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Las autoras advierten que la clave no es simplemente usar inteligencia artificial, sino cómo, para qué y con quién se utiliza. Desde esta perspectiva, el artículo invita a reflexionar sobre el papel del profesorado, el diseño pedagógico y las políticas educativas en un contexto marcado por la expansión de la IA. Más que una cuestión tecnológica, se trata de una decisión educativa con profundas implicaciones sociales.
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El concepto de descarga cognitiva (cognitive offloading) tiene una trayectoria larga en la investigación psicológica. Risko y Gilbert (2016) lo definieron como el uso de ayudas externas para realizar tareas cognitivas. No es nuevo: usamos agendas para no memorizar citas, calculadoras para no operar mentalmente, correctores ortográficos para no revisar cada palabra. Hasta aquí, nada preocupante.
Edumorfosis's insight:
Fernando Santamaría presenta el concepto de Delegación Cognitiva: Cuando un docente utiliza la automatización de la IA para dejar de pensar. El uso de la tecnología para adjuntar los entregables, aceptar los resultados y enviar las calificaciones. El resultado: Falsa ilusión de competencia docente. El profesor utiliza la IA para evaluar el trabajo entregado por parte del estudiante con la ayuda de la IA. Esto representa un malpractice docente por automatizar el proceso de evaluación sin leer el trabajo entregado, sin detectar errores conceptuales, sin visualizar las conecxiones mentales y sin saber quiénes se quedaron atascados en su proceso de aprendizaje.
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El propósito de las universidades, tal y como las hemos venido entendiendo en los últimos 200 años, no puede ser seguir tendencias, ser un simple laboratorio de algoritmos al servicio del mercado. La IA acelera y evidencia las contradicciones que acumulan las instituciones de educación superior, pensar la educación superior desde la IA puede ser un punto de inflexión, la oportunidad para construir una universidad ejemplar, para alertar a la comunidad universitaria sobre su responsabilidad con la esperanza.
Edumorfosis's insight:
El peligro no es que los estudiantes utilicen IA, sino que las universidades se reorganicen en torno a su eficiencia productiva en lugar del desarrollo cognitivo. La irrupción de la IA desnuda la banalidad con la que renunciamos a los valores de la universidad y convierte la inacción en una forma de complicidad dolosa. El dominio del espacio universitario por la lógica del negocio no es la causa, sino la consecuencia del abandono de sus funciones esenciales.
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Hybrid systems are increasingly shaping day-to-day academic work. Students use them as writing companions, tutors, brainstorming partners and on-demand explainers. Faculty use them to generate rubrics, draft lectures and design syllabuses. Researchers use them to summarize papers, comment on drafts, design experiments and generate code.
Edumorfosis's insight:
Este artículo destaca las capacidades generativas y agénticas de la IA en la Educación Superior. La desconfianza ya no es solo de los profesores hacia los estudiantes. Ahora son los estudiantes los que desconfían de los planes de estudio, contenidos didácticos, estrategias de evaluación y sus instrumentos creados.
Independientemente que quién lo utiliza más para hacer su trabajo, el verdadero dilema recae más en quién está cediendo su Soberanía Cognitiva. Se trata de desarrollar conciencia propia para determinar en qué punto de la generación algorítmica nos detenemos, para comenzar a activar nuestra generación sináptica para fortalecer nuestras capacidades de aprendizaje: análisis de datos, planificación estratégica, toma de decisiones, pasar juicios sobre A o B, trabajar en equipos colaborativos, gestionar la frustración, activar la fricción cognitiva, comunicación efectiva y aplicación de modelos científicos. A esto se le suma las habilidades esenciales de leer, escribir, dialogar, razonar, triangular, crear, desarrollar, implementar, evaluar...
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La mayoría de los docentes universitarios nunca aprendieron a evaluar. Aprendieron a calificar ensayos, a corregir ortografía y verificar citas, a detectar si un texto “suena” original o copiado. Pero evaluar, en el sentido profundo del término: diseñar experiencias que permitan observar competencias en acción, medir transferencia de conocimiento a contextos nuevos, documentar el proceso de pensamiento y no solo su producto final, eso nunca fue parte de su formación.
