GEF Madrid 2026: la responsabilidad de seguir decidiendo en la era de la IA

El Campus de Castellana de la Universidad Camilo José Cela se convirtió este 12 de noviembre en un observatorio internacional sobre una transformación que ya ha dejado de pertenecer al futuro. La inteligencia artificial está presente en las aulas, en los sistemas de evaluación, en la gestión de los centros y en los hábitos cotidianos del alumnado. Por eso, el Global Education Forum Madrid 2026 no se preguntó únicamente qué puede hacer esta tecnología, sino qué debemos seguir decidiendo las personas.

Bajo el lema «Gobernar la inteligencia: el juicio humano y el futuro del conocimiento», el foro convocó a responsables educativos, investigadores, tecnólogos, inversores y representantes institucionales procedentes de distintos países. En el escenario se cruzaron las miradas de la OCDE, WISE y el Banco Interamericano de Desarrollo con las de universidades como Cambridge, Stanford, Texas en Austin o Turín, fundaciones internacionales, empresas tecnológicas, organizaciones educativas y entidades de India, Egipto, Qatar, Emiratos Árabes Unidos, Estados Unidos y América Latina. Esa pluralidad internacional de voces fue una de las claves de la jornada.

No hubo una posición única. Algunas intervenciones contemplaron la IA como una oportunidad para personalizar el aprendizaje, reducir carga administrativa, detectar dificultades tempranas y ampliar el acceso al conocimiento. Otras alertaron sobre la pérdida de autonomía, la manipulación, la dependencia emocional, la desaparición de señales de confianza y el debilitamiento de las relaciones. Entre el entusiasmo y la cautela apareció, sin embargo, un hilo compartido: la educación no puede limitarse a producir respuestas correctas, porque tiene la responsabilidad de formar personas con criterio.

Tras la bienvenida del periodista y profesor Jorge Meliá Valvidieso, Nieves Segovia, presidenta de SEK Education Group y de la Universidad Camilo José Cela, abrió el encuentro recordando que la discusión ha cambiado en apenas dos años. En la anterior edición del foro, celebrada bajo el título «Shaping the future, keeping us human», todavía se debatía hasta qué punto la IA podía convertirse en esperanza o amenaza. Ahora, sostuvo, ya no estamos solamente ante una herramienta que cada institución decide incorporar, sino ante una infraestructura cognitiva que comienza a condicionar la economía, la sociedad y la educación.

«Una herramienta se elige; una infraestructura se hereda», resumió Segovia. Esta diferencia obliga a examinar no solo cuánto utilizamos la IA, sino cómo modifica aquello que hacemos. Los sistemas inteligentes pueden producir argumentos, redactar textos o formular recomendaciones, pero generar una respuesta no equivale a comprenderla ni a asumir sus consecuencias. La máquina puede ayudar a contrastar una idea, explorar perspectivas y ampliar una reflexión, aunque no puede reemplazar la responsabilidad moral del juicio.

Segovia defendió también la naturaleza relacional del aprendizaje. Las personas aprenden con otras personas, de ellas y, en ocasiones, gracias a ellas: con el profesor que confía, el compañero que cuestiona o la comunidad que obliga a escuchar una mirada distinta. Un tutor artificial siempre disponible puede ofrecer paciencia y adaptación, pero una educación excesivamente individualizada corre el riesgo de confundir personalización con aislamiento. La pregunta no es solo cómo mejorar el rendimiento, sino cómo usar la tecnología para fortalecer la comunidad educativa.

La presidenta de SEK Education Group recuperó además una idea vinculada al legado de Felipe Segovia: un aula no es inteligente porque contenga máquinas inteligentes, sino porque contribuye al desarrollo de la inteligencia humana con el propósito de alcanzar sabiduría. La inteligencia resuelve problemas; la sabiduría ayuda a escoger qué problemas merecen ser resueltos. Y esa segunda capacidad, construida lentamente mediante la experiencia, el error, los vínculos y el ejemplo, no puede automatizarse.

