Si yo dirigiera un fondo de edtech, estaría cagada de miedo

Llevo más de diez años construyendo en edtech.

Cofundé CanopyLAB, una empresa de tecnología educativa respaldada por capital de riesgo, porque creía que el aprendizaje adaptativo transformaría la educación de raíz. Sigo pensando que tenía razón en eso.

Lo que subestimé fue cuánto tardaría la tecnología en alcanzar a los principios pedagógicos.

Durante años, el aprendizaje adaptativo fue más convincente como idea que como experiencia real de uso. Podíamos recoger datos, recomendar contenidos y diseñar distintos recorridos dentro de un curso. Pero crear y mantener esos recorridos exigía demasiado trabajo manual de los docentes. La tecnología podía sostener la adaptación, pero no lograba entender de verdad a quien aprendía, generar el material adecuado y rehacer la experiencia de forma continua.

Era adaptativo, pero dentro de límites que alguien más ya había definido.

Eso empezó a cambiar con la inteligencia artificial.

En 2019 inventé AICATO, que CanopyLAB lanzó como la primera herramienta del mundo de creación de cursos con IA. Permitía automatizar partes de la producción de cursos que antes exigían mucho esfuerzo humano. Fue un intento temprano de resolver uno de los problemas de fondo del aprendizaje adaptativo: no se puede crear una experiencia realmente individual si cada contenido y cada recorrido posible tiene que producirse antes a mano.

Después llegó la IA generativa y, de pronto, la tecnología podía hacer mucho más que elegir entre opciones predefinidas. Podía generar, explicar, preguntar, ajustar y responder en tiempo real. La tecnología por fin alcanzó a la idea.

Eso debería volverme extraordinariamente optimista sobre el edtech. En cambio, me pone nerviosa.

Hoy le doy a las empresas el consejo contrario

Hace diez años, si una empresa me preguntaba si debía construir su propia plataforma de aprendizaje, casi siempre habría dicho que no. Hacer software era caro. Llevaba tiempo. Hacían falta desarrolladores especializados, diseñadores, gestores de producto, infraestructura y mantenimiento continuo. Y aunque lograras algo funcional, rara vez sería tan bueno como el producto de una empresa que no hacía otra cosa.

El consejo sensato era buscar un proveedor especializado. Hacer una licitación. Comprar el mejor producto disponible. Adaptarlo donde hiciera falta. Hoy cada vez más doy el consejo contrario. Y no solo en edtech. Tengo casi 100.000 suscriptores entre mis listas de correo en inglés y en español. Solo mantener y enviar correos a las 36.000 personas de mi lista en español a través de Mailchimp me costaba unas 10.000 coronas danesas al mes (1.520 dólares). Es mucho dinero por escribirle a una lista que ya es mía. Así que la semana pasada usé Lovable para construir mi propia herramienta de envío y la conecté a SendGrid. Construirla me costó menos de 30 dólares. Operarla cuesta entre 25 y 30 dólares al mes. ¿Por qué seguiría pagando la suscripción de software?

Por supuesto, no todas las empresas deberían construir todas sus herramientas. Las empresas pequeñas todavía pueden ganar comprando algo listo para usar. Los sistemas complejos y regulados son otra historia. Pero cuando tienes 30.000, 40.000 o 100.000 usuarios, el cálculo empieza a cambiar radicalmente.

Una herramienta que antes exigía una empresa de software, un equipo de desarrollo y capital de riesgo puede hacerla cada vez más una sola persona en un fin de semana. En algunos casos, una empresa recupera lo invertido en desarrollo tras uno o dos meses sin pagar suscripciones. Eso desafía uno de los supuestos centrales de la economía del software como servicio. Pasamos años yendo de la propiedad al alquiler porque el software especializado era más barato y mejor que cualquier cosa que la mayoría de las organizaciones pudiera construir. Ahora el coste de construir se desploma y el de alquilar no.

El edtech tiene un segundo problema, aún mayor

El edtech no solo es vulnerable porque las organizaciones puedan construir más software propio. También lo es porque quienes aprenden quizá ya no necesiten una plataforma de aprendizaje aparte. Elon Musk lleva años hablando de convertir X en una everything app. Creo que la idea de fondo era correcta, pero el punto de partida elegido fue equivocado.

La everything app probablemente nunca iba a ser una red social. Va a ser la plataforma de IA que ya sabe en qué estás trabajando, qué te interesa, qué entiendes y dónde te atascas una y otra vez. Esa plataforma puede ser ChatGPT, Claude, Gemini, Grok o algo que todavía no se ha lanzado. Quién gane no es esencial para mi argumento. Pero el cambio ya está ocurriendo.

