Human First: lo que las universidades necesitan para tener éxito con la IA
Christian Pantel, Chief Product Officer de D2L, plantea que el mayor riesgo de la transformación con IA está en la capacidad de adopción.
Christian Pantel, Chief Product Officer de D2L, conversó con InsightED sobre cómo la inteligencia artificial está obligando a la educación superior a repensar supuestos de larga data sobre la enseñanza, el aprendizaje y el acompañamiento al estudiante.
Desde su mirada, la transformación que atraviesan las instituciones ya no se trata sólo de incorporar herramientas. Las universidades vienen de años de digitalizar procesos, y ese recorrido abrió una pregunta mayor sobre qué puede llegar a ser la educación en un mundo atravesado por la IA. Es ahí, en ese desplazamiento, donde Pantel ubica el verdadero terreno del cambio.
Sobre esa base, ordena su mirada en tres movimientos. El primero tiene que ver con la personalización: experiencias de aprendizaje más adaptadas a cada estudiante, algo que la tecnología prometió durante mucho tiempo y que recién ahora empieza a ser viable. “Fue un sueño durante mucho tiempo, pero hoy es mucho más alcanzable de lo que fue nunca”, dice.
El segundo movimiento toca el rol del docente. Lejos de reemplazarlo, la IA automatiza tareas administrativas y le devuelve tiempo para aquello que ninguna herramienta puede hacer en su lugar. Así, según Pantel, queda “más tiempo para coaching, para mentoría y para un vínculo significativo con los estudiantes”. El tercero, y el que considera decisivo en los próximos meses, es la confianza: una adopción sostenida en gobernanza, transparencia y cuidado de los datos de estudiantes y docentes.
¿Estamos digitalizando la educación o redefiniéndola?
Para Pantel, en los últimos años la transformación digital atravesó dos etapas bien distintas. La primera fue la de digitalizar: llevar a formato digital lo que las instituciones ya venían haciendo. La que se abre ahora es de otra naturaleza, porque pone en juego una redefinición misma de la educación en el mundo de la IA. “Originalmente estábamos enfocados en la entrega de cursos. Ahora estamos mucho más enfocados en el éxito del estudiante”, dice.
Ese corrimiento, lejos de ser técnico, cambia la idea misma de aprendizaje. Si antes se pensaba en la educación superior como una etapa acotada a los primeros años de la juventud, hoy se entiende como un proceso que acompaña a la persona durante toda la vida. “Cada vez más, lo que vamos a ver es este proceso de aprendizaje permanente”, advierte. Y en ese escenario, la personalización vuelve a aparecer como el eje: sistemas informados por datos, capaces de sostener experiencias ajustadas a cada estudiante.
¿Dónde está hoy el riesgo más grande?
Consultado sobre dónde se concentra el mayor riesgo, si en automatizar de más o en aprovechar de menos la IA, Pantel menciona un reto recurrente: la resistencia a automatizar. El obstáculo para automatizar procesos en las universidades no está tanto en la incorporación de herramientas como sí lo está en las personas que todavía no terminan de incorporar la tecnología. “La gente necesita sentirse cómoda con lo que la automatización puede hacer por ella y aun así ver su lugar humano en ese nuevo sistema”, explica.
Para el experto, la mayoría de las instituciones todavía está en el medio de su transformación tecnológica hacia un mayor crecimiento y éxito estudiantil.
“Las universidades no están del otro lado de su transformación todavía”, dice. Por eso el desafío es acompañar a todos los actores a que evolucionen con la IA de manera deliberada y cuidadosa, en un proceso que reconoce difícil pero alcanzable.
Human First AI: por qué el límite es humano
Pantel habla del principio que denomina “Human First AI”: la inteligencia artificial está para ayudar al docente a tomar mejores decisiones, detectar antes a un estudiante que se está quedando, ordenar información para intervenir a tiempo, pero quien decide qué hacer con eso sigue siendo el docente. “El humano sigue siendo responsable del resultado”, advierte.
Del lado del estudiante, el límite es de otra naturaleza, más ligado a cómo funciona el aprendizaje: “La IA evolucionó muy rápido en los últimos años, pero la forma en que funciona nuestro cerebro no”.
El cerebro sigue procesando la información como siempre lo hizo y construye conocimiento sobre la experiencia previa. Por eso, los atajos no siempre ayudan a aprender: una inteligencia artificial bien diseñada debería promover el aprendizaje sin quitarle al estudiante el esfuerzo con el que efectivamente aprende. Es ese principio, señala Pantel, el que orienta el desarrollo de Lumi, la solución de IA de D2L, pensada desde la pedagogía y la ciencia cognitiva antes que como un conjunto de funciones nuevas.
