¿Cómo podemos desarrollar competencias en IA para diferentes grupos de edad?

Desarrollar competencias en IA para diferentes grupos de edad no consiste en enseñar a todo el mundo a utilizar las mismas herramientas de la misma manera. Consiste en desarrollar la capacidad de comprender, formular preguntas, verificar y tomar decisiones seguras de formas que se ajusten a las competencias digitales básicas y los objetivos de cada persona en la vida cotidiana, el aprendizaje y el trabajo. Los niños pequeños pueden beneficiarse sobre todo de reconocer la IA en la vida diaria y revisar los resultados con un tutor; los adolescentes, de la indagación crítica y la creación responsable; los adultos, de mejorar tareas prácticas de manera revisable; y las personas mayores, de la accesibilidad basada en sus necesidades y la prevención de estafas. A cualquier edad, el principio es el mismo: las personas no deben considerar una respuesta de IA como el juicio definitivo; deben comprobar las evidencias y asumir la responsabilidad. www.oecd.org↗www.unesco.org↗

¿Qué es exactamente la competencia en IA?

La competencia en IA es un concepto más amplio que saber pulsar rápidamente botones en un chatbot concreto o en una herramienta de generación de imágenes. Aquí, la alfabetización en IA se refiere a los conocimientos, las habilidades y las actitudes necesarios para comprender cómo se utiliza la inteligencia artificial, evaluar críticamente sus resultados y usarla de manera adecuada teniendo en cuenta su impacto social y su ética. Los debates de la OCDE y la UNESCO sobre educación también abordan perspectivas centradas en las personas, la evaluación crítica y el uso ético, y no solo la destreza con herramientas. www.oecd.org↗www.unesco.org↗

En la práctica, implica los siguientes elementos conectados.

La IA generativa se refiere a la IA que crea resultados nuevos, como texto, imágenes, código y resúmenes. Sin embargo, una frase verosímil no es necesariamente verdadera. No se puede asumir que la IA verifique automáticamente las fuentes al producir una respuesta ni que realice de forma responsable juicios contextuales y de valor como lo haría una persona. En ámbitos que pueden afectar significativamente a las personas —como la salud, la contratación, la evaluación, las finanzas y el derecho— los resultados de IA no deben utilizarse como única base para tomar decisiones. Deben revisarse por separado frente a materiales oficiales y por la persona responsable o un experto. www.who.int↗

¿Por qué no deberían determinarse los niveles de aprendizaje solo por la edad?

La edad puede ayudar a identificar un punto de partida para la educación, pero no es un criterio para determinar la capacidad. Las personas de la misma edad pueden diferir en alfabetización, experiencia con teléfonos inteligentes y ordenadores, acceso a internet, dispositivos de apoyo disponibles, idioma, discapacidad y razones para aprender. En vez de preguntar: «¿Qué debería aprender alguien de esta edad?», es mejor preguntar primero: «¿Qué puede hacer esta persona de forma independiente ahora y qué apoyo y salvaguardas necesita?». La UNESCO considera que los niveles de competencia y los métodos de enseñanza de la educación en IA deben adaptarse a las condiciones locales, incluidas las competencias existentes de los estudiantes, las competencias del profesorado, el tiempo de clase, la infraestructura y los costes. unesdoc.unesco.org↗

Por ejemplo, un adulto sin familiaridad con los teléfonos inteligentes puede necesitar primero aprender a leer una pantalla, comprobar el texto copiado y distinguir sitios web oficiales de anuncios, en lugar de automatizar tareas complejas con IA. Por el contrario, un adolescente que se siente cómodo con herramientas digitales puede seguir teniendo poca experiencia en evaluar fuentes y proteger información personal.

Los objetivos educativos también difieren según la persona. Para los estudiantes, importan el proceso de indagación y la expresión de su propio pensamiento; para los empleados, importan la calidad del trabajo y la seguridad; y para las personas mayores, pueden ser más urgentes el acceso a servicios necesarios, la prevención de estafas y las formas de pedir ayuda. Es mejor entender los grupos de edad no como una clasificación fija de capacidades, sino como una pista para preguntar por el contexto de aprendizaje de una persona.

¿Qué principios se necesitan en todos los grupos de edad?

