IA y Educación: Omisiones en la Nueva Ley Colombiana

Lo que le faltó al nuevo proyecto de regulación en Colombia

En julio de 2025 se radicó en el Senado colombiano el esperado Proyecto de Ley sobre Inteligencia Artificial, una propuesta que, aunque necesaria y bienvenida, busca regular el desarrollo, uso e implementación de la IA en el país desde principios como la ética, la transparencia, la innovación, la responsabilidad y los derechos humanos. El texto adopta estándares internacionales, toma como referente directo al AI Act de la Unión Europea, y se alinea con marcos como los de la OCDE y la UNESCO. Hay una intención explícita de incorporar elementos clave del debate global, lo que constituye uno de sus aciertos iniciales.

Vale destacar, además, su enfoque por niveles de riesgo, el principio de no discriminación algorítmica y su atención a impactos sobre derechos fundamentales. Integra, al menos formalmente, una perspectiva de género, justicia intergeneracional y sostenibilidad ambiental, lo cual le da una textura contemporánea y situada. También resulta positivo que el lenguaje del proyecto no se limite a tecnicismos, sino que se abre a consideraciones éticas y sociales.

Pero, al revisar el contenido con mayor detenimiento, emerge una omisión estructural: el campo de la educación, y en particular la educación superior, aparece apenas sugerido. El sistema universitario queda reducido a menciones aisladas en capítulos sobre innovación o formación de talento. Nada se dice sobre IA en el aula, en la docencia, en la evaluación, en los sistemas de autoría o en la autonomía universitaria frente a plataformas tecnológicas. Tampoco se contemplan las competencias digitales docentes ni los impactos epistémicos del aprendizaje mediado por algoritmos.

Podría excusarse esta falta de visión con el argumento de que el proyecto está abierto a discusión, que vendrán audiencias y debates. Pero lo cierto es que el vacío no parece casual ni técnico, sino paradigmático: sigue vigente una lógica que entiende la IA como herramienta externa, como servicio periférico, sin asumir su potencial transformador sobre las lógicas mismas del conocimiento. Una mirada que recuerda cómo la educación fue dejada atrás en otros momentos de transformación digital, como si no fuera estructural sino funcional.

Esto ya tiene efectos reales. Universidades que sancionan a estudiantes por uso “inapropiado” de IA sin normas claras. Instituciones que diseñan protocolos centrados en el castigo, sin guía formativa. Procesos de titulación, investigación o escritura atravesados por IA sin ningún acompañamiento epistémico. como una herramienta “externa” a los procesos formativos; hace falta una aproximación a ella como un ecosistema sociotécnico que transforma profundamente las lógicas del conocimiento. La falta de regulación específica ya afecta la equidad, la innovación y la legitimidad del saber universitario.

Les invito a consultar tanto el proyecto como el “abc” que plantea MinCiencias para su estudio. También un archivo compartido por MinTIC con información al respecto.

¿Qué regula la ley y por qué no alcanza?

El proyecto adopta la arquitectura del AI Act europeo, clasificando los sistemas de IA según su nivel de riesgo: desde los prohibidos por atentar contra derechos fundamentales, hasta los de bajo riesgo, como filtros de spam. De manera acertada, contempla requisitos de transparencia, auditoría, supervisión humana y evaluación de impacto para los sistemas de alto riesgo, alineándose con principios como los de la OCDE: robustez, inclusión, justicia y gobernanza algorítmica.

Al hacer una síntesis de sus contenidos, se observa un énfasis muy marcado en programación, y desarrollo técnico, incluso un mapa nos permite apreciar que se sientan pautas para “desarrolladores”, pero no promoción de “formadores” o investigación en… (seguimos detrás del queso).

En esta estructura no se clasifica explícitamente el uso educativo de la IA como “de alto riesgo”, como sí lo hace el AI Act. Colombia, en su proyecto, deja en una zona gris las aplicaciones de IA en procesos formativos, tanto escolares como universitarios. El resultado: la educación queda sin un marco que regule de manera diferenciada sus particularidades, sin protección diferenciada, sin incentivo estratégico, perdiendo una oportunidad clave para posicionar el sector como actor clave en la transformación digital con sentido humano.

Lo que le faltó y lo que podría haber sido

El CONPES 4144 de 2022, que traza la Política Nacional de Transformación Digital, mencionaba la IA de forma transversal, incluyendo talento humano, gobernanza y conectividad. Aunque no se enfocaba directamente en la educación superior, abría una ruta para que una ley posterior desarrollara enfoques específicos. Pero el proyecto de 2025 no sólo no amplía lo propuesto, sino que reproduce una visión funcionalista: formar para usar, no para transformar o disputar la lógica misma de la IA.

Este desfase entre el diseño de política pública y la formulación jurídica es grave, y se agrava porque las universidades están actuando de forma reactiva, no propositiva. Se están emitiendo lineamientos institucionales, casi todos sancionatorios o normativos, sin una apuesta pedagógica. En lugar de liderar, estamos simplemente reaccionando.

En otro espacio (y urge que lo construyamos), debemos discutir el papel de las universidades frente a la IA. ¿Vamos a formar consumidores o sujetos críticos? ¿Vamos a adoptar pasivamente o crear inteligencias artificiales pedagógicamente situadas? ¿Vamos a traducir marcos globales o proponer otros?

¿Y qué dice la investigación?