Tiempo, confianza y “shadow AI”
Lo que frena a muchos docentes es, por un lado, la confianza en la herramienta; qué implica para su trabajo, si cambian sus responsabilidades, y, por el otro, una limitación más prosaica: el tiempo. Los profesores ya tienen la agenda completa y necesitan espacio para experimentar y ganar seguridad con un nuevo conjunto de herramientas, explica el líder de producto de D2L.
Cuando esa experimentación crece sin un marco institucional que la ordene, aparece otro fenómeno: una inteligencia artificial fragmentada y lo que Pantel describe como una “shadow AI”.
Para graficarlo recurre a la imagen de un iceberg, donde en la punta está la inteligencia artificial autorizada por la institución y, por debajo del agua, cada persona usando sus propias herramientas, con los riesgos de seguridad y privacidad que eso implica. La salida, sostiene, pasa por avanzar lo más rápido posible de la experimentación hacia implementaciones estructuradas, responsables y confiables.
Pantel subraya el valor de trabajar con una plataforma de trayectoria, capaz de demostrar un manejo responsable de los datos de estudiantes y docentes a lo largo del tiempo.
Del LMS al centro del ecosistema
Buena parte de esa transición tiene un protagonista concreto: el LMS. Para Pantel, la plataforma que durante años se ocupó de alojar contenidos, gestionar cursos y registrar calificaciones está llamada a convertirse en algo más amplio, una plataforma de aprendizaje inteligente. El cambio supone correr el foco hacia los resultados de aprendizaje y poder rastrear las habilidades que se buscan enseñar a lo largo de un programa, un curso y hasta una actividad puntual.
En ecosistemas tecnológicos cada vez más complejos ese rol se vuelve central.
El LMS pasa a funcionar como el conector que integra las distintas herramientas y devuelve los datos a un mismo lugar, de modo que docentes e instituciones puedan tener una lectura precisa de lo que ocurre con cada estudiante o con cohortes enteras. Es el lugar que ocupa Brightspace, el LMS de D2L, sobre el que Lumi se integra directamente en los flujos de trabajo donde ya están docentes y estudiantes. La advertencia, eso sí, es no confundir el medio con el fin: la meta no es sumar funciones de IA por sí mismas, sino que esas funciones se traduzcan en mejores aprendizajes.
Latinoamérica y una adopción de IA muy avanzada
Consultado por las dinámicas regionales, Pantel ubica a Latinoamérica en un doble papel: el de adoptante avanzada y, a la vez, el de contribuyente. “Definitivamente son adoptantes, y en algunos casos adoptantes muy avanzados”, dice, y destaca el empuje de la región hacia experiencias móviles de calidad y hacia el aprendizaje adaptativo.
A esa lectura se suma la enorme diversidad de instituciones, desde universidades muy prestigiosas hasta toda la gama de escuelas, que obliga a los proveedores de tecnología a operar con flexibilidad en contextos distintos.
Esa heterogeneidad, además, tiene una dimensión socioeconómica que condiciona el acceso de los estudiantes. Para Pantel, ese mismo desafío empuja a instituciones y proveedores a encontrar formas más innovadoras de llegar a quienes están en zonas rurales o no pueden asistir al campus de manera regular. En ese terreno, sostiene, la región muestra un liderazgo global en personalización y adaptación al estudiante.
¿Qué distingue a las universidades que avanzan?
“Las instituciones que tendrán éxito serán las que tengan una combinación de liderazgo muy fuerte y agilidad”, afirma Pantel. En tiempo de cambio, plantea, hace falta conducción pero también capacidad de adaptarse y de experimentar con distintos enfoques.
Las universidades que avanzan, en tanto, son consultivas con su comunidad universitaria, impulsan iniciativas, son deliberadas con la medición y avanzan según las señales que observan. Las que se quedan en el diagnóstico, sin esa combinación de liderazgo y agilidad, son finalmente las que la transformación deja atrás.
El lugar de D2L en esa transformación
Sobre el final de la entrevista con InsightED, Pantel resume cómo se ubica D2L frente a estos desafíos. La compañía busca ser un socio de confianza de las instituciones a lo largo de su transformación, con un rol que combina liderazgo, tecnología y vínculo sostenido en el tiempo.
Lo sintetiza en tres piezas: D2L como la compañía que acompaña el camino, Brightspace como el LMS que sostiene los objetivos de enseñanza y aprendizaje, y Lumi como la herramienta de IA pensada para proyectar a las instituciones hacia los próximos años.
El acompañamiento, describe, se apoya en una relación consultiva con cada institución y en servicios que van desde el diseño instruccional de cursos hasta la gestión del cambio y el soporte continuo. A eso se suma la conexión entre instituciones a través de comunidades regionales y temáticas, donde comparten experiencias y aprenden unas de otras, una dinámica de la que la propia compañía toma señales para orientar el desarrollo de sus productos.
Contenido en colaboración con D2L.
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