La inteligencia artificial se ha incorporado con rapidez a los procesos de aprendizaje, tanto en la educación formal como en la formación continua de profesionales. La posibilidad de acceder a información en segundos, sintetizar contenidos o recibir apoyo para resolver problemas está modificando la forma en que se adquiere y se utiliza el conocimiento. En el marco del Día Mundial del Aprendizaje Digital, surge una pregunta inevitable: si hoy podemos aprender más rápido que nunca, ¿significa eso que estamos aprendiendo mejor?
Las respuestas no son simples. Para Maria del Castillo, CEO de FARO Educación, la inteligencia artificial está transformando incluso la definición de lo que significa aprender. Si durante años el aprendizaje se vinculó a la acumulación de información, la disponibilidad inmediata de datos desplaza el foco hacia habilidades más complejas. Algo similar señala Sonia Marzo, directora de Capacitación en Inteligencia Artificial de Microsoft España, quien subraya que el reto ya no es acceder a la información, sino saber contextualizarla y convertirla en valor real.
La cuestión, por tanto, no se limita a la velocidad del aprendizaje, sino a su profundidad. Yolanda Pérez, socia del área de Gobierno, Riesgo y Cumplimiento en KPMG, advierte que la inteligencia artificial puede actuar como un “copiloto” que amplifica nuestras capacidades, siempre que no sustituya el razonamiento humano. Y Malen Aguirre, GenAI Developer en Logixs, agrega que el pensamiento crítico sigue siendo imprescindible para entender, validar y decidir. En esa tensión entre velocidad y profundidad se sitúan las reflexiones de las tres expertas que leemos a continuación.
Las entrevistadas
María del Castillo
CEO de 𝗙𝗔𝗥𝗢 𝗘ducación, holding de educación online participado por ACON Investments desde donde lidera una etapa de crecimiento y expansión. Fue Directora General de una agencia internacional de marketing cotizada en la Bolsa de París
Es Doctora en Humanidades y Biomedicina, licenciada en Derecho y se sigue formando en diversas instituciones con una convicción personal: never stop learning.
Participa como consejera en distintas compañías y como vicepresidenta de EJE&CON, impulsandoiniciativas para promover la presencia femenina en la alta dirección. Ha sido reconocida como una de las Top 100 Mujeres líderes más influyentes de España.
Sonia Marzo
Es economista de formación y cuenta con una amplia trayectoria en Microsoft, donde ha ocupado distintos puestos de responsabilidad ligados a innovación, emprendimiento, educación y desarrollo de capacidades digitales.
Actualmente es directora de Capacitación en Inteligencia Artificial de Microsoft España, desde donde lidera la estrategia de formación y desarrollo de habilidades en IA para ciudadanos, profesionales e instituciones públicas. También es la responsable de Microsoft Elevate en España.
En los últimos años ha participado en foros e iniciativas de colaboración de todo tipo. Ha defendido de forma recurrente la necesidad de combinar innovación tecnológica con responsabilidad, ética y desarrollo del talento humano.
Yolanda Pérez
Cuenta con una amplia trayectoria asesorando a consejos de administración, comisiones de auditoría y alta dirección en materias de gobierno corporativo, control interno, gestión de riesgos, cumplimiento normativo y auditoría interna. Actualmente desempeña sus tareas en KPMG.
Es VP en el Comité de Buen Gobierno de EJE&CON, donde participa activamente en iniciativas de impulso del buen gobierno, la diversidad y el liderazgo responsable. Es ponente habitual en foros especializados y colabora con asociaciones profesionales e instituciones vinculadas a la ética y la gobernanza empresarial.
Malen Aguirre
Malen Aguirre es GenAI Developer en Logixs, compañía española especializada en la implementación de inteligencia artificial generativa. Con 24 años, forma parte de una nueva generación de profesionales dedicadas al desarrollo y aplicación de IA en el entorno empresarial.
