Educación superior, estudiantes, profesores y el uso responsable de la inteligencia artificial
Estudiantes, profesores y herramientas de inteligencia artificial están, en la práctica, rediseñando lo que significa aprender y enseñar en la educación superior. En lugar de solo libros, apuntes en papel y largas horas en la biblioteca, la escena de hoy mezcla cuadernos, diapositivas, PDFs y una pestaña abierta con algún chatbot de IA, lista para responder dudas en segundos.
Este nuevo escenario es exactamente lo que profesores y alumnos en colleges y universidades de Estados Unidos están viviendo ahora. La tecnología ya no es novedad: más de tres años después de la llegada de sistemas como ChatGPT, la IA generativa se convirtió en parte de la rutina académica, incluso en áreas tradicionalmente ligadas a la escritura y la argumentación, como las humanidades – inglés, filosofía, estudios culturales, historia y afines.
Una encuesta citada en el artículo original, realizada por Inside Higher Ed en alianza con Generation Lab, ilustra bien ese uso intenso: cerca del 85% de los estudiantes de pregrado entrevistados dijeron que ya usaban IA en actividades de curso, principalmente para lluvia de ideas, creación de borradores de trabajos, organización del estudio y preparación para exámenes. Aproximadamente el 19% de los estudiantes admitieron usar IA para escribir ensayos completos, lo que enciende alarmas en mucha gente del ámbito educativo.
El dato más curioso es que, incluso con ese uso masivo, buena parte de los estudiantes no ve la IA como una solución mágica. Más de la mitad de quienes usan estas herramientas reportaron sentimientos encontrados: por un lado, les ayudan a aprender; por otro, hacen que piensen menos profundamente sobre los temas, casi como si la etapa más difícil del razonamiento se la delegaran al algoritmo.
Es en esa tensión entre apoyo y atajo peligroso donde universidades, alumnos y profesores están creando, en la práctica, sus propias reglas para el uso responsable de la inteligencia artificial en la educación superior.
Cuando la IA parece un atajo demasiado fácil
Para el profesor de inglés Dan Cryer, que da clases en el Johnson County Community College, cerca de Kansas City, recurrir a la IA para escribir un ensayo universitario es como llevar un montacargas al gimnasio. Él resume la metáfora así: si el único objetivo fuera mover las pesas de un lado a otro, la máquina hasta resolvería el problema. Solo que el foco del gimnasio es desarrollar músculos. En la escritura académica, el razonamiento es el mismo: lo que importa no es solo tener un texto terminado, sino el proceso de pensar, investigar, organizar ideas y argumentar.
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Después de pasar un periodo de licencia dedicado a estudiar la IA generativa, Cryer llegó a una posición bastante clara: en su visión, los profesores deberían usar estas herramientas lo mínimo posible en el aula, porque una de las funciones centrales de estos sistemas es justamente aligerar el esfuerzo cognitivo – y es ese esfuerzo el que forma parte esencial de la formación universitaria.
También relata un impacto directo en la carga de trabajo de los docentes. Con la popularización de la IA, se vuelve más difícil entender si un texto fue realmente escrito por la persona que lo firma. Las herramientas de detección de IA no son infalibles, pueden cometer injusticias y no resuelven el problema por sí solas. Al mismo tiempo, muchas facultades brindan acceso institucional a estos sistemas, lo que hace el uso aún más extendido. Resultado: los profesores gastan tiempo extra intentando evaluar autenticidad y autoría, además del contenido en sí.
Para los estudiantes, el peso también aumentó. Ahora, además de entregar trabajos dentro del plazo y seguir normas de formato, necesitan encontrar, muchas veces solos, la línea que separa un uso responsable de un uso claramente inadecuado de la IA. Cryer considera eso injusto: no basta con ofrecer acceso a las herramientas, es necesario discutir con claridad qué tiene sentido en términos pedagógicos.
Él viene insistiendo con sus grupos en que el principal objetivo de la universidad no es producir más textos para llenar el mundo de ensayos, sino usar la escritura como medio para entrenar el pensamiento. En sus palabras, la sociedad no está necesitando más trabajos de facultad; está necesitando personas que sepan construir argumentos consistentes, diferenciar buenas y malas fuentes de información y articular ideas con claridad. Cuando el estudiante terceriza todo a la IA, puede estar privándose exactamente de esa ganancia intelectual, aunque saque una buena nota a corto plazo.