Daniel Barcay, tecnólogo y exdirector ejecutivo del Center for Humane Technology, asumió la tarea de identificar aquello que no debería delegarse. Lo hizo desde una posición deliberadamente incómoda, alejada tanto de la promesa de una abundancia tecnológica sin costes como del rechazo automático de cualquier innovación. Recordó que el profesorado lleva décadas escuchando que la próxima herramienta revolucionará la enseñanza y le permitirá disponer de más tiempo para las dimensiones humanas de su trabajo. Ese historial explica un escepticismo docente legítimo.

Para Barcay, la IA obliga a observar al mismo tiempo cuestiones pedagógicas, laborales, psicológicas, políticas y sociales. Puede alterar las habilidades que deben aprenderse, quebrar los sistemas tradicionales de evaluación, cambiar las profesiones para las que se prepara al alumnado y modificar el proceso de socialización. El problema es que las sociedades intentan comprender esta complejidad desde espacios públicos fragmentados, sometidos a guerras narrativas y explicaciones excesivamente simples. La educación debería ayudar a las nuevas generaciones a habitar esa complejidad sin refugiarse en el dogmatismo.

Su respuesta fue que no deben delegarse las capacidades necesarias para interpretar un mundo complejo: el pensamiento crítico, la regulación emocional, la comprensión de sistemas, la deliberación y la construcción de acuerdos con quienes sostienen perspectivas diferentes. No basta con enseñar una lista de competencias técnicas. Aprender a convivir con la incertidumbre es un proceso intelectual, corporal, emocional y social. Por eso, reclamó profesores capaces de mostrar conocimiento, pero también de reconocer con honestidad aquello que todavía no tiene respuesta sencilla.

Barcay introdujo una de las advertencias más pesimistas de la jornada: las tecnologías no son instrumentos completamente neutrales, porque primero las diseñamos y después terminan diseñando parte de nuestro comportamiento. Si las plataformas digitales compitieron por nuestra atención, los asistentes inteligentes pueden competir ahora por nuestra confianza, intimidad y apego. Cuanto mejor conozcan las metas, emociones y vulnerabilidades de una persona, más útiles podrán resultar, pero también mayor será su capacidad potencial de manipulación.

La preocupación no se limita a una IA que halaga al usuario. Afecta a la manera en que comprobamos la realidad. Las personas contrastan sus ideas mediante la reacción de los demás, reformulan lo que piensan al expresarlo y construyen conocimiento en redes de confianza. Si una parte creciente de ese intercambio se produce con sistemas programados para mantener la interacción, podríamos recibir un reflejo distorsionado de nosotros mismos. Frente a ello, Barcay señaló la agencia humana como el recurso que no debemos entregar.

En una breve intervención posterior, Andreas Schleicher, director de Educación y Competencias de la OCDE, reforzó esta idea: la tecnología puede presentarse como neutral, pero quienes la diseñan y utilizan no lo son. Las plataformas no solo distribuyen herramientas; también moldean hábitos, prioridades y expectativas. Los datos de PISA, señaló, no permiten asociar automáticamente una mayor intensidad de uso tecnológico con mejores resultados. «No nos ponemos en forma viendo deporte, sino practicándolo», ejemplificó. Aprender implica compromiso, participación y, en ocasiones, dificultad. Si la IA elimina toda fricción y ofrece siempre productos terminados, puede convertir al estudiante en consumidor de conocimiento prefabricado.

La primera mesa redonda reunió a Lucía Dellagnelo, directora adjunta de Educación y Competencias de la OCDE; Asyia Kazmi, CEO de WISE; Amit Patel, cofundador de Owl Ventures; Javier Scher, responsable de AI Education Studio en Globant, y María José Ogando, directora general de Fab AI. Sus procedencias mostraron la vocación internacional del foro y permitieron confrontar las perspectivas de organismos multilaterales, fundaciones, inversión, desarrollo tecnológico y evaluación. El debate conectó con una cuestión ya presente en otros encuentros: la necesidad de integrar la IA con seguridad y criterio pedagógico, como recogió el I Foro Europeo EducaIA.