En primer lugar, distinga las respuestas de IA de los hechos. Las afirmaciones, fechas, cifras, información jurídica o normativa y citas de una respuesta deben comprobarse por separado. Al comprobarlas, no se base solo en fragmentos breves de los resultados de búsqueda; compare materiales primarios, fuentes fiables como organismos públicos, instituciones educativas e instituciones académicas, y explicaciones de expertos cuando sea necesario.

En segundo lugar, evalúe cuán sensible es la información antes de introducirla. Además de información de identificación personal como nombres, datos de contacto y números nacionales de identificación, las personas no deben introducir a la ligera credenciales de cuentas, información bancaria, información de pacientes, información de estudiantes ni documentos no públicos e información comercial de una empresa. En las organizaciones, es necesario definir claramente las herramientas permitidas y las categorías de información que no deben introducirse, en lugar de depender únicamente de que las personas actúen con cuidado. La gobernanza y la rendición de cuentas sobre los datos de IA se tratan como factores de riesgo importantes en ámbitos de alto impacto. www.who.int↗

En tercer lugar, mantenga los resultados generados por IA separados de su propio proceso de juicio. En una tarea, registre dónde se utilizó la IA y qué se revisó. En el trabajo, distinga el material de origen, el borrador de IA, los comentarios de revisión y la versión final. Esto permite corregir errores cuando se produzcan y explicar el resultado con sus propias palabras.

En cuarto lugar, considere el posible malestar o daño. No utilice los resultados tal cual si presentan a un grupo concreto en términos generalizadores, evalúan a una persona sin evidencias u ofrecen consejos que podrían perjudicar a alguien. «La IA lo dijo» no puede servir como base de responsabilidad. La UNESCO presenta el uso ético y centrado en las personas como una competencia fundamental y aborda la IA como algo que debe complementar el juicio y el aprendizaje humanos. www.unesco.org↗www.unesco.org↗

¿Qué deberían aprender primero los niños de preescolar y de los primeros cursos de primaria?

En esta etapa, son más adecuadas las experiencias que ayudan a los niños a reconocer la IA en la vida cotidiana que aumentar el uso independiente de herramientas. Pueden conversar sobre funciones que los niños ya encuentran, como recomendaciones de vídeos, asistentes de voz, filtros de fotos y autocompletado: «¿Por qué esta función podría mostrar algo así?», «¿Podrían intervenir información y reglas creadas por personas?» y «¿Siempre tiene razón?».

La clave es no considerar la IA como magia. Un punto de partida es desarrollar, mediante el juego y la observación, una noción básica de que la IA está influida por datos y diseños creados por personas y puede cometer errores. Por ejemplo, cuando una función que clasifica fotos de animales se equivoca, no termine con una competición para obtener la respuesta correcta. Conversen sobre por qué podría haberse confundido a causa de la iluminación, el ángulo o el fondo de la foto.

Si es necesario utilizar IA generativa, resulta más seguro un enfoque mediado por un docente o tutor. Un adulto introduce la pregunta y lee el resultado con el niño, comprobando si es factual, si contiene contenido aterrador y si se ha incluido información personal, como un nombre o una foto. La UNESCO ha señalado que las herramientas de IA generativa insuficientemente validadas pueden no ser apropiadas para la educación primaria y ha propuesto restringir a 13 años la edad de uso de herramientas de IA generativa en las escuelas. Esta es una propuesta de política de una organización internacional; no debe considerarse idéntica a las leyes de cada país ni a los requisitos de edad de cada servicio. www.unesco.org↗www.unesco.org↗

En esta etapa, los adultos deberían repetir preguntas breves de comprobación en lugar de proporcionar inmediatamente la respuesta correcta. Preguntas como «¿Quién hizo esta afirmación?», «¿Deberíamos preguntarle también a otro libro o a un adulto?» y «¿Está bien escribir mi nombre aquí?» pueden conducir a futuros hábitos de verificación.

¿Cómo pueden aprender los estudiantes de últimos cursos de primaria y los adolescentes el «uso crítico»?

Durante la adolescencia, es importante evitar dos extremos: prohibir la IA o utilizarla como una máquina de respuestas. Los estudiantes deberían probar a usar IA mientras trabajan en tareas e intereses, pero practicar cómo tratar su resultado como un borrador que hay que revisar y no como el punto final de una entrega. Esto implica hacer preguntas más específicas, contrastar con otros materiales, encontrar y corregir errores, estereotipos y fuentes poco claras, y explicar su propio proceso de uso.