Edumorfosis's insight:
El Dr. José Ferrer sacude nuevamente el escenario educativo universitario con esta columna. Una realidad insoslayable sobre el acto de calificar el aprendizaje estudiantil a través de la escritura.
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In education, authority and credibility are often misaligned. The voices that shape education policy are rarely those of current teachers. Firsthand insights gained from classroom experience take a backseat to the musings of outsiders. Frequently, those farthest from students dictate the narrative, while ever fewer actual teachers influence national discussions about teaching.
Edumorfosis's insight:
Cuando las políticas educativas y marcos regulatorios provienen de los que están alejados de las aulas. No es lo mismo producir una política o marco desde la comodidad de una lujosa oficina. Las principales voces para la redacción de políticas y marcos deberían ser las de los profesores y estudiantes. Pero no, son los consultores externos y en algunos casos el liderato político (con sus asesores) los que redactan las políticas y marcos regulatorios a seguir. Mientras tanto, las voces de los principales protagonistas siguen siendo apagadas...
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¿Qué sabemos realmente sobre cómo la IA está afectando los empeos en el sector educativo? La respuesta exige distinguir entre lo que se mide y lo que se especula. Este documento reúne y sintetiza siete estudios internacionales (2024-2026) que abordan, desde ángulos complementarios, la relación entre IA, mercado laboral y profesión docente. Algunos son economistas y trabajan con datos de nóminas reales. Otros analizan percepciones del profesorado. Otros proponen marcos conceptuales para orientar políticas. Ninguno, por sí solo, ofrece una imagen completa. Pero leídos conjuntamente, permiten trazar un panorama matizado.
La paradoja central que emerge de esta síntesis es elocuente: la docencia no figura entre las profesiones de mayor riesgo de desplazamiento directo, pero tampoco dispone de estudios específicos con la misma solidez metodológica que los dedicados a programación o atención al cliente. El profesorado universitario habita un ángulo ciego de la investigación empírica sobre impacto laboral de la IA.
Edumorfosis's insight:
Fernando Santamaría comparte su investigación sobre el impacto de la IA en el ámbito educativo. Lo cierto es que el trabajo docente no está en riesgo de ser sustituido por la IA. Sin embargo, hay tareas que ya tienen un alto nivel de exposición a las tecnologías algorítmicas. La conclusión a la que podemos llegar es que los Profesores Universitarios utilizan mapas difusos que los llevan a recorrer latitudes ciegas que los tienen desorientados...
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Necesitamos transformar nuestras escuelas en laboratorios de experimentación. «La validación de nuestro sistema educativo no vendrá de una nota en un examen estandarizado, sino de la capacidad de nuestros graduados para lanzar proyectos que satisfagan las necesidades de un mercado global.»
Edumorfosis's insight:
Convertir los salones de clase en "Laboratorios Ciudadanos" no es una idea innovadora. Desde 2010 lo estábamos proponiendo en diversos foros educativos. Los que leen mis escritos en el blog Edumorfosis, en mis columnas de LinkedIn y en el libro DCC (2019) saben de dónde se originó la idea. Ahora, yo le llamaría: Laboratorio Ciudadano de Experimentación Científica y Tecnológica. Lo bueno es que más educadores se unen al movimiento de transformación educativa. El modelo escolar y universitario TIENE que cambiar por completo si queremos mantenerlo a flote en la era de la IA.
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Las autoras advierten que la clave no es simplemente usar inteligencia artificial, sino cómo, para qué y con quién se utiliza. Desde esta perspectiva, el artículo invita a reflexionar sobre el papel del profesorado, el diseño pedagógico y las políticas educativas en un contexto marcado por la expansión de la IA. Más que una cuestión tecnológica, se trata de una decisión educativa con profundas implicaciones sociales.
