AI literacy como competencia central para la educación escolar
La inteligencia artificial ya está incorporada en la educación escolar. Tanto el alumnado como el profesorado la utilizan para la investigación, la creación de contenidos y la resolución de problemas.
Sin embargo, la mayor parte de la Generación Z aprende sobre IA a través de las redes sociales (55%), mientras que solo el 15% aprende de los educadores (Merriman & Sanz Sáiz, 2024). Además, aunque el 74% de los estudiantes europeos de entre 12 y 17 años reconoce que la IA será central para sus futuras carreras, solo el 46% siente que la escuela les prepara adecuadamente y apenas el 44% cree que el profesorado está bien equipado para integrar esta tecnología en el aprendizaje (Vodafone Foundation, 2024).
Está claro que la alfabetización digital tradicional ya no es suficiente. Nuevas disposiciones establecen la AI literacy como un elemento esencial de la formación del alumnado, convirtiéndola en un requisito central y no en una habilidad opcional. Hoy en día, los educadores ya no pueden suponer que las competencias tecnológicas generales bastan para preparar al estudiantado para un mundo impulsado por la IA.
El nuevo «por qué»: AI Act, PISA 2029 y el paso de opcional a competencia clave
La AI literacy ya no es una habilidad opcional: los avances normativos y estratégicos la convierten en una prioridad educativa central.
La Ley de IA de la UE (Art. 4, 2025) – EU Artificial Intelligence Act – exige que los proveedores y usuarios de sistemas de IA garanticen un nivel suficiente de AI literacy como requisito profesional para su personal y para las personas implicadas en el funcionamiento y uso de los sistemas de IA.
Al mismo tiempo, la evaluación PISA 2029 evaluará por primera vez la Media & Artificial Intelligence Literacy, midiendo la capacidad del alumnado para interactuar de forma crítica con herramientas de IA, evaluar contenidos generados por IA y tomar decisiones éticas en entornos mediados por IA.
En conjunto, estos desarrollos desplazan la AI literacy de una habilidad digital periférica a una competencia fundamental, al mismo nivel que la lectura, la escritura y el pensamiento computacional, esencial para desenvolverse en la vida cotidiana, en el aprendizaje y en la futura trayectoria profesional.
El marco europeo en la práctica: los 4 dominios para construir la AI literacy
El AI Literacy Framework de la OCDE/Comisión Europea ofrece una hoja de ruta práctica para los centros educativos, organizando la AI literacy en cuatro dominios interconectados, cada uno con competencias concretas y aplicaciones en el aula:
1. Relacionarse con la IA
«Relacionarse con la IA en la vida cotidiana implica usar la IA como herramienta para acceder a nuevos contenidos, información o recomendaciones. Estas situaciones requieren que el alumnado reconozca primero la presencia de la IA y, a continuación, evalúe la exactitud y la pertinencia de sus resultados.» – OECD/European Commission AI Literacy Framework
El alumnado debe aprender a interactuar con sistemas de IA en la vida diaria:
- reconocer los sistemas de IA;
- evaluar críticamente los resultados generados por la IA;
- examinar cómo los sistemas de IA pueden informar y, a la vez, limitar las perspectivas;
- explicar cómo la IA podría utilizarse para reducir la difusión de sesgos sociales;
- reconocer el impacto ambiental de la IA;
- encontrar un punto de equilibrio entre el uso de la IA y los principios éticos humanos.
Por ejemplo, el alumnado puede analizar si un ensayo generado por IA contiene errores o sesgos, fomentando el pensamiento crítico y la conciencia.
2. Crear con IA
«Crear con IA consiste en colaborar con un sistema de IA en un proceso creativo o de resolución de problemas. Implica guiar y perfeccionar la producción de la IA mediante indicaciones y retroalimentación, garantizando al mismo tiempo que el contenido siga siendo justo y apropiado.» – OECD/European Commission AI Literacy Framework
El alumnado debe colaborar con la IA como co-creadora:
- explorando nuevas perspectivas basadas en ideas originales;
- experimentando con diferentes sistemas de IA;
- integrando la retroalimentación de la IA en sus procesos de pensamiento;
- reconociendo los límites de la propiedad intelectual.
Una actividad típica podría consistir en generar arte digital o textos con una herramienta de IA y luego refinarlos mediante el juicio humano.
3. Gestionar la IA
«Gestionar la IA exige elegir de forma intencional cómo la IA puede apoyar y mejorar el trabajo humano. Esto incluye asignar a la IA tareas estructuradas, como organizar información, para que las personas puedan centrarse en áreas que requieren creatividad, empatía y juicio.» – OECD/European Commission AI Literacy Framework
El alumnado debe saber cómo utilizar la IA como herramienta que apoye la creatividad, el razonamiento ético y la empatía:
- decidiendo si usar o no la IA en función del proyecto;
- seleccionando qué partes de un problema complejo confiar a la IA;
- dirigiendo los sistemas de IA con instrucciones específicas;
- desarrollando directrices para sistemas de IA éticos.
En esencia, este dominio se centra en la toma de decisiones sobre cuándo delegar tareas en la IA y cuándo el juicio humano es esencial.
4. Diseñar IA
«Diseñar IA capacita al alumnado para comprender los impactos sociales y éticos de la IA y cómo funciona, influyendo en la forma en que se configuran los sistemas de IA.» – OECD/European Commission AI Literacy Framework
El alumnado debe explorar cómo aprenden los sistemas de IA a partir de los datos para entender los principios técnicos y las implicaciones éticas del diseño de la IA:
- explorar las aplicaciones de la IA para resolver problemas globales;
- distinguir entre algoritmos diseñados por humanos y algoritmos basados en datos;
- recopilar y crear datos valiosos para el entrenamiento de la IA;
- evaluar la eficiencia y la precisión de los sistemas de IA.
Las actividades pueden incluir la experimentación con modelos sencillos de aprendizaje automático para observar cómo los sesgos en los datos afectan a los resultados.
Estrategias concretas para directivos escolares y responsables de políticas
Estas nuevas políticas se dirigen a educadores, directivos escolares y responsables de políticas educativas comprometidos con preparar al alumnado para un futuro digital.
En este contexto, el apoyo específico es esencial, ya que implementar la AI literacy requiere estrategias concretas y operativas que vayan más allá de la mera provisión de tecnología.
Los equipos directivos y los responsables de políticas deberían identificar los retos clave —como la escasa formación del profesorado, el acceso desigual a las herramientas de IA y la dificultad del alumnado para distinguir contenidos generados por IA— y ofrecer soluciones concretas, entre ellas formación profesional específica, integración curricular en distintas materias y acceso seguro y equitativo a las tecnologías de IA.
«El profesorado necesita un apoyo específico para desarrollar sus propias competencias en IA y para diseñar pedagogías eficaces que guíen al alumnado a través de este camino de aprendizaje.» – OECD/European Commission AI Literacy Framework
La AI literacy no es una moda pasajera; es esencial para desenvolverse en la vida diaria, crear con propósito y prepararse para el futuro del aprendizaje y del trabajo. Para lograrlo, los centros educativos deben cultivar no solo habilidades, sino también actitudes humanas que sustenten un uso consciente de la IA: responsabilidad, curiosidad, innovación, adaptabilidad y empatía.
El objetivo último es ir más allá de formar usuarios pasivos de la IA y avanzar hacia personas empoderadas y reflexivas que puedan aprovecharla de forma ética y creativa, manteniendo a la vez las cualidades humanas esenciales.