Más de la mitad de los adolescentes argentinos ya usa inteligencia artificial semanalmente para aprender, mientras tres de cada cuatro no alcanza el nivel básico en matemática y seis de cada diez tampoco lo hace en lectura. Si bien una cifra no explica la otra, juntas dejan una pregunta incómoda: si cada vez tenemos más tecnología disponible para estudiar, ¿por qué eso no se traduce automáticamente en más aprendizaje?
Hay dos datos de PISA 2025 que, puestos uno al lado del otro, cuesta ignorar. Apenas el 24% de los estudiantes argentinos de 15 años alcanza al menos el nivel básico en matemática; en lectura lo consigue el 40% y en ciencias, el 41%. Los resultados promedio fueron inferiores a los de 2022 y también a los de 2018.
Al mismo tiempo, el 52% dice usar chatbots de inteligencia artificial para ayudarse a aprender al menos una vez por semana, por encima del 46% promedio de los países de la OCDE. El 41% los usa para investigar un tema nuevo, otro 41% para resumir textos que debía leer y el 32% para redactar trabajos escritos.
Sería irresponsable convertir esas cifras en una conclusión rápida. El desempeño escolar argentino arrastra problemas de larga data, PISA mide procesos acumulados y la relación entre tecnología, contexto socioeconómico, enseñanza y aprendizaje es mucho más compleja que una correlación simple. Pero mirar ambos datos juntos permite formular una pregunta necesaria: ¿qué trabajo intelectual están haciendo los estudiantes y qué trabajo estamos dejando que haga la herramienta?
El problema ya no es solamente el acceso a la tecnología
Durante muchos años, la conversación sobre tecnología educativa estuvo asociada al acceso: más computadoras, más conectividad, más plataformas y más dispositivos. Esa prioridad tenía sentido cuando una parte importante de los alumnos quedaba afuera del entorno digital.
PISA 2025 muestra que hoy la conversación es distinta. Los estudiantes argentinos usan dispositivos digitales para actividades de aprendizaje en la escuela durante un promedio de 1,7 horas por día, exactamente el promedio OCDE. A la vez, el 52% ya utiliza IA semanalmente para aprender y apenas alrededor del 10% dice no usar nunca o casi nunca chatbots de IA para las tareas escolares relevadas.
La tecnología ya está cerca. En muchos casos, está en el mismo dispositivo desde el que los estudiantes leen, escriben y hacen la tarea. El desafío es qué ocurre con el aprendizaje cuando esa tecnología no solo facilita el acceso a información, sino que también puede ejecutar la tarea intelectual que una actividad buscaba ejercitar.
La IA cambia algo que las tecnologías anteriores no podían hacer
- Una computadora podía acelerar una búsqueda.
- Una plataforma podía ordenar contenidos.
- Una calculadora podía resolver una operación.
- Un teléfono podía distraer o facilitar el acceso a recursos.
La inteligencia artificial generativa agrega algo diferente: puede producir el trabajo completo. Puede leer un texto y resumirlo, escribir una introducción, desarrollar un argumento y corregirlo, resolver un problema y explicar un procedimiento, comparar fuentes o convertir unas pocas instrucciones en una respuesta terminada.
Pensemos en una tarea habitual. Un docente entrega un texto y pide un resumen. Un alumno lo lee, identifica ideas centrales, decide qué información descartar, reorganiza el contenido y escribe una versión más breve con sus propias palabras. Su resultado puede tener errores, pero durante el proceso tuvo que comprender, jerarquizar, elegir y redactar.
Otro alumno puede copiar el mismo texto en un chatbot y pedir un resumen de 200 palabras. Tal vez entregue un producto mejor escrito y hasta obtenga una mejor nota si solo evaluamos el resultado final. Pero no necesariamente practicó la habilidad que la actividad buscaba desarrollar.
El producto puede parecer igual. El aprendizaje no.
Ese es uno de los desafíos más difíciles que introduce la IA generativa en la escuela: puede mejorar una tarea sin mejorar al alumno que la entrega.
Justamente puede resolver lo que hoy necesitamos fortalecer
Los resultados argentinos de PISA hacen esta tensión todavía más relevante. Solo cuatro de cada diez estudiantes alcanzan el nivel básico de lectura. En ese nivel, PISA espera que puedan identificar la idea principal de un texto de extensión moderada, localizar información siguiendo determinados criterios y reflexionar sobre su propósito y su forma con indicaciones explícitas.
Ahora pensemos en uno de los usos que los propios alumnos reportan: el 41% utiliza IA para resumir textos que debía leer. El problema no es que resumir con IA sea siempre incorrecto. Hay contextos en los que puede ser útil. El punto es qué ocurre cuando la herramienta hace el resumen antes de que el alumno haya tenido que procesar el texto.
Si una escuela necesita fortalecer comprensión lectora, debería preguntarse si quiere que una tecnología elimine la necesidad de identificar ideas centrales, jerarquizar información y reconstruir sentido. Con la escritura ocurre algo parecido: una respuesta impecable generada en segundos puede resolver una consigna y, al mismo tiempo, dejar intacta la capacidad de organizar una idea, encontrar evidencia y expresarla con claridad.