Cuando la IA se convierte en aliada del aprendizaje
En el otro extremo del espectro, hay profesores que ven la IA generativa como aliada para ampliar el aprendizaje, siempre que se use con criterio. En Charlotte, Carolina del Norte, la profesora Leslie Clement, que imparte inglés, español y estudios africanos en la Johnson C. Smith University, trabaja con un enfoque explícito de integración de la IA en el proceso de enseñanza.
Ella no solo permite que sus alumnos recurran a la inteligencia artificial, sino que incentiva el uso responsable. El foco es bien específico: utilizar los modelos para organizar ideas, armar borradores de textos, comparar diferentes fuentes de información y probar interpretaciones de temas complejos. La escritura final, sin embargo, debe ser fruto del pensamiento del propio estudiante.
Clement también ayudó a crear una asignatura llamada African Diaspora and AI, que discute el impacto de la IA sobre personas de la diáspora africana en todo el mundo. La materia trata, por ejemplo, de la minería de cobalto en la República Democrática del Congo, un elemento esencial en la cadena de suministro de baterías y equipos ligados a la IA. El curso une crítica social, ética y tecnología, destacando los riesgos y, al mismo tiempo, las posibles oportunidades futuras de estos sistemas para comunidades negras, además de reconocer la contribución de investigadores y científicos negros en este campo.
Uno de los focos de la asignatura es el afrofuturismo, explorando cómo los estudiantes pueden usar IA para reimaginar sus futuros y contar nuevas narrativas sobre sí mismos y sus comunidades. La tecnología entra tanto como herramienta práctica como objeto de análisis crítico, ayudando a desarrollar una visión menos ingenua y más informada sobre el papel de los algoritmos en la sociedad.
Para Clement, el punto central es formar personas con pensamiento crítico, ético e inclusivo – y eso incluye saber hacer preguntas difíciles a la propia tecnología. Ella quiere que los alumnos entiendan que no basta con usar IA para el bien; también es necesario aprender a interrogar las respuestas de los modelos, identificando posibles sesgos, errores factuales o vacíos de perspectiva.
IA como tutora de bolsillo: estudiar con ayuda de chatbots
En Durham, Carolina del Norte, la estudiante Anjali Tatini, de 19 años, cursa una doble licenciatura en salud global y neurociencia en la Duke University. Para ella, la IA se convirtió en una especie de compañera de estudio bajo demanda. En materias más exigentes, como biología, recurrió a Gemini, el chatbot de Google, siempre que algún concepto le resultaba confuso.
El uso era bastante directo: escribía el concepto que no le quedaba claro y pedía una explicación en lenguaje accesible. Cuando la respuesta venía demasiado técnica, ajustaba la solicitud: pedía simplificar, dar ejemplos, acercar a situaciones cotidianas. De esa forma, creaba un ciclo de pregunta y respuesta que funcionaba casi como una clase particular rápida, adaptada a su nivel de comprensión en ese momento.
En química, Anjali usó IA para generar ejercicios extra y preguntas de práctica que la ayudaran a prepararse mejor para los exámenes. En marketing, la herramienta entró en la fase de lluvia de ideas para campañas y proyectos. En las clases de estadística, sirvió como apoyo para crear fragmentos de código en análisis de datos, que ella después revisaba y adaptaba.
El mayor atractivo para ella es la flexibilidad. Con una rutina llena de clases, pasantías, actividades extracurriculares y trabajo, no siempre sobraba tiempo para asistir a todos los horarios de atención de los profesores. Tener un chatbot capaz de responder preguntas a cualquier hora, aunque con limitaciones, se convirtió en un gran diferencial.
Pero hay un límite bien claro en la forma en que Tatini usa la tecnología: no le delega a la IA la autoría de sus textos. La herramienta puede ayudar a organizar temas, sugerir estructuras de párrafo o señalar incoherencias, pero la redacción final siempre es suya. Ella valora la sensación de mirar un trabajo y reconocer ahí su propia voz: si el texto entero fuera generado por la IA, dice que no podría sentir orgullo del resultado, porque no sonaría como algo genuinamente suyo.
