Las instituciones educativas tienen una característica que pocos otros sectores comparten: los usuarios de la IA son en gran parte las personas que la institución debe formar, no controlar. Estudiantes y alumnos utilizan modelos de lenguaje para elaborar trabajos, resúmenes y ensayos, a menudo con mayor rapidez y alcance de lo que docentes y responsables de política pueden seguir. Los docentes utilizan esas mismas herramientas para acelerar la corrección, desarrollar material didáctico o formular retroalimentación. En medio se encuentra una dirección responsable de la calidad educativa, la evaluación y la protección de los datos personales de alumnos a menudo menores de edad, sin tener siempre una visión clara de lo que ocurre en la práctica.
Esa relación —un uso que empieza en el usuario, no en la organización— hace que la gobernanza en la educación sea distinta de la de un entorno empresarial donde el departamento de TI adquiere e implementa una herramienta. Aquí el uso surge primero, repartido entre miles de decisiones individuales, y la pregunta sobre el control aparece solo después.
Un inventario del software educativo muestra qué entornos digitales de aprendizaje, sistemas de evaluación y paquetes administrativos se han adquirido. Ese listado dice poco sobre lo que los docentes realmente utilizan para crear material didáctico, y aún menos sobre lo que alumnos y estudiantes utilizan para hacer sus trabajos. Un chatbot accesible gratuitamente a través de un navegador no requiere aprobación del departamento de TI y no aparece en ningún resumen de contratos.
Eso convierte a la IA en la sombra en la educación en un dato estructural, no una excepción. El uso está repartido entre docentes que deciden individualmente cómo emplear una herramienta, estudiantes que experimentan sin que nadie lo pregunte, y partes de la organización —desde la planificación de horarios hasta la orientación académica— que buscan herramientas de forma independiente entre sí. Una imagen completa requiere, por tanto, no solo un inventario técnico, sino también preguntar a las personas que trabajan con ello a diario: qué utiliza usted, y para qué.
Esa pregunta solo genera una respuesta sincera si no lleva aparejada ninguna sanción. Un docente que admite que los trabajos se corrigen con ayuda de IA, o un alumno que cuenta cómo se ha elaborado un ensayo, no lo hará si existe el riesgo de que ese uso se trate como una infracción. Las instituciones que sobre todo quieren saber qué está ocurriendo se benefician, por tanto, de un enfoque que primero mapea el uso y plantea la cuestión de la conveniencia y las normas por separado y más adelante. Quien plantea ambas preguntas a la vez no obtiene respuesta a la primera.
No todo uso de la IA en una escuela o institución tiene el mismo peso. Una herramienta que ayuda a los docentes a formular retroalimentación sobre una redacción tiene un impacto distinto al de un sistema que cuenta para la evaluación de un examen, o una herramienta que se emplea en la selección de estudiantes para un programa. Donde la IA influye en una decisión sobre un alumno o estudiante individual —una nota, una recomendación, una admisión— el nivel de riesgo es más alto que donde la IA simplemente ahorra tiempo en trabajo preparatorio.
Esa clasificación por función y riesgo es necesaria para repartir bien la atención, que es escasa. No todo uso requiere el mismo nivel de supervisión, y un enfoque de gobernanza que trata todo por igual pierde precisamente la visión de conjunto en los lugares donde el riesgo es más alto.
Las instituciones educativas ya suelen contar con formas de supervisión: una comisión de exámenes, un consejo de participación, un delegado de protección de datos, un sistema de gestión de calidad. La gobernanza de la IA funciona mejor si se conecta con estas estructuras existentes que si se crea un circuito aparte y nuevo junto a ellas. La comisión de exámenes que ya determina qué recursos están permitidos en una prueba es el lugar lógico para evaluar también el uso de la IA. La pregunta de gobernanza no es, por tanto, solo qué normas regirán, sino también a quién dentro de la organización existente se le asigna la supervisión.
Los marcos legales vigentes —qué es obligatorio, para quién y en qué plazo— se tratan en otro lugar. Aquí se trata del mecanismo: saber qué se utiliza, saber quién es responsable de ello, y poder demostrarlo ante la dirección, el supervisor o los padres.
El sector educativo comparte con otros entornos que la IA en la sombra es la norma y no la excepción, pero el motivo difiere. Mientras que la gobernanza de la IA en los servicios financieros está impulsada sobre todo por la supervisión de decisiones individuales sobre clientes, y la gobernanza de la IA en el sector TIC gira en torno a la IA que se convierte en parte del propio producto entregado, en la educación se trata de un gran grupo de usuarios que no ocupa una posición formal en la organización pero que representa la mayor parte del uso efectivo. Ese es un reto distinto al de la gobernanza de la IA en el comercio minorista, donde el uso suele situarse en empleados con una función determinada.
Un inventario de qué IA se utiliza y por quién es un primer paso. La pregunta que sigue después es más específica: qué parte del trabajo que actualmente realizan docentes, personal de apoyo educativo o responsables de política es apta para ser asumida por la IA, y qué parte no. Esa es una pregunta por tarea, no por función o departamento. El escáner de trabajo de FTE TO AI calcula esto a nivel de tarea y muestra qué parte del trabajo se puede automatizar realmente, independientemente de qué herramientas ya circulen para ello.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
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