De origen vasco, estudió Física en la Universidad del País Vasco y posteriormente cursó el Máster en Big Data & Business Analytics en la Escuela de Organización Industrial (EOI). Durante este máster realizó prácticas en Logixs, donde inició su trayectoria profesional y continúa trabajando actualmente. Aguirre se especializa en inteligencia artificial generativa.
¿Qué cambios está introduciendo la IA en cómo aprendemos, entendemos y aplicamos el conocimiento? ¿Qué impacto tiene el uso generalizado de IA en la calidad del aprendizaje?
María del Castillo
La inteligencia artificial no está cambiando solo cómo accedemos al conocimiento, sino qué significa aprender.
Durante años, aprender ha sido sinónimo de acumular información. Hoy, cuando la información está disponible en segundos, el valor se desplaza hacia algo mucho más exigente: saber interpretar, cuestionar y aplicar ese conocimiento con criterio.
La IA reduce drásticamente el esfuerzo de búsqueda y síntesis, pero eleva el nivel de exigencia intelectual. Porque cuando todo está al alcance, la diferencia ya no está en lo que sabes, sino en cómo piensas. Esto tiene un doble efecto en la calidad del aprendizaje. Por un lado, puede elevarlo enormemente, personalizando contenidos y acelerando procesos. Por otro, puede generar una falsa sensación de dominio si no existe una base sólida.
Por eso, el verdadero reto no es tecnológico, sino educativo: enseñar a pensar mejor en un entorno donde todo parece estar ya pensado.
«La IA reduce drásticamente el esfuerzo de búsqueda y síntesis, pero eleva el nivel de exigencia intelectual»
Sonia Marzo
La inteligencia artificial está transformando de manera profunda cómo nos relacionamos, cómo trabajamos y, por supuesto, cómo aprendemos. No hablamos simplemente de incorporar una nueva herramienta tecnológica, sino de un cambio de paradigma que afecta a la forma en que accedemos al conocimiento y lo convertimos en valor. Hoy la información está disponible de manera inmediata, pero el verdadero reto es saber interpretarla, contextualizarla y utilizarla con criterio.
Desde Microsoft Elevate trabajamos para democratizar el acceso a la inteligencia artificial, facilitando formacion gratuita en IA asegurando que su adopción sea inclusiva y que nadie se quede atrás.
En el ámbito del aprendizaje, la IA permite avanzar hacia modelos mucho más personalizados: por ejemplo, adaptar los contenidos al nivel real de cada estudiante, reforzar áreas donde existen mayores dificultades o acelerar el aprendizaje en función de intereses y capacidades individuales. Esto es clave tanto en educación como en la formación continua de profesionales. Este potencial se convierte en aprendizaje de calidad si va acompañado de pensamiento crítico, ética y responsabilidad. Es imprescindible aprender a cuestionar las respuestas que ofrece la IA, validar las fuentes y entender sus límites. Por eso, la formación en el uso de la IA debe impulsar el desarrollo de habilidades analíticas, creativas y humanas
Yolanda Pérez
La inteligencia artificial ya forma parte de cómo aprendemos, trabajamos y tomamos decisiones. Pero su verdadero impacto no está solo en la tecnología, sino en cómo cambia nuestra relación con el conocimiento. Hoy el aprendizaje es más rápido, más personalizado y está mucho más integrado en el trabajo diario. Ya no aprendemos solo en cursos, sino en tiempo real, mientras resolvemos problemas concretos.
Esto supone una enorme oportunidad porque democratiza el acceso al conocimiento y acelera la curva de aprendizaje. Pero también introduce un reto importante: la calidad del aprendizaje ya no depende del acceso a la información, sino de la capacidad de interpretarla y aplicarla con sentido crítico.
La IA puede ayudarnos a entender mejor y a aprender más rápido, pero no sustituye el razonamiento. Cuando se utiliza como un copiloto que acompaña al pensamiento, el aprendizaje se enriquece. Cuando se usa como un atajo para pensar menos, se vuelve superficial.