Ogando defendió que los educadores no deben limitarse a ocupar un asiento en la mesa, sino participar en la definición de qué significa una buena tecnología educativa. Para hacerlo necesitan infraestructura pública, capacidad técnica y herramientas que permitan exigir responsabilidades a las empresas. Una de sus propuestas fue convertir currículos, progresiones de aprendizaje y conocimiento pedagógico nacional en recursos estructurados y utilizables por los sistemas de IA, evitando que cada desarrollador interprete por su cuenta los objetivos educativos. El sector público debe establecer el punto de referencia.

Kazmi propuso una gobernanza distribuida. Los organismos internacionales pueden fijar mínimos sobre seguridad, transparencia y rendición de cuentas; las entidades regionales pueden adaptar esos principios a lenguas y culturas; los gobiernos deben determinar los fines educativos; y docentes, investigadores y estudiantes han de participar en el diseño y la evaluación. Ningún actor posee por sí solo el conocimiento o la legitimidad suficientes. La gobernanza, por tanto, debe ser multinivel y compartida.

La responsable de WISE insistió en que el sistema educativo ya dispone de una ciencia del aprendizaje que no debería ignorar. No toda facilidad produce aprendizaje y no toda descarga cognitiva es perjudicial: un docente de Matemáticas puede utilizar una calculadora cuando la operación no constituye el objeto de la actividad. La cuestión es decidir qué esfuerzo fortalece la memoria, la comprensión o el razonamiento y cuál es meramente accesorio. Antes de extender una herramienta deberían probarse su viabilidad, su impacto académico y sus efectos sobre el bienestar del alumnado.

Scher expresó una mirada optimista sobre dos ámbitos: la automatización de tareas de bajo riesgo, que puede liberar tiempo para el trabajo humano, y la personalización del aprendizaje. La IA permite imaginar apoyos ajustados a distintos ritmos y necesidades, superando parcialmente el modelo uniforme. Patel aportó el ejemplo de herramientas que escuchan leer a los niños, corrigen pronunciaciones y pueden detectar dificultades tempranas sin exponerlos ante sus compañeros. Bien diseñada, la tecnología puede reforzar la confianza para aprender y ofrecer al profesor información difícil de obtener diariamente.

Pero Dellagnelo y el resto de la mesa recordaron que la capacidad técnica no equivale a evidencia educativa. Muchas soluciones llegan a los centros antes de contar con evaluaciones independientes y, además, un modelo eficaz en inglés puede perder precisión en otras lenguas o en dispositivos menos potentes. La evaluación debería comenzar antes del contacto con el alumnado, comprobando conocimiento pedagógico, sesgos, seguridad y adecuación lingüística; continuar con implementaciones pequeñas; y terminar con estudios de impacto. La innovación necesita avanzar, pero debe hacerlo con evidencias proporcionales al riesgo.

La mesa dedicada al juicio humano reunió a Bruce Au, de Yidan Prize Foundation; Ann Kristin Glenster, investigadora de la Universidad de Cambridge; Cristine H. Legare, directora del Center for Applied Cognitive Science de la Universidad de Texas en Austin, y Juan Ramos Cejudo, profesor de Stanford y de la UCJC. Desde el derecho, la psicología y las ciencias cognitivas, los participantes analizaron una vulnerabilidad básica: disponer de respuestas inmediatas no garantiza saber formular buenas preguntas ni pensar de manera autónoma.

Una de las ideas centrales fue que los sistemas educativos suelen diseñarse para el alumno idealizado, no para el ser humano real. La motivación, el sentido de pertenencia, la identidad, las emociones y la percepción de utilidad no son ruido alrededor del aprendizaje, sino parte de su arquitectura. Si un estudiante no encuentra valor en escribir, investigar o resolver un problema, buscará el camino más rápido para cumplir la tarea. La respuesta no consiste únicamente en vigilar el uso de IA, sino en proponer experiencias que merezcan el esfuerzo cognitivo.