En matemática, donde apenas el 24% alcanza el nivel básico, recibir procedimiento, explicación y solución tampoco equivale necesariamente a haber construido la capacidad de reconocer qué estrategia usar frente a un problema nuevo.
El nivel de ayuda no es neutro: cuando la herramienta resuelve antes de que el alumno practique la habilidad, puede desplazar el proceso que la actividad buscaba ejercitar. Por eso, sumar IA a la educación no es solo una decisión técnica: es una decisión pedagógica.
Producir mejor y aprender mejor no son sinónimos
Gran parte de la fascinación con la IA viene de algo que realmente hace muy bien: mejora nuestra producción. Podemos escribir más rápido, encontrar información en menos tiempo, organizar ideas, corregir un texto o recibir una explicación inmediatamente. Para un adulto que ya desarrolló determinadas habilidades, esa capacidad puede ser enormemente valiosa.
La escuela tiene un problema distinto: muchas veces la tarea no existe porque necesitemos el resultado, sino porque necesitamos el proceso. No le pedimos a un estudiante que escriba un ensayo porque a la sociedad le falten ensayos. Se lo pedimos porque, para hacerlo, tiene que pensar qué quiere decir, ordenar argumentos, sostenerlos con evidencia, anticipar objeciones y encontrar una manera clara de expresarlos.
PISA aporta una señal relevante. A nivel OCDE, las asociaciones entre uso de IA y desempeño varían según la tarea y la frecuencia. La propia OCDE advierte que esos datos no permiten establecer causalidad. Lo que sí dejan claro es que no hay una relación simple entre más uso y mejores resultados.
Una IA puede hacer el trabajo o puede hacer que el alumno trabaje
Una interacción puede empezar con “Resumime este texto” y la IA entrega el resumen. O puede partir del mismo texto y seguir otra lógica:
- ¿Qué entendiste hasta ahora?
- ¿Cuál te parece que es la idea principal?
- ¿Qué parte te resultó más difícil?
- ¿Hay algo que el autor repita de distintas maneras?
- Probá escribir una primera versión y la revisamos juntos.
En ambos casos hay inteligencia artificial y en ambos la tecnología puede ser sofisticada. Pero pedagógicamente hacen cosas muy distintas. La primera optimiza la producción; la segunda intenta sostener el proceso de aprendizaje.
Una IA pensada para producir tenderá a resolver. Una IA pensada para enseñar debería poder decidir cuándo preguntar, cuánto ayudar, cuándo dejar espacio para el error, cuándo devolver una pregunta y cuándo ofrecer apoyo más directo.
Usar inteligencia artificial en educación no es lo mismo que diseñarla para educar
Una herramienta no se vuelve pedagógica simplemente porque un alumno la use para hacer una tarea o porque un docente escriba un prompt con intención educativa.
Una IA pedagógica debería partir de preguntas que una herramienta de propósito general no necesariamente necesita resolver:
- ¿Qué habilidad queremos desarrollar?
- ¿Cuánto apoyo corresponde en cada momento?
- ¿Qué nivel de autonomía puede sostener ese alumno?
- ¿Qué rol conserva el docente?
- ¿Cómo cambia la interacción según la edad?
- ¿Qué ocurre cuando dar una respuesta correcta entra en conflicto con el objetivo de aprendizaje?
Esto exige aceptar algo poco eficiente desde la lógica de una herramienta generalista: que a veces no dar la respuesta es la mejor respuesta. Aprender incluye trabarse, equivocarse, reformular, volver atrás y descubrir qué parte no entendimos.
PISA también muestra que el problema no es cuánto usamos tecnología, sino cómo
El 55% de los estudiantes argentinos dice que sus compañeros se distraen con dispositivos digitales durante la mayoría o todas las clases de ciencias; el promedio OCDE es 28%. Además, reportan alrededor de 1,6 horas diarias de uso recreativo de dispositivos dentro de la escuela, frente a 1,1 horas promedio en la OCDE.
De nuevo, sería un error convertir esos números en una explicación simple del desempeño argentino. Pero sí refuerzan una idea: Argentina no tiene solamente un problema de acceso tecnológico; tiene un problema de calidad de integración. El informe general de PISA señala que el uso limitado o moderado de herramientas digitales con fines de aprendizaje suele asociarse con mejores resultados, mientras que el uso excesivo y la distracción se relacionan con desempeños más débiles.
Entonces, ¿la respuesta es menos tecnología?
No necesariamente. Ignorar la IA no prepara mejor a los estudiantes para su mundo académico, profesional y cotidiano. Pero incorporarla tampoco debería significar entregarles una herramienta capaz de hacer cada vez más cosas por ellos y llamar a eso innovación.
La pregunta de partida debería ser: ¿qué trabajo intelectual queremos que siga haciendo el estudiante? Si buscamos comprensión lectora, la IA no debería evitar que tenga que leer y construir sentido. Si buscamos escritura, no debería reemplazar sistemáticamente el momento incómodo de buscar una idea, organizarla y encontrar palabras propias. Si buscamos razonamiento matemático, debería ayudar a destrabar sin convertir cada problema en una secuencia de pasos servidos.
