En los últimos años, el Design Thinking ha ganado popularidad en diversos contextos, desde la resolución de problemas empresariales hasta la innovación en educación. La educación superior no ha sido la excepción, adoptando esta metodología para rediseñar planes de estudio, crear experiencias de aprendizaje significativas y transformar espacios académicos. Sin embargo, aunque el Design Thinking ha demostrado ser una herramienta poderosa, su potencial puede complementarse con el Art Thinking, una metodología que introduce el arte contemporáneo como un medio para enriquecer los procesos educativos.

Hyper-real AI-generated avatars created on platforms like Synthesia are now capable of producing so-called “digital twins” of human instructors with hyper-realistic facial expressions, lip-syncing, contextual hand gestures, and even cloned voices.

These tools are already changing the face of online education, used at increasing volume to scale corporate training, MOOCs, customer onboarding and university instruction.

La tesis de este artículo es muy sencilla. La inteligencia es la responsable de lo que somos y tenemos. La inteligencia “fabrica” todo lo que nos rodea, desde la ropa que llevamos, la vivienda que habitamos, los dispositivos que utilizamos, la comida que comemos y los pensamientos o emociones que sentimos. Todo existe gracias a que la inteligencia humana en algún momento lo imaginó y después lo creó. Sin embargo, no había nada que fabricara inteligencia, excepto nuestro cerebro. Por primera vez en la historia, vamos a perder el monopolio de la producción de inteligencia para compartirlo con una creación nuestra: la Inteligencia Artificial que será mejor que nosotros en muchas cosas. Y eso significa que nuestra civilización, cambiará drásticamente.

If we were to design higher education from scratch in an AI-driven world, would it look anything like what we have now?

It’s unlikely. The industrial-era blueprint that still shapes most universities (structured degrees, rigid semesters, siloed disciplines, and assessment models built around scarcity and standardization) was not built for a world of continuous, distributed learning. Nor was it built for a world where intelligent systems can generate, translate, evaluate, and even co-create knowledge on demand.

The future isn’t just approaching — it’s moving fast. As industries evolve and workforce demands shift, schools and districts have a critical role in ensuring students are prepared for what’s ahead. Traditional education models, which focus on knowledge retention alone, aren’t enough. Students need digital fluency and adaptability to succeed in an era of constant technological change.

Uas universidades a menudo carecen de flexibilidad suficiente para ajustar rápidamente sus planes académicos. Las tecnologías, y todas las áreas del conocimiento que hacen uso de ellas, evolucionan más rápidamente que los planes de estudios de nivel superior (técnico-tecnológicos o universitarios de tercer o cuarto nivel). Ante este panorama, las microcredenciales aparecen como un puente que promete actualizar habilidades profesionales con rapidez y precisión.

Higher Education institutions are trying to keep up with an increasingly unpredictable world. It is imperative that we shore up the most foundational cybersecurity and privacy practices: honoring end users’ agency, fostering trust both within the academic community and beyond, centering transparency in our work to the highest extent possible, and involving all stakeholders in the daily work and responsibility of cybersecurity and privacy.

Our expert panel was charged with envisioning the preferred future of supporting agency, trust, transparency, and involvement in higher education and creating an action plan toward that future.

No, not “ChatGPT, write me an essay that will get an A+ on why Lady Macbeth is Shakespeare’s most interesting villain.”

While they’ve undoubtedly complicated the world of plagiarism in the 21st century, ChatGPT and other natural-language AI assistants have also shown they're capable of being very powerful, legitimate study aids.

The difference between getting AI to do your study for you (bad) and getting it to help you study more effectively (good) is all in the prompts.

Prompts are the natural-language (as opposed to computer language) instructions that tell the AI what we want it to do. As with any form of communication, the more precise and specific the instructions that we use, the more likely we will get the results we want.

It has been just over two years since the public was introduced to OpenAI’s ChatGPT (Generative Pre-Trained Transformer). Since that seemingly innocuous day in November of 2022, the world has hit the gas pedal moving in every direction as the age of exploration has become available to all. In doing so, it is leaving large groups of skeptics, cynics, optimists, and opportunists in its wake. While many are moving as fast as possible to implement new technology, there is an equal number encouraging us to proceed with caution as there are still many unknowns. Answers to the questions of what AI is capable of and what can and should be controlled are still blurry at best. 

La educación tiene como objetivos la transmisión de la cultura de una sociedad y el desarrollo personal de quien aprende; la tecnología es una industria que cotiza en bolsa y responde ante sus consejos de dirección y sus inversores acerca de sus logros y sus problemas.

The rapid emergence of agentic AI has forced the learning and development field to confront a long-standing truth: most asynchronous online learning is not well designed.