Edumorfosis's insight:
No cabe la menor duda que la brecha de acceso digital es un reto que se debe abordar en este momento. Sin embargo, existe otra brecha que viene acompañada del acceso equitativo de la tecnología digital. Se trata de la Brecha de Uso. Esta se entiende como la capacidad de redactar instrucciones óptimas que ayuden a obtener resultados más precisos, confiables, libres de sesgos y alucinaciones. El saber aplicar técnicas apropiadas de entrenamiento para que el modelo IA actúe como un asesor cognitivo o copiloto de proyectos. Muchos estudiantes y profesionales utilizan los modelos IA para la búsqueda de información o como oráculo de respuestas eficientes. Eso se considera como un uso superficial de la IA que pone en piloto automático las conexiones neuronales del aprendiz (usuario).
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Edumorfosis's insight:
La educación superior en LatAm enfrenta grandes desafíos, como la creciente desconexión entre la formación de profesionales y las necesidades del mundo laboral, así como investigaciones que no están logrando generar impacto en las comunidades.
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Cristóbal Cobo reflexiona sobre los desafíos que la IA presenta para los docentes. Señala que la incorporación de la IA no debería ser vista como una solución tecnológica inmediata, sino como un proceso que debe ser supervisado y evaluado críticamente. En este contexto, advierte que un cambio educativo impulsado únicamente por la IA podría ser riesgoso, ya que «cuando el sistema educativo se actualice, la IA habrá evolucionado hacia algo distinto».
Edumorfosis's insight:
Nos preocupa que la IA se use en Educación sin suficiente cautela. Vemos potencial, sí, pero la evidencia todavía es imperfecta y parcial. También nos inquieta qué significa “crear” cuando una parte (o la totalidad) del trabajo la hace una máquina. Nos preocupa que la evaluación se tercerice/delegue y pierda rigor, o que la tecnología acabe sustituyendo el criterio docente en lugar de apoyarlo. Nos genera dudas introducir estas herramientas demasiado pronto, sin que el alumnado tenga una mirada crítica y ética bien formada. Y, en un contexto donde la IA puede simular voz e imagen, nos preocupan los sesgos, la desinformación, el plagio y la sobreconfianza tecnológica (Cristóbal Cobo, 2026).
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Por primera vez en 20 años, las matriculaciones en la carrera de informática han caído en la Universidadde California, en Estados Unidos. Un hecho que se repite en todo el país: o se mantienen, o caen, pero en ninguna suben. Muchos estudiantes se echan para atrás argumentando que para qué estudiar tres años, si luego la IA te va a quitar el trabajo.
Este año, 12,652 estudiantes universitarios se han matriculado en Ingeniería Informática en la Universidad de California, lo que supone un descenso del 6% con respecto a 2024 y del 9% en dos años. No había una caída desde hace dos décadas, cuando explotó la burbuja de las puntocom, y se produjo una ola de cierres y despidos.
Edumorfosis's insight:
Noticias como estas son apocalípticas. Si contrastamos estas noticias con los datos del Depto. del Trabajo Federal, podemos deducir que 6 de cada 100 egresados universitarios no consiguen empleo después de graduarse de la Universidad. Este número es pequeño y coinside con otras carreras profesionales que también confrontan dificultades en sus tasas de colocación profesional.
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Los currículos universitarios en Puerto Rico —y me atrevo a decir que en la mayoría de Latinoamérica— ya están obsoletos. No van a quedar obsoletos. Ya lo están. Hoy. Mientras lees esto.
