Contexto
Desde hace más de una década que he estado interesado y he trabajado con la noción de una nueva ecología del aprendizaje en el marco de los contextos digitales de trabajo y aprendizaje. Ya en el 2012, gracias a Estefania Vilalta de Bureau Veritas Spain, presenté esta conferencia: “Nueva Ecología del aprendizaje. Entornos Digitales de Trabajo y Aprendizaje Personal”.
Un poco más tarde, en 2015, en el marco de un congreso de tendencias en educación organizado por Santillana Compartir y que en ese entonces lideraban mis amigas Alhelí Arrona (ahora en UNIR-Universidad Internacional de La Rioja y una destacada consultora en el mundo EdTech) y Claudette Muñoz (ahora en LEGO Education), presenté la conferencia: “Tabletas como dispositivos para transitar entre contextos, y promover mejores aprendizajes”.
Conviene recordar este artículo seminal, Self‑Sustained Learning as Catalysts of Development: A Learning Ecology Approach, en el que Barron (2006) define la “learning ecology” como el conjunto de contextos (físicos o virtuales) que proporcionan oportunidades para aprender; en su modelo, el aprendiz actúa como nodo central que organiza recursos, relaciones y entornos en función de sus intereses y motivaciones. Este trabajo sigue siendo fundamental para conceptualizar la ecología del aprendizaje como un sistema dinámico, multimodal y autónomo.
Hace más de una década hablábamos de una nueva ecología del aprendizaje como un entramado de contextos interconectados —formales, informales y no formales— donde las tecnologías digitales actuaban como puentes que facilitaban la transición entre la escuela, el trabajo y la vida cotidiana. Aquella noción, anclada en la expansión de la Web Social y la movilidad digital, describía un ecosistema en el que los dispositivos, las redes y las comunidades de práctica potencialmente permitirían la circulación fluida de significados, experiencias y saberes. No obstante, a luz de los progresos continuados respecto de la Inteligencia Artificial, los LLM, el machine learning, la inteligencia artificial generativa y la inteligencia artificial agentica (Agentic AI) ese marco resulta insuficiente. Efectivamente, la irrupción de la inteligencia artificial generativa, los agentes inteligentes y las plataformas de colaboración aumentada parece estar alterando día con día no solo la morfología misma de esa ecologia sino también los actores clave en dicha ecología. Ya no hablamos solo de entornos que conectan personas y recursos, sino de sistemas autopoéticos de conocimiento, donde los flujos de información, interpretación y creación se co-producen entre humanos y máquinas.
Otra nueva ecología del aprendizaje
En esta nueva ecología, el aprendizaje podría dejar de ser únicamente un proceso interactivo entre humanos mediado por tecnología para convertirse en un proceso híbrido, distribuido y coevolutivo, donde los agentes de IA no son solo herramientas, sino co-aprendices, mentores contextuales y catalizadores cognitivos.
La inteligencia artificial y los agentes que podríamos crear aportarían una capa de meta-conectividad que amplifica las capacidades humanas para explorar, sintetizar y generar información en tiempo real, transformando los límites entre aprender, crear y decidir, es decir, la ecología del aprendizaje.
Lo que antes era un ecosistema relativamente estable hoy se comporta como un entorno altamente adaptativo, con feedback en loops inmediatos y una abundancia de recursos que supera la capacidad humana de procesarlos. La cuestión ya no es “qué deben aprender las personas”, sino cómo diseñamos entornos donde el aprendizaje emerja naturalmente, integrado en el flujo de trabajo y alineado con las prioridades estratégicas del negocio. En esta nueva realidad, la IA actúa como un organismo más dentro del ecosistema: amplifica capacidades, redistribuye la carga cognitiva y reconfigura la agencia de los colaboradores.
De acuerdo con Marc Steven Ramos, los últimos movimientos de compañías pioneras como Google evidencian la transformación de la ecología del aprendizaje. Su propuesta de un Full Stack Learning Ecosystem introduce una lógica end-to-end en la que la creación de contenido, la entrega inteligente, la infraestructura de skills, la habilitación global de la fuerza laboral y el diseño instruccional agéntico funcionan como un sistema operativo para el aprendizaje continuo. La IA genera contenido, personaliza experiencias, anticipa brechas de skills, automatiza rutas formativas y habilita una toma de decisiones más informada.
Con la IA, lo experimental —como la generación creativa de vídeo, audio o animación— empieza a integrarse como commodity dentro del propio proceso de aprendizaje.
