Aprendizaje a ciegas: deuda de evidencia en la innovación y la tecnología educativas

Una demo convincente

Imagine, amable lector, una sala de juntas cualquiera. Puede ser la dirección de una escuela, la coordinación académica de una universidad o el área de aprendizaje de una empresa. Un proveedor proyecta una plataforma que planea clases, genera exámenes y personaliza rutas de aprendizaje con inteligencia artificial (IA). La demo es impecable, y el tablero presume miles de usuarios activos y una satisfacción de 4.8 sobre 5. Alguien pregunta por el precio; nadie pregunta si los estudiantes aprenden más. Tres semanas después, el contrato está firmado.

En la entrega anterior sostuve que la educación es la salida de fondo para un país que importa tecnología sin apropiarse del conocimiento que la hace posible. Pero esa apuesta tiene una trampa: la tecnología con la que enseñamos también se compra, se adopta y se renueva sin que casi nadie mida si funciona. Es el mismo patrón a otra escala: adoptar una tecnología no es aprender de ella. Esa escena se repite todos los días, y de ella trata esta entrega.

Una industria sin método

Si vamos a estudiar las formas de aprendizaje, sería sumamente negligente no incorporar a este diálogo el desarrollo de tecnología educativa. La hoy gigantesca industria EdTech ha crecido exponencialmente en los últimos años. Los emprendedores han encontrado en ella una brecha de mercado bastante rentable y desarrollan desde simples cursos de e-learning hasta sofisticadas soluciones SaaS. Prometen resolver los dolores de cabeza de docentes, directivos, diseñadores instruccionales y líderes de las áreas de aprendizaje en las empresas. Sin embargo, como otros sectores emergentes (y como el uso mismo de la IA), ha quedado al margen de los marcos regulatorios y del rigor científico que podrían ofrecer los centros de investigación. Así, se ha visto supeditada a la gestión poco eficiente del mercado.

Hoy es de lo más común ver a docentes usar plataformas para crear sus planeaciones o elaborar y evaluar exámenes. O a diseñadores instruccionales construir, en apenas unos minutos y con la mínima intervención de expertos en la materia (SME, por sus siglas en inglés), cursos completos para una gran diversidad de sectores. Y nos parece extraordinario, hasta que vemos los resultados de esos cursos, planeaciones y evaluaciones. Entonces volvemos a la crítica habitual hacia los pedagogos y su histórica incapacidad para resolver los problemas del mundo mundial.

Pero es ahí donde la puerca torció el rabo, mi respetable e intelectual lector. Estas tecnologías, como las de muchas otras industrias, con frecuencia no son elaboradas por pedagogos o psicólogos. Lo curioso es que la psicología sí llegó a otra parte de la tecnología: a la forma en que nos venden. Muchas estrategias de marketing se apoyan en lo que sabemos sobre cómo decidimos, y las despliegan expertos en ventas que nos seducen de tal manera que terminamos convertidos en sus más aguerridos promotores, sin saberlo ni quererlo. La psicología entró al diseño de cómo nos venden; casi nada, al de cómo enseñamos. La IA nos ha dado muchísima capacidad de agencia (¿de más?). Día con día me voy a la cama deseando que esto sea bueno, y lo creo. Creo que el mundo está lleno de genios, pero vale la pena preguntarnos: ¿estamos construyendo tecnología que aporte valor a la sociedad, o solo llevando muchos dólares a los bolsillos de unos pocos? ¿Existe un método detrás de estas tecnologías o solo hay vibe coding? ¿En manos de quién estamos dejando las decisiones pedagógicas, financieras o de talento? ¿Son esas manos lo suficientemente críticas, o también ese criterio es artificial?

Creo que estas preocupaciones son legítimas y que vale la pena bajarle un poco al entusiasmo por las amplias posibilidades que hoy nos ofrece la IA. Toca tomar distancia, dejar de pisar el acelerador y pensar cómo innovar al ritmo de la tecnología sin sacrificar el rigor y el método. Solo así podremos hablar no solo de cantidad, sino de calidad.

