Hablar de inteligencia artificial en la educación mexicana no es un ejercicio futurista: es enfrentar uno de los debates más urgentes sobre el presente y el porvenir de la enseñanza. Herramientas como ChatGPT no solo representan una novedad tecnológica, sino un desafío profundo a la manera en que concebimos el aprendizaje, el papel del maestro y el acceso al conocimiento. Como bien señaló Calestous Juma en su obra Innovation and Its Enemies, cada innovación enfrenta resistencias que surgen de intereses, miedos y estructuras que se sienten amenazadas por el cambio.

La educación mexicana, marcada por desigualdades históricas y profundas, se encuentra hoy ante la disyuntiva de aprovechar la inteligencia artificial como motor de transformación o de rechazarla por temor a lo desconocido. La primera reacción suele ser la desconfianza: se dice que ChatGPT sustituirá a los maestros, que fomentará el plagio, que empobrecerá el pensamiento crítico. Son argumentos que reflejan lo que Juma llamaba la narrativa del “peligro moral” de la innovación, esa tendencia a ver en lo nuevo una amenaza antes que una oportunidad.

Pero la verdadera amenaza no es la tecnología en sí, sino los enemigos que frenan su integración con sentido. El primero de ellos es la inercia institucional: escuelas atrapadas en planes de estudio rígidos y métodos de enseñanza memorísticos que dejan poco espacio para experimentar con herramientas digitales. Mientras el mundo discute sobre educación híbrida y tutorías personalizadas con inteligencia artificial, gran parte del sistema mexicano sigue evaluando la repetición y castigando la creatividad.

El segundo enemigo es el de los intereses creados. Como advertía Juma, toda innovación erosiona viejas estructuras de poder. En el caso mexicano, se trata de editoriales que ven en riesgo sus monopolios de libros de texto, de instituciones privadas que temen perder su modelo de negocio, y de burocracias educativas que recelan de tecnologías que democratizan el acceso al conocimiento. ChatGPT, al brindar información y análisis de manera inmediata, rompe la lógica del privilegio y amenaza con redistribuir el poder del saber.

El tercer enemigo es el miedo cultural al cambio. Persisten visiones que conciben a la inteligencia artificial como enemiga del maestro o como amenaza para la calidad del aprendizaje. Se teme que “los alumnos ya no piensen por sí mismos” cuando en realidad la oportunidad está en usar la tecnología para detonar la reflexión crítica, la creatividad y el aprendizaje autónomo. Como recordaba Juma, el rechazo social a la innovación no siempre nace de razones objetivas, sino de la ansiedad que genera lo desconocido.

A estos enemigos se suma una dificultad propia del contexto mexicano: la desigualdad digital. No basta con hablar de ChatGPT si millones de estudiantes en comunidades rurales no tienen acceso a internet, electricidad confiable o dispositivos adecuados. La innovación tecnológica, si no se acompaña de políticas públicas robustas, corre el riesgo de convertirse en un privilegio para unos cuantos y en una nueva forma de exclusión para los más pobres.

La pregunta de fondo es si México será capaz de superar estos enemigos y transformar la inteligencia artificial en una herramienta de inclusión, pertinencia y calidad. ChatGPT puede ayudar a personalizar el aprendizaje, a fortalecer habilidades de escritura y análisis, a traducir contenidos a lenguas originarias, a nivelar brechas educativas. Pero para lograrlo se necesita voluntad política, formación docente, inversión en infraestructura y, sobre todo, una visión pedagógica que coloque a la tecnología al servicio del desarrollo humano.

Cuando se discute el papel de la inteligencia artificial en la educación, no hablamos solo de innovación tecnológica: hablamos de la capacidad del país para ampliar oportunidades reales de aprendizaje. Rechazarla sería repetir el ciclo que Juma describió en la historia de muchas innovaciones: sociedades que se aferran al pasado y terminan rezagadas. Integrarla críticamente, en cambio, es abrir horizontes para que los estudiantes mexicanos desarrollen capacidades que les permitan elegir y construir la vida que valoran.

Aquí emerge también una responsabilidad ineludible: quienes dirigen las instituciones educativas no solo deciden sobre presupuestos o programas, sino sobre el rumbo del país frente a la disrupción tecnológica. Cargan con un triple compromiso. Un compromiso social, porque de su apertura depende que la inteligencia artificial llegue a todos y no solo a unos cuantos; un compromiso moral, porque no hay deber mayor que garantizar una educación pertinente y justa; y un compromiso personal, porque cada omisión en este terreno dejará huella en la vida de millones de niñas y jóvenes que esperan que la innovación sea la llave hacia un futuro más libre, más digno y más humano.

