Khanmigo resultados: por qué Sal Khan lo llamó 'un no-evento'

Hace tres años, Sal Khan le dijo al público de una charla TED que la IA traería “probablemente la mayor transformación positiva que haya visto la educación”, con un “tutor personal artificialmente inteligente pero increíble” para cada estudiante. En abril de 2026 hizo otro balance de los Khanmigo resultados ante Chalkbeat: “Para muchos alumnos fue un no-evento. Casi no lo usaron.” Es raro que un fundador diga eso de su propio producto, y vale la pena prestarle atención. El problema que describe Khan no es que la IA fuera mala tutora. Es que la mayoría de los niños nunca le pidió que lo fuera.

Puntos clave

• Sal Khan le dijo a Chalkbeat (9 de abril de 2026) que Khanmigo fue “un no-evento” para muchos alumnos: “Algunos lo harán; la mayoría no”, refiriéndose a pedir ayuda.
• La directora de aprendizaje de Khan Academy dijo que el problema de fondo es que “los alumnos no son muy buenos para hacer buenas preguntas”, y la IA solo puede responder a lo que le preguntan.
• Una profesora de una secundaria de Indiana que lo adoptó temprano contó que a los alumnos les frustraba que Khanmigo a veces se equivocara pero no les diera la respuesta; dejó de usarlo.
• Khan Academy integró Khanmigo directamente en los ejercicios porque “los alumnos no buscaban la ayuda de Khanmigo tanto como esperábamos”.
• La revisión de Stanford de 2026 no encontró estudios causales de alta calidad sobre herramientas de IA con alumnos escolares de EE. UU.; para los papás, la lección es que un tutor de IA necesita estructura y una persona alrededor.

Qué dijo exactamente Sal Khan

Khanmigo es el tutor y asistente docente con IA de Khan Academy, construido sobre GPT-4 de OpenAI y lanzado en 2023. Se diseñó para guiar a los alumnos en lugar de darles respuestas. Khan fue su promotor más visible; su libro de 2024 se tituló Brave New Words: How AI Will Revolutionize Education (and Why That’s a Good Thing).

En una entrevista con Matt Barnum, editor de ideas de Chalkbeat, publicada el 9 de abril de 2026, Khan reflexionó sobre lo que pasó en las aulas.

“Para muchos alumnos fue un no-evento”, dijo. “Casi no lo usaron.”

Propuso una comparación. Imagina que él entra a un salón, se sienta al fondo y espera a que los alumnos vayan a pedirle ayuda. “Algunos lo harán; la mayoría no.” Esa, dijo, ha sido la experiencia con la tutoría con IA. No hace que los alumnos se motiven a aprender, ni llena los huecos de conocimiento que necesitarían para hacer buenas preguntas.

No ha renunciado a la IA. “La veo como parte de la solución; no la veo como la solución definitiva”, dijo. Y sobre el rediseño de la empresa: “La IA va a ayudar. Pero creo que nuestra palanca más grande es invertir en los sistemas humanos.”

Kristen DiCerbo, directora de aprendizaje de Khan Academy, fue más directa: “Hasta ahora no estoy viendo la revolución en la educación.”

Por qué un tutor de IA que espera a que le pregunten casi no se usa

La razón técnica es sencilla cuando la ves. Un chatbot tutor es un sistema de “jalar”: no pasa nada hasta que el alumno escribe una pregunta. Ese diseño da por hecho tres cosas sobre el alumno:

1. Que se da cuenta de que está trabado.
2. Que quiere ayuda, y no solo terminar.
3. Que sabe lo suficiente como para hacer una pregunta útil.

Cada una de esas suposiciones falla con muchos niños. DiCerbo lo dijo claro sobre la tercera: la IA solo puede responder según lo que pregunta el alumno, y “los alumnos no son muy buenos para hacer buenas preguntas”. Un alumno que no entiende un tema de matemáticas muchas veces no puede describir qué es lo que no entiende. Justamente por eso está trabado.