Cuando quiero entender cómo sacarle más rendimiento a mi cartera de inversión, no necesariamente quiero inscribirme en un curso en línea sobre inversión. Puedo empezar una conversación con una plataforma de IA de inmediato. Ya sabe bastante sobre mi nivel de conocimiento, mis objetivos, las preguntas que he hecho y las decisiones que intento tomar. Puede explicarme un concepto, comprobar si lo entiendo, ajustar la dificultad, generar ejemplos con mi cartera real y cambiar por completo de dirección cuando cambian mis necesidades. Eso es aprendizaje adaptativo. Es más adaptativo que la mayoría de los productos que se describen como plataformas de aprendizaje adaptativo, porque no adapta mi recorrido dentro de un curso fijo. Construye la experiencia de aprendizaje a mi alrededor sobre la marcha.

Una plataforma de edtech suele empezar sin saber nada de mí. Me pide crear otra cuenta, completar otro onboarding y quizá hacer una prueba diagnóstica. Y aun así solo conoce lo que he hecho dentro de esa plataforma. Mi plataforma de IA preferida quizá ya sepa qué he leído, escrito, construido y sufrido a lo largo de mi vida y mi trabajo. ¿Cómo compite con eso una plataforma de aprendizaje convencional?

Chegg no es la historia. Chegg es la advertencia

Chegg es uno de los ejemplos públicos más claros de lo que ocurre cuando quienes aprenden dejan de acudir a un producto educativo dedicado para encontrar respuestas. En su pico pandémico, Chegg valía cerca de 15.000 millones de dólares. En julio de 2026, su valor había caído a unos 100 millones. La demanda de ayuda no desapareció. Los estudiantes seguían necesitando explicaciones y apoyo. Lo que desapareció fue el motivo para pagarle a Chegg por acceder a ellas.

La IA generativa ya responde al instante muchas de las preguntas por las que la gente iba a Chegg. La propia empresa reconoció que la IA generativa y los AI Overviews de Google estaban reduciendo su tráfico y sus suscripciones. Después recortó enormemente su plantilla. Pero Chegg cotiza en bolsa. El desplome se ve en el precio de la acción.

Si yo dirigiera un fondo de edtech, me preocuparían más las empresas cuya caída todavía no se ve. Las privadas siguen registradas a la valoración de su última ronda. Los contratos institucionales pueden tardar años en vencer. Universidades y corporaciones se mueven despacio. Los ingresos pueden continuar mientras desaparece la razón de fondo por la que el producto existe.

Una cartera puede parecer sana sobre el papel mucho después de que su tesis de inversión haya dejado de ser cierta. Añadir un asistente de IA a la plataforma existente no resuelve ese problema. La pregunta no es si una empresa de edtech usa IA. Casi todas lo harán. La pregunta es por qué alguien entraría en esa plataforma en lugar de aprender dentro del entorno de IA que ya usa para todo lo demás.

¿Qué puede sobrevivir?

No creo que todo el edtech desaparezca. Pero sí creo que entre el 90 % y el 95 % de las empresas de edtech actuales acabarán cerrando, consolidándose o volviéndose funcionalmente irrelevantes. Y ocurrirá en los próximos dos o tres años.

Las que sobrevivan tendrán que ofrecer algo que no se pueda reproducir pidiéndole a una IA que te enseñe. Puede ser una comunidad real. Un sentido fuerte de identidad y pertenencia. Acceso a personas con quienes de verdad quieres aprender. Una credencial con valor real. Una experiencia física o social. O una base ideológica lo bastante sólida como para que participar signifique algo más que obtener información.

La gente no entra en Harvard solo porque Harvard tenga información que no está en otra parte. Entra por lo que Harvard representa, por quién más está allí y por lo que abre pertenecer. Esa misma distinción decidirá cada vez más qué empresas de aprendizaje sobreviven. La información ya no basta. El contenido ya no basta. La personalización ya no basta. Ni siquiera el aprendizaje adaptativo basta, porque las plataformas generales de IA quizá puedan hacerlo mejor, con más contexto y sin pedirle a nadie que empiece de cero.

La tecnología por fin llegó. Puede destruir la categoría creada para entregarla

Durante más de una década creí que el aprendizaje adaptativo era el futuro de la educación. Tenía razón. Pero había supuesto que transformaría las plataformas de aprendizaje. Ahora creo que puede sustituir a muchas de ellas. La mayor amenaza para el edtech no es otra empresa de edtech con mejores funciones. Es que aprender se convierta en un comportamiento más dentro de un entorno de IA mucho mayor.

Al mismo tiempo, las organizaciones que compran tecnología educativa están descubriendo que pueden construir buena parte de ella. Eso deja al edtech tradicional apretado por los dos lados. Sus clientes quizá ya no necesiten comprar el software. Sus usuarios quizá ya no necesiten entrar en la plataforma. Así que cuando accionistas, empleados y otras personas me preguntan hacia dónde va el sector, no puedo darles la respuesta tranquilizadora que probablemente esperan de alguien que lleva más de diez años construyendo en él.

Creo que la educación entra en uno de los periodos más apasionantes de su historia. Pero si mi cartera estuviera formada por empresas construidas para entregarla a través de plataformas de software separadas, estaría cagada de miedo.