El futuro es África: dando forma a la tecnología educativa (EdTech) habilitada por IA para desarrollar las habilidades de la siguiente generación

Para 2050, uno de cada tres niños del mundo vivirá en África. Sin embargo, este cambio demográfico coincide con una profunda crisis de aprendizaje: más del 70 % de las niñas y los niños en países de ingreso bajo y mediano (PIBM) no pueden leer y comprender un texto simple a los 10 años; en África Subsahariana, la cifra alcanzó el 86 % antes de la pandemia. Sin una mejora acelerada de los resultados de aprendizaje básico, esta ventaja demográfica puede convertirse en una fuente de mayor desigualdad y en pérdida de oportunidades, talento y productividad en el mercado laboral.

La inteligencia artificial (IA) está transformando la educación, pero la mayoría de los productos de EdTech que utilizan IA responden mejor a contextos de altos ingresos, donde la infraestructura, la disponibilidad de datos y las condiciones de aprendizaje son muy distintas; mientras tanto, las necesidades son mayores en los PIBM. Sin decisiones deliberadas de diseño y política, la IA podría ampliar las brechas globales de aprendizaje. Este blog explora qué se necesita para que la EdTech habilitada por IA cierre la brecha global de aprendizaje y prepare a la próxima generación de África con las habilidades que necesitará.

La IA ofrece una oportunidad, si la construimos con propósito

Cientos de soluciones de EdTech que utilizan IA se están implementando en los PIBM, y la evidencia inicial sugiere que pueden mejorar la eficiencia y apoyar el aprendizaje cuando están bien diseñadas.

En Rajastán, India, las autoridades estatales usaron herramientas de evaluación con IA para calificar las hojas de trabajo de 4,5 millones de estudiantes; en Kenia, casi 400 000 niñas y niños utilizan EIDU, una solución de pedagogía estructurada con mejoras de aprendizaje comprobadas. Un programa comprehensivo desarrollado por el Banco Mundial en Edo, Nigeria, logró avances significativos en el aprendizaje tras solo seis semanas de tutoría con IA y apoyo docente.

Al mismo tiempo, las big tech están incorporando funciones educativas a sus productos, como Gemini Guided Learning, el modo de aprendizaje de Claude y el modo de estudio de OpenAI. Pero el contexto importa: si una herramienta de IA en la Tanzania rural genera un plan de clase centrado en pizza en lugar de chapati, ya falló en encontrar a los estudiantes donde están.

¿Cómo puede la IA cumplir su potencial para apoyar el aprendizaje de forma equitativa y a escala?

Fab AI, la Fundación Gates y el Banco Mundial comparten un objetivo común: guiar el uso y aplicación de las tecnologías de avanzada para ayudar a quienes aprenden menos. Para lograrlo, proponemos tres prioridades:

1. Construir con equidad: IA que funcione en todas partes

Para asegurar que lo que funciona en países de altos ingresos también funcione en los PIBM, la IA debe diseñarse con comprensión de las realidades locales: idiomas, contexto cultural, currículo y enfoques pedagógicos para lectura y matemáticas fundamentales. Debe considerar también restricciones prácticas como infraestructura y conectividad, resaltando la importancia de soluciones de bajo ancho de banda, funcionalidad sin conexión y modelos de lenguaje más pequeños que operen en entornos con recursos limitados.

2. Trabajar colaborativamente: desarrolladores locales, docentes, gobiernos y big tech

Quienes desarrollan EdTech con IA alrededor del mundo enfrentan desafíos similares. La oportunidad de compartir aprendizajes, construir en abierto y evitar duplicar esfuerzos es grande —especialmente en evaluación, seguridad y calidad de contenido.

Solo el 0,2 % de los datos utilizados para entrenar modelos de IA proviene de África y Sudamérica. La colaboración entre desarrolladores locales, educadores, gobiernos y empresas tecnológicas es clave para que los sistemas de IA sean pertinentes al contexto, alineados con los currículos nacionales y efectivos para estudiantes en PIBM.

Las iniciativas conjuntas que involucren a docentes desde el inicio pueden crear entornos seguros para pilotar nuevas herramientas y habilitar el intercambio responsable de recursos, como conjuntos de datos y gráficos de conocimiento. Para materializar este potencial se requieren nuevos modelos de colaboración y gobernanza que aporten valor claro a todas las partes.

