Una generación entera está creciendo dentro de algo que, hasta hace muy poco, no existía: niños y adolescentes pueden conversar, aprender, crear, pedir consejo e incluso buscar consuelo en sistemas de inteligencia artificial capaces de responder casi instantáneamente y con una sorprendente apariencia de seguridad.
No se trata de una predicción futurista. Está ocurriendo ahora.
UNICEF (2026) advierte que los niños están adoptando las tecnologías de inteligencia artificial a una velocidad más de tres veces superior a la de los adultos. A partir de encuestas representativas realizadas en diez países, entre ellos México, el organismo estima que al menos 20 millones de niños y adolescentes de 12 a 17 años han utilizado la IA. Aproximadamente 13 millones señalaron usarla para apoyar su aprendizaje y realizar tareas escolares.
Pero hay otro dato mucho más inquietante: más de dos millones, aproximadamente uno de cada diez, dijeron recurrir a la IA para pedir consejo sobre asuntos que les preocupan (UNICEF, 2026).
Ahí es donde cambia la naturaleza del debate. Pues ya no hablamos únicamente de un estudiante que utiliza un chatbot para resolver más rápido una tarea de matemáticas. Hablamos también de un adolescente que puede decidir contarle sus miedos, dudas o problemas personales a una máquina antes que a sus padres, profesores o amigos.
UNICEF (2026) lo resume con claridad: la inteligencia artificial ya forma parte de nuestras vidas y está transformando la infancia en todo el mundo, tanto para bien como para mal. El problema es que su adopción avanza más rápido que las reglas, las investigaciones y los mecanismos de protección diseñados específicamente para los menores.
La promesa es real. El atajo también.
Sería un error presentar la inteligencia artificial únicamente como una amenaza. Bien utilizada, puede convertirse en una extraordinaria herramienta educativa. Ya que es capaz de explicar un concepto varias veces sin perder la paciencia, adaptar ejercicios al nivel del estudiante, traducir contenidos, proporcionar retroalimentación inmediata, estimular la creatividad y ampliar el acceso al conocimiento, entre muchos otros ejemplos
Brookings Institution reconoce precisamente ese potencial. Las herramientas de IA bien diseñadas pueden enriquecer el aprendizaje cuando forman parte de una estrategia pedagógica sólida. El problema aparece cuando dejan de ser instrumentos para aprender y se convierten en sustitutos del proceso de aprendizaje (Burns et al., 2026).
La diferencia parece pequeña, pero es fundamental:
No es lo mismo pedirle a la IA “ayúdame a comprender este problema” que decirle “resuélvelo por mí”.
Los resultados de PISA 2025 emiten una señal de alerta importante. Más de 760,000 estudiantes de 15 años pertenecientes a 91 países y economías participaron en la evaluación. Por primera vez, PISA analizó en profundidad cómo los estudiantes utilizan herramientas digitales e inteligencia artificial para aprender (OECD, 2026).
Los resultados no justifican afirmar que la IA, por sí sola, causa un menor desempeño académico. Se trata principalmente de asociaciones y los patrones dependen de cómo se utiliza la tecnología. Sin embargo, la señal es lo suficientemente importante como para prestarle atención: los estudiantes que utilizan con mayor frecuencia herramientas de IA para determinadas tareas académicas tienden a mostrar resultados educativos menos favorables que quienes las utilizan menos o de manera diferente (OECD, 2026).
Andreas Schleicher, director de Educación y Competencias de la OECD, utiliza una analogía especialmente poderosa: de la misma manera que nadie mejora su condición física simplemente mirando deporte, el aprendizaje no ocurre consumiendo respuestas, sino mediante el esfuerzo cognitivo de enfrentarse a material nuevo.
La OECD (2026) denomina a este proceso como productive cognitive struggle: esa lucha cognitiva productiva que ocurre cuando intentamos comprender, relacionar ideas, equivocarnos, corregir y finalmente resolver un problema.
Precisamente ahí está uno de los mayores riesgos educativos de la IA. Cuando la tecnología fortalece ese esfuerzo, puede funcionar como un andamio. Cuando lo elimina, se convierte en una muleta. Y una generación que aprende sistemáticamente evitando el esfuerzo intelectual podría desarrollar una enorme capacidad para obtener respuestas y, paradójicamente, una menor capacidad para construirlas.
El verdadero riesgo: delegar el pensamiento
La inteligencia artificial tiene una característica particularmente seductora: responde con fluidez. Una respuesta puede estar equivocada y, sin embargo, sonar perfectamente razonable.
Por ello, la alfabetización para la era de la IA no puede limitarse a saber utilizar herramientas digitales. Implica aprender a concentrarse, interpretar, contrastar, sintetizar, argumentar y cuestionar la información recibida (OECD, 2026).
