Teaching Languages in the AI Era: From Innovation to Pedagogical Redesign

The rapid expansion of Generative Artificial Intelligence (GenAI) marks a turning point in language education, accelerating the shift from traditional methodologies toward AI-enhanced learning environments. The aim of this article is to examine the impact of GenAI on language education, understood not as a complementary tool but as a linguistic and epistemological disruption that transforms processes of language production, evaluation, and acquisition. Drawing on a documentary analysis that integrates recent theoretical, empirical, and regulatory sources, the study addresses four interrelated objectives: to reorganize instructional design toward generative tasks of greater cognitive complexity; to identify pedagogical applications of GenAI through tools such as ChatGPT, Claude, NotebookLM, ElevenLabs, Canva, HeyGen, and other emerging GenAI systems; to redefine the teacher’s role as a critical orchestrator and AI-literate professional; and to examine the ethical and linguistic challenges posed by GenAI, including hallucination, discourse homogenization, and risks to academic integrity. The findings indicate that GenAI enhances learning only when embedded within intentional, critically mediated, and well-supervised pedagogy that preserves cognitive engagement, linguistic diversity, and educational equity.[La rápida expansión de la inteligencia artificial generativa (IAGen) marca un punto de inflexión en la enseñanza de lenguas, impulsando la transición desde métodos tradicionales hacia entornos de aprendizaje enriquecidos por IA. El objetivo de este artículo es examinar el impacto de la IAGen en la enseñanza de lenguas, entendida no como una herramienta complementaria, sino como una disrupción lingüística y epistemológica que transforma los procesos de producción, evaluación y adquisición del lenguaje. Mediante un análisis documental que integra fuentes teóricas, empíricas y normativas recientes, el estudio persigue cuatro objetivos específicos: reorganizar el diseño didáctico hacia actividades generativas de mayor complejidad cognitiva; identificar formas de implementación de la IAGen a través de herramientas como ChatGPT, Claude, NotebookLM, ElevenLabs, Canva o HeyGen; redefinir el rol docente como orquestador crítico y profesional con alfabetización en IA; y examinar los desafíos éticos y lingüísticos derivados de la IAGen, como la alucinación, la homogeneización del discurso o los riesgos para la integridad académica. Los resultados del análisis indican que la IAGen solo mejora el aprendizaje cuando se integra en una pedagogía intencional, crítica y supervisada que preserve el compromiso cognitivo, la diversidad lingüística y la equidad educativa].