1. Titular e introducción
El plan de Google para llevar IA a las aulas ya no se diseña solo en Silicon Valley, sino en colegios públicos indios con 50 alumnos por clase, conectividad irregular y fuerte intervención del Estado. Lo que Google está aprendiendo allí sobre cómo escalar la IA en sistemas masivos y desiguales es directamente relevante para Europa y también para América Latina.
En este artículo analizamos qué está ocurriendo en India, por qué Google está girando su estrategia educativa, cómo cambia el tablero frente a Microsoft y OpenAI y qué lecciones deberían extraer tanto los ministerios europeos como los emprendedores edtech de Madrid, Ciudad de México o Buenos Aires.
2. La noticia en breve
Según informa TechCrunch, India se ha convertido en el principal campo de pruebas de Google para Gemini en educación. El responsable global de educación de Google, Chris Phillips, indica que India es ya el país con mayor uso de Gemini para aprendizaje.
Basándose en el Informe Económico de India, TechCrunch señala que el sistema escolar indio atiende a unos 247 millones de estudiantes en cerca de 1,47 millones de escuelas, con más de 10 millones de docentes. La educación superior añade decenas de millones de alumnos más. Esta escala, combinada con currículos definidos a nivel de estado, alta participación gubernamental y acceso desigual a dispositivos e internet, está obligando a Google a abandonar el modelo de producto único global.
En su lugar, la empresa está diseñando su IA educativa para que sean escuelas y administraciones quienes decidan cómo usarla, priorizando herramientas para docentes (planificación, evaluación, gestión de aula) y adaptándose a aprendizaje multimodal (vídeo, audio, imágenes y texto) y a contextos con dispositivos compartidos.
3. Por qué importa
El giro clave es estratégico: Google pasa de pensar en una app global para estudiantes a construir infraestructura de IA configurable al servicio de instituciones. Ese enfoque encaja mucho mejor con la realidad de los sistemas públicos, tanto europeos como latinoamericanos.
Quién gana
- Google gana un laboratorio a gran escala en condiciones que se parecen más a un colegio público en Sevilla, Oaxaca o Lima que a una escuela privada californiana con iPads para todos.
- Los gobiernos ganan margen de negociación: un gran proveedor que acepta que currículo, regulación y rol del docente formen parte del diseño, no solo de las condiciones de uso.
- El profesorado, en teoría, gana un copiloto digital que reduce carga administrativa y ayuda a diferenciar materiales, en vez de soluciones que intentan sustituir la explicación en clase.
Quién pierde
- Las startups centradas en chatbots directos al estudiante, sin anclaje institucional, lo tendrán más difícil para entrar en sistemas públicos. Si el patrón dominante es “IA mediada por el docente”, las apps que operan a espaldas de la escuela serán percibidas como un riesgo.
- Los gigantes tecnológicos que se nieguen a adaptar sus productos a cada país chocarán con ministerios y sindicatos que ya han visto que se pueden exigir localización, transparencia y alineamiento pedagógico.
En el fondo, India obliga a Google a enfrentar los verdaderos cuellos de botella de la IA educativa: gobierno del sistema, infraestructura y confianza social. No es un problema de “más parámetros”, sino de cómo se integra la IA en un ecosistema frágil. Y esa es, exactamente, la conversación que Europa está legislando y que América Latina está empezando a tener.
4. El panorama general
Lo que ocurre en India encaja con varias tendencias globales.
1. La educación se convierte en el gran caso de uso serio de la IA generativa.
Google observa que el aprendizaje es ya uno de los usos más comunes de la IA, sobre todo entre jóvenes. Lo mismo vemos en la competencia: OpenAI posiciona ChatGPT como compañero de estudio, Microsoft integra Copilot en Office y Teams, herramientas omnipresentes en colegios y universidades. Quien controle esa “capa de aprendizaje” tendrá un enorme poder blando sobre cómo escriben y razonan millones de personas.
2. El mercado migra de apps bonitas a capas de infraestructura.
La primera oleada edtech con IA se centró en tutores conversacionales y apps de práctica. India obliga a Google a construir capas menos vistosas pero decisivas: gestión de identidades y permisos, controles para directivos escolares, alineación con estándares oficiales, funcionamiento en entornos con mala conectividad y trazabilidad de lo que hace la IA.
Eso se parece más a un “sistema operativo educativo” que a una simple app. Es el terreno natural de los hyperscalers, pero también una oportunidad para que actores locales construyan capas abiertas encima.