La segunda suposición choca con una decisión de diseño que volvió responsable a Khanmigo. Para evitar la trampa, se le prohibió simplemente dar respuestas. Kristen Musall, profesora de geometría en la Hobart High School de Indiana, una escuela pionera que salió en 60 Minutes, le contó a Chalkbeat que a los alumnos les frustraba: Khanmigo “a veces se equivocaba, pero tampoco les daba la respuesta”. Su conclusión: “Si los alumnos no se involucran lo suficiente con el material como para saber qué están buscando, una IA como Khanmigo no necesariamente ayuda.” Ya no lo usa, y dice que en su escuela los directivos se han entusiasmado más con él que los profesores.

Aquí hay un dilema real. Una IA que da respuestas se usa, pero puede perjudicar el aprendizaje: un ensayo aleatorizado de 2025 en PNAS encontró que los alumnos de secundaria que usaron un chatbot GPT-4 simple para practicar sacaron después 17% menos en un examen sin él. Una IA que no da respuestas protege el aprendizaje, pero frustra a los chicos que solo quieren terminar. Ningún diseño, por sí solo, resuelve la motivación.

Khanmigo resultados en contexto: el mismo patrón en otros estudios

La experiencia de Khan no es un caso aislado. En un estudio de Stanford de junio de 2026, alumnos de primaria con tiempo reservado para un tutor de lectura con IA promediaron solo de 2 a 5 minutos de uso por semana de los 60 programados, y cerca de la mitad nunca entró. Los que sí lo usaron por su cuenta solían ser los de mejor rendimiento.

La evidencia general es escasa. La revisión de 2026 de Stanford SCALE sobre IA en la educación escolar encontró que de más de 800 artículos relevantes, solo 20 aportaban evidencia causal sólida, y los autores “no identificaron ningún estudio causal de alta calidad con alumnos en escuelas de EE. UU.”. Chalkbeat citó la conclusión del mismo informe: la base de evidencia sigue siendo “extremadamente limitada”. Donde la IA sí ayudó, “las herramientas diseñadas con barreras pedagógicas… son más prometedoras que las de uso general”.

Así se comparan las promesas con la evidencia:

Promesa sobre los tutores de IA	Lo que dice hoy la evidencia	Fuente
Cada alumno tendrá su tutor personal de IA	Muchos alumnos que lo tienen casi no lo usan	Khan a Chalkbeat, 2026; ensayos de Stanford, 2026
La IA personalizará el aprendizaje de cada niño	Todavía no lo ve la propia directora de aprendizaje de Khan Academy	DiCerbo a Chalkbeat, 2026
Los tutores de IA con barreras protegen el aprendizaje	Respaldado en un gran ensayo en secundaria; sin mejoras en el examen	Bastani y otros, PNAS, 2025
Un tutor de IA bien diseñado puede superar una buena clase	Respaldado en un ensayo de física universitaria en Harvard	Kestin y otros, Scientific Reports, 2025
Existe evidencia rigurosa sobre IA en la escuela	20 estudios causales sólidos de más de 800; ninguno con alumnos escolares de EE. UU.	Revisión de Stanford SCALE, 2026
Las plataformas de práctica (sin IA) ayudan	Las clases que usaban Khan Academy avanzaron un poco más rápido en matemáticas	Eames y otros, PNAS, 2026

Esa última fila importa. Un estudio de 2026 en PNAS, de Taryn Eames, Emma Brunskill, Philip Oreopoulos y colegas, con tres años de datos administrativos, encontró que “incluso un uso marginal” de la plataforma de práctica de Khan Academy mejoró el desempeño en matemáticas, y que los alumnos con mejor rendimiento previo se beneficiaron más. Esa investigación es anterior a Khanmigo. La práctica estructurada funcionó; la capa de chat a pedido fue la que los alumnos se saltaron.

Qué cambió Khan Academy

La respuesta de Khan Academy es lo más útil de la historia. En lugar de esperar a que el alumno abriera una ventana de chat, la empresa metió a Khanmigo dentro de los ejercicios. Un vocero le dijo a Chalkbeat que el cambio se hizo porque “los alumnos no buscaban la ayuda de Khanmigo tanto como esperábamos”.

