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 254 computacionales capaces de resolver problemas prácticos, sino también desarrollar teorías de la cognición natural (van Rooij et al., 2024). En el ámbito educativo, esta diversidad conceptual y esta transición —de un enfoque científico a uno ingenieril— también se reflejan en la mul- tiplicidad de formas en que, a lo largo de la historia, el campo de la IA y el de la educación se han relacionado. En el plano teórico, e incluso científico, esa relación tiene una larga historia. Desde mediados del siglo pasado, mu- chos científicos que trabajaban en IA lo hacían también en educación, in- tentando encontrar vasos comunicantes entre ambos campos: formas en que los avances en el estudio de la IA pudieran informar la comprensión del aprendizaje humano, y viceversa (Doroudi, 2023). Algunas de esas investi- gaciones encontraron aplicaciones prácticas; el caso más paradigmático es el trabajo de Seymour Papert. Papert fue pionero en explorar la intersección entre IA y educación: no solo investigó teóricamente el aprendizaje en má- quinas y humanos (Minsky y Papert, 1969), sino que también exploró cómo la programación podía convertirse en una herramienta de aprendizaje para niños (Papert, 1980). Sin embargo, a medida que la IA se fue desarrollando desde una perspectiva técnica e ingenieril, su relación con la educación y con las ciencias cognitivas se fue desdibujando poco a poco. Hoy, cuando se habla de IA en y para la educación, tiende a abordarse de manera apli- cada, con poca referencia a los principios cognitivos y pedagógicos que sub- yacen a la relación entre ambos campos (Doroudi, 2023). En los últimos años, esta tendencia hacia la discusión práctica se ha intensificado. En particular, el notable avance técnico del campo, impul- sado por el desarrollo de los LLM, ha generado el ambiente ideal para que esta tecnología se posicione como la nueva gran aplicación de IA para la educación. Los LLM, reconocidos por su flexibilidad lingüística y su capa- cidad para generar todo tipo de contenidos con un simple prompt 3 , se con- 3 Un prompt es una instrucción, pregunta o petición que un usuario le da a una IA — generalmente en forma de lenguaje natural— para que esta genere una respuesta, texto, imagen, código u otro tipo de contenido.