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

257 Capítulo 12 · Repensar la inteligencia artificial en educación. Thomas Wachter estudiante y de promover su desarrollo pleno. Los sueños son grandes y la apuesta, ambiciosa. Limitaciones, riesgos y tensiones: Ética, cognición y pedagogía No obstante, todas estas expectativas no han avanzado sin contratiempos. Investigaciones y estudios empíricos recientes, cuando menos, ponen en cuestión el discurso optimista. A la luz de ellos, quienes trabajan en el campo de la ética de la IA en educación sostienen que, si bien el desarrollo tecnológico puede ofrecer varios beneficios para los sistemas educativos en su conjunto, para que estos se materialicen se requieren reflexiones éticas y pedagógicas profundas, así como marcos regulatorios claros que eviten los inconvenientes y daños que el uso indiscriminado de estas técnicas pueda acarrear. En general, el campo de la ética de la IA se ha desarrollado con fuerza en los últimos años y ha desvelado diversas problemáticas asociadas a estas tecnologías. En particular, se argumenta que estos sistemas son mu- cho más que elementos técnicos: son sociotécnicos y, por ello, capaces de afectar la vida de las personas, de las comunidades y de la sociedad en ge- neral. El trabajo sobre imparcialidad, rendición de cuentas, transparencia, explicabilidad, sesgo, equidad y justicia suele abordarse en el marco de este amplio concepto de ética de la IA. Estas mismas preocupaciones atañen al campo de la IA en la educa- ción. Aplicados en ámbitos educativos, estos sistemas pueden contener ses- gos culturales y de género, ser poco transparentes y vulnerar la privacidad de los datos de los estudiantes (Holmes y Porayska-Pomsta, 2022). Además, muchos tienden a privilegiar ciertas formas de conocimiento y a marginar otras, sobre todo las de regiones poco representadas en los datos, como América Latina (Chen et al., 2025; Mollema, 2025). En ese sentido, la ética de la IA en educación cuestiona muchas de las lógicas preponderantes en el campo: no basta con que esta tecnología sea técnicamente avanzada; es ne-