De manera alentadora, ya emergen alianzas de investigación y desarrollo de habilidades de estudiantes a gran escala en PIBM, como la colaboración de Anthropic con el gobierno de Ruanda, la iniciativa de Microsoft en Kenia y el acelerador de OpenAI en India.
A medida que estos esfuerzos se expandan, serán críticos los programas enfocados en mejorar el aprendizaje básico a escala en los PIBM.

3. Generar evidencia y calidad: IA segura, efectiva y escalable

El Banco Mundial, la Fundación Gates y Fab AI comparten el objetivo de apoyar a los países en el uso responsable de la IA en educación mediante la generación de evidencia, el establecimiento de benchmarks y escalando lo que funciona en los sistemas educativos.

Esto exige controles de calidad a lo largo de todo el ciclo de vida del producto de IA, desde ideas tempranas y desarrollo hasta la implementación a escala, además de pilotos en entornos reales que generen evidencia sobre resultados de aprendizaje y eficiencia del sistema. Solo así los productos pueden cumplir sus objetivos educacionales.

Una pieza emergente y crítica del aseguramiento de calidad es probar los outputs de la IA. Fab AI, con apoyo de la Fundación Gates y la Oficina de Asuntos Exteriores, Commonwealth y Desarrollo del Reino Unido (FCDO), está desarrollando benchmarks de IA y realizando estudios de eficacia, creando un marco práctico que ayuda a gobiernos, financiadores y desarrolladores a distinguir la EdTech con IA prometedora del resto. Aunque pocos productos reportan actualmente evidencia, existen esfuerzos por compilarla (véase EdTech for Good, EdTech Tulna y EduEvidence). Una herramienta basada en agentes para compilar y evaluar evidencia sobre productos de EdTech con IA estará disponible pronto en el sitio web de Fab AI.

Mientras tanto, numerosos pilotos apoyados por el Banco Mundial se han completado o están en marcha en PIBM, incluyendo programas de aprendizaje adaptativo en Costa de Marfil, Gambia y Mali; tutorías por WhatsApp en Ghana; soluciones centradas en docentes en Etiopía; y programas de habilidades para jóvenes en Tanzania y Mauricio, próximamente. En conjunto, estos esfuerzos están construyendo la evidencia necesaria para orientar la adopción responsable y la escalabilidad.

Aprovechando el potencial de la IA para que niñas y niños aprendan — y prosperen

Durante noviembre 2025, más de 100 líderes del ecosistema de educación y tecnología —desarrolladores, gobiernos, financiadores y grandes empresas tecnológicas— se reunieron en la Cumbre de IA para la Educación (AI for Education Summit) en Nairobi. El objetivo fue concentrarse en lo necesario para que la IA mejore los resultados de aprendizaje en África Subsahariana y más allá.

Con “ambición con pies en la tierra”, como la definió el Dr. Ben Piper, Director de Educación Global en la Fundación Gates, los participantes exploraron casos de uso de alto impacto de la IA para apoyo docente, aprendizaje personalizado y evaluación. Organizaciones en contextos diversos enfrentan retos similares. Para que la IA marque una diferencia real en educación, las soluciones deben ser sistémicas, arraigadas en las realidades locales y alineadas entre actores.

El Director Global de Educación del Banco Mundial, Luis Benveniste, hace un llamado a “apoyar a los estudiantes desde el aprendizaje básico hasta las habilidades relevantes para el empleo. Debemos aprovechar la IA responsable para acelerar este camino y escalar, garantizando que los jóvenes prosperen en un mundo que cambia rápidamente.”

Atender este reto requiere acción concertada. Invitamos a desarrolladores, docentes, gobiernos, organismos multilaterales y empresas tecnológicas a sumarse para dar forma a la próxima generación de herramientas EdTech con IA: herramientas construidas con equidad, desarrolladas colaborativamente y fundamentadas en evidencia.

Solo trabajando juntos aseguraremos que la IA que llega a las aulas sea segura, efectiva y diseñada para las realidades de los PIBM, ayudando a todos los estudiantes a adquirir las habilidades básicas que necesitan para avanzar, acceder a oportunidades y prosperar.

Agradecimientos: Nuestro agradecimiento a Halil Dundar, Gerente de Práctica de la Unidad Global de Participación y Conocimiento en Educación, por sus comentarios e insumos para este blog. También reconocemos los valiosos aportes de Romana Kropilova (Directora de EdTech, Fab AI) y Guy Benton (Líder de Comunicaciones, Fab AI).