Transformaciones del rol docente frente a la integración de la Inteligencia Artificial en educación:  
desafíos y oportunidades  
Pedro José Serrano Yero  
Essenia Cruz Alfonso  
Osmany Nieves Torres  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 17/09/2025  
Aprobado: 24/11/2025  
Artículo de revisión  
Transformaciones del rol docente frente a la integración de la Inteligencia  
Artificial en educación: desafíos y oportunidades  
Transformations of the teaching role in the face of the integration of Artificial  
Intelligence in education: challenges and opportunities  
Pedro José Serrano Yero1 (pedrosy@ult.edu.cu) (https://orcid.org/0000-0002-1358-  
2746)  
Essenia Cruz Alfonso2 (essenia@ult.edu.cu) (https://orcid.org/0000-0001-9540-0194)  
Osmany Nieves Torres3 (osmanynt79@gmail.com) (https://orcid.org/0000-0003-0749-  
494X)  
Resumen  
La asimilación de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo ha generado una  
transformación profunda en los roles tradicionales del docente. Este artículo revisa  
críticamente la evolución de la IA, sus aplicaciones en educación, los tipos de  
herramientas disponibles, y las implicaciones pedagógicas que conlleva su integración.  
Se analiza el concepto emergente de codocencia docente-Inteligencia Artificial, el papel  
del docente en el tránsito desde la instrucción tradicional hacia la cocreación de  
experiencias de aprendizaje, en la que se convierte en diseñador, mediador tecnológico  
y facilitador del aprendizaje, también se describen las competencias necesarias según  
el marco de la UNESCO, los desafíos éticos y profesionales, así como las perspectivas  
futuras. El objetivo es ofrecer una visión integral que permita a los educadores repensar  
su práctica en un entorno digital complejo y en constante cambio. A través de la  
revisión bibliográfica, la observación a clases, entrevistas a profesores y la propia  
experiencia empírica se pudo constatar los cambios y las transformaciones que están  
surgiendo en la educación con el uso de las herramientas de IA. Todo ello permitió  
realizar un compendio de contenidos relacionados con el tema que se utilizó para la  
preparación de un curso de posgrado para docentes universitarios. Esto a su vez  
contribuyó a una mayor cultura y capacitación de los docentes para enfrentar la  
codocencia docente-Inteligencia Artificial.  
Palabras clave: Inteligencia Artificial, codocencia, competencias docentes, Educación  
superior, tecnología educativa.  
Abstract  
Die Einbindung künstlicher Intelligenz (KI) in den Bildungsbereich hat zu einer  
tiefgreifenden Veränderung der traditionellen Rollen von Lehrkräften geführt. Dieser  
Artikel befasst sich kritisch mit der Entwicklung der KI, ihren Anwendungsmöglichkeiten  
1
Máster en Nuevas Tecnologías para la Educación. Profesor Auxiliar. Facultad de Ciencias Técnicas y  
Agropecuarias, Departamento de Informática. Universidad de Las Tunas. Cuba.  
2
Máster en Nuevas Tecnologías para la Educación. Profesora Auxiliar. Facultad de Ciencias Técnicas y  
Agropecuarias, Departamento de Informática. Universidad de Las Tunas. Cuba.  