Por ejemplo, al investigar un problema ambiental local, los estudiantes pueden pedir a la IA un borrador de esquema de investigación o preguntas para entrevistas. Después pueden verificar el año de referencia y las fuentes de las estadísticas, compararlas con materiales de organismos públicos locales o informes originales, y añadir perspectivas ausentes de la respuesta de IA. En el trabajo final, pueden indicar brevemente qué partes del borrador de IA consultaron y qué revisaron. Lo importante en este proceso no es obtener una respuesta más larga, sino evaluar evidencias y desarrollar una argumentación propia.

Las imágenes y los vídeos también deben leerse de forma crítica. El material generado puede incluir escenas que nunca ocurrieron, estereotipos sobre determinados géneros, profesiones o culturas, y fuentes difíciles de verificar. «¿Parece real?» y «¿Es verdadero?» son preguntas distintas. Antes de compartirlo con amigos, los estudiantes deberían encontrar la fuente original o una información fiable y considerar si han utilizado indebidamente el rostro, la voz o la obra de otra persona.

Los estudiantes pueden aprender programación, pero la programación por sí sola no es el objetivo de la educación en IA. También son importantes las actividades que investigan y debaten cómo los datos, las recomendaciones, la clasificación automatizada y los resultados generados afectan a diferentes personas. El Marco de Competencias en IA para Estudiantes de la UNESCO presenta cuatro áreas —mentalidad centrada en las personas, ética de la IA, técnicas y aplicaciones de IA, y diseño de sistemas de IA— en los niveles de comprender, aplicar y crear. www.unesco.org↗

¿Qué deberían practicar de manera diferente los estudiantes universitarios y los trabajadores al inicio de su carrera?

En esta etapa, importa más que «¿cuántas herramientas puedo usar?» si la IA ayuda a que los resultados reales en el campo o empleo propio sean más precisos y responsables. La IA puede ayudar a redactar preguntas para investigación, comprobar omisiones en resúmenes de actas de reuniones, estructurar borradores de documentos, organizar elementos de prueba para borradores de código y explicar resultados de análisis de datos. Pero crear un borrador y asumir la responsabilidad final son cosas distintas.

Por ejemplo, si el contenido de una reunión se resume con IA, debe compararse con la grabación o las notas originales para garantizar que las decisiones, las personas responsables y los plazos no hayan cambiado. Si recibe una sugerencia de código, debe revisar no solo si se ejecuta, sino también si cumple los requisitos, gestiona los errores, es segura y supera las pruebas. Si se resumen resultados de análisis, debe poder explicar el alcance y las limitaciones de los datos y los supuestos en los que se basa la interpretación.

Es difícil evaluar un buen desempeño únicamente por el número de prompts o la velocidad de producción. Las siguientes preguntas pueden ayudar a medir una competencia significativa.

• ¿Definió el propósito y las restricciones antes de asignar el problema a la IA?
• ¿Verificó las afirmaciones y citas clave de la respuesta?
• ¿Eliminó la información sensible del material de entrada?
• Si el resultado es erróneo, ¿puede encontrar las evidencias, corregirlo y explicarlo?
• ¿Documentó la distinción entre lo que hizo la IA y lo que usted decidió?

Se requiere especial cautela en ámbitos que pueden afectar significativamente a las oportunidades y los derechos de las personas, como las decisiones de contratación, las evaluaciones de desempeño, el asesoramiento médico, las decisiones crediticias y financieras, y los juicios jurídicos. Debido a cuestiones relacionadas con los sesgos de la IA, la opacidad, la gestión de datos y la rendición de cuentas, los resultados de IA no deben utilizarse como único criterio; la revisión por personal responsable y expertos, así como los procedimientos oficiales, deben mantenerse por separado. www.who.int↗

¿Cómo deberían empezar los empleados a mitad de carrera y quienes están en transición profesional?

Exigir a las personas que aprenden IA por primera vez en el trabajo que asimilen una teoría extensa o comiencen con automatizaciones complejas puede aumentar la carga de aprendizaje. Un punto de partida práctico consiste en elegir una tarea de su propio trabajo que sea repetitiva pero de bajo riesgo. Algunos ejemplos pueden ser redactar documentos a partir de materiales divulgables, comparar diferencias entre resúmenes, organizar agendas de reuniones, convertir formatos de tablas y clasificar ideas.

