En los últimos meses, muchos docentes empezamos a experimentar con herramientas de inteligencia artificial generativa. Algunos de forma autodidacta; otros, incluso, hicimos cursos al respecto. Creamos asistentes pedagógicos —los famosos Gems de Gemini—, diseñamos indicaciones cada vez más precisas (prompteamos) y probamos cómo innovar con IA en nuestras clases.
Pero creo que, sin dudas, la utilidad más requerida fue otra: que, a partir de una consigna general de nuestra planificación, la máquina pueda devolvernos versiones adaptadas a distintos niveles. Y algo de entusiasmo hay: por fin parece que podemos resolver, en pocos minutos, lo que antes nos llevaba horas —o directamente no llegábamos a hacer.
El funcionamiento es, en apariencia, sencillo. Diseñamos una actividad, se la damos al asistente y este la transforma: simplifica, complejiza, adapta. Donde antes había una única propuesta, ahora aparecen varias. Pero detrás de esa multiplicación sigue habiendo una escena bastante conocida: un docente trabajando en soledad, solo que ahora mediado por una herramienta que da la sensación de estar trabajando con otro que, además dice ser un experto. 

En principio, el uso de estas herramientas parece alinearse con uno de los grandes objetivos pedagógicos contemporáneos: la construcción de aulas heterogéneas, con propuestas diversificadas que contemplen los distintos ritmos y modos de aprender de los estudiantes. Frente a la falta de tiempo, de condiciones de trabajo adecuadas y de profesionales idóneos que acompañen estos procesos, la IA aparece como una solución casi maravillosa: tomar una actividad y adaptarla rápidamente a distintos niveles de complejidad. En efecto es más o menos lo mismo que veníamos haciendo, pero más rápido y con un asistente personalizado, una pareja pedagógica digital.

Sin embargo, esta aparente solución abre un problema más profundo.
Porque, si bien la diversificación de consignas es una condición necesaria para pensar la inclusión, está lejos de ser suficiente. La enseñanza inclusiva no se agota en ofrecer distintas versiones de una misma tarea. Supone, además, intervenciones docentes situadas, acompañamiento cercano, lectura constante de los procesos de aprendizaje y toma de decisiones en tiempo real, adaptaciones del espacio y de los tiempos, de los modos de situarse en el aula e incluso de los recursos y estímulos que tenemos que darles a estos pibes.
En este punto aparece una tensión menos evidente, pero no por eso menor: la posibilidad de que estemos cayendo en una trampa. O, más precisamente, en nuestra propia trampa. La facilidad con la que hoy podemos pedirle a una inteligencia artificial que diversifique consignas puede darnos la sensación de estar resolviendo un problema que antes no lográbamos abordar. Sin embargo, esa resolución podría ser, muchas veces, un “como si”: como si estuviéramos garantizando inclusión, como si estuviéramos atendiendo la diversidad, cuando en realidad seguimos sin poder intervenir pedagógicamente sobre esos procesos. La diferencia es que ahora ese “como si” se produce de manera más rápida, más prolija y con menor esfuerzo visible. 
 En los papeles, la diversificación está hecha. Las planificaciones muestran distintos niveles, distintas propuestas y distintas trayectorias posibles. Las exigencias institucionales parecen cumplidas y las altas esferas que reclaman inclusión reciben, efectivamente, documentos donde esa inclusión aparece representada. Y todos contentos. ¿Todos contentos?
Y ahí es donde aparece el límite estructural que la tecnología no puede resolver, al menos por ahora. Un solo docente frente a un grupo de veinticinco o treinta estudiantes difícilmente pueda sostener múltiples trayectorias de aprendizaje en simultáneo, aun cuando cuente con materiales diferenciados. La inclusión real no es solo un problema de diseño de actividades, sino de condiciones de enseñanza: cantidad de alumnos por aula, tiempo institucional, trabajo en equipo, presencia de otros adultos.
Un ejemplo clásico de esto es el cierre de una clase. Allí no solo se recupera lo trabajado, sino que muchas veces se sistematizan los contenidos, se ordenan ideas y se construyen sentidos comunes. Pero ¿qué sucede cuando en una misma clase conviven tres o cuatro recorridos distintos? ¿Cómo sostener una sistematización que sea significativa para todos sin simplificar en exceso o dejar a algunos estudiantes por fuera? La fragmentación de propuestas tensiona, también, la posibilidad de construir ese cierre colectivo.
En este contexto, la inteligencia artificial podría correr el riesgo de convertirse en un parche digital cada vez más prolijo. No porque su uso sea en sí mismo negativo, sino porque podría contribuir —sin proponérselo— a sostener una ficción: la de una inclusión que se resuelve con más planificación individual, cuando en realidad requiere más recursos colectivos. 
La pregunta, entonces, no es si debemos usar o no inteligencia artificial en la enseñanza. La pregunta es otra: ¿y si al usarla estamos creyendo que resolvemos aquello que en realidad sigue intacto? Si la IA se limita a compensar la falta de tiempo, de equipos docentes y de condiciones de trabajo, podría terminar funcionando como una forma de intensificación del trabajo docente. Un modo de exigir más, bajo la apariencia de innovación pedagógica. Pero, además, existe el riesgo de que esa misma tecnología contribuya a sostener una idea de inclusión que, aunque prolijamente representada en planificaciones y proyectos, continúa dependiendo de recursos humanos y materiales que siguen sin aparecer. La diversificación está escrita. El problema estructural, no necesariamente resuelto.
Pensar críticamente su uso implica no perder de vista este punto: ninguna tecnología reemplaza la presencia pedagógica, ni mucho menos suple las condiciones materiales que hacen posible enseñar.