Esto transforma radicalmente el papel de la escuela. Durante décadas enseñamos a los estudiantes a encontrar información. Ahora tendremos que enseñarles algo más difícil: a desconfiar inteligentemente de una respuesta perfectamente redactada.
La competencia fundamental del futuro quizá no sea formular el mejor prompt, sino saber detenerse después de recibir una respuesta y preguntar: ¿Cómo sé que esto es cierto?
No existe el mismo riesgo a los 4 años que a los 16
Otro error sería hablar de “los niños” como si un menor de cuatro años y un adolescente de dieciséis tuvieran las mismas capacidades cognitivas, emocionales y sociales.
Una revisión publicada en Pediatrics por investigadores vinculados con Children’s Hospital of Philadelphia subraya precisamente la necesidad de analizar la inteligencia artificial desde una perspectiva del desarrollo. Los efectos potenciales cambian considerablemente entre la primera infancia, la infancia media y la adolescencia (Grundmeier et al., 2026).
En la primera infancia, determinadas aplicaciones pueden favorecer actividades relacionadas con el lenguaje, la creatividad o el aprendizaje. Sin embargo, los niños pequeños todavía están desarrollando su comprensión sobre qué es real, quién posee intenciones y qué diferencia existe entre una persona y una representación tecnológica. La interacción humana sigue siendo insustituible.
Durante la infancia media, la IA puede estimular la curiosidad, personalizar explicaciones y favorecer la creatividad. Al mismo tiempo, surgen riesgos asociados a la información falsa, la privacidad, la dependencia de respuestas automáticas y la sustitución del esfuerzo necesario para resolver tareas escolares.
En la adolescencia, el problema adquiere una dimensión adicional. La inteligencia artificial puede convertirse no solo en una herramienta académica, sino también en un interlocutor emocional. Esto ocurre precisamente durante una etapa en la que se están formando la identidad, la autonomía, las relaciones interpersonales y los mecanismos para enfrentar frustraciones y conflictos (Grundmeier et al., 2026).
La advertencia de los especialistas es particularmente relevante: la IA debe entenderse como una herramienta, no como un amigo ni como un cuidador.
¿Qué ocurre cuando una máquina comienza a ocupar el lugar de una persona?
Esta pregunta quizá sea todavía más importante que la discusión sobre las tareas escolares.
La adolescencia constituye una etapa decisiva para preguntarse quién soy, qué pienso, en quién confío y quién quiero llegar a ser. Una parte de esa exploración ocurre cada vez más mediante conversaciones con sistemas de inteligencia artificial.
El riesgo no consiste simplemente en que un adolescente “hable con una computadora”. El problema aparece cuando una tecnología diseñada para generar respuestas plausibles comienza a ocupar espacios tradicionalmente construidos a partir de relaciones humanas: amistad, confianza, orientación, conflicto, reconciliación y acompañamiento.
La investigación pediátrica reciente advierte precisamente sobre los riesgos de desarrollar percepciones falsas de la IA como amiga o cuidadora, además de los problemas relacionados con la privacidad y la desinformación (Grundmeier et al., 2026).
El crecimiento personal no se logra al recibir buenas respuestas, un ser humano evoluciona al aprender a interpretar silencios, enfrentar desacuerdos, reconocer emociones, tolerar frustraciones, conocer a otras personas y descubrir que el mundo no tiene una solución inmediata a nuestras necesidades. Ningún tipo de chatbot debería sustituir este aprendizaje.
Cuando los riesgos afectan los cimientos
Una de las investigaciones internacionales más amplias realizadas hasta ahora sobre IA generativa y educación fue desarrollada por el Center for Universal Education de Brookings Institution.
Durante más de un año, el equipo revisó más de 400 investigaciones y realizó entrevistas, grupos de enfoque y consultas con más de 500 estudiantes, profesores, familias, responsables educativos, tecnólogos y especialistas de 50 países (Burns et al., 2026).
Su conclusión merece atención:
“En este punto de su trayectoria, los riesgos de utilizar la IA generativa en la educación infantil eclipsan sus beneficios” (Burns et al., 2026).
La razón es particularmente importante. Los beneficios tienden a ser aditivos: permiten personalizar una explicación, generar actividades, mejorar la accesibilidad o proporcionar apoyo adicional.
Los riesgos, en cambio, son fundacionales: pueden afectar la capacidad de aprender, las relaciones de confianza con profesores y compañeros, el bienestar socioemocional, la seguridad, la privacidad y el desarrollo de la autonomía intelectual (Burns et al., 2026).
La tecnología puede mejorar lo que un niño aprende, pero si deteriora cómo aprende a pensar, relacionarse y confiar, el problema ocurre en un nivel mucho más profundo.
