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Conclusiones del taller para instructores de CESIM Elite 2026, con la participación de la ponente principal, Dra. Tawnya Means.

En el CESIM Elite Instructor Workshop de este año, la ponente principal, Dra. Tawnya Means, comenzó con una pregunta que replantea casi todas las conversaciones que se están dando actualmente en la educación superior. Cuando nos preguntamos cómo preparar a los estudiantes para un mundo con IA, solemos recurrir a la respuesta más evidente: enseñarles a utilizar las herramientas. Organizar un taller de ingeniería de prompts. Ofrecer una certificación. Sin embargo, según Means — fundadora y directora de Inspire Higher Ed, cofundadora y directora académica de AdvancAI Higher Ed, y autora de The Collaboration Chronicle: Human+AI in Education — los propios estudiantes están pidiendo algo diferente.

Lo que realmente dicen los datos

Means se basó en tres estudios independientes: una encuesta de GMAC realizada a más de 4.000 candidatos a programas de posgrado en gestión de 145 países, un estudio de Gallup con 1.500 jóvenes de entre 14 y 29 años y una encuesta de California State University a más de 80.000 estudiantes. Poblaciones diferentes, métodos diferentes, y una señal sorprendentemente consistente.

La demanda de IA en los planes de estudio ha aumentado rápidamente: de aproximadamente un 17 % de los candidatos que querían incluirla en su programa ideal en 2022, al 50 % en 2025. Esa parte no genera controversia. Lo revelador es cómo quieren utilizarla. Cuando se les pidió clasificar las opciones, los estudiantes situaron en primer lugar la experiencia práctica mediante simulaciones de negocios realistas (66 %), seguida del uso de IA en estrategia empresarial (62 %) y en la toma de decisiones (58 %). La capacitación en redacción de prompts y tareas cotidianas con IA quedó en último lugar, con un 46 %.

En otras palabras, los estudiantes quieren que la IA forme parte del verdadero trabajo intelectual de sus disciplinas. Les interesa menos recibir capacitación simplemente para convertirse en usuarios competentes de herramientas, que es precisamente lo que muchas instituciones han estado desarrollando. Como señaló Means, casi hemos invertido por completo lo que los estudiantes nos dijeron que querían.

Una preocupación más silenciosa

Hay una segunda señal detrás de la primera. Entre la generación Z — aproximadamente la mitad de cuyos integrantes utiliza IA semanalmente — el entusiasmo ha caído 14 puntos en tan solo un año, mientras que el enojo ha aumentado. Lo más llamativo de todo: ocho de cada diez afirman creer que probablemente la IA hará que les resulte más difícil aprender. No son los escépticos quienes están dando la voz de alarma. Son los usuarios habituales.

Mientras tanto, los empleadores buscan personas capaces de resolver problemas, pensar estratégicamente, comunicarse, mostrar iniciativa, inteligencia emocional y disposición para recibir orientación. Ninguna de estas son habilidades técnicas. Ninguna puede solucionarse con un curso de ingeniería de prompts. Son capacidades y disposiciones que se desarrollan mediante la experiencia, la retroalimentación y ese esfuerzo productivo que un buen diseño de cursos debe procurar preservar.

Means señaló que estudiantes y empleadores están apuntando a lo mismo desde direcciones opuestas: desarrollar la capacidad de pensar. La IA realmente importa, pero debe estar al servicio de ese pensamiento, no sustituirlo.

Buenas noticias para los educadores

Si esto parece desafiante, Means ofreció una perspectiva verdaderamente alentadora: los educadores ya cuentan con lo que este momento requiere. El requisito previo para utilizar bien la IA no es tener conocimientos técnicos avanzados, sino saber pensar bien, algo que la mayoría de los educadores ha desarrollado a lo largo de toda su trayectoria profesional.

Contó la historia de un educador con 40 años de experiencia que llegó a un taller escéptico y poco interesado, y se marchó revitalizado, no por la novedad de las herramientas, sino al darse cuenta de que cuatro décadas sabiendo exactamente dónde encuentran dificultades sus estudiantes era precisamente lo que haría que la IA le resultara útil. Descubrió que una capacidad de pensamiento profundo podía permitir que alguien que adoptara la tecnología más tarde superara a quienes habían utilizado la IA de manera superficial y no habían ido más allá.

Esa idea — no ir más allá — es el punto central. La mayoría de las personas tiene uno o dos intercambios con la IA, acepta o rechaza la respuesta y continúa con otra cosa. Means sostiene que el verdadero valor aparece mediante la iteración persistente: cuestionar, contraargumentar y aportar su propia voz y criterio a lo que la IA devuelve. La primera respuesta, nos recuerda, nunca es la respuesta final. Tratar a la IA como un compañero de pensamiento, en lugar de como una máquina de respuestas, es en sí mismo una habilidad, y una que vale la pena modelar para los estudiantes.