3 Máster en Nuevas Tecnologías para la Educación. Profesor Auxiliar. Universidad de Las Tunas. Cuba.  
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Essenia Cruz Alfonso  
Osmany Nieves Torres  
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Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 17/09/2025  
Aprobado: 24/11/2025  
Artículo de revisión  
im Bildungsbereich, den verfügbaren Tools und den pädagogischen Auswirkungen ihrer  
Integration. Es werden das aufkommende Konzept des gemeinsamen Unterrichts von  
Lehrern und künstlicher Intelligenz, die Rolle des Lehrers beim Übergang vom  
traditionellen Unterricht zur gemeinsamen Gestaltung von Lernerfahrungen, in der er  
zum Gestalter, technologischen Vermittler und Lernförderer wird, sowie die gemäß dem  
UNESCO-Rahmen erforderlichen Kompetenzen, die ethischen und beruflichen  
Herausforderungen und die Zukunftsperspektiven beschrieben. Ziel ist es, einen  
ganzheitlichen Überblick zu bieten, der es Pädagogen ermöglicht, ihre Praxis in einem  
komplexen und sich ständig verändernden digitalen Umfeld zu überdenken. Durch  
Literaturrecherche, Unterrichtsbeobachtungen, Lehrerinterviews und eigene empirische  
Erfahrungen konnten die Veränderungen und Umwälzungen festgestellt werden, die  
sich im Bildungswesen durch den Einsatz von KI-Tools vollziehen. All dies ermöglichte  
die Erstellung einer Zusammenstellung von Inhalten zu diesem Thema, die für die  
Vorbereitung eines Aufbaustudiengangs für Hochschullehrer verwendet wurde. Dies trug  
wiederum zu einer besseren Kultur und Ausbildung der Lehrkräfte im Umgang mit dem  
gemeinsamen Unterricht von Lehrern und künstlicher Intelligenz bei.  
Key words: Artificial Intelligence, co-teaching, teaching competencies, Higher  
Education, educational technology.  
Introducción  
Durante siglos, la enseñanza fue concebida primariamente como la transmisión vertical  
de contenidos dentro de un espacio físico delimitado, donde el docente fungía como la  
autoridad central y la principal fuente de conocimiento. La llegada de las tecnologías de  
la información y la comunicación (TIC) comenzó a erosionar esta estructura, con las TIC  
aparece la IA que introduce una lógica algorítmica que descentraliza el saber,  
personaliza el ritmo y amplifica las posibilidades de interacción educativa. En este  
nuevo paradigma, el docente ya no es únicamente fuente de conocimiento, sino curador  
de experiencias, arquitecto de recorridos y catalizador de significados.  
La inteligencia artificial, en su definición operativa, se refiere a la capacidad de los  
sistemas informáticos para ejecutar tareas que tradicionalmente han requerido  
inteligencia humana, tales como el aprendizaje, el razonamiento, la percepción y la  
toma de decisiones (Russell & Norvig, 2021).  
La evolución de la IA ha sido marcada por hitos fundamentales: desde la pregunta  
filosófica de Alan Turing en 1950 sobre si una máquina puede pensar y la propuesta de  
la prueba de Turing, hasta el acuñamiento formal del término por John McCarthy en la  
conferencia de Dartmouth en 1956. Las décadas de 1980 a 2000 vieron avances  
significativos en redes neuronales y aprendizaje automático (Machine Learning). Sin  
embargo, la década de 2010 a 2020 presenció la explosión de la IA generativa (IAG),  
los asistentes virtuales y el aprendizaje profundo (Deep Learning). Este avance  
representa el paso de sistemas simbólicos y estadísticos a arquitecturas de lenguaje  
complejas como GPT, capaces de interacción conversacional sofisticada y generación  
de contenido original.  
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Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 17/09/2025  
Aprobado: 24/11/2025  
Artículo de revisión  
La integración de la IA en la educación comenzó de manera incipiente con sistemas de  
tutoría inteligente y plataformas adaptativas. En la actualidad, esta tecnología se ha  
extendido a un amplio espectro de áreas pedagógicas y administrativas, incluyendo la  
evaluación automatizada, la personalización integral del aprendizaje, el análisis  
predictivo del rendimiento estudiantil, la creación rápida de contenidos didácticos y la  
asistencia virtual (Holmes et al., 2019).  
Es objetivo del presente artículo es ofrecer a los educadores una visión integral que  
permita repensar su práctica docente en un entorno digital complejo y en constante  
cambio, lograr una mayor cultura al respecto y dotarlos de los conocimientos necesarios  
para enfrentar la codocencia docente-IA.  
