Duolingo y el giro “AI-First”: promesas, riesgos y realidad
En abril de 2025, Duolingo dio un paso audaz —quizás demasiado rápido— al anunciar que se convertiría en una compañía “AI-First”. Su CEO, Luis von Ahn, comunicó internamente que la inteligencia artificial pasaría a ser el eje central de cada decisión, proceso y producto. Para Duolingo eso significaba: automatizar todo lo susceptible de ser automatizado, reducir el uso de contratistas, integrar IA en evaluaciones de desempeño, y priorizar IA en contrataciones. En una industria como la del aprendizaje de idiomas, la automatización es susceptible de convertirse en bajada de calidad de atención al alumno… y eso es lo que parece que Duolingo está pagando hoy en día.
La decisión generó tanto expectativas como polémica. Por un lado, eliminaron contratos con recursos externos, permitieron a la IA generar lecciones y, además permitió a la empresa lanzar —en tiempo récord— 50 nuevos cursos, expandiendo dramáticamente su catálogo —especialmente hacia idiomas poco demandados hasta ahora—. En este primer momento, los mercados vieron esta decisión como inmensamente acertada, llevando su acción hacia un crecimiento explosivo: $540.
A continuación, la realidad golpeó con fuerza. Los usuarios entraron en la plataforma y se encontraron con frases como “The bears are drinking beer at the party.” (Los osos están bebiendo cerveza en la fiesta) “The cows cleaned the kitchen yesterday.” (Las vacas limpiaron la cocina ayer) o “The cats went to the market today.” (Los gatos fueron al mercado ayer). Sin duda las alucinaciones comenzaron a jugar malas pasadas.
Esto, inexorablemente, provocó un retroceso reputacional, quejas de usuarios y temor entre colaboradores, e incluso amenazas de boicot en redes sociales.
Los clientes empezaron a abandonar a Duolingo y adquirir soluciones más tradicionales con contenido curado por humanos.
La realidad es tozuda: en diciembre del 2025 la acción se sitúa por debajo de $200. La realidad es que los inversores aplauden las decisiones basadas en inyección de IA, pero no les gusta nada que os clientes te dejen de lado. Como vemos en el siguiente gráfico, la adopción de IA ha sido errónea a juzgar por el fuerte cambio de tendencia en el crecimiento en usuarios activos de la empresa, que es lo que penalizan los inversores.
Los aciertos reales de la apuesta AI-First
1. Escalabilidad real del contenido.
Antes, crear o adaptar un curso implicaba inversión en redactores, correctores, lingüistas, testers, etc. Con IA generativa, Duolingo ha logrado multiplicar su oferta en semanas. Esto le permite cubrir mercados emergentes, idiomas minoritarios, y adaptar cursos a distintas lenguas de origen. Es una ventaja competitiva enorme, con un coste marginal mucho menor.
Al automatizar tareas repetitivas —generación de ejercicios, traducciones, verificaciones, moderación, etc.—, la empresa libera recursos humanos para que se concentren en labores de mayor valor: pedagogía avanzada, buen diseño instruccional, calidad, marketing, datos, experiencia de usuario. Esa transformación en el “core” productivo puede ser clave para mantenerse relevante en un mercado globalizado, la eficiencia operativa es evidente.
El enfoque “AI-First” no surge de la nada. Muchas empresas tech ya lo asumen como inevitable. Duolingo, al priorizar IA ahora, se alinea con ese movimiento.
Los errores graves: del experimento al descalabro estratégico
Sin embargo, todo lo que relucía no era oro. Duolingo tal vez posicionó su empresa como tech-first y se olvidó de que la tecnología es su canal, pero la información docente que corre por encima de esos railes es el core de su producto y esto requiere un curado y fuerte supervisión humana.
1. Comunicación deficiente: daño reputacional inmediato. Cuando la compañía anunció “AI-First” se generó un pánico real: muchos usuarios entendieron que Duolingo abandonaría el toque humano, los moderadores, los profesores, y convertiría la plataforma en un producto fríamente automatizado. Las amenazas de boicot se multiplicaron. Von Ahn recientemente admitió que la empresa “no anticipó la reacción” del público. Ese daño no se borra con un comunicado, se mide en confianza perdida.
