El legado de Humberto Maturana y Francisco Varela: Desarrollos, desafíos y aplicaciones de la teoría autopoiética en el siglo XXI

El legado de Humberto Maturana y Francisco Varela Desarrollos, desafíos y aplicaciones de la teoría autopoiética en el siglo XXI 250 tratamiento médico. Con la irrupción masiva de los grandes modelos de len- guaje (LLM, por sus siglas en inglés), esta penetración se aceleró de forma notable. Por ejemplo, herramientas como ChatGPT, los motores de bús- queda con IA integrada o los asistentes de escritura automática han alcan- zado una masificación sin precedentes, lo que ha alterado la manera en que millones de personas se comunican, se vinculan, escriben, aprenden y ense- ñan. La IA es, en ese sentido, mucho más que una tecnología digna de es- crutinio técnico: es un fenómeno sociotécnico con profundas implicancias culturales, políticas y educativas que difícilmente deja a alguien indiferente. El mundo de la educación no ha sido ajeno a este proceso. Es más, es uno de los campos que ya están siendo profundamente transformados por la introducción de la IA generativa para tareas de aprendizaje y ense- ñanza. Esto ha provocado que, en poco tiempo, esta tecnología pase a ocu- par un lugar central en la investigación y la discusión sobre educación y prácticas educativas (Giannakos et al., 2025). Mientras algunos apuestan por su implementación masiva, argumentando que su uso ofrece nuevas po- sibilidades y beneficios, otros advierten sobre sus riesgos. En ese sentido, la IA en educación genera un amplio espectro de reacciones, que van desde el optimismo hasta la ansiedad, en una constante retórica polarizada de espe- ranza-miedo (Porayska-Pomsta, 2024) que, en la práctica, resulta difícil de sostener con claridad. Por un lado, estas herramientas basadas en IA prometen abordar las limitaciones persistentes de las tecnologías educativas previas y ofrecer nue- vas y poderosas vías para la innovación educativa. En general, los defensores de la IA en educación destacan la flexibilidad de estos sistemas, y buena parte de su entusiasmo se explica por las promesas asociadas a estas tecno- logías: retroalimentación inmediata, apoyo a la labor docente y reducción de las cargas administrativas (Kasneci et al., 2023). Gran parte de esta ex- pectativa gira en torno a la principal promesa de la IA en educación: posi- bilitar que cada estudiante cuente con un tutor personal capaz de adaptarse a sus propios ritmos de aprendizaje, comprender sus fortalezas y debilida- des y, de este modo, ofrecer una educación genuinamente personalizada (Laak et al., 2024) —un sueño que, para muchos, parece estar cada vez más