Edumorfosis's insight:
El Dr. José Ferrer sacude el piso de la Educación Universitaria con esta publicación. Realizar cumbres, congresos, foros, debates o mesas de discusión sobre el impacto de la IA en la Educación (el plagio, la trampa, la deshonestidad académica) ES UNA PÉRDIDA DE TIEMPO. La IA ya trascendió el modelo del campus universitario para impactar en el sector industrial, empresarial y comercial. Los modelos IA son capaces de realizar las tareas profesionales tan bien o mejor que los profesionales humanos. Un conjunto de Agentes IA realiza por $500 o $1,000 el trabajo anual de un profesional que gana $60,000+. Esto va a tener un impacto en la contratación de profesionales. Por tanto, los programas académicos universitarios NO deberían seguir formando profesionales redundantes que hacen lo mismo que los AgentesIA. Lo peor de todo es que las universidades no se han dado cuenta, no de la ola, sino de los tsunamis que se avecinan. Son ciclos de cambios abruptos que golpearán fuertemente a nuestras instituciones de educación superior...
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Students use AI to write papers, professors use AI to grade them, degrees become meaningless, and tech companies make fortunes. Welcome to the death of Higher Education.
Edumorfosis's insight:
Este artículo presenta puntos muy interesantes del autor. Pero creo que el colapso de las catedrales del conocimiento comenzó mucho antes de que llegara Inteligencia Artificial. Los costos de matrícula, la reducción de estudiantes matriculados, el COVID-19, la inflación, la eliminación y reducción de subvenciones educativas, han socavado el sistema educativo norteamericano. El sistema universitario siguó operando ante esas crisis. Ahora que la IA impacta la enseñanza, aprendizaje, trabajo y pensamiento, se publican artículos apocalípticos como este.
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Treating students as customers cancels the educator’s duty to disappoint strategically. This duty animates grading, standards and honest feedback. Replace it with the mantra “the customer is always right” and you produce predictable substitutions: grade inflation dressed up as compassion; simplified assignments paraded as inclusivity. The result is popular and brittle.
Edumorfosis's insight:
Tratar a los estudiantes como clientes anula el deber del educador de decepcionar estratégicamente. Esta tarea anima la calificación, los estándares y la retroalimentación honesta. Si lo sustituyes por el mantra "el cliente siempre tiene razón", se producen sustituciones predecibles: inflación de notas disfrazada de compasión; Tareas simplificadas presentadas como inclusión. El resultado es popular y quebradizo.
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For English professor Dan Cryer, using generative artificial intelligence to write a college essay is like bringing a forklift to the gym.
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Artificial Intelligence is continuing to rapidly reshape Higher Education. According to Ellucian’s 3rd Annual AI in Higher Education Survey Report, institution-wide adoption surged from 49% in 2024 to 66% in 2025. AI is no longer a novelty. It’s becoming a strategic priority. Ellucian’s Annual AI in Higher Education Survey Report delivers key insights from over 700 higher education administrators, revealing how leaders are operationalizing AI to enhance operations, streamline workflows, and improve student success outcomes.
Edumorfosis's insight:
La Inteligencia Artificial sigue transformando rápidamente la educación superior. Según el 3º Informe Anual de la Encuesta sobre IA en la Educación Superior de Ellucian, la adopción institucional aumentó del 49% en 2024 al 66% en 2025. La IA ya no es una novedad. Se está convirtiendo en una prioridad estratégica.
El informe anual de la Encuesta sobre IA en la Educación Superior de Ellucian ofrece ideas clave de más de 700 administradores de educación superior, revelando cómo los líderes están operacionalizando la IA para mejorar las operaciones, agilizar los flujos de trabajo y mejorar los resultados de éxito estudiantil.
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Esta investigación establece un cambio de paradigma en la arquitectura del conocimiento mediante la implementación de la Inteligencia Artificial Generativa Causal (IAGC) y los principios de la Educación Disruptiva. El trabajo se centra en el desarrollo del Software 3.0, un sistema fundamentado en el Agente de Razonamiento Continuo (ARC), cuya validez científica no se mide por resultados estadísticos, sino por la métrica de diseño de Baja Entropía. Se introduce el «Causal Stress Testing» como protocolo de auditoría viva, donde la IA de Auditoría inyecta perturbaciones físicas para verificar la invariancia causal y eliminar la alucinación sistémica en entornos de Realidad Aumentada.
