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El futuro no es artificial: inteligencia híbrida para una educación sostenible
(Grupo GRIAL, 2016-09-10) García-Peñalvo, Francisco José
Conferencia magistral de 1 hora de duración, impartida el 10 de septiembre en la EDHUM Conference 2026 (Universidad Anáhuac, Querétaro, México, 9-11 de septiembre).
Se plantea que el futuro de la educación no pasa por sustituir a las personas mediante sistemas autónomos, sino por diseñar formas de inteligencia híbrida en las que docentes, estudiantes e inteligencia artificial colaboren de manera sinérgica. Frente al mito de la automatización total, se propone pasar de una visión de reemplazo a una de ampliación, en la que la IA amplía capacidades humanas como el análisis, la percepción, la creación o la toma de decisiones, manteniendo siempre la supervisión pedagógica y el control humano.
Desde esta perspectiva, lo híbrido deja de significar únicamente lo presencial más lo online. El nuevo ecosistema educativo integra espacios físicos y virtuales, IA, datos, modelos, interacciones, interoperabilidad y responsabilidad. Los datos desempeñan un papel central, pero su valor depende de su capacidad para orientar intervenciones pedagógicas pertinentes. Por ello, se priorizan las evidencias de aprendizaje procedentes de interacciones y artefactos, mientras que el uso de señales biométricas o multimodales exige cautela, minimización de datos, transparencia, seguridad y validación.
La integración de la IA se articula en tres escenarios progresivos: apoyo responsable, colaboración guiada y cocreación con declaración de uso reforzada. A medida que aumenta la autonomía de la IA y el impacto educativo de sus decisiones, deben crecer también las exigencias de trazabilidad, evidencias, auditoría y revisión humana. Esta lógica de proporcionalidad convierte la ética y el cumplimiento en elementos de diseño, no en controles añadidos al final.
Se insiste también en la necesidad de una alfabetización crítica en IA, basada en la agencia humana, la verificación, la inclusión, la transparencia y la rendición de cuentas. Marcos, como la UNESCO, el AI Act, SAFE y el Safe AI in Education Manifesto, ofrecen referencias para orientar este proceso.
El profesorado asume un papel central como director de esa orquesta, capaz de contextualizarla, supervisarla y darle un sentido educativo.
La promesa de la IA educativa no reside en crear un solista perfecto, sino en enriquecer la orquesta. La tecnología debe adaptarse a la pedagogía y estar al servicio de las personas. El futuro será más inteligente si combina más IA con más humanidad, más evidencia y más responsabilidad.
Inteligencia híbrida: retos y límites de la automatización con inteligencia artificial
(Grupo GRIAL, 2026-07-17) García-Peñalvo, Francisco José
Conferencia plenaria invitada de 0,5 horas de duración, impartida en las I Jornadas Internacionales sobre Utilización de Recursos Tecnológicos y Técnicas de Inteligencia Artificial Aplicadas a la Neuropsicología y la Neurología: Retos y Oportunidades, celebradas en la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Burgos el 17 de julio de 2026.
Se plantea una idea central: el futuro de la inteligencia artificial en la educación no debería orientarse a sustituir a docentes y estudiantes, sino a construir sistemas de inteligencia híbrida en los que las capacidades humanas y artificiales se complementen. Frente al mito de una automatización total, se propone pasar de una visión de reemplazo a otra de ampliación. La IA puede asumir tareas repetitivas, analizar grandes volúmenes de datos o generar contenidos, mientras que las personas mantienen el propósito, el juicio crítico, la creatividad, la empatía y la responsabilidad en la toma de decisiones.
La inteligencia híbrida se define como la capacidad de alcanzar objetivos complejos combinando inteligencia humana y artificial, con resultados superiores a los que cada una obtendría por separado. Esta colaboración exige distribuir adecuadamente el control. El modelo de seis niveles de automatización muestra un continuo que abarca desde la actuación exclusiva del profesorado hasta la automatización total. En educación, la automatización condicional se presenta como el punto de equilibrio más razonable: la tecnología puede actuar con cierta autonomía, pero el ser humano conserva la supervisión y puede recuperar el control en cualquier momento.
Este enfoque también amplía el significado del aprendizaje híbrido. Ya no se trata únicamente de combinar presencialidad y formación en línea, sino de integrar espacios, IA, datos y responsabilidad. Los datos pueden provenir de plataformas educativas, de trabajos del alumnado y de señales multimodales. Sin embargo, más datos no significan necesariamente un mejor aprendizaje. Las evidencias directas, como las interacciones y los productos elaborados, deben tener prioridad frente a señales biométricas o conductuales, cuyo uso puede introducir vigilancia, errores de interpretación, sesgos y riesgos para la privacidad.