Desarrollo  
La integración de la IA no es una mera extensión de la tecnología educativa anterior,  
sino un punto de inflexión epistemológico. La IA adaptativa previa se limitaba a  
optimizar la entrega de contenido preexistente. En contraste, la IA generativa desafía la  
autoría y la producción del conocimiento mismo. Si un sistema algorítmico puede  
generar contenido plausible de manera conversacional y a escala, el valor central del  
docente ya no puede residir en la posesión o transmisión de información fáctica.  
Este desplazamiento requiere que el docente se reconfigure profesionalmente. El nuevo  
rol implica el tránsito de ser únicamente la fuente de conocimiento a convertirse en  
curador de experiencias, arquitecto de recorridos de aprendizaje y catalizador de  
significados. El objetivo fundamental de la discusión académica es ofrecer una visión  
integral y crítica que permita a los educadores "repensar su práctica en un entorno  
digital complejo y en constante cambio". El valor agregado humano se encuentra ahora  
en la capacidad de validar, contextualizar éticamente y aplicar el conocimiento generado  
por la máquina, garantizando que el proceso de aprendizaje permanezca  
profundamente humano y significativo.  
La introducción de la IA en la educación ha sido impulsada por la necesidad de atender  
la diversidad de los educandos, optimizar procesos administrativos y fomentar nuevas  
formas de enseñanza centradas en el estudiante.  
Los sistemas de IA permiten la adaptación personalizada de contenidos según el perfil  
cognitivo del estudiante, el seguimiento del progreso y la retroalimentación inmediata y  
estandarizada. Esta optimización aumenta la eficiencia operativa y puede contribuir a la  
mejora de la retención académica (Arlette, 2025).  
La liberación de la carga de tareas rutinarias tiene una implicación pedagógica  
profunda: exige que el docente reoriente su práctica hacia aquellas dimensiones que la  
IA no puede replicar. Estas dimensiones son el cultivo del sentido, la ética, la presencia,  
la empatía y la relación interpersonal. La IA maneja lo operativo y lo predecible; el  
docente humano debe enfocarse en lo creativo, lo complejo y lo emocional.  
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Artículo de revisión  
Para comprender la reconfiguración del rol docente, es esencial clasificar las  
aplicaciones de la IA según su enfoque pedagógico central. Una taxonomía útil es la  
propuesta por Williamson & Piattoeva (2022) que divide la IA en cuatro grandes  
enfoques. Cada uno de estos enfoques requiere un perfil y un conjunto de  
competencias docentes distintos.  
Tabla 1  
Enfoques de IA en educación y sus implicaciones para el rol docente  
Enfoque de IA  
Función Principal  
Rol Docente Requerido  
Riesgo  
Central  
Ético  
del  
Cognitivo  
Simulación  
de  
Mediador  
afectivo,  
de la  
Dependencia  
excesiva  
procesos  
mentales  
supervisor  
(razonamiento,  
diálogo),  
inteligente.  
progresión lógica.  
sistema y sesgos en  
el modelado del  
conocimiento.  
tutoría  
datos  
Analítico  
Procesamiento  
Intérprete de datos,  
diseñador  
intervenciones.  
Discriminación  
masivo  
de  
de  
algorítmica  
vigilancia  
y
del  
(Learning Analytics)  
para predicción de  
rendimiento  
comportamiento del  
estudiante (Russell  
& Norvig, 2021).  
y
patrones de riesgo.  
Generativo  
Adaptativo  
Producción  
contenido  
visual,  
didácticos  
ChatGPT, Copilot).  
de  
Editor  
curador  
contenidos.  
pedagógico,  
crítico de  
Superficialidad en el  
aprendizaje,  
desinformación,  
textual,  
materiales  
(e.g.,  
desafíos  
de  
integridad  
académica.  