Autoría, identidad y el valor de escribir a mano
Cerca de allí, en Chapel Hill, la estudiante Hannah Elder, de 21 años, cursa la University of North Carolina y se prepara para seguir carrera en el ámbito jurídico. Su rutina incluye materias como políticas públicas y filosofía, donde la lectura densa y la escritura argumentativa son centrales.
Ella sí recurre a la IA para tareas específicas, como revisar gramática, verificar si un texto cumple con lo que el profesor pidió en la pauta de evaluación o identificar posibles puntos débiles en un argumento. Sin embargo, traza una línea clara: no usa la herramienta para generar ideas ni fragmentos de redacción. Para Hannah, cultivar el propio pensamiento y aprender a articularlo con claridad es uno de los aspectos más valiosos de la experiencia universitaria.
Herramientas que usamos a diario
Un detalle simbólico de su rutina llama la atención: Hannah todavía prefiere tomar sus apuntes en papel, usando cuaderno y bolígrafo. En su visión, lo que una persona escribe – la forma de construir frases, las elecciones de palabras, errores y aciertos – funciona como una especie de huella digital en el mundo. Con el uso masivo de IA, ella siente que esa marca personal corre el riesgo de diluirse en textos cada vez más estandarizados, generados por sistemas entrenados con datos de mucha gente al mismo tiempo.
A pesar de esa postura cuidadosa, Hannah no defiende la prohibición total de la IA en la universidad. Tiene una visión pragmática: estas herramientas ya forman parte de la vida académica y profesional, y no van a desaparecer. Lo que ella considera fundamental es que los profesores enseñen explícitamente cómo usar la IA de forma beneficiosa, tanto para potenciar los estudios como para evitar abusos.
En su visión, cuando los docentes incorporan la IA de manera responsable en las asignaturas – por ejemplo, mostrando ejemplos de buen y mal uso, discutiendo límites éticos y pidiendo que los alumnos justifiquen cómo utilizaron la tecnología – la herramienta deja de verse como una especie de código secreto para burlar el sistema y se convierte simplemente en parte de la realidad digital que todo el mundo necesita aprender a manejar.
Entre el riesgo de tercerizar el pensamiento y la oportunidad de innovar en la enseñanza
Las historias de Cryer, Clement, Anjali y Hannah muestran facetas diferentes de un mismo desafío en la educación superior: definir cuáles son las reglas del juego para el uso de inteligencia artificial, sin caer en extremos. Por un lado, está el miedo bastante real de ver a estudiantes cambiando el esfuerzo de pensar por respuestas generadas en segundos. Por otro, existe la oportunidad de usar estas herramientas para explicar mejor contenidos difíciles, ampliar el acceso a apoyo educativo y provocar discusiones más ricas en el aula.
En muchos campus, las soluciones aún están en construcción. Algunas instituciones ponen a disposición la IA generativa oficialmente para alumnos y profesores, pero al mismo tiempo actualizan políticas de integridad académica, exigiendo transparencia en el uso dentro de trabajos evaluativos. Otras están creando asignaturas enteras para discutir los impactos sociales, económicos y éticos de la tecnología, conectando el tema con diferentes áreas del conocimiento.
En medio de todo esto, un punto comienza a ganar consenso: el uso responsable de la IA no significa simplemente restringir o liberar herramientas. Significa enseñar, de forma práctica, qué hacen bien estas tecnologías, dónde suelen fallar, por qué pueden reproducir prejuicios presentes en los datos con los que fueron entrenadas y cómo pueden usarse como apoyo sin robarle al estudiante la oportunidad de desarrollar su propia capacidad de pensar, argumentar y escribir.
El futuro de la universidad pasa por ese equilibrio fino. Si la IA se trata solo como villana, la tendencia es que el uso siga existiendo, pero de forma oculta, sin debate crítico. Si se abraza sin criterios, existe el riesgo real de transformar la formación académica en una mera formalidad, con textos sofisticados en la forma pero vacíos en contenido. Entre esos dos extremos, docentes y alumnos están, en la práctica, escribiendo un nuevo capítulo sobre cómo aprender en un mundo donde los algoritmos también forman parte del aula.
