dos extremos: prohibirla o celebrarla sin cuestionamientos. Ninguno de los dos enfoques resuelve el problema de fondo.

La pregunta correcta no es si usar IA, sino cómo diseñarla pedagógicamente.

Si la herramienta entrega soluciones cerradas, puede fomentar dependencia.
Si la herramienta guía procesos, puede fortalecer autonomía.

El diseño importa. La intención importa.

Cuando un estudiante explica cómo llegó a una solución —en lugar de solo mostrar el resultado— se evidencia aprendizaje real. Y ahí es donde la tecnología bien implementada marca diferencia.

Hacia una nueva cultura del aprendizaje

En 2026 estamos redefiniendo qué significa aprender. La memorización pierde centralidad frente a la interpretación, la capacidad crítica y la resolución de problemas complejos.

Porque al final, como recuerda Espinosa:

“Sigue siendo fundamental aprender a sumar a pesar de que luego usemos la calculadora”.

La IA puede ser una amenaza si se usa como atajo permanente. Pero puede ser una aliada poderosa si se convierte en un acompañante del proceso.

El futuro educativo no dependerá de cuántas herramientas digitales incorporemos, sino de cómo las integremos con propósito pedagógico.

Porque el mundo profesional al que ingresarán estos estudiantes no premiará al que copie respuestas generadas por una máquina. Premiará al que entienda, cuestione, adapte y cree.

La inteligencia artificial seguirá evolucionando. La pregunta es si la educación evolucionará con ella.

Si logramos que la IA enseñe a pensar en lugar de pensar por nosotros, no estaremos frente a una amenaza, sino ante una oportunidad histórica.

Y ahí está el desafío —y la responsabilidad— de la próxima década.