Ajuste dinámico de  
contenidos  
dificultad al ritmo y  
nivel individual (e.g.,  
Knewton Alta).  
Curador de trayectorias,  
garante de la equidad  
en el acceso (Holmes et  
al, 2019).  
Riesgo  
de  
y
encapsulamiento  
(filtro de burbuja) y  
homogeneización  
curricular.  
Nota: Elaboración propia basado en UNESCO (2025); Ferrante (2021).  
Las herramientas de IA (como Gradescope para evaluación automatizada o Eduaide y  
Coursebox para diseño instruccional asistido) se utilizan en la actualidad en el marco de  
enfoques constructivistas, conectivistas y por competencias, según el modelo  
pedagógico adoptado (Russell & Norvig, 2021).  
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Cada enfoque implica un tipo de interacción diferente entre docente, estudiante y  
tecnología.  
La IA no busca reemplazar al docente, sino transformar profundamente sus funciones,  
reubicando el locus de control pedagógico. El docente deja de ser un proveedor de  
información para convertirse en un guía, mentor y diseñador de experiencias. La  
especialización del rol se define por el tipo de IA con la que se interactúa:  
1. Enfoques Adaptativos: El docente actúa como curador de trayectorias. Su función  
es asegurar que la personalización algorítmica se alinee con los objetivos  
curriculares amplios y que no se limite la exposición del estudiante a diversas  
ideas (evitando el riesgo de encapsulamiento).  
2. Enfoques Generativos: El rol se transforma en el de editor pedagógico. El  
docente debe aplicar un filtro crítico al contenido generado por la IA (guías,  
rúbricas, explicaciones), verificando su precisión, relevancia cultural y pertinencia  
didáctica.  
3. Enfoques Analíticos: El docente opera como intérprete de datos. La IA Analítica  
proporciona diagnósticos sobre patrones de riesgo, brechas de aprendizaje o  
eficiencia del material. Sin embargo, la intervención pedagógica informada por  
estos datos debe ser humana. El docente, como intérprete de datos, se convierte  
en el puente crítico entre la eficiencia algorítmica y la acción pedagógica  
humana, garantizando que los datos se utilicen de manera ética y oportuna.  
4. Enfoques Cognitivos: El docente es el mediador ético y afectivo. Supervisa la  
interacción del estudiante con los tutores inteligentes, asegurando que el diálogo  
no sustituya el desarrollo de la autonomía cognitiva y promoviendo la dimensión  
afectiva que la tecnología omite.  
El rol general es ser el garante de la calidad humana del aprendizaje (Lobo, 2025).  
La IA como agente de descentralización cognitiva  
Los sistemas de IA permiten:  
Adaptación personalizada: algoritmos que ajustan contenidos según el perfil  
cognitivo del estudiante.  
Automatización de tareas rutinarias: corrección, seguimiento, retroalimentación.  
Generación de contenidos: desde infografías hasta simulaciones interactivas.  
Esta descentralización exige que el docente reoriente su práctica hacia lo que la IA no  
puede hacer: cultivar el sentido, la ética, la presencia y la relación.  
El docente como diseñador de experiencias educativas  
La cocreación docente - IA implica:  
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Año: 2025  
Recepción: 17/09/2025  
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Artículo de revisión  
Diseño narrativo: estructurar el aprendizaje como viaje, con desafíos, rituales y  
momentos de reflexión.  
Mediación emocional: integrar la dimensión afectiva en entornos digitales.  
Curaduría estética: seleccionar imágenes, metáforas y formatos que potencien la  
comprensión.  
Aquí, el docente se convierte en artista pedagógico, capaz de integrar IA como pincel y  
no como sustituto.  
Ejemplos de herramientas IA y su utilización según el enfoque educativo.  
Según Muñoz (2023) y Megaprofe (2025), algunas herramientas destacadas son:  
ChatGPT / Copilot: Generación de guías, rúbricas, explicaciones y  
retroalimentación.  