En el anuncio de la plataforma rediseñada, Khan Academy describió a Khanmigo como “un coach de aprendizaje” que “brinda apoyo uno a uno cuando el alumno se traba”, integrado directamente en la plataforma “y no pegado por fuera”, con la nueva versión disponible para sus distritos escolares asociados desde el regreso a clases de 2026. La empresa fue franca sobre su propia imagen: uno de sus líderes comparó Khan Academy con las coles de Bruselas, buenas para los niños pero no siempre apetecibles.

En términos de ingeniería, pasaron de “jalar” a “empujar”. La ayuda aparece en el momento en que el alumno se equivoca en un problema, en lugar de esperar a que la pida. Si ese diseño produce mejor aprendizaje todavía no se ha probado de forma independiente. Es una apuesta razonable, y es la descripción que hace una empresa de su propio producto.

¿Y en América Latina?

Khan Academy es gratuita y, según la propia organización, está disponible en más de 190 países y en más de 55 idiomas, con un sitio en español (es.khanacademy.org). Lo que no encontramos es una evaluación independiente del uso de Khanmigo en escuelas latinoamericanas, así que no podemos decirte cómo le fue aquí.

Lo que sí viaja es la lección. Khan Academy afirma en su sitio que, con sus distritos asociados, los alumnos tienen seis veces más probabilidad de llegar a los niveles de práctica recomendados. Son cifras de la propia empresa, no de un estudio independiente, pero apuntan a lo mismo que dice Khan: lo que mueve la aguja es la estructura de la escuela, no la herramienta sola.

Si tu hijo usa Khan Academy o cualquier tutor con IA desde el celular en casa, sin un horario ni nadie que pregunte cómo le fue, está justo en la condición de “un tutor sentado al fondo del salón esperando”. Ahí tú puedes ser el sistema humano.

Qué deberían llevarse los papás

No des por hecho que tener acceso es usarlo

Si la escuela de tu hijo dice que los alumnos “tienen acceso” a un tutor de IA, pregunta con qué frecuencia lo usan. Las plataformas lo registran. Una herramienta que aparece en la lista de software pero se usa dos minutos por semana no le ayuda a nadie.

Enséñale a hacer una buena pregunta

Esta es la habilidad oculta detrás de cualquier tutor, humano o de IA. Practíquenla en casa. Cuando tu hijo esté trabado, antes de ayudarle, pregúntale: “¿Qué es exactamente lo que no entiendes? ¿En qué paso?” Un niño que puede decir “no sé por qué se voltea la segunda fracción” puede aprovechar cualquier tutor. Uno que solo puede decir “no le entiendo”, no.

Pon estructura alrededor de la herramienta

La solución de la propia Khan Academy fue estructura: ayuda que llega dentro de la práctica. En casa también puedes poner estructura. Un horario corto y fijo. Siéntate cerca. Pregunta después en qué le ayudó el tutor. Lo que dice Khan sobre los “sistemas humanos” aplica a las familias tanto como a las escuelas. Nuestro artículo sobre lo que debes saber de los tutores de IA en el salón tiene más ideas.

Prepárate para la frustración con los tutores que no dan respuestas

Si tu hijo se queja de que la IA “no me dice y ya”, esa barrera está haciendo su trabajo. Reconoce la frustración y ayúdale a formular una mejor pregunta.

Lo que no debes hacer: usar un tutor de IA como reemplazo de la ayuda que tu hijo necesita

Los alumnos que más se saltan los tutores de IA son los que más batallan. Si tu hijo va atrasado, un tutor humano, su maestra o un especialista tienen evidencia mucho más sólida. Nuestra comparación honesta entre Khan Academy, tutores y escuela te ayuda a pensar esa decisión.

Qué observar en los próximos 3 meses

• Semana 4: Pregúntale a tu hijo si este mes usó el tutor de IA de la escuela y para qué. Si no sabe de qué le hablas, ya tienes tu respuesta.
• Señales de alerta en el mes 2: Tu hijo dice que la IA “no sirve” porque no da respuestas y se pasa a un chatbot general que sí las da, o a un alumno con dificultades lo mandan a la IA en lugar de a una persona.
• Autoevaluación del mes 3: ¿Tu hijo puede describir exactamente dónde se traba en una materia? ¿La escuela sabe cuánto se usa su tutor de IA? ¿Alguien midió si ayuda?