Sugiero que el término adecuado para el futuro de la rendición de cuentas sea transparencia prospectiva, ya que no solo se trata de anticipar la demanda de información pública, sino de construir escenarios estratégicos que permitan una gobernanza más participativa e inclusiva. Aunque la transparencia predictiva ha sido utilizada para referirse a la aplicación de modelos de análisis de datos e inteligencia artificial con el fin de anticipar las necesidades informativas de la ciudadanía, su alcance se limita a una visión técnica y automatizada (OECD, 2017).

En contraste, la transparencia prospectiva amplía este paradigma al incluir un enfoque deliberativo y participativo, en el que los ciudadanos y las instituciones públicas colaboran en la interpretación de información y la construcción de estrategias de futuro. Este enfoque resulta especialmente relevante en el ámbito municipal, donde la cercanía con la ciudadanía permite desarrollar mecanismos de rendición de cuentas más efectivos y alineados con las necesidades locales. En este artículo, se analizarán ambas aproximaciones y se argumentará por qué la transparencia prospectiva es el modelo más adecuado para fortalecer la toma de decisiones en la gestión pública.

El concepto de transparencia predictiva se basa en el uso de modelos estadísticos y herramientas de inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de datos con el objetivo de prever tendencias y necesidades de información. Este enfoque ha permitido que las administraciones públicas reduzcan tiempos de respuesta, optimicen recursos y brinden información relevante sin que la ciudadanía deba solicitarla formalmente (OECD, 2017).

Sin embargo, la transparencia predictiva presenta limitaciones importantes. Su énfasis en el análisis algorítmico y la automatización puede generar problemas como la falta de interpretación contextual de los datos o la exclusión de sectores que no son reflejados en los modelos de predicción. Además, este enfoque reduce el papel de la ciudadanía a meros receptores de información, sin que exista una verdadera interacción en la definición de qué información es prioritaria o relevante para el interés público.

La transparencia prospectiva, en cambio, propone un modelo más inclusivo y estratégico, en el cual no solo se anticipan necesidades informativas, sino que también se diseñan escenarios de futuro con base en un proceso de deliberación colectiva. Este enfoque combina métodos cuantitativos con análisis cualitativos, permitiendo que distintos actores sociales—ciudadanos, académicos, organizaciones de la sociedad civil y tomadores de decisiones—participen en la definición de estrategias y prioridades de información gubernamental (Godet, 2000).

Una de sus principales ventajas es su aplicabilidad en el ámbito municipal. Debido a su cercanía con la población, los municipios tienen una gran oportunidad de implementar la transparencia prospectiva de manera efectiva, adaptándola a las necesidades específicas de sus comunidades. A través de la participación ciudadana en cabildos abiertos, consultas públicas y mecanismos de co-creación de políticas, los gobiernos locales pueden fortalecer su legitimidad y generar confianza en sus decisiones. Además, al diseñar estrategias de futuro basadas en una visión compartida, se pueden atender de manera más eficiente problemáticas locales como la distribución de recursos, la seguridad pública y el desarrollo urbano.

Si bien ambas aproximaciones buscan mejorar la rendición de cuentas, la transparencia prospectiva ofrece una visión más integral y adaptable a los retos del futuro. La siguiente tabla resume las diferencias clave entre ambas:

1. Enfoque

2. Enfoque

3. Enfoque

4. Enfoque

5. Enfoque

En este sentido, la transparencia prospectiva no solo complementa la predictiva, sino que representa un paso más avanzado en la evolución de la rendición de cuentas. Su implementación en municipios permitiría a las administraciones locales no solo anticipar la información que la ciudadanía necesita, sino también co-construir estrategias de futuro con un enfoque abierto y democrático.

Si bien la transparencia predictiva ha demostrado ser útil para mejorar el acceso a la información mediante herramientas tecnológicas, su alcance es limitado al no considerar la dimensión participativa de la gobernanza. Por ello, la transparencia prospectiva se presenta como una alternativa más completa, ya que combina el análisis de datos con un enfoque estratégico y deliberativo, en el cual la ciudadanía juega un papel central en la definición de prioridades informativas.

Su implementación en los municipios representa una oportunidad clave para fortalecer la rendición de cuentas a nivel local. Gracias a su cercanía con la ciudadanía, los gobiernos municipales pueden aprovechar este enfoque para diseñar políticas más eficientes y legítimas, basadas en una visión colectiva del futuro. En un contexto donde la confianza en las instituciones públicas depende cada vez más de la apertura y la participación, la transparencia prospectiva se perfila como un modelo idóneo para una gestión más democrática y efectiva.