La adopción de la IA debe ajustarse al impacto de cada actividad. En tareas de bajo riesgo puede servir como apoyo responsable para generar borradores, ejemplos o retroalimentación inicial. En situaciones de colaboración guiada debe existir trazabilidad, revisión crítica y aportación humana significativa. Cuando la IA interviene en la evaluación, la acreditación o en decisiones sensibles, son necesarias evidencias de autoría, auditorías, revisión humana y controles reforzados. Cuanto mayor sea el impacto, mayor debe ser el rigor documental.
Se advierte también sobre tres problemas frecuentes: la desconexión entre los modelos y la realidad pedagógica, la fragilidad metodológica de algunas investigaciones y la falta de confianza causada por sistemas opacos. Por ello, la alfabetización en IA no puede reducirse al manejo instrumental. Requiere verificar los resultados, reconocer sesgos, comprender los límites, declarar el uso de las herramientas y mantener la agencia humana.
La propuesta final combina principios éticos, herramientas controladas por el profesorado y escenarios de adopción gradual. La tecnología debe adaptarse a la pedagogía, y no al contrario. El objetivo es avanzar hacia una IA educativa con más humanidad, más evidencia y más responsabilidad.
Este resumen se ha generado con ChatGPT 5.6 Sol (inteligencia media) el 14 de julio de 2026, tomando como fuente la presentación para la conferencia y, posteriormente, ha sido revisado y corregido por el autor.
IA e Investigación educativa: Consideraciones éticas
(Grupo GRIAL, 2026-07-09) García-Peñalvo, Francisco José
La conferencia “IA e Investigación educativa: Consideraciones éticas” se ha impartido en la Escuela de Verano SEP – Iniciarse en el proceso de investigación educativa: Claves para el Doctorado, celebrada en el Campus María Zambrano de Segovia de la Universidad de Valladolid el día 9 de julio de 2026, con una duración de 1 hora.
La conferencia plantea una cuestión muy concreta: la inteligencia artificial ya forma parte del trabajo investigador, pero su presencia no convierte la investigación en un proceso automático. En educación, donde se trabaja con personas, datos sensibles, trayectorias formativas y decisiones con impacto real, usar IA exige algo más que la habilidad técnica: criterio.
La IA generativa puede ayudar en muchas fases del ciclo de investigación. Puede servir para organizar tareas, explorar ideas, formular hipótesis iniciales, revisar la literatura, redactar borradores, traducir, programar, clasificar información o visualizar datos. Bien empleada, permite ganar tiempo para pensar mejor. Pero ese es precisamente el punto: no debe usarse para pensar menos. Su valor académico se evidencia cuando libera carga operativa sin desplazar la responsabilidad intelectual del investigador.
El problema no es solo ético. También es científico. Una respuesta plausible no equivale a evidencia. Las alucinaciones, las referencias inventadas, los sesgos ocultos, la falsa objetividad o la dependencia cognitiva pueden deteriorar la calidad del conocimiento producido. En una tesis, pedirle a la IA que complete lo que no se ha leído genera una deuda epistémica difícil de detectar. Por eso, toda cita, dato, categoría o inferencia relevante debe contrastarse con fuentes primarias, el diseño metodológico y el juicio experto.
La privacidad ocupa un lugar central. Antes de entregar información a una herramienta, hay que preguntarse qué datos se comparten: personales, sensibles o institucionales. En investigación educativa, subir transcripciones completas, datos de menores, observaciones de aula identificables o información contextual reidentificable puede cruzar una línea roja. La regla práctica es clara: anonimizar, minimizar, justificar y documentar antes de procesar.
La conferencia también conecta estas decisiones con marcos de referencia como la UNESCO, la AI Act, el Safe AI in Education Manifesto, el ICMJE, el COPE y las guías editoriales de Wiley. Todos convergen en ideas similares: supervisión humana, confidencialidad, transparencia, declaración de uso, revisión crítica y responsabilidad no delegable.
La conclusión es sencilla y exigente. La IA puede asistir, pero no puede ser autora, directora metodológica ni garante ética. La decisión final, la interpretación, la defensa del proceso y la rendición de cuentas siguen siendo humanas. Sin un humano en el bucle, no hay investigación educativa rigurosa, explicable y defendible.
Dirección y tutorización de tesis doctorales
(Grupo GRIAL, 2026-06-02) García-Peñalvo, Francisco José
Curso impartido en el ICE de la Universidad Politécnica de Madrid (ETSI Caminos) el día 2 de junio de 2026, dentro del Plan de Formación del Profesorado del Curso 2025-2026, con una duración de 2 horas.
