Teachy: la IA que no reemplaza al profesor, lo ayuda

Estamos desayunando en San Francisco. Café, platos sencillos, ruido de fondo. Me sorprende que alguien con una empresa que crece a esta velocidad tenga tiempo, y ganas de sentarse a hablar con calma. Pedro Siciliano habla rápido, pero no atropella las ideas. Las tiene claras. Demasiado claras para alguien de 29 años. Mientras explica, parece que prepara la clase de mañana.

En el discurso público, la inteligencia artificial en educación suele aparecer con dos clichés: o viene para reemplazar al docente, lo convertirá en operador de software. Siciliano —exprofesor universitario, exconsultor en McKinsey— propone una tercera cosa: que el verdadero cuello de botella está en el trabajo burocrático. Planeaciones, exámenes, rúbricas, material “bonito”, adaptaciones, revisiones. Todo eso que se acumula donde nadie ve: después de clase.

Teachy nació, dice, de una irritación muy concreta. “Yo veía lo difícil que era preparar lecciones… tomaba mucho tiempo y además era súper repetitivo. Quería estar dentro del salón enseñando, no haciendo trabajo burocrático”. La promesa que Siciliano hizo a la educación fue darle algo que casi nadie tiene: tiempo. Y, con ello, algo todavía más escaso en la docencia contemporánea: energía mental.

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El currículum no debería dar ansiedad

En México, Teachy aparece en un momento particular. Siciliano cuenta que hoy muchos docentes la usan de manera individual y que empiezan a explorarse acuerdos con escuelas. Habla de cientos de miles de profesores. Da cifras que cambian ligeramente mientras conversa. No parece interesado en fijarlas con precisión. El punto, más bien, es otro: la herramienta se volvió cotidiana para muchos maestros y eso tiene que ver con una preocupación compartida, la nueva organización de la educación en México y la conceptualización del trabajo que exige.

El contexto importa. De acuerdo con datos de la UNESCO, alrededor del 40% de las escuelas primarias en el mundo tiene acceso a internet, y menos de una de cada diez cuenta con políticas claras sobre el uso de inteligencia artificial. Es decir: hablar de educación digital no es hablar de un terreno homogéneo ni garantizado. En muchos casos, es hablar de parches que aterrizan en el mundo universitario, soluciones parciales y trabajo improvisado.

“Todos están preocupados por el cambio en el trabajo que el cambio de regulación traerá a México”, dice Siciliano. La frase tiene algo de discurso empresarial, pero describe bien un clima. Cuando el marco curricular cambia, el docente no ajusta contenidos, rehace planeaciones, instrumentos de evaluación, materiales y criterios. Teachy intenta colocarse ahí. No pretende sustituir al maestro, pero sí operar como un intermediario entre la norma y el aula.

Sistema operativo para el salón 

Siciliano no habla de una app con funciones sueltas, sino de un entorno de trabajo. La idea es que el profesor no empiece de cero cada día ni cada ciclo escolar. Dices el tema de mañana y aparecen propuestas: mapa mental, plan de clase, actividades, evaluaciones. Todo editable, todo ajustable al grupo real.

La obsesión aquí no es “generar contenido”, sino evitar una ficción que abunda en la pedagogía: la abstracción de “el alumno promedio”. “No estás construyendo para “un estudiante promedio”, eso no existe, lo que existen son individuos particulares, con intereses, posibilidades y habilidades muy precisas”. Habla que su IA puede ayudar a agrupar estudiantes por niveles de desempeño y adaptar tareas. En aulas de 35 o 40 alumnos, esto suena más a deseo que a práctica habitual. Él lo plantea como una posibilidad nueva, no exenta de límites, pero distinta a la lógica de enseñar lo mismo a todos. Algo que todos los profesores hacen simplemente por agotamiento y falta de tiempo.

En educación superior, informes de la OCDE muestran que la mayoría de los estudiantes universitarios ya usa plataformas digitales de forma regular, pero sobre todo para gestión administrativa —entrega de tareas, calificaciones, avisos—, no para aprendizaje personalizado ni retroalimentación profunda. Lo digital llegó a la universidad. Pero aún falta dejar de verla como infraestructura y empezarla a ver como pedagogía. 

Las alucinaciones

En algún punto aparece la pregunta inevitable: ¿cómo evitar que la IA invente datos? Siciliano no esquiva el problema. La IA miente, cierto. Pero su apuesta es reducir el riesgo combinando controles automáticos con algo más convencional: revisión humana especializada. Contenido creado, corregido y reutilizado por profesores.

Pone un ejemplo sencillo. Una herramienta genérica puede ilustrar la Revolución Francesa con imágenes imprecisas. Aquí, dice, se intenta trabajar con materiales validados y con la experiencia acumulada de otros docentes. No es infalible —nadie lo es—, pero sí es un diseño con barandales: menos improvisación, más cuidado.

La cautela no es menor. Estudios recientes muestran que entre 30% y 50% de los estudiantes universitarios ya usan herramientas de IA generativa, pero lo hacen de forma informal, fuera de marcos institucionales claros. La IA ya está en la universidad, pero entra por los márgenes: como atajo, como apoyo, a veces como sustituto improvisado de la retroalimentación que no llega.

No volver a empezar cada lunes

Siciliano insiste en una idea sencilla: no repetir trabajo innecesario. Si cientos de profesores están preparando la misma actividad, ¿por qué hacerlo desde cero cada vez? Teachy intenta que el esfuerzo se acumule y circule.

En su relato aparecen detalles poco espectaculares pero reveladores: materiales creados para educar sobre fotografía, sobre Ju Jitsu, sobre nuevas leyes, temas que la empresa no había previsto. En la práctica, la introducción de apps educativas como Teachy son redes de intercambio de conocimiento. Debería ser normal, pero en la educación, esto ocurre menos de lo que se cree.

¿Y la universidad? 

Siciliano calcula que una parte de los usuarios ya enseña en universidades o fuera de la escuela formal. Eso desplaza un poco la pregunta. Más que “llegar a la universidad”, el reto parece ser otro: qué tipo de educación digital queremos ahí.

Porque, como advierten la OCDE y la UNESCO, la tecnología por sí sola no mejora trayectorias ni reduce abandono en educación superior. Las mejoras aparecen cuando las herramientas digitales se articulan con acompañamiento académico, retroalimentación frecuente y claridad pedagógica. Más plataformas no garantizan mejores aprendizajes.

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Cuando le pregunto si Teachy nació como proyecto social o como negocio, responde sin dramatizar: ambos. Impacto como objetivo, estructura empresarial como medio. No hay discurso heroico. Habla de capital, de escala, de tiempo. Es brillante. 

Pregunta incómoda

Teachy no está vendiendo “el futuro de la educación”. Está ofreciendo algo mucho menos grandilocuente: horas recuperadas. Y eso deja una pregunta difícil de ignorar. Si necesitamos IA para que un profesor vuelva a tener tiempo de enseñar, ¿qué tan razonable era la carga que normalizamos antes?

Si su uso en México se consolida, el efecto no se notará solo en materiales mejor presentados. Se notará en cosas más pequeñas: menos planeación punitiva, menos domingos perdidos, más clase de verdad. No suena épico. Pero quizá ahí estaba el problema desde el inicio.

Autor: Juan Pablo Aguilar

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