Last week, I analyzed how AI-driven agents like Manus are autonomously completing traditional online courses—moving through static content, passing quizzes and even meaningfully contributing to online discussions.

The point I put forward was that the problem is not AI's ability to complete online async courses, but that online async courses courses deliver so little value to our learners that they delegate their completion to AI.

The harsh reality is that this is not an AI problem — it is a learning design problem.

However, this realization presents us with an opportunity which we overall seem keen to embrace. Rather than seeking out ways to block AI agents, we seem largely to agree that we should use this as a moment to reimagine online async learning itself.

In Online Education and training, professionals rightfully prioritize learners—but too often, they lack meaningful opportunities for their own professional development. Throughout my work with various organizations, I have seen training efforts focus primarily on mastering new technologies or attending “train-the-trainer” programs that equip educators with specific content or skills to pass on to others. While these are valuable, they only address part of the equation. True professional growth must go beyond tools and instructional techniques. It must focus on pedagogy—the art and science of teaching—so that online educators and trainers can strengthen their ability to engage learners, adapt to different learning needs, and create truly effective learning experiences.

Education Systems that limit creativity perpetuate inequity. Defining success only in terms of conformity and compliance leaves out students whose strengths include innovation, originality, or unique thinking. Such restrictive approaches marginalize learners who approach problems differently or express themselves in different ways. True equity means recognizing and valuing a diversity of talents, ideas, and experiences, intentionally dismantling systemic barriers that restrict creative expression and innovative thought.

La presente guía sobre Inteligencia Artificial (IA) en educación está
diseñada como un acercamiento a las herramientas generativas que se han incorporado recientemente en este ámbito y en otros sectores profesionales. La IA, por sí misma, está redefiniendo y agilizando múltiples procesos vinculados al mundo digital.

A lo largo de esta guía, se describen algunas herramientas
generativas aplicadas a la educación, desde las más conocidas,
como ChatGPT, hasta otras específicas, diseñadas para la creación de contenidos en formatos de imagen, audio y realidad aumentada. Es importante destacar que la mayoría de las herramientas de IA funcionan a partir de instrucciones estructuradas semánticamente, conocidas como prompts. Estos permiten generar contenidos con las características deseadas, siempre y cuando se empleen adecuadamente.

Asimismo, es fundamental tener presente que el uso de la IA ya
está regulado por marcos normativos que abordan sus implicacioneséticas y las restricciones necesarias, especialmente en lo relativo a la autoría y los riesgos asociados a los contenidos generados. La IA en Educación es una realidad ineludible con la que debemos aprender a convivir, empleándola de manera crítica y responsable. Esto resulta esencial ante la expansión de nuevas plataformas basadas en inteligencia artificial.

Para las Instituciones de Educación Superior, el avance de la IA
ha supuesto un reto debido a la limitada comprensión inicial de sus alcances. Sin embargo, su uso se ha normalizado y se han establecido mecanismos que promueven su implementación adecuada y efectiva. Se espera que esta guía sea una herramienta útil y un punto de partida para explorar las amplias oportunidades que ofrece la tecnología del siglo XXI, de la cual la IA forma una parte integral.

This week saw the publication of a groundbreaking study, The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise. The study explores how artificial intelligence is transforming workplace performance, expertise sharing, and social engagement.

By demonstrating that individual knowledge workers + AI can match the output of conventional teams, break down silos, boost emotional engagement, enhance wellbeing and empower non-experts to perform at the level of seasoned professionals, this and research like it signals profound implications for L&D.

La revolución tecnológica ha transformado profundamente nuestra sociedad y, como consecuencia, los procesos de enseñanza-aprendizaje. Las nuevas generaciones, inmersas en un entorno digital desde su nacimiento, presentan características distintivas en la forma de acceder, procesar y construir conocimiento. La inteligencia artificial (IA) ha emergido como un actor fundamental en esta transformación, redefiniendo los límites entre el aprendizaje formal e informal y planteando nuevos desafíos y oportunidades para la educación superior.

En este contexto, resulta esencial comprender las características del nuevo aprendiz, cómo la IA está impactando su formación y qué implicaciones tiene esto para las instituciones educativas. Este artículo examina la interrelación entre las nuevas culturas de aprendizaje, la identidad digital de los estudiantes y el papel de la IA en la transformación educativa, con especial énfasis en la educación superior.

Education often struggles to keep pace with other sectors because it prioritizes traditional knowledge rather than forward-looking innovation. While the technology and healthcare industries actively anticipate and adapt to emerging trends, education typically focuses on historical accomplishments. Literature courses continue to highlight classic texts without fully exploring digital storytelling such as interactive fiction, podcasts, or virtual reality narratives. Similarly, mathematics classes emphasize established techniques and old ways of solving problems rather than engaging students with contemporary, real-world applications such as climate modeling, data science, or artificial intelligence.