Legare defendió actividades ligadas a problemas reales, complejos y sin una única solución. Frente a ejercicios simplificados donde existe una respuesta correcta y una ruta previsible, propuso introducir al alumnado en desafíos ecológicos, sociales o comunitarios que exijan comparar datos, asumir restricciones y aceptar que no todas las variables pueden optimizarse a la vez. La motivación crece cuando los estudiantes comprenden que su trabajo puede tener consecuencias fuera del aula y que su conocimiento sirve para intervenir.

El debate alcanzó inevitablemente a la evaluación. Los ponentes cuestionaron las pruebas que premian únicamente la respuesta final, precisamente aquello que una IA puede producir con facilidad. La alternativa pasa por documentar el proceso: observar cómo se define un problema, dónde se pierde la motivación, qué fuentes se consultan, qué errores se corrigen y cómo se justifica una decisión. La IA podría ayudar a registrar esa trayectoria, siempre que evaluar deje de significar comprobar productos y empiece a hacer visible el aprendizaje.

La mesa sobre las condiciones necesarias para proteger el juicio humano reunió a Carla Aerts, catalizadora y asesora sobre los futuros de la educación; Mary Burns, profesora visitante de la Universidad de Turín; Linda Liukas, autora e ilustradora; la Dra. Natalia Lara Nieto-Márquez, profesora e investigadora e IP en la UCJC, dentro del WISE–IIE Global Research Consortium; y Jennifer Adams, ex superintendente K12 del Ottawa-Carleton District School Board. La conversación puso el foco en la responsabilidad de los proveedores, la transparencia de los modelos, la participación del profesorado y las desigualdades lingüísticas. Buena parte del mundo no utiliza el inglés como primera lengua y muchos sistemas educativos carecen de recursos digitales suficientes, por lo que una IA aparentemente universal puede reproducir una geografía de exclusiones.

La mesa advirtió de que las instituciones no deberían comprar soluciones para problemas que no han definido previamente. Incorporar una aplicación porque está disponible, porque otras organizaciones la utilizan o porque promete modernización invierte el orden lógico de la innovación. Primero deben fijarse el propósito educativo, las condiciones de uso y los resultados que se desean mejorar; después, comprobar si la herramienta responde a esa necesidad. El riesgo de actuar al revés es adaptar la escuela al producto.

También se subrayó que la trazabilidad debe formar parte de cualquier relación con los proveedores: las instituciones necesitan conocer cómo se utilizan los datos, con qué información se entrenan los sistemas, qué limitaciones presentan y quién responde cuando se equivocan. Esta exigencia coincide con el debate sobre una regulación que proteja al alumnado. No se trata de paralizar la innovación, sino de crear confianza mediante garantías.

La responsabilidad institucional centró la última parte de la jornada. Adrian Monck, de la Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence; Gouri Gupta, de Central Square Foundation; Dalia Ibrahim, CEO de Nahdet Misr Publishing House; Stephen R. Grobmyer, director del Cancer Institute de Cleveland Clinic Abu Dhabi, y Guillermo Delso, AI Officer de SEK Education Group, trasladaron la discusión a contextos tan diversos como la universidad, la escuela, la edición, la sanidad y la gestión tecnológica.

El ejemplo médico permitió observar con claridad la doble cara de la IA. Grobmyer explicó que ningún profesional puede procesar por sí solo todo el conocimiento que se genera, mientras los sistemas inteligentes pueden analizar historiales, identificar riesgos y facilitar intervenciones tempranas. Sin embargo, la medicina sigue descansando sobre la confianza, la escucha y el cuidado. Una predicción puede orientar, pero el profesional debe comprenderla, contextualizarla y responder ante el paciente. En educación ocurre algo semejante: asistir no significa decidir.

