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Un profesor puede entrar en clase sin estar físicamente en ella.
Eso ya ocurre en escuelas de negocio de Londres y Boston, donde los avatares con rostro, voz y gestos de docentes reales empiezan a ocupar un lugar que hasta hace poco parecía reservado a la videollamada o al foro escrito. La promesa resulta tentadora para cualquier universidad que quiera multiplicar tutorías, ampliar matrícula y mantener una sensación de trato personal.
David Shrier llevó su doble digital al aula en enero de 2024
David Shrier, profesor en Imperial Business School de Londres, puso en marcha Davatar en enero de 2024 para su asignatura AI Ventures. Aquel curso pasó de 78 estudiantes a unos 200, apoyado en una réplica digital alimentada con más de medio millón de palabras de sus escritos y materiales.
Shrier no presenta ese experimento como una cesión total de identidad, sino casi como un problema de propiedad. “Lo que sé es que ahora mi nombre, mi imagen y mi apariencia me pertenecen”.
La expansión del modelo no depende solo de generar respuestas, también de fijar fronteras. Por eso Shrier trabaja con Star Echo para limitar el contenido de su clon digital y evitar que alguien fuerce al avatar oficial de la universidad a decir cualquier cosa.
Algo parecido ya aparece en brechas docentes ante la IA, donde la velocidad de adopción va por delante de la confianza de quienes enseñan.
Harvard probó siete profesores virtuales en más de 100 universidades
Desde abril de este año, Harvard Business School ofrece HBS Foundry, un programa online de ocho semanas y 699 dólares dirigido a fundadores de empresas emergentes. La plataforma proyecta avatares en vídeo de siete profesores creados por HeyGen y Harvard ya la ha probado en más de 100 universidades.
Katharina Rings, directora de la iniciativa HBS Foundry, describe el punto de partida de forma bastante directa.
“Escuchamos repetidamente que la IA puede parecer anónima, casi como una caja negra”. - Katharina Rings, directora de la iniciativa HBS Foundry
Su respuesta consiste en poner cara, voz y margen de corrección al sistema. Rings sostiene que cada profesor puede revisar lo que dice su avatar y hacer cambios en cualquier momento.
Foteini Giannopoulou, diseñadora instruccional del programa HBS Foundry, sitúa ahí la apuesta docente. “Con la IA podemos ir más allá del acceso a la información y avanzar hacia un acceso más amplio a la práctica”.
Jeff Bussgang, profesor de Harvard Business School y cofundador de Flybridge Capital, admite una relación más frágil con el control real de esas conversaciones. “Simplemente confío en Katharina, en su equipo y en el algoritmo”.
La autoridad del profesor puede tapar el error de la máquina
Ahí aparece la contradicción central del modelo.
Enrique Dans, profesor de innovación en IE University, cree que estos sistemas podrían ofrecer resultados equivalentes a menor coste o atender a quien hoy no recibe ayuda. A la vez advierte que, sin evaluación independiente, lo que queda es una herramienta de marketing con apariencia de docente.
Su crítica va más lejos que la simple duda técnica. Dans avisa de que el riesgo se agrava cuando la cara y la voz de un catedrático revisten cualquier respuesta con una autoridad prestada, porque el estudiante puede no percibir una alucinación algorítmica, sino una afirmación del profesor.
No es un temor abstracto. En febrero de 2024, Khanmigo, el tutor de Khan Academy, falló en restas elementales y dio por buena una respuesta errónea a un problema del teorema de Pitágoras.
Shikhar Ghosh, profesor de Harvard Business School, intenta reducir ese margen de desvío con ajustes constantes. Actualiza su avatar conforme cambia su manera de pensar y recibe avisos cuando un usuario trata de sacar la simulación de su ámbito de estudio.
Esa vigilancia conecta con errores que siguen pesando en clase, donde la última decisión todavía recae en personas de carne y hueso.
La discusión ya no es técnica, también es legal y laboral
O’Grady, diseñador jefe de aprendizaje en Idea Lab de Imperial College, resume las preocupaciones del profesorado en dos frentes muy concretos. La propiedad intelectual inquieta tanto como la posibilidad de que la IA termine atribuyéndoles palabras con las que no están de acuerdo.
La resistencia del aula no parece menor. Un informe publicado en julio de 2025 por la Asociación Estadounidense de Profesores Universitarios, basado en una encuesta a 500 docentes, indica que el 71 % percibe que la introducción de la IA está liderada por gestores con escasa participación del profesorado.
Desde el 2 de agosto de este año, la Unión Europea obliga a avisar cuando alguien interactúa con una IA. El artículo 50 del Reglamento de Inteligencia Artificial también exige etiquetar los contenidos que imitan a personas reales.
Estados Unidos todavía no cuenta con una ley federal sobre réplicas digitales. California y Tennessee ya regulan su uso, mientras el proyecto de ley No Fakes superó en junio la comisión judicial del Senado.
España también ha movido ficha. El 7 de julio, el Consejo de Ministros aprobó un proyecto de ley orgánica que considera ilegítimo usar sin autorización la voz o la imagen de una persona con fines publicitarios o comerciales mediante IA.
La paradoja final resulta difícil de esquivar. Mientras Harvard aún no tiene datos longitudinales que comparen el aprendizaje de los fundadores que practicaron con avatares frente a quienes no lo hicieron, las normas sobre identidad, consentimiento y etiquetado ya corren para alcanzar a unas réplicas que han entrado en clase antes de demostrar qué enseñan mejor.