2. Desconexión con la comunidad y experiencia de usuario. El valor de Duolingo —hasta ahora— no era solo su catálogo sino su comunidad, su enfoque humano, su diseño pedagógico empático. Al priorizar IA para generar contenido masivo, se corre el riesgo de perder ese sello diferencial: ejercicios menos pensados, menor calidad de interacción, soporte robotizado, menos sensibilidad cultural. Esa erosión de la “humanidad” podría hacer que muchos usuarios prefieran alternativas más tradicionales, personalizadas, o sencillamente abandonen.
3. Riesgo de modelo sostenible: ¿solo cantidad o también calidad? Una expansión rápida tiene sentido solo si la calidad se mantiene. Pero el uso agresivo de IA generativa —para multiplicar cursos— puede derivar en errores, incoherencias lingüísticas, ejercicios mal calibrados, traducciones automáticas de baja calidad. Y, sobre todo, falta de atención eficiente al usuario, que finalmente es tiene que sentir que aprende, porque si no nada de lo anterior tiene sentido. Y eso tiene un riesgo de daño de la reputación y la eficacia pedagógica, en definitiva, al final el usuario perdería confianza. Hay un riesgo estructural si la empresa prioriza velocidad sobre validación, tecnología sobre humanidad.
4. Desconfianza interna y problema de talento. Aunque Duolingo aseguró en un inicio que no habría despidos masivos, sí redujo contratistas y derivó acciones al uso de IA sin probablemente el curado o supervisión suficiente. Muchos trabajadores expresaron preocupación: ¿qué valor humano queda si todo puede automatizarse? Además, la valoración del talento está en peligro, premiando a quienes saben usar IA sobre quienes tienen habilidades pedagógicas o lingüísticas profundas. Eso podría desincentivar la diversidad profesional y empobrecer la cultura interna.
5. Ética, equidad y calidad educativa bajo amenaza. Digitalizar y automatizar todo puede socavar estándares de calidad, equidad y responsabilidad. Por ejemplo, en el caso del Duolingo English Test (DET), la comunidad académica advirtió que el uso de IA para generación de items o scoring puede introducir sesgos, errores, alucinaciones, impactos de equidad y problemas de fiabilidad. Si la empresa no establece políticas firmes de “IA responsable”, su ambición de escala puede chocar con ética, calidad y confianza.
Y todo esto no es fácil, porque sin duda la gran ventaja competitiva de Duolingo es su disponibilidad en entornos digitales, su fácil acceso y la conveniencia para el usuario… pero todo eso pierde sentido si el core del producto -la eficiencia a la hora de aprender un idioma, se socava.
Conclusión: IA como herramienta — no como sustituto. Los factores clave para continuar con éxito
La apuesta AI-First de Duolingo representa una disrupción enorme, con claras oportunidades: escala, eficiencia, acceso global a idiomas raros, reducción de costes. Pero esos beneficios vienen acompañados de riesgos estructurales de reputación, calidad, comunidad y cultura si no se hace bien.
Si Duolingo logra equilibrar IA y humanidad, podrá liderar una nueva generación de educación digital. Pero si se deja arrastrar por la automatización sin control, corre el riesgo de quemar su ventaja competitiva: no por exceso de tecnología, sino por abandono de aquello que hizo que muchos apostaran por ella: su simplicidad, su humanidad, su promesa de aprender juntos, humanos y máquinas.
El lenguaje -y sus diferentes expresiones, o idiomas-, nos pongamos como nos pongamos, es una característica muy humana. Aprenderlo también. La IA es un amplificador. Si tu producto es bueno, la IA lo hace excelente. Si tu producto es frágil, la IA descubre sus debilidades todavía más rápido. Si sustituyes tu producto sin amplificarlo, el fracaso está asegurado.
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