Una lección desde la Semana del Aprendizaje Digital de la UNESCO
Esta preocupación no pertenece únicamente a artículos científicos o reportes institucionales. Está ocupando un lugar central en la conversación internacional sobre el futuro de la educación.
Recientemente participé en la Semana del Aprendizaje Digital de la UNESCO y algo quedó especialmente claro entre la comunidad científica y educativa presente: la principal preocupación no es qué tan avanzada puede llegar a ser la inteligencia artificial, sino qué tan preparada está para proteger, incluir y acompañar a la infancia.
Una de las ideas que más me marcó surgió durante la sesión dedicada al “educador inclusivo listo para la IA”. Allí se planteó un cambio de paradigma particularmente relevante: la transformación educativa no consiste simplemente en incorporar más tecnología al aula. Se trata de pasar de pensar en la velocidad de enseñanza a pensar en el alcance del aprendizaje. La diferencia es profunda.
Si la pregunta es únicamente “¿qué herramienta de IA podemos incorporar?”, probablemente terminaremos implementando tecnología porque está disponible. La pregunta educativa debería ser otra: ¿Qué barrera de aprendizaje estamos resolviendo para cada niño?
Ese cambio obliga a invertir la lógica de la innovación. La tecnología deja de ser el punto de partida y el estudiante vuelve a ocupar ese lugar.
Otro principio presentado durante aquellas discusiones sintetiza bien esta perspectiva: No se trata del algoritmo ni de los datos; se trata del estudiante individual que sigue en el salón. La frase parece sencilla, pero contiene una advertencia importante para quienes diseñamos, investigamos o incorporamos tecnología educativa.
La IA puede ser multimodal, adaptativa, generativa y extraordinariamente poderosa. Puede procesar grandes volúmenes de información que ninguna persona podría manejar y ofrecer experiencias cada vez más personalizadas. Pero si esa capacidad tecnológica no coloca en el centro la dignidad, la privacidad, la inclusión, la seguridad y el desarrollo de cada alumno, entonces la sofisticación del algoritmo importa poco. No estará cumpliendo su verdadero propósito educativo.
Esta reflexión conecta directamente con nuestra propia línea de investigación en el Tecnológico de Monterrey sobre inteligencia artificial generativa en la educación superior. En un estudio reciente realizado con estudiantes universitarios mexicanos, identificamos que, si bien la IA generativa es valorada por su utilidad para el aprendizaje y la productividad académica, también existen preocupaciones importantes relacionadas con la integridad académica, la confianza en sus respuestas y el riesgo de una dependencia excesiva (Rodríguez-Marín & Montoya-Bayardo, 2026).
Aunque las etapas educativas y los riesgos son distintos, estos hallazgos refuerzan una reflexión que atraviesa todo el recorrido formativo: desde la infancia hasta la universidad, el reto fundamental no es la adopción tecnológica en sí misma, sino cómo diseñamos esa adopción para que sea ética, inclusiva y genuinamente centrada en la persona que aprende.Quizá ahí esté una de las claves para reconciliar innovación y precaución. No necesitamos adaptar a los niños a la inteligencia artificial. Necesitamos construir una inteligencia artificial capaz de adaptarse a las necesidades humanas sin sustituir aquello que nos hace humanos.
La respuesta no es prohibir la tecnología
Frente a estos riesgos sería tentador concluir que la solución consiste simplemente en mantener a los niños alejados de la inteligencia artificial, pero probablemente tampoco sea realista.
La IA formará parte de las universidades, las profesiones, las empresas y buena parte de las actividades cotidianas de esta generación. Impedir completamente su contacto con ella podría crear otra forma de desigualdad: jóvenes sin las competencias necesarias para desenvolverse en una sociedad profundamente transformada por la tecnología.
Por eso el verdadero desafío no consiste en elegir entre IA sí o IA no. Consiste en decidir qué IA, para qué edad, con qué propósito, durante cuánto tiempo y bajo qué supervisión.
La preocupación ya está generando respuestas institucionales. En 2026, por ejemplo, la ciudad de Nueva York estableció una moratoria de un año para herramientas de IA generativa dirigidas directamente a estudiantes desde educación inicial hasta octavo grado y prohibió los chatbots de compañía en todos los grados, mientras mantiene excepciones y programas piloto específicos.
Estas medidas no necesariamente representan una posición definitiva contra la IA. Expresan algo mucho más sencillo: ante tecnologías nuevas que interactúan directamente con menores, la innovación debe avanzar acompañada de evidencia, supervisión y protección.
La infancia que sí queremos
No necesitamos una infancia sin tecnología. Necesitamos una infancia en la que la tecnología no sustituya aquello que precisamente debe desarrollarse durante la infancia.