Más rápido de lo que podemos evaluar

Para dimensionar el problema: la plataforma de inteligencia de mercado Tracxn sitúa en 2,974 el número de nuevas startups EdTech fundadas en el mundo solo durante este 2026, que aún no termina (Tracxn, 2026). El ciclo de iteración de un producto EdTech, del producto mínimo viable (MVP) a la versión mejorada con la retroalimentación de sus pruebas, suele estimarse en 6 a 12 meses. En cambio, la validación científica de impacto con un diseño cuasiexperimental o experimental requiere, como mínimo, de uno a tres semestres académicos. Dicho de otro modo: para cuando termina la evaluación de una versión, el producto ya cambió una o dos veces. Con esas cifras podríamos afirmar, al menos de manera preliminar, que el mercado desarrolla productos más rápido de lo que la investigación puede evaluarlos. Innovamos más rápido de lo que podemos evaluar.

Innovamos más rápido de lo que podemos evaluar.

Muchos lanzamientos reportan datos comerciales de uso, retención o satisfacción; el tablero de la demo es un ejemplo perfecto. Pero esas métricas no equivalen a aprendizaje. Que un estudiante pase cuarenta minutos en una plataforma dice cuánto tiempo estuvo ahí, no qué aprendió. Que un docente califique una herramienta con cinco estrellas dice que le ahorró trabajo, no que sus alumnos entiendan mejor.

Evaluar el impacto real exige otra cosa: grupos de comparación, mediciones antes y después, y seguimiento en el tiempo. Además, cualquier estudio serio debería partir del problema, intrínsecamente humano, de la heterogeneidad. Un producto puede funcionar en un contexto y fracasar en otro, porque toda innovación se crea y se reconfigura en entornos locales concretos (Jasso y Torres, 2025, p. 19). Eso obliga a controlar variables como el docente, el currículo o el nivel socioeconómico.

Los supuestos resultados sobre la eficacia de las soluciones EdTech rara vez se replican: la evidencia es condicional (“funciona en un contexto, bajo determinadas condiciones”), no universal. También suelen presentar un enorme sesgo, pues con frecuencia los mide la propia empresa que desarrolla la tecnología (hágame uste el favor). Y si estos resultados solo se sostienen en determinadas condiciones, el problema no es únicamente de capacidades de investigación, sino epistémico. Los supuestos desde los cuales se genera este conocimiento no están bien planteados, porque su objeto de estudio es más complejo que medir si una herramienta le parece útil a alguien.

Un bien de confianza

Ya escucho a los defensores del laissez-faire argumentar: “el mercado terminará por eliminar los productos malos”. Ojalá. El detalle es que, en educación, el mercado no es eficiente en información. La educación es lo que los economistas llaman un bien de confianza (Darby y Karni, 1973): uno cuya calidad no alcanzamos a verificar bien ni siquiera después de haberlo consumido. Y en los sectores de bienes de confianza (piense usted en los medicamentos) no dejamos la validación en manos del libre mercado. ¿Por qué en educación habría de ser distinto?

En educación, el mercado no es eficiente en información.

Mientras no exista quien evalúe de forma independiente, la responsabilidad recae en quien compra. Antes de firmar, cualquier institución puede pedir tres cosas. Primero, qué evidencia de aprendizaje, no de uso, tiene el producto. Segundo, quién la produjo y si es independiente del proveedor. Tercero, en qué contextos se obtuvo, para saber si se parecen al suyo. No es un estándar de laboratorio, pero es mucho más que una demo.

Conviene reconocer los límites de este argumento. No toda herramienta necesita un ensayo experimental: un software que ahorra tiempo administrativo puede juzgarse por el tiempo que ahorra. Y exigir evidencia rigurosa a todo podría frenar a los desarrolladores pequeños, que no pueden pagar una evaluación, y favorecer a los grandes. El problema no es innovar sin certeza, sino adoptar a gran escala sin haber medido nada.

Al final, la deuda de evidencia no la pagan las empresas que venden ni las instituciones que compran: la pagan estudiantes, docentes y trabajadores con su tiempo y su atención. En la siguiente entrega llevaré la discusión más allá de la tecnología para preguntar por qué casi nadie evalúa la innovación educativa en México: no por falta de genios, sino porque nadie ordena las relaciones entre quienes generan, enseñan y estudian el conocimiento. Mientras tanto, le dejo una pregunta: en su institución, ¿quién evalúa la tecnología educativa que compran, y con qué evidencia?