En resumen, la tecnología amplifica lo que somos capaces de hacer. No reemplaza el criterio.
Malen Aguirre
Siento que la IA nos ha abierto una ventana enorme de acceso al conocimiento. Es innegable que ahora aprendemos mucho más rápido: puedes hacer una pregunta directamente y obtener una respuesta clara en segundos, sin necesidad de buscar por palabras clave ni recorrer múltiples fuentes como antes. Pero precisamente ahí está el riesgo. Estamos perdiendo parte del proceso de contrastar información y de profundizar. Antes, al buscar, leías varios artículos, comparabas fuentes, sacabas tus propias conclusiones. Ahora, si Google ya te muestra una respuesta generada por IA, muchas veces no vas más allá. Eso puede afectar a la calidad del aprendizaje, porque es fácil confundir rapidez con comprensión real.
El conocimiento se vuelve más inmediato, pero también más superficial si no haces el esfuerzo consciente de profundizar. Además, creo que esto impacta especialmente en las nuevas generaciones, que no han tenido que aprender a buscar, contrastar información o desarrollar pensamiento crítico desde cero. Por eso, hoy más que nunca, la educación debería centrarse en desarrollar pensamiento crítico: no tanto en memorizar información, sino en saber interpretarla, cuestionarla y aplicarla bien. Porque el conocimiento ya está al alcance de todos, pero entenderlo de verdad sigue siendo lo difícil.
En un contexto donde la respuesta está a un clic, ¿qué significa hoy “aprender de verdad”? ¿Cómo la IA influye en el modelo educativo?
María del Castillo
Aprender de verdad ya no es tener respuestas, sino saber qué hacer con ellas. Desde nuestra experiencia en FARO Educación, vemos con claridad que el aprendizaje aprendizaje ya no puede centrarse en la transmisión de contenidos. La información está disponible; lo que marca la diferencia es la capacidad de interpretarla, contextualizarla y convertirla en acción.
En nuestro caso, llevamos ya dos años incorporando procesos de automatización con inteligencia artificial en la compañía, y seguimos evolucionando. Esto no solo ha impactado en la eficiencia, sino que nos ha obligado a repensar cómo aprendemos, cómo enseñamos y qué capacidades son realmente críticas.
Por eso estamos evolucionando hacia modelos donde el foco no está en “qué enseñar”, sino en cómo desarrollar profesionales capaces de pensar, decidir y adaptarse en entornos complejos.
Esto implica incorporar la IA como herramienta, pero sobre todo rediseñar la experiencia de aprendizaje: más práctica y aplicada, más conectada con la realidad profesional y más centrada en el desarrollo de habilidades como el pensamiento crítico, el juicio clínico o la toma de decisiones.
La IA no sustituye el aprendizaje. Lo hace más exigente. Porque cuando todo está disponible, aprender de verdad es saber elegir, priorizar y aplicar con criterio.
¿Qué habilidades se están volviendo críticas y todavía no están en el radar de la mayoría de profesionales?
Sonia Marzo
Según el Global AI Adoption Report elaborado por Microsoft, España se sitúa como el sexto país del mundo en adopción de inteligencia artificial. Este alto nivel de uso refleja una rápida integración tecnológica, pero también pone de manifiesto la necesidad de desarrollar determinadas habilidades para aprovechar realmente todo su potencial. Y es que estudios como el LinkedIn Work Trends Report 2025 o UNICEF & Education Commission y WEF Future of Jobs Report, coinciden en que para 2030 se generarán más de 78 millones de empleos asociados a áreas STEM, IA, robótica y transición verde.
La IA ya nos ayuda a optimizar procesos y a trabajar de forma más eficiente, pero su verdadero impacto depende de cómo la utilicemos y asegurar que se haga con un foco ético, seguro, inclusivo y en sintonía con las capacidades humanas.