Los participantes reclamaron instituciones capaces de reconocer qué dimensiones humanas desean preservar antes de automatizar procesos. La empatía, la deliberación, el cuidado, la creatividad, la capacidad de relacionarse y el sentido de responsabilidad no pueden quedar relegados a un complemento ornamental. La IA puede agilizar la organización de grupos, detectar señales de abandono o adaptar recursos, pero las decisiones que afectan a la trayectoria de una persona requieren una autoridad identificable y una explicación comprensible.

En la última mesa, moderada por Jane Mann, responsable educativa de Cambridge University Press & Assessment, Boris Walbaum, directivo y promotor de iniciativas educativas; Mercedes Mateo-Verganza, especialista principal en Educación del Banco Interamericano de Desarrollo; y Alexander Schindler, directivo vinculado a la innovación educativa, debatieron sobre los compromisos institucionales. Sus diagnósticos oscilaron entre la preocupación por el deterioro de los aprendizajes y la confianza en que la IA pueda acelerar mejoras, reducir desigualdades y liberar tiempo. La discrepancia no ocultó una conclusión: las instituciones no pueden esperar a disponer de una solución perfecta, pero tampoco avanzar sin una dirección educativa clara.

Mateo-Verganza diferenció entre aprender sobre IA y aprender con IA. La primera dimensión exige alfabetización, conocimiento técnico y profesionales capaces de comprender los sistemas para que la sociedad no pierda el control sobre ellos. La segunda requiere decidir cuándo la herramienta favorece el aprendizaje y cuándo evita precisamente el esfuerzo que permite aprender. Leer, escribir, argumentar y calcular no son siempre procesos naturales ni fáciles; requieren una fricción cognitiva que la educación debe preservar de forma intencional.

Walbaum insistió en recuperar la promesa que la educación ofrece a los jóvenes. En un escenario marcado por la incertidumbre profesional, no basta con formar para el siguiente empleo disponible. Las instituciones deben cultivar perseverancia, curiosidad, exploración y capacidad de actuar, además de reforzar las relaciones humanas que sostienen el aprendizaje. Schindler, por su parte, pidió experimentar, aceptar errores y estrechar la relación entre educación y mundo profesional sin confundir adaptación con sometimiento. El desafío consiste en innovar sin perder propósito.

Gonzalo Martín-Villa, CEO de SEK Education Group, cerró el foro con una advertencia que condensó buena parte de lo escuchado: el mayor riesgo quizá no sea que las máquinas decidan repentinamente por nosotros, sino que dejemos de decidir poco a poco porque sus recomendaciones resultan rápidas, cómodas o suficientemente buenas. Reservar el juicio humano únicamente para aquello que la tecnología todavía no sabe hacer conduciría a una renuncia gradual e invisible.

Martín-Villa señaló tres responsabilidades irrenunciables. La primera es decidir qué educación se desea, evitando que aquello que la tecnología puede medir determine lo que merece enseñarse. La segunda es conservar la responsabilidad sobre las decisiones relevantes para el futuro del alumnado: un sistema puede asesorar, pero el docente debe comprender, cuestionar y explicar. La tercera, especialmente importante para las universidades, consiste en determinar qué conocimiento merece confianza y enseñar a distinguir entre una respuesta convincente y una afirmación verdadera.

El Global Education Forum terminó así como había comenzado: con más preguntas que respuestas, pero también con un marco humanista compartido por optimistas y pesimistas. La IA puede convertirse en tutora, asistente, instrumento científico o apoyo institucional; también puede fomentar dependencia, homogeneizar perspectivas y debilitar los vínculos. Su efecto no está escrito exclusivamente en el código, sino en las decisiones pedagógicas, políticas y éticas que acompañen su uso.

Por eso, la edición de 2026 no concluyó con un consenso cerrado. Dejó una responsabilidad para gobiernos, empresas, universidades, centros y docentes: decidir qué proteger, qué transformar y qué hacer de otra manera. La frase final de Martín-Villa resumió el mandato de una jornada atravesada por acentos, disciplinas y posiciones muy diferentes: «Usad bien la IA, pero no dejéis de decidir». Porque la tecnología puede ayudarnos a elegir mejor, pero la responsabilidad sigue siendo humana.