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 252 a su vez, dependen de las dinámicas de autorregulación y corregulación en- tre cuerpos vivos. Desde esta perspectiva, el aprendizaje se comprende de un modo sustantivamente distinto al que ha predominado tanto en la edu- cación (Videla, 2025) como en la IA (Felin y Holweg, 2024), donde suele concebirse como un proceso abstracto de procesamiento de información (por ejemplo, VandenBos, 2015). Desde este marco, la brecha pedagógica que atraviesa el campo de la IA en educación no parece menor o circuns- tancial: su implementación actual no solo corre el riesgo de obstruir proce- sos corporales y relacionales esenciales para el aprendizaje (Videla y Veloz, 2023), sino que podría estar limitando la posibilidad misma del afecto, con- dición necesaria para que ese aprendizaje sea verdaderamente significativo (Cea, 2023). Este no es, sin embargo, un problema intrínseco de la tecnología: la IA puede, en principio, aportar mucho a la educación. Pero, para que así ocurra, la pregunta central no es si se debe usar IA en educación, sino cómo diseñarla e implementarla: qué principios pedagógicos y cognitivos deben estar en la base de su desarrollo para que apoye —y no interfiera ni limite— los procesos que hacen posible el aprendizaje. En este ensayo se propone una concepción corporizada y afectiva del aprendizaje y se argumenta que esta ofrece una perspectiva fértil para repensar el diseño, la implementación y el rol de la IA en la educación. En particular, este análisis se sustenta en tres dimensiones clave: el cuerpo, la afectividad y la relacionalidad. Lejos de ser independientes, estas dimensio- nes se implican mutuamente: la afectividad tiene raíces corporales y la rela- cionalidad se expresa en los procesos de corregulación entre cuerpos vivos. Es precisamente esa interdependencia la que el ensayo busca iluminar. Desde este punto de partida, se desvelan varios problemas del enfoque ac- tual en el diseño e implementación de IA para la educación y, además, se proponen posibles orientaciones para repensar estas tecnologías y proyec- tarlas hacia un futuro educativo en el que contribuyan al aprendizaje signi- ficativo. Adoptar este lente supone invertir la pregunta predominante sobre IA en educación: desplazarla desde una discusión tecnológica hacia una que pone el aprendizaje, y las condiciones que lo sostienen, en el centro.