En este contexto, el pensamiento crítico se vuelve esencial para cuestionar, validar y contextualizar la información generada por la IA. Asimismo, la capacidad de trabajo en equipo adquiere una nueva relevancia, ya que la automatización libera tiempo para la colaboración, la creatividad y la toma de decisiones conjuntas. La comunicación efectiva sigue siendo clave, porque la empatía, la claridad y la capacidad de influir siguen siendo exclusivamente humanas. Por último, la adaptación al cambio y el aprendizaje continuo son imprescindibles en un entorno tecnológico en constante evolución, donde aprender a aprender se convierte en una competencia crítica.
En resumen, mientras la IA optimiza procesos, el verdadero valor humano residirá en habilidades como el juicio crítico, la colaboración y la resiliencia ante el cambio.
«la automatización libera tiempo para la colaboración, la creatividad y la toma de decisiones conjuntas»
¿Qué tipo de riesgos —más allá de los tecnológicos— empiezan a preocupar en este nuevo modelo de aprendizaje asistido?
Yolanda Pérez
Más allá de los riesgos tecnológicos, preocupan también riesgos menos visibles, pero muy relevantes desde una perspectiva profesional y de gobernanza.
Uno de ellos es la dependencia cognitiva: si dejamos de cuestionar porque la IA “responde bien”, podemos debilitar el pensamiento crítico y el escepticismo profesional. Otro es la homogeneización del pensamiento: aprender todos de las mismas herramientas puede reducir la diversidad de enfoques y soluciones.
También existe el riesgo de diluir la responsabilidad. La IA puede apoyar el aprendizaje, pero no decide ni responde. Eso sigue siendo humano. Y, por supuesto, están los riesgos éticos: sesgos, falta de contexto, opacidad o calidad desigual de los contenidos. El mayor riesgo no es que la IA se equivoque, sino renunciar al juicio profesional.
¿Qué es lo primero que alguien debería entender antes de empezar a usar IA en su trabajo?
Malen Aguirre
Para mí, lo primero es entender que la IA es una compañera, no un sustituto. En mi caso, como desarrolladora, la utilizo mucho para generar código, explorar ideas o plantear soluciones técnicas. Es una herramienta muy potente que puede acelerar muchísimo el trabajo, pero también tiene sus límites. Por ejemplo, puede proponerte soluciones que funcionan, pero que no son las más óptimas o las más adecuadas en un contexto concreto. Si no tienes criterio, es fácil aceptar lo primero que te da sin cuestionarlo. El riesgo está en darle demasiada autonomía y dejar de pensar por tu cuenta. Ahí es donde empiezas a depender de la herramienta en lugar de usarla. Por eso, el pensamiento crítico sigue siendo imprescindible. La IA está para ayudarte, pero la responsabilidad de entender, validar y decidir sigue siendo tuya.
«El riesgo está en darle demasiada autonomía a la IA y dejar de pensar por tu cuenta. Ahí es donde empiezas a depender de la herramienta»
Si tuvierais que decir una sola cosa: ¿qué debería seguir aprendiendo cualquier profesional “sin ayuda” para no perder criterio propio en los próximos años?
Yolanda Pérez
Si tuviera que quedarme con una sola cosa que cualquier profesional debería seguir aprendiendo “sin ayuda”, sería esta: Pensar. Pensar con estructura. Pensar con criterio. Pensar con ética.
«Formular buenas preguntas, entender los fundamentos, conectar ideas y asumir responsabilidad sobre las decisiones»
La IA puede ayudarnos a aprender más rápido, pero el criterio no se delega. Seguir desarrollando el pensamiento crítico, la capacidad de análisis y la responsabilidad sobre las decisiones será lo que marque la diferencia en los próximos años. En un mundo asistido por inteligencia artificial, el verdadero valor diferencial seguirá siendo la inteligencia humana bien entrenada y el valor de la confianza, que reside de nuevo, entre otros, en la revisión con criterio y juicio profesional.
