Lo que nos enseñaron Livia, Andrea G. y Lucía H. sobre IA generativa

El taller que prepararon Livia, Andrea G. y Lucía H. sobre usos educativos de la IA generativa fue una demostración, en vivo, de lo que significa liderazgo distribuido, aprendizaje horizontal y cultura colaborativa en la universidad.

No se trató solo de “conocer apps nuevas”. Fue, para muchos, un descubrimiento más valioso: la IA ya no es un territorio lejano ni abstracto; es un repertorio concreto de herramientas para pensar, estudiar, organizarse y resolver tareas cotidianas de la universidad... cuando son las propias alumnas quienes enseñan a sus compañeros. El aprendizaje se co-produce y llega de otra manera.

IA para estudiar mejor: lo que más llamó la atención

De forma recurrente, en los comentarios apareció una sorpresa compartida: “no conocía casi nada de esto”. Según los estudiantes, estas fueron las herramientas que más transformaron su manera de ver la IA:

• READ AI: la estrella del taller. Su capacidad para transcribir, resumir, identificar puntos clave, acciones derivadas o preguntas relevantes hizo que varios estudiantes imaginaran su utilidad para reuniones de grupo, entrevistas, videollamadas o tertulias académicas: "Es útil cuando alguien dice algo tan potente que no te da tiempo a anotarlo", escribió una compañera.
• NOTTA y sistemas similares: útil para quienes estudian “hablándose a sí mismos”, o para transcribir clases, audios y vídeos.
• ClickUp: la gran sorpresa organizativa. Una herramienta para llevar una agenda dinámica, gestionar tareas, utilizar prioridades o integrar documentos. Para algunos, una futura aliada profesional.
• ChatGPT y Gemini: más conocidos, pero usados de formas nuevas: generar kahoots, crear exámenes de autocorrección, hacer tablas (donde Gemini destacó), preparar esquemas, reflexiones o explicaciones.
• NotebookLM, Algor: síntesis, flashcards, podcasts generados automáticamente y otras funciones centradas en estudiar de manera más inteligente, más eficaz, más acompañada. 
• Perplexity y Grammarly: el binomio académico. Por un lado, información citada; por otro, corrección lingüística de calidad.

Lo interesante no fue solo la variedad de herramientas, sino el sentido común con el que se presentaron: la IA no sustituye el trabajo académico, sino que expande la capacidad de pensar, ordenar y crear. Para ello, hay que familiarizarse con ella, ser críticos, responsables en su uso, conscientes. 

Veamos, precisamente, cómo fue la percepción de ese valor de la IA, de acuerdo a los comentarios en los test.

Aprendizajes personales del taller

Para una de las expositoras, el taller tuvo un valor íntimo: "Ha sido de las pocas veces que me he sentido cómoda exponiendo en clase". 

Esa frase concentra algo esencial del liderazgo educativo contemporáneo: liderar no es mandar, es atreverse a contribuir, a pesar de los miedos, las dudas o la autoexigencia.

Otras personas destacaron el orgullo de ofrecer a la clase un recurso trabajado con rigor: "Ha sido muy gratificante aportar a la clase algo en lo que llevábamos tiempo preparando"

Aquí la teoría dialoga directamente con lo vivido: El liderazgo distribuido no es un concepto abstracto; es la capacidad de una comunidad para asumir responsabilidades compartidas (Gairín & Castro, 2010 ).

¿Qué usos concretos aprendieron de la IA. Más allá del tópico de “preguntarle a ChatGPT”:

• Organizarse mejor: agendas dinámicas, gestión de tareas, priorización.
• Estudiar mejor: flashcards automáticas, transcripciones, resúmenes, tablas, correcciones, síntesis.
• Colaborar mejor: herramientas para reuniones, trabajo en grupo, registro de decisiones.

De la teoría a la práctica: este taller, un ejemplo de liderazgo distribuido

En la teoría del curso hemos visto que los centros —y las aulas universitarias— funcionan mejor cuando la dirección no centraliza todo, sino que facilita que muchas voces asuman roles de contribución. De hecho, la LOMLOE apuesta por modelos participativos donde el liderazgo se reparte. 

El taller de hoy mostró lo mismo: tres estudiantes asumieron liderazgo pedagógico, el grupo lo reconoció y la calidad y "viveza" del aprendizaje se expandió. Una clase universitaria no necesita esperar a que “la institución” lidere el cambio: puede empezar por sus propios estudiantes. Una prueba de que la capacidad de transformar la educación no siempre viene de arriba; a veces empieza en un aula, un lunes por la mañana, cuando tres compañeras deciden compartir lo que saben.

Muchos comentarios lo expresaron con claridad: "Gracias a mis compañeras, todos podemos participar más y aprender más". Más, en el sentido de que se expande y se concreta, se sitúa en un escenario de prácticas cotidianas compartidas, aquello que se aprende... un currículum emergente ("emergent learning", lo llaman Williams, Karouso y Macknes, 2025). 

Entre los comentarios, apareció, también, una voz honesta: "como artista y como negado para la tecnología, la IA me frustra. Siento que me quedo obsoleto".  Este comentario es fundamental. Toda innovación educativa trae entusiasmos, pero también resistencias, dudas, duelos. La literatura sobre liderazgo escolar recuerda que no hay cambio sin gestión emocional del cambio. El propio Bolivar lo subraya: los procesos de innovación requieren acompañamiento, conversación y visión compartida.

Que un compañero exprese su escepticismo en un espacio seguro es una muestra de madurez del grupo; y la clase (como organización) debe acoger esa diversidad de ritmos, competencias y sensibilidades.

En suma, la clase vivió una experiencia de liderazgo distribuido, aprendizaje activo y desarrollo de competencias digitales, en línea con lo que hoy exigen los ecosistemas educativos contemporáneo.