El marco desplaza la evaluación tradicional hacia un modelo de juicio de pares distribuido, integrando una red de doce universidades de élite (MIT, Stanford, Oxford, entre otras) para certificar la transferencia de carga cognitiva y la resiliencia del sistema. La propuesta final, denominada Simbiogénesis Tecno-Educativa, postula que el aprendizaje es un proceso de autopoiesis algorítmica donde el alumno y la máquina co-evolucionan. Este enfoque garantiza que la investigación singular del ingeniero de cuarto curso sea una contribución real y auditable a la física de la información, marcando un antes y un después en la autonomía fenomenológica de los sistemas de aprendizaje globales.
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Alex Karp (2026), CEO of Palantir, recently framed AI as a force that will reduce the power of “highly educated, often female voters, who vote mostly Democrat,” while increasing the power of non-college-educated, working-class men. He did not describe this as a deliberate shift to decide who holds influence, and one could argue this is a political extension of Hans Moravec's paradox and its implications. However, educators must treat this framing as a warning, because schools and universities currently conscript themselves into the same technical stack that makes this power shift possible. When institutions centralize identity, content, and analytics into platforms (LMS, SSO, and enterprise data pipelines), they create the infrastructure necessary to rank, summarize, and throttle speech and access at scale.
Edumorfosis's insight:
Alex Karp (2026), el CEO de Palantir, presentó recientemente la IA como una fuerza que reducirá el poder de "votantes altamente educados, a menudo mujeres, que votan mayoritariamente demócratas", mientras aumenta el poder de los hombres de clase trabajadora sin estudios universitarios. No describió esto como un cambio deliberado para decidir quién tiene influencia, y se podría argumentar que es una extensión política de la paradoja de Hans Moravec y sus implicaciones. Sin embargo, los educadores deben tomar este encuadre como una advertencia, porque las escuelas y universidades actualmente se encriptan en la misma pila técnica que hace posible este cambio de poder. Cuando las instituciones centralizan la identidad, el contenido y la analítica en plataformas (LMS, SSO y pipelines de datos empresariales), crean la infraestructura necesaria para clasificar, resumir y limitar el discurso y el acceso a gran escala.
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Research shows that AI can supplement education when used as a collaborator for feedback, iteration or ideating. One study found that students using moderate AI assistance during lectures outperformed both the students using fully automated help and those using minimal support. When used in moderation, AI can improve human cognitive performance.
Edumorfosis's insight:
Las investigaciones demuestran que la IA puede complementar la educación cuando se utiliza como colaboradora para feedback, iteración o ideación. Un estudio encontró que los estudiantes que usaban asistencia moderada de IA durante las clases superaban tanto a los que usaban ayuda totalmente automatizada como a los que usaban soporte mínimo. Cuando se usa con moderación, la IA puede mejorar el rendimiento cognitivo humano.
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La educación superior en la era de la IA es una sinfonía de mentes humanas y algoritmos, donde el aprendizaje se fusiona con la cognición digital. En este espacio, la interfaz cognitivo-algorítmica no es solo una herramienta, sino un puente entre la intuición humana y la lógica matemática. El estudiante se convierte en un explorador interdimensional, navegando entre datos y conocimiento en tiempo real. La inteligencia artificial actúa como guía y adaptador, personalizando el viaje educativo a medida que avanza.
Las fronteras entre lo biológico y lo computacional se diluyen, creando un ecosistema donde los algoritmos aprenden del estudiante y el estudiante evoluciona con los algoritmos. Este nuevo modelo de educación es una danza entre el pensamiento consciente y la automatización, una colaboración fluida y casi telepática. La interfaz, como un tercer cerebro, convierte cada interacción en una oportunidad de transformación infinita.
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El XV Informe sobre el estado de la pobreza de la Red Europea de Lucha contra la Pobreza y la Exclusión Social en el Estado Español (EAPN-ES) muestra que la relación entre empleo y pobreza es más frágil de lo que suele asumirse. El 11.7 % de las personas ocupadas se encuentra en situación de pobreza y, al mismo tiempo, el 32.9 % de la población pobre tiene un empleo, frente a un 20.6% que está en paro.