Gradescope: Evaluación automatizada con criterios objetivos.  
Smart Sparrow / Knewton Alta: Plataformas adaptativas que ajustan el contenido.  
DeepSeek AI / Claude: Búsqueda académica y análisis de textos extensos.  
Eduaide / Coursebox: Diseño instruccional asistido por IA.  
El rol del docente en cada caso:  
La IA no reemplaza al docente, pero sí redefine su función:  
En enfoques adaptativos, el docente actúa como curador de trayectorias.  
En enfoques generativos, como editor pedagógico.  
En enfoques analíticos, como intérprete de datos.  
En enfoques cognitivos, como mediador ético y afectivo.  
La codocencia docente-IA: definición y papel del docente  
El concepto de codocencia docente-IA surge como el marco operativo para la  
integración exitosa de la tecnología. Se define como la colaboración activa y  
estructurada entre el docente humano y los sistemas de inteligencia artificial en las  
fases de planificación, implementación y evaluación del proceso educativo.  
El principio fundamental que rige este modelo es la cooperación, no la delegación. La IA  
debe ser vista como un agente pedagógico complementario que expande las  
capacidades humanas, en lugar de sustituir las responsabilidades esenciales del  
educador.  
Esta colaboración activa constituye el fundamento de la Inteligencia Híbrida en la  
educación, un modelo que busca fusionar estratégicamente las fortalezas distintivas de  
ambos agentes: la capacidad algorítmica de la IA (procesamiento de datos,  
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personalización escalable y generación de contenido) y las fortalezas humanas  
(creatividad, juicio ético, empatía y contextualización cultural) (Chen et al, 2020). La  
inteligencia híbrida es, por lo tanto, la ejecución práctica y ética de la codocencia. Este  
enfoque es coherente con el Aprendizaje Híbrido 3.0, que promueve el desarrollo de  
habilidades clave como el aprendizaje autodirigido, donde la IA actúa como facilitadora  
de experiencias de aprendizaje a ritmos individualizados (Garrison & Kanuka, 2004;  
Bower et al, 2016).  
En el modelo de codocencia, la división de tareas se realiza por naturaleza de la  
actividad:  
1. Tareas Asumidas por la IA (Optimización y Rutina): Incluyen la automatización del  
seguimiento, la provisión de retroalimentación inmediata sobre ejercicios  
cerrados, la gestión de datos masivos y la generación de borradores de  
contenido (infografías, simulaciones).  
2. Tareas Asumidas por el Docente (Sentido y Diseño): Se centran en el diseño  
narrativo de las actividades, la mediación emocional y la curaduría estética.  
Estas son las tareas que requieren juicio, subjetividad y una conexión profunda  
con los objetivos pedagógicos y los valores humanos.  
El riesgo real en la integración de la IA no es el reemplazo total del docente (la  
tecnología no puede sustituir las funciones vitales (UNESCO, 2018), sino la potencial  
degradación del rol docente, reduciéndolo a un mero supervisor técnico. La  
automatización se apodera de lo fácil (contenido, corrección básica). Para que el  
docente mantenga y eleve su valor intrínseco, debe enfocarse en las tareas de alta  
complejidad que requieren la inteligencia híbrida.  
Papel del docente:  
Diseñar actividades que integren IA sin perder el protagonismo humano.  
Supervisar el uso ético y pedagógico de las herramientas.  
Reflexionar críticamente sobre los resultados generados por IA.  
Acompañar emocionalmente a los estudiantes en entornos digitalizados.  
El cambio de rol de proveedor de información a arquitecto de recorridos es central en la  
codocencia. El docente se convierte en un artista pedagógico, capaz de integrar la IA  
como una herramienta sofisticada, o "pincel", y no como un sustituto completo.  