Una unidad de aprendizaje puede estructurarse como probar → revisar → corregir → estandarizar. Primero, genere un borrador usando materiales parecidos al trabajo real, pero que no sean sensibles. Después, compruebe errores factuales, condiciones omitidas, certeza excesiva y redacción poco natural. Tras la revisión, documente qué métodos de entrada y criterios de revisión fueron útiles como estándares de trabajo del equipo. Esto convierte consejos individuales en un proceso reproducible.

También importa el papel de la organización. Limitarse a decir a los miembros que utilicen IA dificulta reducir los riesgos de divulgar información personal o secretos comerciales, los problemas de derechos de autor y la automatización incorrecta. Como mínimo, las organizaciones deberían indicar las herramientas permitidas, la información que no debe introducirse, quién es responsable de revisar los resultados, cómo deben atribuirse las fuentes y los derechos de autor, y los estándares de conservación de registros. Los docentes y líderes educativos necesitan diseñar la IA no como un dispositivo que sustituye a los estudiantes o al profesorado, sino como una herramienta que complementa el diseño del aprendizaje, el pensamiento crítico y la resolución de problemas. El Marco de Competencias en IA para Docentes de la UNESCO también aborda conjuntamente las perspectivas centradas en las personas, la ética, los fundamentos y aplicaciones de la IA, la pedagogía de la IA y el desarrollo profesional. www.unesco.org↗

¿Qué enfoque es adecuado para las personas mayores?

No es apropiado tratar uniformemente a las personas mayores como no usuarias de IA ni, por el contrario, presionarlas para que aprendan rápidamente las funciones más recientes. Lo importante es un ritmo de repetición pausada centrado en tareas con un propósito claro, junto con la posibilidad de recibir ayuda de una persona cuando sea necesario. Los temas relacionados con la vida cotidiana —como comprender información de salud, encontrar orientación sobre servicios públicos, comunicarse con la familia y comprobar mensajes sospechosos— pueden ser un punto de partida.

La accesibilidad es tan importante como el contenido del aprendizaje. El texto grande, el contraste suficiente, la entrada de voz, las pantallas sencillas, la práctica repetida, las guías impresas y los canales de ayuda telefónica o presencial pueden combinarse para reducir las barreras derivadas de las diferencias entre dispositivos y capacidades físicas. Los debates de la OMS sobre comunicación e información adaptadas a las personas mayores abordan enfoques que tienen en cuenta diversas necesidades en el acceso a la información y recomiendan invertir en infraestructura y alfabetización digitales para las personas mayores, diseño participativo y protección de derechos. extranet.who.int↗www.who.int↗

Las normas mínimas de seguridad para la educación en IA de las personas mayores deberían ser sencillas. No considere la información de salud, financiera o administrativa generada por IA como orientación confirmada; no introduzca contraseñas, códigos de autenticación, información de cuentas ni datos de identificación; si se solicita una transferencia urgente de dinero o la divulgación de información personal, compruébelo por otro canal con familiares o una institución oficial; y no tome decisiones a solas cuando el resultado sea difícil de entender.

La IA puede ayudar con indicaciones de voz u organización de información, pero esa posibilidad no significa que deba eliminarse el apoyo humano. Mantener rutas y opciones sin conexión disponibles para que las personas incómodas con los métodos digitales puedan acceder a los mismos servicios es diseño inclusivo.

¿En qué orden deberían verificarse los resultados de IA?

La verificación no es algo que solo hagan los especialistas; es un hábito cuya profundidad debe ajustarse según la importancia. Para tareas de bajo impacto, como pulir una frase sencilla, puede empezar leyéndola usted mismo para comprobar su naturalidad y significado. Sin embargo, el contenido relacionado con salud, dinero, derecho, evaluación o seguridad requiere un proceso más estricto.

1. Divida la respuesta en afirmaciones pequeñas

No crea ni descarte una respuesta extensa en su totalidad. Divídala en unidades verificables. Por ejemplo, señale las afirmaciones sobre «cuándo», «quién», «cuánto» y «qué debería hacerse». En particular, trate los números, las fechas, los nombres propios, los nombres de leyes o políticas y el lenguaje citado como elementos que deben verificarse.

