La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una herramienta central en los procesos educativos y de investigación. Según Unesco (2021), su incorporación está transformando los modelos de enseñanza, los métodos de evaluación y las dinámicas de generación de conocimiento. Sin embargo, antes de profundizar en aplicaciones complejas, es necesario reconocer que los primeros pasos requieren recursos básicos que garanticen accesibilidad, transparencia y sostenibilidad. La universidad y los centros de investigación deben asumir el reto de seleccionar herramientas iniciales que no solo sean funcionales, sino también éticamente responsables.
El primer recurso indispensable es la infraestructura tecnológica. Según Holmes et al. (2019), la integración de la IA en el aula y en la investigación demanda entornos digitales estables, acceso a conectividad y dispositivos adecuados. Sin estas condiciones materiales, la IA corre el riesgo de convertirse en un privilegio exclusivo, ampliando las brechas educativas existentes. Por ello, los programas iniciales deben priorizar plataformas de bajo costo o de acceso abierto que permitan a estudiantes e investigadores experimentar con IA sin grandes barreras económicas.
Un segundo recurso notable lo constituyen las plataformas de software educativo con integración de IA. Luckin (2018) señala que el aprendizaje personalizado es uno de los mayores aportes de la inteligencia artificial, siempre y cuando las herramientas estén diseñadas con fundamentos pedagógicos sólidos. Aplicaciones como Moodle con complementos de IA, o sistemas como Century Tech, ofrecen entornos accesibles para empezar a experimentar con análisis adaptativos. Estas plataformas representan una vía intermedia entre la investigación avanzada y la práctica docente cotidiana, facilitando un primer acercamiento responsable.
En el ámbito de la investigación, el acceso a bibliotecas digitales con algoritmos de búsqueda inteligente se convierte en un recurso estratégico. Según Chen et al. (2020), los sistemas de IA aplicados a bases de datos académicas optimizan la recuperación de información y el análisis de tendencias científicas. Herramientas como Semantic Scholar o Connected Papers permiten a los investigadores identificar conexiones entre trabajos y mapear el estado del arte de manera más eficiente. Su carácter abierto y gratuito las convierte en opciones ideales para quienes inician procesos investigativos con recursos limitados.
El tercer recurso clave es la formación en ética y alfabetización digital. Floridi (2019) advierte que la IA no debe incorporarse sin un marco de reflexión sobre sus implicaciones sociales y epistemológicas. Las instituciones deben incluir talleres y cursos introductorios en ética de la IA, protección de datos y pensamiento crítico digital. Estos programas iniciales no requieren grandes inversiones tecnológicas, pero sí un compromiso institucional con la formación integral de estudiantes e investigadores como usuarios responsables de la IA.
Otro recurso accesible para impulsar la IA en la educación e investigación son los entornos de programación y experimentación abiertos. Según Zhang et al. (2021), plataformas como Google Colab o Jupyter Notebook democratizan el aprendizaje de algoritmos al ofrecer entornos gratuitos para practicar con modelos básicos. Aunque su complejidad es mayor que la de aplicaciones educativas, su accesibilidad y carácter colaborativo permiten que docentes e investigadores desarrollen habilidades de manera progresiva. Así, la IA deja de ser una tecnología distante y se convierte en un recurso práctico para la construcción de conocimiento.
La colaboración interdisciplinaria también constituye un recurso intangible pero esencial. Seldon & Abidoye (2018) destacan que la IA requiere integrar perspectivas técnicas, pedagógicas y sociales para alcanzar un impacto transformador. Los primeros pasos en la adopción de IA deben fomentar redes de trabajo colaborativo entre informáticos, educadores, psicólogos y filósofos, de manera que la implementación no quede reducida a un campo específico. Esta cooperación inicial es la que garantiza una comprensión amplia y evita reduccionismos tecnológicos en la práctica académica.
En síntesis, impulsar la IA en la educación e investigación exige empezar con recursos básicos que combinen accesibilidad, sostenibilidad y ética. La infraestructura digital, las plataformas educativas con IA, las bibliotecas inteligentes, la alfabetización crítica y los entornos de experimentación son elementos iniciales que preparan el camino hacia desarrollos más avanzados. Como afirma Selwyn (2021), el futuro de la IA en la educación dependerá menos de la sofisticación técnica y más de la capacidad institucional para orientar su implementación con justicia y responsabilidad. Estos primeros pasos, si son bien guiados, pueden transformar el panorama académico global.
Referencias
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278.
Floridi, L. (2019). The logic of information: A theory of philosophy as conceptual design. Oxford University Press.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Luckin, R. (2018). Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st century. UCL IOE Press.
Selwyn, N. (2021). Education and technology: Key issues and debates. Bloomsbury Publishing.
Seldon, A., & Abidoye, O. (2018). The fourth education revolution: Will artificial intelligence liberate or infantilise humanity? University of Buckingham Press.
UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO.
Zhang, Y., Hao, H., & Sun, X. (2021). Educational applications of artificial intelligence: Developments, opportunities, and challenges. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100025.