Una máquina puede explicar una ecuación, pero no debería reemplazar la experiencia de luchar con ella hasta comprenderla.
Puede ayudar a escribir, pero no debería impedir que el niño aprenda a ordenar sus propias ideas.
Puede responder preguntas, pero no debería convertirse en la primera “persona” a quien un adolescente confía sistemáticamente sus miedos.
Puede acompañar el aprendizaje, pero no debería criar.
De la evidencia disponible pueden derivarse tres principios sencillos para familias y escuelas:
Primero, pensar antes de preguntar.
El estudiante intenta, razona y formula una respuesta antes de recurrir a la IA. Después puede utilizarla para contrastar, ampliar o mejorar su razonamiento.
Segundo, consultar no significa creer.
Toda respuesta importante producida por IA debe contrastarse con evidencia, fuentes confiables o conocimiento experto. La alfabetización en IA comienza precisamente cuando dejamos de confundir la fluidez con la verdad.
Tercero, los adultos siguen en la sala.
La pedagogía, la crianza y el acompañamiento emocional no pueden delegarse a un algoritmo. Profesores y familias deben comprender qué herramientas utilizan los menores, para qué las utilizan y qué información comparten con ellas.
Burns et al. añaden un principio especialmente valioso: necesitamos herramientas de inteligencia artificial que enseñen, no simplemente que respondan (2026).
Ese debería convertirse en uno de los criterios fundamentales para evaluar cualquier IA educativa.
¿Estamos criando pensadores o usuarios?
El futuro de la infancia con inteligencia artificial probablemente no se parecerá a las películas de ciencia ficción. El riesgo puede ser mucho más silencioso: Un niño que deja de intentar porque siempre existe una respuesta instantánea, un adolescente que busca comprensión emocional en un producto tecnológico antes que en otra persona, un estudiante que entrega trabajos impecables que no podría explicar, una escuela que confunde productividad con aprendizaje y una sociedad que descubre demasiado tarde que produjo jóvenes extraordinariamente eficientes para obtener respuestas, pero menos preparados para formular preguntas, tolerar incertidumbre y pensar por sí mismos.
Todavía estamos a tiempo.
La evidencia disponible no obliga a elegir entre rechazar la inteligencia artificial o entregarle la educación de nuestros hijos. Nos obliga a construir una tercera opción: enseñar a utilizarla sin permitir que sustituya las capacidades humanas que precisamente estamos tratando de desarrollar.
Y quizá la idea que mejor sintetiza este desafío sea también la más sencilla:
La infancia no necesita más herramientas de IA. Necesita tecnología que se doble para adaptarse a ella y no una infancia que tenga que doblarse para adaptarse a la tecnología.
La pregunta, por tanto, ya no es si la inteligencia artificial estará presente en la infancia. Ya lo está.
La pregunta verdaderamente importante es otra: ¿Queremos criar una generación que utilice la inteligencia artificial para pensar mejor o una que termine necesitando la inteligencia artificial para pensar?
La respuesta no la decidirá un algoritmo.
La decidiremos nosotros.
Referencias
Burns, M., Winthrop, R., Luther, N., Venetis, E., & Karim, R. (2026, January 14). A new direction for students in an AI world: Prosper, prepare, protect. Brookings Institution.
Grundmeier, R. W., Fiks, A. G., Johnson, K. B., et al. (2026). Generative artificial intelligence: Implications for families and pediatricians. Pediatrics, 157(4), e2025074912. https://doi.org/10.1542/peds.2025-074912
Organization for Economic Co-operation and Development. (2026). PISA 2025 results (Volume I). OECD Publishing.
Rodriguez-Marin, M., & Montoya-Bayardo, M. Á. (2026). Generative Artificial Intelligence in Higher Education: Student Perceptions and Ethical Considerations. 12th International Conference on Higher Education Advances (HEAd’26), 1–8. https://doi.org/10.4995/head26.2026.21684
Schleicher, A. (2026, September 8). PISA findings on artificial intelligence use, reading skills and learning. Organization for Economic Co-operation and Development.
UNICEF. (2026, June 30). Children are adopting AI technologies more than three times faster than adults. United Nations Children’s Fund.
UNESCO. (2026). Digital Learning Week 2026. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.
Este es un ejemplo del árbol de decisiones para la categoría de yogur para una pequeña tienda con clientes conservadores. Debe darse cuenta de que incluso los mismos clientes en el marco de la misma categoría pueden decidir de manera diferente en diferentes situaciones (compras de fin de semana frente a compras rápidas para el desayuno), en varios roles de la vida (comprar solo o con niños) y que los árboles de decisiones cambian con el tiempo. . Por esta razón, no existen árboles de decisiones de clientes de propósito general y es necesario abordar el problema caso por caso.