Este nuevo rol implica tres funciones de diseño interconectadas:  
1. Diseño Narrativo: Estructurar el proceso de aprendizaje como un viaje  
intencional, incluyendo desafíos, rituales de interacción y momentos explícitos de  
reflexión.  
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Aprobado: 24/11/2025  
Artículo de revisión  
2. Mediación Emocional: Integrar la dimensión afectiva y la presencia humana en  
entornos que, por su naturaleza digital, pueden volverse asépticos. El  
acompañamiento emocional es crucial en entornos digitalizados.  
3. Curaduría Estética: Seleccionar y adaptar los resultados generados por la IA  
(imágenes, metáforas, formatos) para potenciar la comprensión y el compromiso  
del estudiante.  
Este perfil exige que los educadores estén formalmente capacitados en el uso de  
tecnologías emergentes y enfoques pedagógicos innovadores (Bower et al, 2016).  
A continuación, se sintetiza la reconfiguración del rol en el modelo de codocencia:  
Tabla 2  
Reconfiguración del Rol Docente en la Codocencia Docente-IA  
Función  
(Transmisión)  
Tradicional  
Función en la Codocencia  
Docente–IA (Mediación)  
Eje de Valor Agregado  
Humano  
Transmisor de Contenidos  
Curador Crítico  
y
Editor  
Selección  
crítica,  
Pedagógico de la IA.  
contextualización cultural,  
verificación de sesgos.  
Evaluador de la Memoria  
Factual  
Diseñador de Evaluación  
Auténtica Guía Ética  
(Lobo, 2025). .  
Juicio profesional, análisis  
de la integridad académica  
y
y
promoción  
de  
la  
creatividad.  
Planificador Básico  
Arquitecto de Experiencias y  
Narrativas de Aprendizaje.  
Mediación  
motivación, cultivo del  
emocional,  
sentido  
y
diseño  
intencional.  
Administrador de Tareas  
Rutinarias  
Intérprete de Datos (Learning  
Analytics) e Interventor.  
Toma  
de  
decisiones  
pedagógicas basada en  
datos,  
interacción  
y
relación humana.  
Autoridad de Conocimiento  
Facilitador del Pensamiento  
Desarrollo  
de  
la  
Crítico  
y
Guardián del  
autonomía,  
reflexión  
filosófica y defensa de la  
alteridad.  
Sentido (Muñoz, 2023).  
Nota: Elaboración propia con información obtenida de UNESCO (2025); Ferrante  
(2021).  
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Recepción: 17/09/2025  
Aprobado: 24/11/2025  
Artículo de revisión  
Competencias del docente para la codocencia docente-Inteligencia Artificial  
Ante la rápida transformación digital, la UNESCO desarrolló un Marco de Competencias  
en IA para Docentes (Miao & Cukurova, 2024). Este marco aborda la brecha crítica de  
formación, ya que muchos países aún carecen de programas nacionales estructurados  
para capacitar a los educadores en el uso ético y pedagógico de la IA (UNESCO, 2025).  
El marco define el conocimiento, las habilidades y los valores que los docentes deben  
dominar en la era de la IA (UNESCO, 2025; Hinojo et al, 2020). Su estructura se  
compone de 15 competencias articuladas en cinco dimensiones fundamentales. Estas  
competencias se organizan en tres niveles de progresión, que representan el camino  
del docente en el dominio de la tecnología: Adquirir, Profundizar y Crear (UNESCO,  
2025; Tuomi, 2018; Celik et al, 2022). Es importante destacar que el marco  
complementa el Marco de Competencias TIC para Docentes (ICT CFT) de 2018,  
enfocándose específicamente en la aplicación de la IA (UNESCO, 2018).  
Según el Marco de Competencias de la UNESCO (2025), el docente debe desarrollar  
habilidades en cinco dimensiones:  
1. Mentalidad hacia la IA: apertura crítica, ética y reflexiva.  
2. Ética de la IA: protección de datos, equidad, derechos humanos.  