Desde hace algunos años, vengo desarrollando investigación en una línea que se pregunta por la convergencia entre ética algorítmica, innovación pedagógica y cibercultura. Tengo la oportunidad de explorar terrenos de convergencia en pedagogías emergentes, metodologías activas, inteligencia artificial generativa como plataforma transversal… Para fines de este texto, puedo resumirlo en un principio simple: al parecer no estamos solo usando inteligencia artificial; la IA nos está usando (¿nos estamos dejando usar?) para reformular nuestras formas de enseñar, evaluar, aprender y narrar el conocimiento. Esta no es una tesis distópica ni tecnofóbica. Todo lo contrario: es un llamado a pensar la IA como un objeto epistémico, un territorio formativo que no puede dejarse fuera de los marcos regulatorios.

En un espacio paralelo a este, he sistematizado experiencias, laboratorios, materiales y ejercicios de pensamiento colectivo que muestran que es posible educar con IA sin caer en la automatización ciega, ni en el pánico moral. Pero para eso necesitamos regulación, sí, y también imaginación pedagógica.

Tres vacíos críticos en la ley desde la educación superior

Gracias a la gentil invitación de la Dirección de Vocaciones en el Ministerio de Ciencias, quienes están desarrollando un gran trabajo de promoción, indagación y diseño, sé que el Ministerio está promoviendo la conformación de Facultades de IA (como la de UCaldas), así como las tenemos de Ciencias, de Administración, de Educación. Por ello, destaco este trabajo apostando a que con congruencia y visión (alguien o algo que tire línea), corremos la utopía y avanzamos todos juntos..

A merced entonces de lo que aun está por revisarse, que nos acompaña desde otros escenarios y debemos tener en cuenta para este proyecto de Ley (o lo que haga las veces), me permito señalar propositivamente los que considero los tres más importante vacíos en esta apuesta..

1. Invisibilidad del marco DigCompEdu
   No hay ninguna referencia al DigCompEdu, el marco europeo de competencias digitales docentes, a pesar de ser un estándar internacional robusto. Su integración permitiría definir políticas claras de formación docente, rutas de apropiación tecnológica, y mecanismos de evaluación del uso ético y pedagógico de la IA. (Redecker, 2020).
2. Ausencia de laboratorios universitarios de innovación con IA generativa
   El proyecto menciona incentivos a la investigación, pero no contempla estructuras específicas para pilotar el uso de IA en entornos educativos reales. Esto frena el desarrollo de soluciones propias, la formación de semilleros de investigación y la articulación entre pedagogía, didáctica y desarrollo tecnológico. Esperanza hay de que las universidades planteen estos escenarios con vocación abierta; eso sí, con el equilibrio real entre pedagogía y técnica, no solo de máquinas…
3. Falta de justicia epistémica y enfoque territorial
   En un país pluriétnico y desigual como Colombia, una ley sobre IA no puede limitarse a reproducir marcos del Norte Global; nótese el énfasis en documentar otras experiencias. Debe garantizar que los sistemas de IA respeten lenguas, culturas, condiciones de conectividad y cosmovisiones locales; aunque el discurso lo aguante. Si no se incorpora esta mirada, la IA educativa replicará sesgos y excluirá a quienes más la necesitan.

Recomendaciones prácticas para universidades

ASCUN (Asociación Colombiana de Universidades) avanza con un estudio sobre prácticas letradas e IA, muy y más cerca estamos haciendo exploraciones sobre pedagogías emergentes, metodologías activas e inteligencia artificial generativa, en la Universidad de La Salle se avanza con algunas de las recomendaciones a continuación; ¿conoce algún escenario o alguna recomendación que se esté llevando a buen término, con directrices y propuestas concretas? Aquí van algunas de ellas:

• Implementar rutas formativas basadas en DigCompEdu, articuladas con los PEI. (Como en La Salle, Colombia)
• Crear observatorios universitarios de IA educativa, con participación de estudiantes y docentes.
• Establecer laboratorios de innovación que exploren IA generativa con criterios éticos y pedagógicos.
• Elaborar lineamientos institucionales propositivos, que vayan más allá del control.
• Sistematizar buenas prácticas, dilemas reales y soluciones para retroalimentar la política pública (También lo hacemos en La Salle)

Ejemplos internacionales a considerar

• Finlandia – Curso nacional Elements of AI (www.elementsofai.com)
• UNESCO – Directrices sobre ética de la IA en educación (2021)
• Canadá – Declaración de Montreal para el desarrollo responsable de la IA
• Cataluña – Proyecto EDU-IA para integración curricular crítica

Hacia una inteligencia artificial educativa, situada y transformadora

Como bien señala Luciano Floridi, no basta con regular el código o las plataformas; hay que comprender los niveles de impacto que la IA tiene en nuestra manera de estar en el mundo: desde la infraestructura hasta la agencia y la autonomía (Floridi, 2021). En el campo educativo, esto implica ir más allá del “uso responsable” para preguntarnos qué tipo de conocimiento estamos produciendo con IA, para quién y bajo qué criterios de legitimidad.

La ley colombiana puede y debe mejorarse. No necesitamos más restricciones ni más controles sin sentido. Lo que necesitamos es una regulación que entienda que la educación no es solo un sector más entre otros, sino el lugar donde se forman los criterios con los que se juzgará el mundo que viene.

¿Qué tipo de universidad sujeto, estudiante, profesor, investigador, lector, productor queremos ser frente a la IA: seguidora de tendencias o creadora de sentidos?