2. Encuentre materiales primarios y evidencias independientes

Si la IA proporciona una fuente, compruebe si realmente existe y si su contenido respalda la afirmación. No se base repetidamente solo en esa fuente; compárela con documentos oficiales u otros materiales fiables. Si no puede encontrar la fuente, es más seguro tratar el contenido como un «borrador no verificado».

3. Compruebe el contexto y el ámbito de aplicación

Aunque un hecho sea correcto, es posible que no se aplique directamente a su situación. Compruebe a qué país, momento y público se aplica; si existen excepciones; y si se trata de una explicación general o de un consejo personalizado. En decisiones de alto impacto, es importante el principio de que una persona responsable o un experto debe revisar el contexto. www.who.int↗

4. Explique la versión final con sus propias palabras

Si no puede explicar por qué adoptó un resultado revisado, probablemente la verificación no esté completa. En lugar de copiar directamente una frase generada por IA, reescríbala para que se ajuste a su propio propósito y evidencias, y conserve un registro del proceso de uso y revisión.

¿Cuáles son algunos errores de comprensión habituales?

El primer error de comprensión es que «las personas jóvenes son automáticamente buenas usando IA». La experiencia en el uso de herramientas y la capacidad de evaluarlas críticamente son cosas distintas. Incluso los usuarios experimentados pueden compartir información falsa pero verosímil o introducir contenido sensible, mientras que las personas que aprenden más tarde pueden desarrollar una competencia suficiente mediante aprendizaje repetido adaptado a sus propios objetivos.

El segundo es creer que «un buen prompt produce una respuesta precisa». Hacer una pregunta más específica puede mejorar la utilidad, pero un prompt no sustituye la verificación de hechos. Es especialmente necesario comprobar las fuentes originales cuando la IA proporciona citas, cifras o ejemplos.

El tercero es creer que «usar IA significa que ya no tengo que pensar por mí mismo». En la educación y el trabajo, la IA puede proporcionar borradores, alternativas y preguntas, pero identificar el problema importante, decidir qué evidencias adoptar y aceptar el impacto del resultado siguen siendo responsabilidades humanas. La UNESCO presenta el enfoque centrado en las personas y las consideraciones éticas como pilares fundamentales de las competencias para estudiantes y docentes. www.unesco.org↗www.unesco.org↗

El cuarto es creer que «la cautela individual por sí sola es suficiente para la seguridad». El cuidado individual es necesario, pero las escuelas y organizaciones también deben establecer procedimientos para la selección de herramientas, el tratamiento de datos personales, la responsabilidad de revisión, la accesibilidad, las apelaciones y el apoyo. El uso seguro se hace posible cuando existen tanto la capacidad individual como el diseño del entorno.

¿Cómo puedo decidir el siguiente paso que me conviene?

Al principio, en lugar de seguir exactamente las recomendaciones específicas por edad, compruebe los cuatro puntos siguientes. Primero, identifique la tarea que intenta resolver ahora. Segundo, evalúe si las consecuencias de un error en esa tarea serían pequeñas o grandes. Tercero, confirme si los materiales pueden introducirse en la IA. Cuarto, confirme si hay una persona y evidencias para revisar el resultado y asumir la responsabilidad por él.

Para tareas de bajo impacto que impliquen información que pueda hacerse pública, puede empezar con un pequeño experimento. Por ejemplo, resuma el mismo contenido de dos maneras, compare las diferencias y corrija usted mismo lo que falte. Para tareas de alto impacto, limite la IA a un borrador de referencia o una herramienta para generar preguntas, y haga que los materiales oficiales y la revisión humana sean pasos obligatorios. Añada supervisión adulta y normas de seguridad para los usuarios jóvenes, y pantallas accesibles y vías de ayuda para los usuarios mayores.

En última instancia, el propósito de la educación sobre competencias en IA para diferentes grupos de edad no es convertir a todas las personas en el mismo tipo de usuario experto de tecnología. Es ayudar a cada persona a comprender tanto los beneficios como las limitaciones de la IA en sus propias circunstancias, verificar la información necesaria, proteger los derechos de otras personas y su propia información, y tomar decisiones finales de forma responsable. Las herramientas seguirán cambiando, pero los hábitos de formular preguntas, verificar y revisar proporcionan una base duradera.