3. Fundamentos de la IA: comprensión básica de algoritmos, sesgos y  
funcionamiento.  
4. Pedagogía con IA: integración didáctica, diseño de actividades, evaluación.  
5. Desarrollo profesional con IA: uso de IA para formación continua y colaboración.  
La ética pedagógica en la codocencia docente-Inteligencia Artificial. Tensiones éticas y  
filosóficas  
La adopción de la IA en la educación introduce inevitables tensiones éticas y filosóficas  
que el docente debe gestionar activamente para cumplir su rol de guardián del sentido  
pedagógico.  
Uno de los dilemas éticos más urgentes es el riesgo de que la IA perpetúe o incluso  
amplifique las desigualdades sociales y educativas preexistentes. Los sistemas de IA  
aprenden de vastos conjuntos de datos históricos. Si estos datos reflejan sesgos  
sociales, raciales o de género, el sistema algorítmico puede replicar dichos sesgos en la  
selección de contenidos o en la toma de decisiones, por ejemplo, en la predicción de  
trayectorias académicas.  
La literatura sobre ética algorítmica subraya que los modelos (Friedler, 2021) no son  
neutrales. La ética pedagógica exige garantizar que la IA no reproduzca estas  
desigualdades. El docente, en su función de mediador ético, debe estar capacitado para  
aplicar principios de Diseño Sensible al Valor (Value Sensitive Design) para detectar y  
contrarrestar activamente los sesgos inherentes al software educativo (Friedman &  
Hendry, 2019).  
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Artículo de revisión  
La IA Generativa plantea una profunda pregunta filosófica: ¿Qué significa "aprender" en  
la era de la automatización? Cuando una máquina puede redactar ensayos, resolver  
problemas complejos o generar resúmenes instantáneos, se redefinen conceptos  
fundamentales como el esfuerzo cognitivo, la atención y el papel de la memoria en la  
formación.  
La respuesta pedagógica a este desafío es que el docente debe garantizar que la IA  
potencie el pensamiento crítico y no lo sustituya. Si bien la IA facilita la adquisición de  
información, el aprendizaje significativo requiere la construcción del conocimiento de  
una forma "crítica, argumentativa y propositiva" (Freire, 2021). La labor docente se  
centra en diseñar actividades que exijan la aplicación, el análisis, la síntesis y la  
evaluación de la información generada por la IA, elevando la exigencia cognitiva del  
estudiante a un nivel que la máquina no puede alcanzar.  
La codocencia ética exige que el docente actúe como guardián del sentido pedagógico,  
evitando la deshumanización del aprendizaje (Clemente et al, 2024).  
¿Quién decide qué se aprende?: riesgo de sesgos algorítmicos en la selección  
de contenidos.  
¿Qué significa "aprender" en la era de la automatización?: redefinición del  
esfuerzo, la atención y la memoria.  
¿Cómo preservar la alteridad?: evitar que la IA homogeneice experiencias y borre  
la diversidad cultural.  
Estas preguntas invitan a una pedagogía crítica que no solo use IA, sino que enseñe a  
pensarla.  
La ética pedagógica implica garantizar que la IA:  
No reproduzca sesgos ni desigualdades.  
Respete la privacidad y autonomía del estudiante.  
Potencie el pensamiento crítico y no lo sustituya.  
Sea utilizada con transparencia y supervisión humana.  
Principales desafíos y retos para los docentes en la era de la IA  
La implementación efectiva de la codocencia docente-IA se enfrenta a barreras  
institucionales significativas. El principal desafío es la formación insuficiente. Muchos  
docentes no han recibido la capacitación específica necesaria para comprender los  
fundamentos de la IA (Dimensión III de UNESCO) ni para aplicarla éticamente  
(Dimensión II, Microsoft Education, 2025).  