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Esta entrevista forma parte del proyecto de divulgación "Tecnología educativa: reinvención de las prácticas ante la disrupción de la IA". Este pretende recoger distintas voces de personajes relevantes dentro del mundo educativo que puedan aportar valor sobre la reinvención de las prácticas ante la disrupción de la IA.
Edumorfosis's insight:
PRUDENCIA... esa es la palabra clave para implantar proyectos de disrupción educativa. Cristóbal Cobo contesta interesantes preguntas que nos ayudarán a seguir una hoja de ruta apropiada en el uso de los modelos de IA...
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This alternative degree-granting model is important and urgently needed, says Guo Tong, a civil engineer at Southeast University. “[It] can guide students to carry out real research that can solve real-life problems in those industries that carry strategic importance or have technological choke points in China
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Las universidades de China están cambiando su modelo universitario doctoral basado en proyectos prácticos que resuelvan problemas del mundo real. Las tesis doctorales se basan más en el estudio del conocimiento desarrollado por otros. Los proyectos prácticos visibilizan más las fuerza de cambio de los doctorandos y sus trayectorias de aprendizaje basadas en la aplicación del conocimiento. Esto representa un cambio paradigmático necesario en la Educación Superior.
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Scaling up models will move us toward superintelligence, but progress is slowing. Key technical experts and researchers alluding to this trend are calling out for an "age of research," and the need for the next algorithmic breakthroughs.
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Según Vijoy Pandey (Cisco) el problema fundamental que frena el progreso algorítmico es que los AgentesIA pueden conectarse, pero no pueden pensar juntos. Escalar los modelos nos llevará hacia la superinteligencia, pero el progreso se está ralentizando. Expertos técnicos e investigadores clave que aluden a esta tendencia abogan por una "era de la investigación" y la necesidad de los próximos avances algorítmicos. El futuro nos nueve hacia la Inteligencia Distribuida. La limitación no es la computación, los datos ni los parámetros; Es que los conocimientos permanecen atrapados en sistemas aislados y no se acumulan. Ahora mismo, cuando un AgenteIA descubre algo, ese conocimiento vive solamente dentro de ese agente. Todos los demás agentes empiezan desde cero.
El camino hacia la Superinteligencia Artificial no se logrará solo a través de cerebros individuales más inteligentes. Requiere empoderar a cada entidad — AgentesIA + Humanos + Organismos— para colaborar de forma significativa en objetivos compartidos y alcanzar juntos su máximo potencial.
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La evidencia en el ámbito de la Psicología Organizacional apunta a que el problema no es la adopción o no de herramientas digitales, sino las condiciones estructurales en las que el profesorado se encuentra mientras se produce esta transformación digital.
Edumorfosis's insight:
Saber utilizar los Modelos IA no es suficiente para transformar la Educación. Esto conlleva un cambio radical del modelo de enseñanza vigente, adoptar una nueva cultura cibergógica y transformar el rol docente tradicional al de Arquitecto de Ecosistemas de Aprendizaje.
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No cabe la menor duda que la brecha de acceso digital es un reto que se debe abordar en este momento. Sin embargo, existe otra brecha que viene acompañada del acceso equitativo de la tecnología digital. Se trata de la Brecha de Uso. Esta se entiende como la capacidad de redactar instrucciones óptimas que ayuden a obtener resultados más precisos, confiables, libres de sesgos y alucinaciones. El saber aplicar técnicas apropiadas de entrenamiento para que el modelo IA actúe como un asesor cognitivo o copiloto de proyectos. Muchos estudiantes y profesionales utilizan los modelos IA para la búsqueda de información o como oráculo de respuestas eficientes. Eso se considera como un uso superficial de la IA que pone en piloto automático las conexiones neuronales del aprendiz (usuario).