Tres preguntas antes de incorporar IA a una escuela
¿Qué habilidad queremos desarrollar?
Antes de preguntar qué puede hacer la herramienta, conviene definir qué queremos que aprenda el alumno. Comprender, argumentar, resolver, investigar, formular hipótesis, escribir y revisar requieren esfuerzos distintos y, por lo tanto, límites distintos para la IA.
¿Qué parte del proceso debería seguir haciendo el alumno?
Es quizás la pregunta más incómoda, porque muchas veces la IA puede hacer justamente esa parte mejor y más rápido. Pero si la delegamos demasiado pronto, podemos obtener un resultado excelente sin haber desarrollado la capacidad que buscábamos.
¿Cómo debería comportarse la IA para ayudar sin reemplazarlo?
No importa solamente cuánto contenido produce ni cuántas funciones tiene, sino cómo interviene. ¿Pregunta antes de responder? ¿Detecta dónde se trabó? ¿Ajusta el nivel de ayuda? ¿Permite que se equivoque? ¿Lo invita a explicar? ¿Devuelve autonomía o genera dependencia?
PISA no nos está diciendo que la IA sea el problema
Nos está diciendo algo más difícil. Argentina llega a 2026 con resultados muy bajos en habilidades fundamentales y, al mismo tiempo, con estudiantes que ya incorporaron la inteligencia artificial a su forma de estudiar.
Una cosa no explica automáticamente la otra, pero tampoco podemos actuar como si fueran conversaciones separadas. Estamos incorporando una tecnología capaz de leer, escribir, resumir, argumentar y resolver justamente en el momento en que una parte enorme de nuestros estudiantes necesita fortalecer esas capacidades.
En una escuela con problemas de aprendizaje, la mejor IA no debería ser la que más respuestas da. Debería ser la que mejor logra que el alumno vuelva a pensar.
Sobre Auroria
Auroria es una inteligencia artificial pedagógica desarrollada en Argentina para acompañar a toda la comunidad educativa. Está diseñada desde la lógica de la escuela: contempla el rol de docentes, alumnos, directivos y familias, se adapta a distintas edades y contextos de aprendizaje, y permite que cada institución incorpore IA sin perder de vista su proyecto educativo, sus criterios y su forma de enseñar.
En el caso de los estudiantes, Auroria busca acompañar el proceso sin reemplazar el pensamiento: pregunta, orienta, ayuda a revisar, permite equivocarse y ajusta el nivel de acompañamiento para favorecer una autonomía cada vez mayor.
Fuentes y referencias
- OECD. PISA 2025 Results (Volume I): Argentina. 8 de septiembre de 2026.
- OECD. PISA 2025 Results (Volume I): Student school life and beyond. 8 de septiembre de 2026.
- OECD. PISA 2025 Results (Volume I), Executive Summary. 8 de septiembre de 2026.
Preguntas frecuentes sobre PISA 2025, IA y aprendizaje
¿PISA 2025 demuestra que usar inteligencia artificial empeora el aprendizaje?
No. PISA muestra asociaciones entre distintas formas y frecuencias de uso de IA y el desempeño de los estudiantes, pero la propia OCDE advierte que esos datos no permiten establecer causalidad. El rendimiento depende de múltiples factores y también existen diferencias según para qué y con qué frecuencia se utiliza la IA.
¿Cuántos estudiantes argentinos usan IA para estudiar?
Según PISA 2025, el 52% de los estudiantes argentinos de 15 años utiliza chatbots de IA para ayudarse a aprender al menos una vez por semana, frente al 46% promedio de la OCDE. El 41% los usa para investigación preliminar, el 41% para resumir textos y el 32% para redactar trabajos.
¿Cuáles fueron los resultados de Argentina en PISA 2025?
El 24% de los estudiantes alcanzó al menos el nivel 2 en matemática, el 40% en lectura y el 41% en ciencias. En las tres áreas los resultados promedio fueron inferiores a los de 2022 y también a los de 2018.
¿Cuál es el problema de que un estudiante use IA para resumir o escribir?
El problema no está necesariamente en utilizar IA, sino en qué parte del proceso se delega. Si la actividad busca desarrollar comprensión, síntesis o argumentación y la herramienta ejecuta esas operaciones antes de que el alumno las practique, puede mejorar el resultado final sin desarrollar la habilidad que la tarea buscaba ejercitar.
¿Qué diferencia hay entre una IA generativa y una IA pedagógica?
Una IA generativa de propósito general está diseñada principalmente para producir respuestas o contenidos útiles. Una IA pedagógica incorpora objetivos de aprendizaje, edad, nivel de ayuda, error, progresión, autonomía y mediación docente; su valor no se mide solamente por la respuesta que produce, sino por lo que ocurre con el pensamiento del alumno durante la interacción.
¿La solución es prohibir la IA en las escuelas?
No necesariamente. El problema no se resuelve solamente con más o menos tecnología. La decisión central es qué procesos intelectuales queremos que el alumno siga realizando y cómo debería comportarse la IA para acompañarlos sin sustituirlos.