Su punto de partida práctico: elija un problema real que verdaderamente le importe, uno con consecuencias y matices reales. Explíquelo como si estuviera poniendo al día a un nuevo colega reflexivo. Después, cuando reciba una respuesta, no se limite a aceptarla: pregunte qué está equivocado, qué afirmaciones se han realizado sin evidencia y qué hace falta. No está pidiendo a la IA que resuelva el problema. Está pidiéndole que le ayude a pensar mejor.

De los principios a la práctica

Esta es la filosofía hacia la que CESIM ha estado avanzando. La neurocientífica Dra. Vivienne Ming advierte que demasiados productos tecnológicos hacen que las personas sean mejores únicamente mientras los están utilizando, para luego dejarlas en una situación peor una vez que dejan de hacerlo. En educación, el objetivo debe ser exactamente el contrario: estudiantes que sean realmente más capaces después de utilizar la tecnología, no más dependientes de ella.

Durante más de 25 años, CESIM ha desarrollado simulaciones de negocios en las que los estudiantes aprenden tomando decisiones reales en equipo. Su capa de IA está diseñada para mantener el trabajo cognitivo donde corresponde. El Tireless Teaching Assistant se encarga del trabajo operativo del instructor — analizar resultados, mostrar quién hizo qué y apoyar el proceso de retroalimentación — para que los educadores puedan centrarse en el lado humano de la enseñanza. El más reciente AI Coach es deliberadamente socrático: comprende el contexto, sabe en qué situación se encuentra un equipo dentro de la simulación y cómo se compara con los demás, pero no proporciona las respuestas directamente. Pregúntele cómo mejorar sus ventas y le ayudará a razonar hasta llegar a una respuesta. Esa fricción es precisamente el objetivo.

Uno de los ejemplos destacados provino de Telecom Paris, donde una cohorte de más de 200 estudiantes de ingeniería — perfectamente capaces de programar sus propios agentes — recibió instrucciones de utilizar libremente la IA durante la simulación y posteriormente realizó una evaluación con lápiz y papel, sin ninguna herramienta. El profesorado utilizó el AI Assistant para generar preguntas específicas para cada equipo a partir de las rondas de simulación de ese grupo, de manera que cada equipo se enfrentara a una narrativa única. Utilizaron la IA para profundizar su pensamiento durante las rondas, pero no pudieron delegar el aprendizaje en la herramienta, porque la evaluación exigía conocimientos reales. El resultado: educadores que temían que la IA pudiera perjudicar el aprendizaje descubrieron cuánto podía aportar cuando el diseño evalúa el proceso, no solamente el resultado.

El mismo trabajo, nuevas herramientas

La idea central de toda la sesión fue sencilla: las herramientas son nuevas, pero el trabajo no lo es. La educación siempre ha consistido en desarrollar el criterio, la capacidad de evaluación y supervisión, y las relaciones humanas, es decir, el tipo de pensamiento que ninguna herramienta podrá reemplazar. Utilizada de manera reflexiva, la IA puede contribuir a ese objetivo. Utilizada como un atajo, puede socavarlo silenciosamente.

Dos maneras de continuar. Para profundizar en estas ideas, la Dra. Tawnya Means escribe regularmente sobre la colaboración entre seres humanos e IA en The Collaboration Chronicle: Human+AI in Education. Y para descubrir cómo funciona una IA consciente del contexto dentro de su propia aula con simulaciones, solicite una demo de CESIM AI y le mostraremos en acción el AI Coach y el Tireless Teaching Assistant.

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Acerca de la ponente

Tawnya Means, PhD, es fundadora y directora de Inspire Higher Ed, cofundadora y directora académica de AdvancAI Higher Ed, y cofundadora de AI Convergence, iniciativas enfocadas colectivamente en ayudar a las instituciones de educación superior a liderar la transformación impulsada por la IA. También se desempeña como asesora de Innovación Estratégica e IA en Bowling Green State University y como directora de Aprendizaje en AristAI. Facilitadora de seminarios de AACSB desde hace muchos años y académica con publicaciones, cuenta con un doctorado en Ciencias de la Información y Tecnologías del Aprendizaje de la University of Missouri. Con casi dos décadas de experiencia en seis continentes, es autora de The Collaboration Chronicle: Human+AI in Education en Substack. Su trabajo se centra en alianzas entre seres humanos e IA basadas en evidencia que preservan aquello que hace que la educación sea irremplazablemente humana.