Desde esta óptica, las ecologías del aprendizaje en la era de la IA deben incorporar tres prioridades intelectuales:
- Reconceptualizar la agencia humana. Aprender ya no es una tarea individual, sino un proceso de co-agencia entre humanos y sistemas inteligentes. La clave estratégica será diseñar entornos donde la IA amplifique la capacidad humana en lugar de sustituirla. La pregunta que todo líder debería hacerse es: ¿cómo potenciamos la autonomía, la curiosidad y el pensamiento crítico en un contexto donde los algoritmos pueden ejecutar parte del trabajo cognitivo?
- Construir infraestructuras adaptativas. La arquitectura del aprendizaje corporativo debe operar como una red que se reconfigura en tiempo real. Las soluciones modulares, los repositorios dinámicos y la integración con sistemas de productividad permiten que las experiencias de aprendizaje emerjan sin fricción, en el momento justo y en el formato adecuado. El ecosistema es el producto.
- Elevar el diseño instruccional hacia modelos agénticos. El diseño ya no es estático ni manual. Los agentes inteligentes y las plataformas de IA son capaces de prototipar, testear y optimizar rutas de aprendizaje a escala. Los equipos de L&D pasan de ser productores de contenido a arquitectos de ecosistemas y curadores de calidad, midiendo impacto, acelerando adopción y asegurando alineamiento con la estrategia empresarial.
En este nuevo escenario, repensar la ecología del aprendizaje no es un ejercicio teórico: es una necesidad organizativa. La IA no sustituye la necesidad de aprender, la multiplica, y obliga a las empresas a operar con una visión de futuro donde talento, tecnología y cultura se orquestan como una sinfonía orientada a resultados.
Las organizaciones que entiendan esta transformación —y que sean capaces de diseñar ecologías de aprendizaje donde los humanos prosperen junto a sistemas inteligentes— serán las que lideren las próximas décadas. Porque, en la era de la IA, el aprendizaje ya no es un departamento. Es la infraestructura estratégica que sostiene la competitividad.
Humanos aumentados en una nueva ecología del aprendizaje
En este contexto, la personalización deja de ser una promesa algorítmica y se convierte en una práctica organizativa que requiere una gobernanza ética, una arquitectura de datos sólida y, sobre todo, una cultura que reconozca la meta-experticia humana: la capacidad de pensar críticamente sobre el pensamiento de las máquinas, de interpretar, cuestionar y decidir con criterio propio.
Así, la portabilidad que en su momento atribuíamos a las tabletas o entornos digitales se transforma en portabilidad cognitiva: la posibilidad de llevar con nosotros no solo nuestros recursos digitales, sino nuestros modelos mentales aumentados —sistemas personales de IA, copilotos y agentes que aprenden con nosotros—. El tránsito entre contextos (del trabajo al aprendizaje, de lo digital a lo humano, de lo operativo a lo estratégico) es ahora un tránsito cognitivo asistido.
La ecología del aprendizaje contemporánea podría organizarse, por tanto, en torno a cuatro principios emergentes:
- Interdependencia inteligencia humana-inteligencia artificial: los aprendizajes se co-construyen en interacción con sistemas inteligentes capaces de retroalimentar, anticipar y co-crear patrones de información.
- Porosidad contextual aumentada: los límites entre espacios de aprendizaje y de trabajo se diluyen en ecosistemas inteligentes donde la acción, la reflexión y la creación convergen.
- Personalización algorítmica con responsabilidad humana: los algoritmos pueden sugerir trayectorias, pero el sentido sigue siendo una decisión humana.
- Comunidades cognitivas híbridas: el valor ya no reside solo en las redes humanas de colaboración, sino en la orquestación de comunidades mixtas donde humanos y agentes de inteligencia artificial contribuyen al aprendizaje organizacional continuo.
Repensar hoy la ecología del aprendizaje implica reconocer que la inteligencia colectiva ya no habita exclusivamente en los individuos ni en las organizaciones, sino en la interacción entre los individuos, la organización y los agentes que ayudan o pueden ayudar a organizar, acceder y reformular el conocimiento en una organización. Por lo tanto, el desafío ya no es técnico, sino cultural: construir organizaciones que fomenten la autonomía, la reflexión y la creatividad humana en un entorno donde el conocimiento es cada vez más distribuido, efímero y sintético.
En definitiva, el futuro del aprendizaje no será humano o artificial. Será humanamente aumentado: un ecosistema donde las máquinas aprenden de nosotros, pero donde seguimos siendo nosotros quienes decidimos qué vale la pena aprender, por qué y para qué.
Barron, B. (2006). Interest and Self-Sustained Learning as Catalysts of Development: A Learning Ecology Perspective. Human Development;49:193–224 DOI: 10.1159/000094368