Preguntas frecuentes

¿Qué dijo Sal Khan sobre Khanmigo?

En una entrevista con Chalkbeat en abril de 2026, Khan dijo que “para muchos alumnos fue un no-evento. Casi no lo usaron.” Lo comparó con un tutor sentado al fondo del salón: “Algunos lo harán; la mayoría no” pedirá ayuda. Sigue viendo la IA como “parte de la solución”, no como la respuesta completa.

¿Funciona Khanmigo?

Todavía no hay evidencia pública rigurosa sobre el efecto de Khanmigo en el aprendizaje. La plataforma de práctica de Khan Academy anterior a la IA sí tiene investigación detrás, incluido un estudio de 2026 en PNAS con mejoras modestas en matemáticas. El problema principal que describió Khan fue el poco uso, no una ineficacia comprobada: nadie aprende de un tutor que no usa.

¿Por qué los alumnos no usaron Khanmigo?

Según los responsables de Khan Academy, muchos alumnos no buscan ayuda por su cuenta y “no son muy buenos para hacer buenas preguntas”. Una profesora de una escuela pionera contó además que a los alumnos les frustraba que Khanmigo a veces se equivocara pero no les diera la respuesta.

¿Qué cambió Khan Academy?

Rediseñó su plataforma para que Khanmigo aparezca dentro de los ejercicios, como un “coach de aprendizaje”, cuando el alumno se traba, en lugar de ser una ventana de chat aparte. Un vocero dijo que el cambio se hizo porque los alumnos no buscaban su ayuda tanto como esperaban. El rediseño llegaría a los distritos asociados en el año escolar 2026.

¿Debería mi hijo usar un tutor de IA?

Puede ayudar si guía en lugar de responder y si hay estructura alrededor: un horario, un adulto que pregunta y una meta. Para un niño muy atrasado, prioriza la ayuda humana, que tiene evidencia mucho más sólida. Enséñale a describir exactamente dónde se traba; esa habilidad hace más útil a cualquier tutor.

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Sobre el autor

Ricky Flores es el fundador de HiWave Makers e ingeniero eléctrico con más de 15 años de experiencia desarrollando tecnología de consumo en Apple, Samsung y Texas Instruments. Escribe sobre cómo los niños aprenden a construir, pensar y crear en un mundo saturado de tecnología. Lee más en hiwavemakers.com.

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Fuentes

1. Barnum, M. (9 de abril de 2026). “Why Sal Khan’s AI revolution hasn’t happened yet, according to Sal Khan.” Chalkbeat. https://www.chalkbeat.org/2026/04/09/sal-khan-reflects-on-ai-in-schools-and-khanmigo/
2. Khan Academy. (2026). “Motivation Meets Mastery: Khan Academy Reimagined for Every Classroom, in Partnership with Districts.” Khan Academy Blog. https://blog.khanacademy.org/khan-academy-reimagined-for-districts-2026/
3. Fesler, L., Martinez Claeys, J. P., Agnew, C., y Loeb, S. (2026). “The Evidence Base on AI in K-12: A 2026 Review.” Stanford SCALE Initiative. https://scale.stanford.edu/sites/default/files/The%20Evidence%20Base%20on%20AI%20in%20K-12%20Report.pdf
4. Eames, T., Brunskill, E., Yamkovenko, B., Weatherholtz, K., y Oreopoulos, P. (2026). “Computer-assisted learning in the real world: How Khan Academy influences student math learning.” PNAS. https://doi.org/10.1073/pnas.2507708123
5. Bastani, H., y otros. (2025). “Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics.” PNAS, 122(26). https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122
6. Kestin, G., Miller, K., Klales, A., Milbourne, T., y Ponti, G. (2025). “AI tutoring outperforms in-class active learning.” Scientific Reports, 15. https://doi.org/10.1038/s41598-025-97652-6
7. Khan Academy. (2026). “About Khan Academy.” https://es.khanacademy.org/about