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Bienvenido al Podcast de Torras AI, donde Jordi explora la intersección entre la inteligencia artificial, la tecnología, la ciberseguridad y la innovación empresarial a través de conversaciones perspicaces con voces líderes en el campo. En este episodio, Jordi conversa con Carlos, presidente de la Asociación Educación Abierta y coautor del libro IA y Educación. Una relación con costuras, para analizar cómo la IA está transformando el panorama educativo, los riesgos de sobrevalorar el papel de la tecnología y la importancia de preservar la esencia humana del aprendizaje en un mundo cada vez más automatizado.

Jordi: Bienvenido al Podcast de Torras AI, el espacio donde hablamos con líderes y expertos sobre inteligencia artificial, tecnología, ciberseguridad e innovación empresarial. Hoy me complace conversar con Carlos, presidente de la Asociación Educación Abierta, consultor en innovación educativa y coautor del libro “IA y Educación. Una relación con costuras”. Carlos lleva años analizando el impacto de la tecnología en la educación con una mirada crítica y reflexiva. Nos anima a abordar la IA en la educación con profundidad, contexto y propósito. Carlos, es un placer tenerte con nosotros.

Carlos: Gracias, Jordi. Estoy encantado de estar aquí y compartir este espacio contigo.

Trayectoria profesional y antecedentes

Jordi: Antes de entrar en materia, cuéntanos un poco sobre ti. ¿Cómo se desarrolló tu trayectoria profesional hasta convertirte en una de las voces más influyentes en la conversación sobre educación y tecnología?

Carlos: Mi carrera ha sido, como muchas, algo improvisada. Empecé estudiando física, concretamente física teórica, pero al mismo tiempo cursé geografía e historia. Eso ya mostraba mi curiosidad por diferentes campos. Inicialmente trabajé en turismo, pero hace unos 25 años entré en el sector educativo. Trabajé con el gobierno regional en Madrid y desde entonces he estado vinculado a universidades, escuelas de negocios y proyectos independientes. Con el tiempo, mi enfoque ha pasado de lo práctico a un análisis más reflexivo. Me siento muy cómodo donde estoy ahora.

Sobre las promesas pasadas de la tecnología educativa

Jordi: En tu artículo “IA y Educación: ¿esta vez sí funcionará?”, hablas de cómo la IA repite promesas de tecnologías educativas anteriores que fracasaron. ¿Qué deberíamos hacer diferente esta vez para no repetir los mismos errores?

Carlos: En primer lugar, hacer menos promesas. La educación está profundamente afectada por factores socioeconómicos y culturales. Cada nueva tecnología se ve como una posible solución a desafíos complejos, pero la historia nos muestra ciclos repetidos de promesas excesivas y resultados insuficientes. Ya fuera eliminar la burocracia o personalizar el aprendizaje, muchas tecnologías prometieron una revolución y no lo lograron. Con la IA, reaparecen las mismas dos promesas: aprendizaje personalizado y ahorro de tiempo para los docentes. Si bien la IA puede ayudar en tareas concretas, esperar que transforme por completo la educación es poco realista. Debemos abordarla con más modestia y espíritu crítico.

Jordi: Eso me recuerda a tendencias tecnológicas como la programación orientada a objetos o Agile. Cada una llegó con grandes promesas, pero las transformaciones reales fueron mucho menos dramáticas.

Carlos: Exactamente. Y la sobrepromesa seguida de un uso limitado es un patrón recurrente en la tecnología educativa. Las tecnologías que pretenden resolver desafíos profundamente humanos y culturales suelen ignorar la complejidad de la implementación. Cada solución introduce nuevos retos. Eso es algo que debemos reconocer desde el principio.

Eficiencia vs. valores humanos en la educación

Jordi: Has advertido que la IA refuerza una lógica de eficiencia y productividad que ya domina la educación. ¿Cómo podemos contrarrestar esa tendencia y usar la IA para promover el pensamiento crítico, la creatividad y la colaboración?

Carlos: La tecnología está orientada intrínsecamente hacia la eficiencia. En las últimas décadas hemos visto una racionalización tecnocrática de la educación: estandarización de procesos, establecimiento de objetivos de aprendizaje, medición del rendimiento a través de indicadores como PISA. Si bien esto ayuda a gestionar la complejidad, corre el riesgo de erosionar la esencia de la educación, que es inherentemente incierta. El aprendizaje es impredecible y social. Reducirlo a resultados medibles empobrece la experiencia educativa.

Jordi: Es la diferencia entre gestionar la educación como una empresa con KPIs y abrazar su naturaleza orgánica, a veces caótica.

Carlos: Exactamente. Un control excesivo puede sofocar la curiosidad y la exploración. La educación debe ayudar a los estudiantes a navegar la incertidumbre, no a eliminarla. La IA podría apoyar esta visión o reforzar un modelo reduccionista y excesivamente estructurado.

Personalización: ¿promesa o trampa?

Jordi: También has cuestionado la promesa del aprendizaje personalizado a través de la IA. ¿Qué riesgos ves, especialmente en sistemas escolares con pocos recursos?

