La discusión sobre inteligencia artificial en educación cambió de tema este año. Ya no se trata de si los alumnos la usan —lo hacen—, sino de que nadie les ha dicho cómo. Y esa omisión es institucional, no tecnológica.

El 9 de junio de 2026, Oxford University Press publicó Navigating AI in Education, su segundo reporte anual sobre el tema. El estudio encuestó a casi 4,000 estudiantes británicos de 13 a 18 años y encontró que no existe un criterio compartido sobre qué es uso aceptable: solo 44% considera que hacer toda la tarea con IA es copiar, mientras que casi uno de cada cinco cree que hasta pedirle sugerencias es copiar. Apenas 15% dijo haber recibido suficiente orientación de su escuela.

Ese 15% es el dato que debería incomodar a cualquier profesor, académico o autoridad universitaria. La brecha no está en el acceso a la herramienta, sino en las reglas.

Los alumnos son más prudentes de lo que suponemos

Lo que más sorprende del estudio de Oxford es que desmonta el estereotipo del estudiante que delega todo. En un ejercicio dentro del salón, 72% de los alumnos que tenían acceso a una herramienta generativa decidieron no usarla. Solo 24% busca IA de forma habitual para sus tareas, y uno de cada tres la usa únicamente cuando el maestro lo sugiere.

Además, 73% señala habilidades que su profesor tiene y que la IA nunca podrá reemplazar, y 77% quiere que sus maestros usen estas herramientas en clase. Es decir: los estudiantes no están pidiendo autonomía tecnológica, están pidiendo conducción docente. Y cuando se les preguntó qué tipo de IA les ayuda a aprender, prefirieron la que los hace pensar: 44% eligió una que sugiere tareas para entender mejor un tema y 41% una que hace preguntas para guiarlos.

Cambridge: el problema no es la tarea, es la cognición

En abril de 2026, la Universidad de Cambridge lanzó LOGOS: Securing a Human Epistemic Future, una iniciativa con sede en el CRASSH dirigida por la profesora investigadora Ann Kristin Glenster. Su objeto de estudio es cómo la IA está reconfigurando el conocimiento, el aprendizaje y la agencia cognitiva, y ya está preparando evidencia para comisiones parlamentarias británicas sobre tecnología educativa y derechos humanos. Uno de sus proyectos, desarrollado con la Digital Education Futures Initiative de Cambridge, se centra específicamente en EdTech y florecimiento cognitivo.

El planteamiento de fondo aparece también en el tema de la primera Cumbre de IA en Educación de Cambridge de este año: además de las oportunidades, hay que considerar los riesgos de tecnologías capaces de personalizar, persuadir, predecir, generar, evaluar y mediar el pensamiento humano.

En el terreno más práctico, en mayo de 2026 Cambridge presentó un libro blanco sobre IA en la enseñanza de idiomas y una plataforma de desarrollo profesional docente. La Dra. Evelina Galaczi, directora de investigación, resumió el criterio: la investigación se enfoca en cómo aplicar la IA de modo que apoye a los maestros y mejore el aprendizaje, con resultados medibles.

Y trabajan juntas

LOGOS lanzó junto con Generation AI del Reuben College de Oxford el foro OxBridge FFLARE, cuyo primer taller se realizó en mayo de 2026 en King’s College, Cambridge, sobre los efectos de la IA en el aprendizaje, el bienestar y el desarrollo humano.

Del lado de Oxford, el Departamento de Educación reunió en julio a más de cien especialistas en la escuela de verano del hub AIEOU, dirigida por la Dra. Sara Ratner en colaboración con el Departamento de Educación británico, para discutir qué debe y qué no debe hacer la IA en educación, cómo evaluar su impacto y qué evidencia hace falta para sostener su uso.

¿Qué hacer con esto?

Traducido a decisiones para una institución mexicana o latinoamericana:

• Escribir la regla antes que comprar la licencia. Si 15% de los alumnos siente que tiene orientación suficiente, la política de uso vale más que cualquier plataforma.
• Definir por materia qué es apoyo y qué es sustitución, con ejemplos. La zona gris es el verdadero problema de integridad académica.
• Preferir herramientas que pregunten sobre las que respondan. Los propios alumnos las eligen.
• Capacitar al maestro primero: es a quien los estudiantes le reconocen lo que la IA no puede dar.
• Exigir evidencia de impacto en aprendizaje, no en adopción. Usuarios activos no es un indicador educativo.

La conclusión de los dos campus es la misma y es incómoda para los proveedores: la tecnología ya está resuelta, lo que falta es criterio institucional, y ese está lejos de haber sido resuelto.