Sofía da biología celular y quiere un cuestionario de diez preguntas para el viernes. Escribe a la IA «hazme un cuestionario de biología celular» y recibe diez preguntas correctas, tres de ellas sobre temas que no ha dado. Vuelve a pedir, ahora con el temario de la semana, el nivel del grupo y el formato que usa en Moodle; recibe algo utilizable. Antes de subirlo comprueba dos respuestas contra su libro de texto (una estaba mal), prueba la misma instrucción en otro sistema para ver qué cambia, y anota en su carpeta «cuestionario semana 6: generado con IA, dos preguntas corregidas». Esas cinco acciones —pedir con detalle, comparar, comprobar, anotar y decidir dónde entra la herramienta— son la alfabetización operativa. Dos de ellas ya se apoyan en las otras dos literacidades: comprobar dos respuestas contra su libro de texto es un movimiento de alfabetización crítica, y decidir dónde entra la herramienta es la clase de decisión que sostiene la alfabetización para la co-creación. Las tres no se adquieren en orden: se ejercitan juntas desde el inicio, aunque aquí el énfasis esté en manejar la herramienta con soltura. Lee los cinco principios pensando en tu último uso de IA y marca cuál te saltaste.
Principios de la alfabetización operativa en IA
Cinco competencias para usar la IA con soltura, que se practican junto con la crítica y la co-creación desde el inicio.
Formulación clara de instrucciones
- Especificar contexto, lo que exiges y restricciones desde el primer prompt (por ejemplo, «para primer semestre, con un ejemplo mexicano, en menos de 300 palabras»), en lugar de iterar a ciegas.
- Tratar el prompt como un género discursivo con reglas propias: precisión, ejemplos, formato esperado de salida.
- Iterar la formulación cuando la respuesta no es satisfactoria: cambiar el prompt antes que cambiar de modelo.
Comparación entre modelos y versiones
- Ningún modelo es universal: las salidas varían según el motor, su versión y su configuración.
- Comparar dos modelos frente al mismo problema permite ver cómo trabaja cada sistema (qué omite, qué inventa, qué formato prefiere), no solo el resultado.
- Identificar para qué tareas conviene cada modelo: redacción, síntesis, búsqueda, código, conversación.
Verificación sistemática de salidas
- Tratar la respuesta del sistema como borrador, no como autoridad.
- Cruzar lo que devuelve con fuentes propias antes de usarlo o enseñarlo.
- Detectar alucinaciones, citas falsas y afirmaciones plausibles sin respaldo (por ejemplo, un porcentaje sin fuente).
Documentación del uso
- Registrar, con un detalle proporcional al peso de la actividad, qué tarea realizó la IA —por ejemplo, proponer opciones, resumir o comentar un borrador— y qué decisión propia siguió a su respuesta. El modelo, la instrucción o la versión pueden formar parte de esa nota cuando la tarea lo amerite, no como datos fijos para cada material.
- Convertir el registro en parte del trabajo intelectual visible, no en un trámite.
- Esta práctica sostiene la transparencia académica con IA. El Sistema de Universidad Virtual de la UdeG orienta en esa dirección desde 2023, con una guía no vinculante que no fija un formato único de registro; confirma con tu programa o institución si existe un acuerdo propio antes de asumir un requisito fijo.
Integración deliberada al flujo de trabajo
- Decidir en qué fases del trabajo intelectual entra el asistente y en cuáles no.
- Reservar la IA para tareas donde amplifica el juicio propio, no para las que lo sustituyen.
- Evitar la integración por defecto: no toda actividad mejora porque exista una IA disponible.
Cómo se relaciona con las otras dos literacidades#
La alfabetización operativa es una de las tres literacidades del marco que organiza la formación docente en IA; se ejercita junto con las otras dos desde el inicio, no como su prerrequisito. Manejarla con soltura no basta: Sofía puede hacerlo y aun así no saber qué hace el sistema con los datos de su grupo ni cuándo dejar de aceptar lo que propone. Las otras dos:
- Alfabetización crítica — entender los sistemas, sus sesgos y efectos; discernir y verificar lo que devuelven.
- Alfabetización para la co-creación — sostener el acoplamiento persona-IA conservando la dirección epistémica del proceso.
La pieza marco sobre las tres literacidades presenta la progresión completa y cómo las tres capacidades se practican desde el inicio y se refuerzan con tareas de mayor complejidad.
Referencias
- Mollick, E. R., & Mollick, L. (2023). Assigning AI: Seven approaches for students, with prompts. The Wharton School Research Paper. https://doi.org/10.2139/ssrn.4475995
- SchoolAI. (2025). Teaching AI literacy in the classroom: Strategies for educators. https://schoolai.com/blog/ai-literacy-english-class
- Sistema de Universidad Virtual, Universidad de Guadalajara. (2023). Orientaciones y definiciones sobre el uso de la inteligencia artificial generativa en los procesos académicos (guía no vinculante). https://udg.mx/es/noticia/presenta-udeg-guia-para-uso-de-inteligencia-artificial-en-la-ensenanza
- UNESCO. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-teachers