Carlos: La personalización ha sido durante mucho tiempo un mantra de marketing. El riesgo es que se convierta solo en un camino más eficiente hacia los mismos resultados estándar: todos alcanzando los mismos objetivos, pero por rutas ligeramente diferentes. Eso no es verdadera personalización. La educación auténtica debe abrir posibilidades, no limitarlas. Otro riesgo es la individualización: aislar a los estudiantes en trayectorias de aprendizaje algorítmicas, lo que socava el aspecto social de la educación. En contextos acomodados, los estudiantes pueden recibir un aprendizaje rico e interactivo. En entornos con pocos recursos, corremos el riesgo de ofrecer una instrucción automatizada y uniforme, lo que podría profundizar la desigualdad educativa.

Jordi: Es una preocupación real. Quienes tienen más recursos siempre acceden a mejor educación, y ahora la IA podría ampliar aún más esa brecha.

Carlos: Exactamente. Piensa en los ejecutivos tecnológicos que envían a sus hijos a escuelas Waldorf: entornos de baja tecnología que enfatizan la creatividad y la interacción. Mientras tanto, en regiones menos favorecidas, los gobiernos pueden recurrir a sistemas automatizados de bajo coste que priorizan la eficiencia sobre la riqueza y la profundidad. Eso es un sistema educativo a dos velocidades.

“Costuras” en la relación entre IA y educación

Jordi: Hablemos de tu libro IA y Educación. Una relación con costuras. ¿A qué te refieres con “costuras” en esta relación?

Carlos: La metáfora surgió de forma natural. La tecnología busca experiencias sin costuras: sin fricción, invisibles, fluidas. Y eso está bien en muchos sentidos. Pero el aprendizaje requiere fricción. Es el esfuerzo por comprender, la dificultad de expresarse, la incomodidad de enfrentarse a lo desconocido. Si la IA elimina todas las costuras, puede quitar lo necesario para un aprendizaje profundo. Hay otro sentido: la educación revela las costuras del mundo—nos ayuda a ver lo oculto, cuestionar las estructuras de poder, descubrir lo que hay bajo la superficie. Eso es crucial en una época en la que la IA puede ocultar o simplificar realidades complejas.

Jordi: Tiene mucho sentido. Incluso la idea de lo “sin costuras” suele ser una ilusión. Nada es realmente sin costuras—siempre hay trabajo detrás.

Carlos: Absolutamente. En tecnología, los ingenieros trabajan mucho para ocultar esa complejidad. Pero en educación, hacer todo “invisible” puede ser peligroso. Si la IA se convierte en una caja negra, los educadores pierden capacidad de acción. Necesitan entender cómo funcionan los algoritmos, no solo usarlos. De lo contrario, corremos el riesgo de reforzar un aprendizaje superficial y socavar el verdadero propósito de la educación.

Volver a lo básico: comprender la IA y sus fundamentos

Jordi: Recientemente le dije a alguien en la televisión que no deberíamos enseñar “IA” como tal a los niños, sino los conceptos subyacentes: vectores, matrices, trigonometría. La IA no es magia; es matemáticas.

Carlos: Totalmente de acuerdo. Los niños deben comprender el pensamiento computacional, no solo usar herramientas de IA a ciegas. El peligro es que la IA refuerce el pensamiento algorítmico—procesos paso a paso sin comprensión. Ese no es el objetivo. La educación debe centrarse en la comprensión profunda, ya sea en matemáticas o historia. Por ejemplo, aplicar la fórmula cuadrática es una cosa; entender cómo se desarrolló a lo largo de los siglos es otra muy distinta.

Jordi: Recuerdo que esa fórmula se enseñaba como un hecho, sin explicación de su historia o deducción. Pero esos conceptos fueron el producto de siglos de pensamiento y progreso.

Carlos: Exactamente. Por suerte, la pedagogía moderna avanza hacia esa comprensión más profunda. A los padres puede confundirles que sus hijos aprendan matemáticas de forma diferente, pero a menudo es porque se les enseña a entender el “por qué”, no solo el “cómo”. La IA podría reforzar métodos de enseñanza antiguos de los que intentamos alejarnos. Hay que ser cautelosos.

Reflexiones finales y cómo conectar

Jordi: Carlos, muchísimas gracias por esta conversación tan enriquecedora. Sé que tienes una agenda apretada, así que solo una última pregunta: ¿cómo puede la gente contactarte o seguir aprendiendo de tu trabajo?

Carlos: Es fácil encontrarme en internet. La gente puede contactarme en LinkedIn, en X (antes Twitter) o a través de mi blog. Simplemente buscando mi nombre completo, Carlos Magro Mazo, llegarán a mi trabajo. Intento estar accesible y abierto a la conversación.

Jordi: Gracias de nuevo, Carlos. Siempre es un placer hablar contigo. Y a nuestra audiencia, no se pierdan el próximo episodio—pronto tendremos otro invitado especial. ¡Hasta la próxima en el Podcast de Torras AI!