Puerta-Beldarrain, M., Gómez-Carmona, O., Sánchez-Corcuera, R., Casado-Mansilla, D.,
López-de-Ipiña, D., & Chen, L. (2025). A multifaceted view of human–AI collaboration: A
comprehensive
review.
IEEE
Access,
13,
29375–29405.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3536095
RESUMEN
La colaboración entre humanos y IA se ha convertido en un paradigma complejo
y multidimensional, moldeado por la investigación en diversos ámbitos. Áreas clave como
los sistemas con interacción humana (humanintheloop), el aprendizaje automático
interactivo (IML), la inteligencia híbrida y la interacción humanoagente han contribuido
significativamente a este desarrollo. Sin embargo, estos campos suelen carecer de
cohesión, lo que subraya la necesidad de una perspectiva cohesiva para avanzar. Este
trabajo aborda esta brecha integrando perspectivas de diversos aspectos de la
colaboración para presentar un enfoque holístico que fomente interacciones efectivas y
adaptativas entre humanos y agentes artificiales. Se hace hincapié en empoderar a los
usuarios finales con un mayor control y participación en los procesos de toma de
decisiones, mejorando así los niveles de interactividad y adaptabilidad dentro de los
sistemas inteligentes. Más allá de centrarse en las técnicas de entrenamiento de IA, este
artículo presenta una perspectiva más amplia sobre la incorporación de la participación
humana en los procesos de toma de decisiones y aprendizaje de IA, destacando la
importancia de la flexibilidad en los sistemas y la participación del usuario. El manuscrito
propone un marco que abarca cinco niveles de integración humana y examina su
relación con aspectos clave de la colaboración, como el propósito del sistema, la
experiencia de los participantes y la proactividad del sistema. Al sintetizar el
conocimiento actual sobre la colaboración entre humanos e IA y describir los principios
esenciales de diseño, este trabajo busca impulsar el campo y fomentar la colaboración
interdisciplinaria entre investigadores, profesionales y diseñadores.
TÉRMINOS CLAVE Inteligencia híbrida, colaboración humanoIA, colaboración humanorobot,
colaboración humanomáquina, humano en el circuito, aprendizaje automático interactivo,
simbiosis humanomáquina, IA centrada en el humano.
1. Introducción
El artículo introduce la creciente presencia de sistemas de inteligencia artificial (IA) en la
educación y propone un marco centrado en la colaboración entre humanos e inteligencia
artificial, en lugar de enfoques que sustituyan al humano. El foco se traslada de sistemas que
enseñan a los humanos a sistemas que aprenden y evolucionan junto con ellos.
“Rather than replacing human teachers or learners, the vision of human–AI
collaboration considers how intelligent systems can work with humans to augment
their capabilities and support learning” .
La IA educativa (AIEd) ha sido influida por los campos de la inteligencia artificial y la psicología
cognitiva, y tradicionalmente se ha enfocado en el diseño de tutores inteligentes. Sin embargo,
el artículo propone que se reconsidere esta visión, enfocándose más en interacciones
colaborativas.
2. Objetivo principal
El objetivo del artículo es proponer un marco de trabajo para la colaboración humano-IA en
educación. Esta colaboración implica no solo que los sistemas ayuden a los humanos, sino que
también aprendan con ellos y de ellos.
“We propose a framework for human–AI collaboration in education that focuses on
how intelligent systems can augment human capabilities by working together with
people in a collaborative partnership” .
Se exploran cinco tipos de relaciones de colaboración: IA como tutor, aprendiz, compañero,
herramienta y alumno, representando una visión más dinámica de las interacciones.
3. Metodología
La metodología del artículo es de tipo conceptual y exploratoria. No se basa en experimentos
empíricos, sino en una revisión y síntesis de literatura existente, construyendo un nuevo marco
conceptual. Se utilizan ejemplos de sistemas de IA existentes en la educación para ilustrar los
distintos tipos de colaboración.
“In this article, we present a conceptual framework that characterizes five different
types of collaborative partnerships between humans and AI systems in educational
contexts” .
Este enfoque conceptual permite comprender cómo estas relaciones pueden informar el diseño
de futuras tecnologías educativas inteligentes.
4. Resultados
Los resultados se presentan en forma de cinco modelos de colaboración humano-IA:
1. IA como Tutor: El sistema guía el aprendizaje
retroalimentación, pistas y estructuras adaptativas.
humano
proporcionando
○ Ejemplo: Sistemas de tutoría inteligente como ASSISTments.
○ Cita: “In the tutor role, the AI system supports human learning by providing
instruction, guidance, or feedback” .
2. IA como Alumno: La IA aprende del usuario humano. Este modelo es importante para
sistemas que personalizan contenidos.
○ Cita: “In the student role, the AI system learns from the human partner” .
3. IA como Compañero: El sistema colabora activamente con el humano, aprendiendo
juntos o realizando tareas conjuntamente.
○ Ejemplo: Chatbots colaborativos o simulaciones.
○ Cita: “In the collaborator role, the AI system works jointly with the human” .
4. IA como Herramienta: La IA actúa como extensión cognitiva para el humano,
proporcionando capacidades adicionales.
○ Cita: “In the tool role, the AI system functions as a cognitive or metacognitive
aid” .
5. IA como Aprendiz Humano: Un futuro posible donde el sistema actúa como un aprendiz
humano con características cognitivas simuladas, que permite a los humanos explorar
cómo enseñar o interactuar con seres inteligentes.
5. Análisis o discusión
El artículo argumenta que la visión tradicional de la IA como “sustituto” limita las posibilidades
de co-desarrollo y aprendizaje conjunto. Propone un cambio hacia relaciones más simétricas y
co-evolutivas.
“This collaborative framework also prompts new ethical and methodological
questions about the design and evaluation of educational AI systems” .
La discusión destaca los desafíos éticos y técnicos, como la necesidad de transparencia, control
humano, adaptación al contexto educativo y protección de la autonomía del estudiante.
Además, se enfatiza que la relación humano-IA es bidireccional: los humanos pueden enseñar,
ajustar o modelar a la IA, y la IA también puede ofrecer nuevas perspectivas o generar
conocimientos útiles.
“Human–AI collaboration requires systems that are not only intelligent, but also
adaptive, transparent, and aligned with human values” .
6. Conclusiones
El artículo concluye que el futuro de la IA en la educación debe ser colaborativo. En lugar de
reemplazar al maestro o al estudiante, los sistemas de IA deben diseñarse para trabajar junto
con ellos, promoviendo la agencia humana, el aprendizaje profundo y el desarrollo mutuo.
“By conceptualizing AI as a collaborative partner in education, we can design
systems that amplify human learning, creativity, and agency” .
El marco propuesto sirve como una guía para investigadores y diseñadores de tecnología
educativa, invitándolos a considerar nuevas formas de interacción más equitativas y
enriquecedoras entre humanos y máquinas.
Resumen general
● Tema central: Colaboración humano-IA en educación.
● Aporte principal: Un marco con cinco roles de la IA en contextos educativos
colaborativos.
● Tipo de estudio: Conceptual, basado en revisión de literatura y ejemplos.
● Importancia: Reenfoca el diseño de sistemas educativos inteligentes hacia relaciones
más simétricas y co-evolutivas entre humanos e IA.
● Implicaciones: Diseño ético, centrado en la agencia del usuario y aprendizaje mutuo.
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