En este seminario se plantea la dirección doctoral como una práctica de gobierno académico que combina supervisión científica, cumplimiento normativo y acompañamiento profesional. El seminario parte del marco regulador del doctorado en España, con especial atención al Real Decreto 99/2011 y sus modificaciones, así como a la normativa universitaria, la escuela de doctorado y los requisitos propios de cada programa. La idea central es que no se acepta solo un tema de tesis, sino una relación de trabajo viable, regulada y evaluable.
El curso organiza el proceso de dirección en trece bloques. Comienza con el marco normativo, el tiempo de permanencia y la entrevista inicial, entendida como un filtro para valorar el encaje científico, la motivación, los recursos, la disponibilidad, las expectativas, los riesgos éticos y la compatibilidad de los estilos de trabajo. A partir de ahí, se aborda el acuerdo de supervisión, con reglas explícitas sobre reuniones, entregas, revisión de textos, autoría, datos, confidencialidad, IA y resolución de conflictos. La presentación concede un espacio específico a los roles del director/a, tutor/a, comisión académica y doctorando/a, así como al diseño estratégico de la codirección, que debe justificarse por su valor real y no por cortesía académica.
El primer año aparece como un momento decisivo: debe elaborar un plan de investigación, un plan de formación personal y un documento de actividades que permitan hacer visible el progreso. Se profundiza en la construcción de la tesis desde la idea hasta la estructura: estado de la cuestión, preguntas, objetivos, hipótesis, metodología y evidencias. La revisión bibliográfica se presenta como una tarea continua, orientada a situar la tesis y justificar su aportación, mientras que las evidencias de progreso incluyen publicaciones, congresos, borradores, datos, código, estancias, formación e informes de reuniones.
La presentación también incorpora internacionalización, cotutela, mención industrial, ciencia abierta, ciencia ciudadana e IA generativa. En estos apartados se insiste en la planificación temprana, la transparencia, la trazabilidad, la protección de datos y la responsabilidad humana. Finalmente, el depósito y la defensa se entienden como fases que se preparan desde el inicio: informes externos, subsanación, control de originalidad, propuesta de tribunal, depósito y defensa pública. El seminario culmina con un kit operativo de plantillas para aceptar una dirección, entrevistar al doctorando, protocolizar la codirección, hacer seguimiento anual, planificar la formación y gestionar datos de investigación
AI Governance Strategies: A University Perspective
(GRIAL Research Group, 2026-05-13) García-Peñalvo, Francisco José
Keynote at the T4E Transformational Leadership Programme, held 13-14 May 2026 in the University of Alicante, Spain.
This keynote argues that universities must move beyond viewing artificial intelligence as a mere technological trend and recognise it as a core challenge for institutional governance, digital transformation, and academic responsibility. The presentation begins by framing digital transformation and AI as key terms in higher education government, but immediately questions a technology-centred view. Digital transformation is presented not only as the optimisation of processes through technology, but as a change in mindset, operating models, and institutional culture. Its central element is people, not tools.
The talk then defines the real challenge for universities: rethinking digital transformation from digitising processes to governing AI-enabled sociotechnical ecosystems with meaningful human oversight. AI is shown as affecting the three main university functions: teaching, administration, and research. In teaching, it enables personalised learning and engagement; in administration, automation and efficiency; and in research, data analysis and discovery acceleration. However, the presentation stresses that AI also creates risks: bias, opacity, legal non-compliance, privacy breaches, academic integrity concerns, dependence on third-party providers, and uneven access.
A major section focuses on responsible AI adoption through the Safe AI in Education Manifesto, whose principles include human oversight, confidentiality, alignment with educational strategies and didactic practices, accuracy, explainability, comprehensible interfaces, ethical model training, and transparency. These principles map to university governance strategies: human-oriented, infrastructure-oriented, and a governance/assurance layer. The presentation also highlights the need for ethical AI policies, critical AI literacy, communities of practice, and shared good practices.
The keynote further explores the strategic dilemma between relying on third-party proprietary tools and developing one’s own infrastructure based on open LLMs. It argues that there is no single best option: universities must evaluate privacy, cost, internal capacity, transparency, auditability, deployment speed, and strategic autonomy. In-house intelligent applications, such as learning assistants, are presented as examples of governed institutional services.
The closing message is that AI governance must be strategic, participatory, and ethical. Universities should not merely adopt AI systems but build an AI-augmented academic culture grounded in values, critical engagement, institutional responsibility, and human-centred innovation.