Sonia Marzo
La inteligencia artificial puede automatizar tareas y ofrecernos respuestas inmediatas, pero hay una capacidad que ningún profesional debería delegar nunca: el criterio propio. En un contexto donde la tecnología avanza a gran velocidad, la habilidad más crítica es el pensamiento crítico, es decir, la capacidad de cuestionar, analizar y tomar decisiones informadas. La IA puede sugerir, pero no puede sustituir el juicio humano ni la comprensión del contexto.
Desde Microsoft Elevate consideramos que este criterio debe ir acompañado de una alta capacidad de adaptación. Aprender y desaprender rápidamente se convierte en una competencia esencial en un entorno en constante cambio. Lo que hoy es válido, mañana puede quedar obsoleto, y sin flexibilidad corremos el riesgo de perder relevancia profesional y autonomía intelectual.
A esto se suma la curiosidad constante y el aprendizaje continuo. No basta con una formación inicial en IA: a medida que la tecnología evoluciona, también deben hacerlo nuestras habilidades, no solo técnicas, sino humanas. Seguir aprendiendo, explorar nuevos enfoques y desarrollar una mirada crítica nos permite utilizar la IA como una aliada.
En definitiva, pensar críticamente, adaptarse con agilidad y mantener la curiosidad son las claves para no perder criterio propio en los próximos años y para construir un uso responsable, ético e inclusivo de la inteligencia artificial. La carrera por la IA no se gana con la máquina más rápida, sino con las mentes mejor conectadas y más preparadas.El talento, asistido por la IA, es el verdadero motor del progreso.
¿Qué debería priorizar hoy alguien con experiencia que quiere seguir siendo relevante?
María del Castillo
La experiencia sigue siendo un activo clave, pero hoy no basta con seguir aprendiendo: hay que aprender a desaprender. Muchas veces, lo que limita no es la falta de conocimiento, sino el exceso de certezas construidas en el pasado. Y en un entorno que cambia tan rápido, aferrarse a lo que funcionó puede convertirse en el principal freno.
Para seguir siendo relevante, yo destacaría tres claves: Primero, desaprender lo que ya no aplica, cuestionar automatismos y abrir espacio a nuevas formas de hacer. Segundo, mantener un aprendizaje continuo, pero con intención, no acumulando información, sino evolucionando el propio criterio. Y tercero, entender la IA como una palanca de impacto, que no sustituye la experiencia, sino que la amplifica.
Porque la verdadera ventaja hoy no está en saber más, sino en saber evolucionar. Y eso exige algo más difícil que aprender: exige estar dispuesto a cambiar.
¿Qué tipo de problemas siguen necesitando pensamiento profundo? ¿Cómo entrenas tú ese pensamiento más allá de la herramienta?
Malen Aguirre
Hay muchos problemas que siguen necesitando pensamiento profundo, especialmente aquellos que implican sistemas complejos, mucha lógica de negocio o decisiones de arquitectura. Son contextos donde no basta con que algo “funcione”, sino que tiene que encajar bien en un sistema más amplio y ser mantenible a largo plazo. Ahí la IA puede ayudar, pero no tiene todo el contexto ni la visión completa, así que no le dejaría la decisión final.
En mi caso, intento no acomodarme. Siempre empiezo pensando yo la solución primero. Después utilizo la IA como una especie de interlocutor: contrasto ideas, exploro alternativas y voy refinando el enfoque. A partir de ahí, defino fases y un plan de implementación, lo reviso y luego ya empiezo a programar con su ayuda, probando poco a poco. Además, hay una parte clave que va más allá de la herramienta: las personas. Mis compañeras y compañeros son indispensables para contrastar ideas y mejorar soluciones. Y también recurro a otras fuentes como blogs, artículos o vídeos, porque ver cómo otros han resuelto problemas similares te da una perspectiva que la IA por sí sola no siempre aporta. Para mí, la clave está en usar la IA como apoyo al pensamiento, no como sustituto.
