La discusión sobre inteligencia artificial en educación suele concentrarse en los estudiantes: si pueden usarla, para qué, cuánto y cuándo.

Pero en Reino Unido apareció una pregunta bastante más inquietante:

¿qué ocurre cuando la IA comienza a evaluar al profesor?

Docentes de Multiverse, una empresa británica dedicada a la formación tecnológica, denunciaron que un nuevo sistema de inteligencia artificial analiza las transcripciones de sus clases virtuales durante varias horas al día.

El sistema busca comportamientos que considera problemáticos: respuestas vagas, determinadas muletillas, dificultades para resolver rápidamente una interrupción técnica, silencios de los estudiantes o conversaciones individuales demasiado extensas.

Después asigna al docente un nivel de riesgo, un porcentaje de confianza y genera observaciones para sus responsables.

Antes, esos profesores eran observados aproximadamente una vez al mes por una persona.

Ahora pueden ser analizados algorítmicamente durante horas cada día.

Multiverse sostiene que la IA no reemplaza el juicio humano y que las evaluaciones formales siguen siendo realizadas por responsables humanos. Los docentes entrevistados, sin embargo, describen una sensación de vigilancia permanente y afirman que comenzaron a modificar su comportamiento pensando no sólo en sus estudiantes, sino también en cómo interpretará sus palabras el algoritmo.

Y ahí aparece el verdadero problema pedagógico.

¿Qué idea de “buen docente” queda incorporada dentro del algoritmo?

Enseñar no consiste simplemente en ejecutar correctamente una secuencia previamente definida.

Un profesor puede desviarse de una planificación porque apareció una pregunta extraordinaria.

Puede detenerse veinte minutos con un problema que originalmente debía ocupar cinco.

Puede reconocer que no conoce una respuesta.

Puede permitir un silencio porque alguien está pensando.

Puede abandonar momentáneamente el contenido porque ocurrió algo humano dentro del aula.

Desde una métrica de eficiencia, todo eso puede parecer una desviación.

Desde una perspectiva pedagógica, algunas de esas desviaciones pueden ser precisamente la clase.

Y existe además un problema filosófico.

Michel Foucault mostró que la vigilancia no necesita intervenir constantemente para modificar nuestra conducta. Basta con que el sujeto sepa que puede estar siendo observado para comenzar a vigilarse a sí mismo.

El problema de una evaluación algorítmica permanente no consiste entonces únicamente en que la IA pueda equivocarse.

Es más profundo:

el docente puede comenzar a enseñar para satisfacer aquello que supone que el algoritmo espera de él.

La vigilancia deja así de registrar la práctica.

Comienza a producirla.

La IA puede ser una extraordinaria prótesis para la enseñanza: ayudar a preparar materiales, buscar perspectivas diferentes, detectar dificultades o ampliar nuestras posibilidades.

Pero existe una enorme distancia entre una tecnología que asiste al juicio profesional y una tecnología que intenta normalizarlo.

Quizá antes de preguntarnos si una IA puede evaluar a un docente debamos formular una pregunta anterior:

¿Todo aquello que hace valiosa una clase puede convertirse en un dato medible?

Fuente original: The Guardian, 28 de septiembre de 2026.

https://www.theguardian.com/technology/2026/sep/28/teachers-euan-blair-firm-report-horrendous-stress-ai-used-to-rate-their-work