Este vacío formativo, sumado a las brechas digitales preexistentes (desigualdad en el  
acceso a herramientas y recursos) y a la resistencia natural al cambio, genera una  
situación de vulnerabilidad. Las instituciones a menudo ejercen una presión para la  
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Artículo de revisión  
adopción rápida de metodologías tecnológicas y la exigencia de resultados, sin el  
acompañamiento ético y el soporte profesional necesario (Clemente et al, 2024). El  
fracaso en la integración de la IA corre el riesgo de ser un fracaso organizacional y de  
recursos humanos, más que tecnológico. Es imperativo que las instituciones inviertan  
en la capacitación ética y pedagógica para evitar que la adopción superficial exacerbe  
los desafíos éticos.  
Estos retos requieren políticas claras, acompañamiento profesional y espacios de  
reflexión crítica.  
Ventajas de la Inteligencia Artificial para la educación  
A pesar de los desafíos, la IA ofrece ventajas estratégicas innegables para la educación  
moderna. Se ha demostrado que la tecnología facilita la personalización a gran escala,  
proporciona retroalimentación inmediata, optimiza tareas administrativas e impulsa la  
inclusión de estudiantes con necesidades especiales.  
En el contexto de la educación superior, la IA Generativa (IAG) puede generar material  
formativo específico, crear herramientas de autoevaluación focalizadas en el desarrollo  
de contenidos y proporcionar soporte en tiempo real para estudiantes y profesores  
(Clemente et al, 2024). Esta capacidad de personalización y accesibilidad contribuye  
directamente a la mejora de la eficiencia y la retención académica (Educrea, 2024).  
La clave del éxito radica en usar la IA como una aliada pedagógica estratégica, nunca  
como un sustituto de la interacción humana.  
Conclusiones  
La integración de la IA en la educación no permite la neutralidad; interpela  
fundamentalmente al docente, exigiéndole una renovación profunda y crítica de su rol.  
La resistencia a la tecnología es insostenible; la solución pasa por la adopción de un  
modelo proactivo y humanista.  
La enseñanza, en la era de la IA, se transforma de un acto de transmisión a un acto  
simbólico, ritual y profundamente humano. El futuro del docente reside en su capacidad  
para transitar hacia la codocencia docente-IA, asumiendo el rol de diseñador de  
experiencias significativas, donde la tecnología se subordina al objetivo de cultivar la  
atención, la emoción, la creatividad y el pensamiento crítico.  
El modelo de inteligencia híbrida, guiado por el Marco de Competencias de la UNESCO,  
puede potenciar la creatividad y la equidad. Las proyecciones futuras, como las  
planteadas por Howard Gardner (Gardner, 2025). indican que para el año 2050, el  
docente habrá evolucionado a ser un coach del pensamiento, un editor del  
conocimiento y un facilitador ético.  
Para alcanzar esta visión, se requiere una educación humanista, ética y colaborativa,  
capaz de formar ciudadanos libres, críticos y responsables en un mundo digital. El  
docente, como Guardián del Sentido Pedagógico, es la figura indispensable que  
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Transformaciones del rol docente frente a la integración de la Inteligencia Artificial en educación:  
desafíos y oportunidades  
Pedro José Serrano Yero  
Essenia Cruz Alfonso  
Osmany Nieves Torres  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 17/09/2025  
Aprobado: 24/11/2025  
Artículo de revisión  
asegura que la innovación tecnológica sirva a los propósitos profundos de la formación  
humana.  
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Transformaciones del rol docente frente a la integración de la Inteligencia Artificial en educación:  
desafíos y oportunidades  
Pedro José Serrano Yero  
Essenia Cruz Alfonso  
Osmany Nieves Torres  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 17/09/2025  
Aprobado: 24/11/2025  
Artículo de revisión  
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Conflicto de intereses: Los autores declaran no tener conflictos de intereses.  
Contribución de los autores: Los autores participaron de conjunto en la búsqueda y análisis de la información para el  
artículo, así como en su diseño y redacción.  
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