Por un lado, escuchamos los argumentos del tipo: “la incursión de las herramientas de IA Generativa en las aulas es inevitable”; “los profesores, para hacer el mejor uso de estas tecnologías, tienen que actualizar rápidamente sus conocimientos y convertirse en docentes alfabetizados en IA”; o “es urgente replantearnos cómo las formas y prácticas educativas tradicionales tienen que cambiar y adaptarse a las posibilidades de la IA”. 

Por otro, vemos cómo una vez más damos la bienvenida a la promesa que acompaña los discursos innovadores y disruptivos, y que nos hacen pensar, una vez más, que la IA será la solución de nuestros problemas educativos; priorizamos una vez más los medios frente a los procesos; volvemos a dejarnos maravillar por la magia de una tecnología y nos volvemos a olvidar de los objetivos de aprendizaje, de las competencias, del contexto, de las necesidades del alumnado, del aprendizaje autorregulado (Serrano & Sánchez, 2024).

For decades, Learning and Development (L&D) teams have grappled with four underlying wicked problems: scaling internal expertise, ensuring consistency across global teams, keeping up with rapid industry changes, and demonstrating ROI. While some companies are distracted by using AI to optimise for efficiency and cost savings, others are using AI to solve wicked problems that have previously been difficult—or even impossible—to solve at scale.

One thing we've noticed on the ground is that, when it comes to AI-driven L&D innovation, professional services firms - e.g the Big Four - are leading the way, emerging as both early adopters and standard-setters for other orgs in all things AI & L&D. The question we have been exploring recently is: why is this?

AI literacies are becoming increasingly essential as AI continues to evolve and integrate into a multitude of educational contexts. Rather than viewing literacy as a singular skill, the Dimensions of AI Literacies embrace a pluralistic perspective, recognizing that individuals can develop and apply a range of interconnected competencies. AI literacies encompass the skills needed to comprehend, utilize, and critically evaluate AI within complex environments. As educators, learners, and leaders engage with AI, they must navigate both the technical aspects of AI tools and the ethical, cultural, and social implications of their use. AI literacies enable individuals to make informed decisions, adapt AI tools to different contexts, and ensure that applications of AI in academic settings are ethical and inclusive. The Dimensions of AI Literacies (presented below) offer a flexible and transformative lens for understanding teaching and learning practices in an AI-enabled world. We invite you to explore this taxonomy to reflect on the challenges and opportunities presented by AI in education, leveraging a common vocabulary to identify and share effective practices for meaningfully implementing AI-supported approaches into the classroom.

La Universidad Holoneural redefine el paradigma educativo al integrar la inteligencia distribuida de la Universidad Neural con la hiperrealidad inmersiva de la Universidad Holograma. En este nuevo ecosistema, el aprendizaje no es lineal ni centralizado, sino polimórfico, adaptándose en tiempo real a la interacción cognitiva de cada estudiante mediante meta-algoritmos adaptativos.

Cada aprendiz se conecta a un campo neurodigital expandido, donde la educación se experimenta como una hiperrealidad cuántica, fusionando datos, experiencias y emociones en un flujo continuo de conocimiento. La didáctica tradicional se disuelve en una morfodinámica cognitiva, donde los agentes de IA-AGI funcionan como holo-mentores capaces de simular debates, construir hipótesis en tiempo real y evaluar el impacto de cada idea en un entorno de aprendizaje fractal.

Nos adentramos en la Universidad-Holograma como un circuito vibrante de conocimiento donde las ideas y los aprendizajes no tienen fronteras. En lugar de paredes y aulas, hay flujos de información que se desplazan a través de espacios cuánticos: el aprendizaje no se da en un lugar fijo, sino en un paisaje infinito de datos que puede ser accesible desde cualquier punto del universo digital.

Este holograma epistémico es un campo de interacción gravitacional donde las ideas se entrelazan y se mutan constantemente. El tiempo académico no es lineal ni secuencial; en cambio, se convierte en una red de superposiciones temporales que permiten a los conocimientos del pasado, presente y futuro coexistir en una danza perpetua de emergencias y transformaciones.

Este informe, coordinado por Juanmi Muñoz, Neus Lorenzo, Xavier Suñé y Miquel Àngel Prats, explora desde múltiples perspectivas el impacto transformador de la IA en los procesos educativos. A través de 28 artículos redactados por docentes, investigadores y expertos en innovación educativa de diversas partes del mundo, este informe aborda tanto los fundamentos teóricos como las aplicaciones prácticas, las experiencias en distintos niveles educativos y las implicaciones sociales, emocionales y éticas de la integración de la IA en la educación.