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

265 Capítulo 12 · Repensar la inteligencia artificial en educación. Thomas Wachter Consecuencias para la IA en la educación Desde la concepción del aprendizaje desarrollada en este ensayo, se des- prenden varias consecuencias directas para la forma en que actualmente se diseñan e implementan las tecnologías de IA en la educación. En particular, este enfoque permite ver cómo la IA en educación puede promover o inter- ferir en los procesos que habilitan y fomentan el aprendizaje. Como se examinó más arriba, la mayoría de los sistemas de IA para la enseñanza y el aprendizaje se apoyan, implícita o explícitamente, en mo- delos que conciben la cognición como un procesamiento de información individual que ocurre tan solo en el cerebro. Estos principios se alinean con perspectivas cognitivistas y conductistas que, en la práctica, se materializan en sistemas de IA que actúan como mediadores de la cognición individual: los estudiantes interactúan de manera aislada, mediante teclado y pantalla, con un sistema computacional que regula el ritmo de la instrucción según las necesidades personales. Si bien esta forma de implementar sistemas de IA puede aportar beneficios en el corto plazo, como flexibilizar la instruc- ción más allá de las restricciones de tiempo y aliviar a los docentes de tareas repetitivas (Holmes y Tuomi, 2022), también puede traer consecuencias. En particular, desde la concepción del aprendizaje defendida en este ensayo, este modelo conlleva riesgos menos visibles, pero potencialmente significa- tivos: al marginar el cuerpo, el movimiento y las interacciones sociales, po- dría estar obstruyendo las mismas condiciones que hacen posible el apren- dizaje. Desde una perspectiva individual, por ejemplo, el uso prolongado de estos sistemas —particularmente en las infancias— puede dar lugar a lo que Simon Penny denomina una debilidad sensoriomotora (Penny, 2022): una merma de la capacidad de acción multimodal que afecta el sentido de propiocepción, la conciencia cinestésica y las formas de interacción táctil que emergen de estar corporalmente involucrados, en movimiento y en re- lación sensorial con el entorno y con otros. Desde una perspectiva relacio- nal, como señalan Laak y Aru, “el aprendizaje colaborativo y cara a cara rara vez es compatible con el uso de IA en educación” (2025, p. 139, traducción propia), lo que entra en conflicto con concepciones contemporáneas del