3. Surgen pronto las alarmas sobre impacto cognitivo.
TechCrunch destaca que el último Informe Económico de India ya advierte de riesgos como la dependencia excesiva de la IA o el deterioro del pensamiento crítico, citando estudios académicos. En Europa y América Latina ya conocemos el debate sobre el “efecto calculadora”, pero esta vez estamos ante sistemas capaces de redactar trabajos completos, resolver problemas complejos y hasta producir código.
Eso anticipa una presión regulatoria fuerte: los ministerios no se conformarán con promesas de “más motivación”, exigirán evidencia seria de impacto en aprendizaje y equidad.
5. El ángulo europeo e hispanohablante
Para Europa, India es un espejo incómodo. Para el mundo hispano, también una referencia útil.
En la UE, la educación es competencia nacional o regional, igual que en India los currículos son estatales. Alemania tiene sus Länder, España comunidades autónomas, Italia regiones con peso propio. Cualquier IA educativa que aspire a entrar en el sistema público deberá poder adaptarse a cada territorio, idioma y modelo pedagógico.
Además, el Reglamento de IA de la UE tratará muchos sistemas educativos basados en IA como “de alto riesgo”, lo que implica obligaciones fuertes de transparencia, evaluación y supervisión humana. La GDPR limita claramente el tratamiento de datos de menores. Todo ello hace inviable un despliegue tipo “acepta y usa” sin rediseñar gobernanza y contratos.
En el mundo hispano la fotografía es distinta, pero con ecos claros:
- En España, la fragmentación autonómica y la sensibilidad por la igualdad de oportunidades recuerdan más a India que a Estados Unidos.
- En América Latina, donde la brecha digital es profunda entre centros urbanos y zonas rurales, muchas aulas se parecen a las indias: pocos dispositivos, conectividad inestable, bilingüismo o plurilingüismo.
Para emprendedores en Bogotá, Montevideo o Guadalajara, la lección es clara: diseñar desde el inicio para la escasez, para el docente como eje de control y para la integración con políticas públicas, no solo para el usuario individual.
6. Mirando hacia adelante
¿Qué podemos esperar en los próximos años?
1. El relato “IA para el docente” se impondrá en todo el mundo.
Es la única narrativa políticamente viable: reforzar, no sustituir profesorado. Veremos llegar a España y América Latina más funciones de Copilot y Gemini integradas en plataformas ya presentes en centros (Google Workspace for Education, Microsoft 365, LMS locales), con marketing claramente orientado al profesor.
La cuestión será cuánta autonomía real conserva el docente: ¿puede decidir qué datos se usan, qué sugerencias se aceptan, cuándo se desconecta la IA?
2. La batalla clave será la contratación pública.
Los grandes acuerdos que Google está cerrando en India con escuelas estatales y universidades son un ensayo para lo que veremos en Europa y, en menor escala, en varios países latinoamericanos. Los ministerios empezarán a incluir requisitos de IA en licitaciones de plataformas educativas, libros digitales y formación docente.
Las empresas que puedan mostrar resultados a escala india tendrán una ventaja competitiva evidente. Eso subraya la urgencia de que existan alternativas locales o abiertas para que los sistemas educativos no queden cautivos de dos o tres plataformas estadounidenses.
3. Los datos de resultados educativos decidirán quién se queda.
Con el aumento de la preocupación por la “atrofia cognitiva”, la pregunta será inevitable: ¿aprenden mejor los alumnos con IA? Los experimentos en India generarán pronto datos sobre rendimiento en exámenes, abandono escolar o carga de trabajo docente. Es fácil imaginar a ministerios en Madrid, Bruselas o Santiago de Chile usando esos datos –de forma interesada– para justificar sus propias decisiones.
Siguen abiertos varios temas espinosos: ¿qué margen debe tener el alumnado para usar IA por su cuenta? ¿Quién es propietario de los datos de interacción: la plataforma, el centro, el Estado? ¿Cómo evitar una generación capaz de escribir prompts brillantes pero con dificultad para pensar sin modelo externo?
7. Conclusión
India está obligando a Google a reinventar su IA educativa: localizada, centrada en el docente, multimodal y capaz de funcionar con poca infraestructura. No es un experimento periférico, sino un prototipo de cómo la IA se infiltrará en la educación pública en Europa y en el mundo hispano. La decisión que tenemos delante es simple pero urgente: ¿aceptamos ese modelo casi tal cual o diseñamos nuestra propia versión, más acorde con nuestros valores, lenguas y prioridades pedagógicas? La conversación debería empezar ya, antes de que los contratos y las plataformas fijen las reglas por defecto.
