La discusión sobre inteligencia artificial en educación está entrando en una nueva etapa. La pregunta ya no es solamente qué pueden hacer las herramientas generativas ni cómo las utilizan los estudiantes. Distintas jurisdicciones argentinas comenzaron a incorporarlas en la enseñanza, la formación docente y la gestión de las trayectorias escolares.
El Ministerio de Educación de la Ciudad de Buenos Aires informó que, desde 2025, más de 30.000 docentes participaron en propuestas de formación vinculadas con el uso pedagógico de la inteligencia artificial. Según los datos difundidos por el organismo, más de 2.000 educadores diseñaron asistentes para acompañar tareas de planificación, enseñanza y evaluación.
La información forma parte del balance oficial de la estrategia de Educación Digital de la Ciudad, publicado en junio de 2026.
En Mendoza y Santa Fe, en cambio, la inteligencia artificial comenzó a utilizarse para procesar información sobre asistencia y desempeño, con el objetivo de identificar estudiantes que podrían encontrarse en riesgo de interrumpir su escolaridad.
Estas experiencias fueron relevadas por el Banco Interamericano de Desarrollo en el artículo Inteligencia artificial en educación: aprender haciendo y evaluar para escalar, publicado en abril de 2026.
Los ejemplos muestran que bajo la expresión “IA educativa” conviven usos diferentes. Algunos se desarrollan dentro del aula; otros buscan reducir tareas administrativas o mejorar la capacidad de los sistemas para tomar decisiones.
De la experimentación a la política
La incorporación de una herramienta en una escuela puede depender de la iniciativa de un docente o de un equipo directivo. Una política educativa requiere, además, objetivos, recursos, responsabilidades, formación y mecanismos de evaluación.
El análisis del BID sostiene que las experiencias deberían generar evidencia local antes de extenderse. Esto implica definir qué problema se busca resolver, con qué indicadores se medirá el resultado y qué condiciones necesitan las escuelas para implementar la propuesta.
En los sistemas de alerta temprana, por ejemplo, identificar una trayectoria en riesgo es solo el primer paso. La información debe activar una intervención: tutorías, apoyos pedagógicos, contacto con las familias o articulación con otros organismos.
El BID señala que Mendoza integró un sistema de alertas a su plataforma provincial de gestión educativa, mientras que Santa Fe utiliza un modelo predictivo construido sobre quince años de datos nominales. En ambos casos, el valor de la tecnología depende de la capacidad institucional para convertir la señal en una respuesta educativa.
Datos, privacidad y decisiones
El uso de inteligencia artificial en la gestión escolar plantea preguntas sobre qué información se recopila, quién puede acceder a ella y durante cuánto tiempo se conserva.
También es necesario conocer cómo funcionan los modelos utilizados para establecer niveles de riesgo. Si los datos de origen reflejan desigualdades previas, los sistemas pueden reproducir sesgos y asignar etiquetas que condicionen la mirada sobre determinados estudiantes.
El informe Inteligencia artificial en la educación: desafíos y perspectivas, elaborado por María Sol Alzú y Martín Nistal, de Argentinos por la Educación, junto con Andrés Salazar-Gómez y Sanjay Sarma, investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts, también advierte sobre los riesgos de aprendizaje superficial, sesgos algorítmicos y debilitamiento de la autonomía intelectual.
La responsabilidad final debe permanecer en equipos profesionales capaces de interpretar la información dentro de cada contexto. La tecnología puede aportar señales, organizar datos o detectar patrones, pero no reemplaza el conocimiento pedagógico ni la comprensión de las trayectorias personales.
Una agenda federal todavía desigual
Las capacidades tecnológicas y los sistemas de información no son iguales en todas las provincias. Algunas jurisdicciones cuentan con registros nominales consolidados y equipos especializados; otras todavía enfrentan problemas de conectividad, infraestructura o calidad de los datos.
Por eso, el avance de la IA puede ampliar desigualdades si las políticas no incorporan asistencia técnica, inversión y formación con perspectiva federal.
Argentina comienza a reunir experiencias que vale la pena observar. La oportunidad para el sistema educativo no consiste en incorporar más inteligencia artificial, sino en identificar dónde puede contribuir a mejorar aprendizajes, acompañar a los docentes y sostener trayectorias.
Evaluar esas experiencias, documentar sus resultados y establecer reglas públicas será tan importante como desarrollar las herramientas.
