Este estudio investiga las dinámicas complejas y los impactos de la integración de la IA generativa en la educación de lenguas extranjeras a través del modelo del Sistema Socio-Técnico de Educación de Lenguas Extranjeras Asistido por IA Generativa (GAIFL-STS). Empleando un diseño de métodos mixtos integrado, el estudio combina estudios de caso cualitativos y modelado de simulación híbrido para examinar las oportunidades, desafíos e implicaciones de la adopción de IA desde una perspectiva multi-nivel, multi-dimensional y multi-interesados. Los hallazgos cualitativos, basados en entrevistas, observaciones y análisis de documentos, revelan el potencial transformador de la IA generativa para mejorar las experiencias de aprendizaje de idiomas, así como las tensiones sociales, culturales y éticas que surgen en el proceso. Los resultados cuantitativos, derivados de la dinámica de sistemas y el modelado basado en agentes, proporcionan una comprensión sistémica y dinámica de las variables clave, los bucles de retroalimentación y las propiedades emergentes que moldean las trayectorias y resultados de la integración de IA. Los hallazgos integrados ofrecen valiosas perspectivas sobre las estrategias, prácticas y políticas que pueden apoyar la implementación efectiva, equitativa y responsable de la IA en la educación de lenguas.