Según un estudio de Science Daily, más del 11% de los trabajos académicos y escolares en el mundo incluyen contenido generado por herramientas de IA. ¿Es recurso que enriquece el aprendizaje o un atajo que erosiona la creatividad y el razonamiento crítico?
En un escenario donde empresas y gobiernos adoptan sistemas basados en Inteligencia Artificial para optimizar procesos, el ámbito académico enfrenta un dilema sin precedentes: cómo integrar la innovación tecnológica sin perder el núcleo de su misión educativa.
De las primeras preguntas a las máquinas que responden
El interrogante de Alan Turing en 1950 “¿pueden pensar las máquinas?” marcó el inicio de la exploración científica que impacta en las aulas. Desde los primeros modelos neuronales en los años 40 hasta hitos como el triunfo de Deep Blue, la supercomputadora de IBM (International Business Machines Corporation) que venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en 1997, la IA atravesó ciclos de auge y estancamiento.
En la última década, con el avance del Deep Learning —un enfoque de aprendizaje automático basado en redes neuronales profundas que permite reconocer imágenes, traducir idiomas o generar texto—, empresas como Google, OpenAI o IBM llevaron las herramientas de IA a un nivel de sofisticación.
Patrick Winston, profesor del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), definió la IA como “algoritmos activados por restricciones que conectan pensamiento, percepción y acción”.
En la práctica, aplicaciones como motores de búsqueda, asistentes virtuales, diagnósticos médicos o autos autónomos ilustran un avance que parecía ciencia ficción hace apenas 20 años.
En el ámbito de escuelas y universidades, la llegada de sistemas como ChatGPT democratizó el acceso a la Inteligencia Artificial en educación. Un estudiante pudo pedirle a una máquina que redacte un ensayo, resuma textos complejos o elabore una hipótesis.
Los riesgos: plagio, desigualdad y pérdida de pensamiento crítico
La UNESCO advierte que menos del 10% de las universidades y escuelas cuentan con guías formales sobre el uso de IA. Este vacío normativo deja a docentes y alumnos en un terreno ambiguo. Los principales riesgos identificados son múltiples:
- Plagio y deshonestidad académica: la facilidad para generar textos aumenta la tentación de entregar trabajos sin esfuerzo propio.
- Déficit de pensamiento crítico: al tercerizar la redacción y el análisis, los estudiantes pueden perder la oportunidad de desarrollar habilidades cognitivas esenciales.
- Desigualdad en el acceso: si bien ChatGPT es de uso gratuito, no todos los alumnos disponen de las mismas herramientas o conocimientos para usarlas, lo que amplía la brecha digital.
- Evaluaciones obsoletas: modelos generativos superan en exámenes estandarizados a la media de estudiantes, obligando a repensar la manera de evaluar.
Nuccio Ordine, en Clásicos para la vida, expresó: “¿Estamos verdaderamente seguros de que la escuela es el lugar donde el estudiante debe potenciar su relación con la tecnología digital? Nadie tiene una respuesta cierta a la pregunta de si los estudiantes aprenden más y mejor valiéndose de recursos multimedia y materiales online”.
Su advertencia se enfoca en una idea central: no hay evidencia concluyente sobre el efecto de la escuela digital en la capacidad de aprendizaje ni sobre el impacto real de la Inteligencia Artificial en educación.
En la práctica, muchas universidades comienzan a adaptar estrategias para enfrentar el problema. Algunas instituciones reintroducen exámenes presenciales escritos, después de años de privilegiar evaluaciones domiciliarias, justamente para evitar el uso indiscriminado de IA en casa.
La mirada en las aulas: docentes y estudiantes frente a la IA
El sociólogo Axel Kesler, becario doctoral del CONICET y docente en la Facultad de Ciencias Sociales de la UBA, habló con Punto Convergente. “En algunos casos, la IA mejora la calidad de los trabajos porque permite interactuar críticamente con la herramienta. Pero cuando se la usa solo para reemplazar la reflexión del estudiante, la calidad baja de manera evidente”.
Kesler reconoció que el boom de ChatGPT en 2022 marcó un antes y un después en el aula. Desde entonces, explicó, se multiplicaron las discusiones sobre cómo integrar estas plataformas en la enseñanza y la investigación. Según él, “todavía falta mucho para entender cuál es la utilidad real y cómo dársela, pero no daría un diagnóstico tan pesimista: depende de cómo se la use”.
Su estrategia docente incluye pedir consignas que no puedan resolverse solo con IA, como análisis de experiencias personales o la elaboración de parciales presenciales. “La inteligencia artificial no tiene que venir a comérselo todo. Hay ciertas habilidades que solo se desarrollan sin esos soportes, pero también otras que pueden potenciarse con un uso inteligente de estas herramientas”, concluyó.
La voz estudiantil también aporta una perspectiva clave sobre la Inteligencia Artificial en educación. Mateo Martin, estudiante de Economía en la Universidad Nacional del Este (UNNE), conversó con Punto Convergente y explicó que usa la IA principalmente como apoyo para comprender temas complejos: ‘Yo lo uso más que nada para que me explique cosas. Me ayuda a encontrar caminos más fáciles de estudiar. No creo que te salve al 100%, porque a veces responde mal, pero mejora mucho mi forma de estudiar’
Para Martin, la IA no reemplaza la creatividad, sino que la expande: “Creo que la IA no afecta la creatividad, sino que la potencia, porque uno llega hasta un punto y la IA te puede ayudar a expandir esa capacidad que ya tenés”.
Si bien reconoce que algunos compañeros dependen demasiado de estas herramientas, considera que el uso debe quedar a criterio de cada estudiante: “Hoy, si no usás IA, estás fuera de la vida. Me parece que todavía no tienen que existir reglas claras, porque es algo muy nuevo. Capaz más adelante sí, pero hoy lo importante es aprender a usarla sin abusar”.
La experiencia de Miranda Diez, estudiante de Abogacía en la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE), refleja otro costado del fenómeno. En diálogo con Punto Convergente, contó que utiliza la IA de manera frecuente como apoyo para el estudio: “La uso de seguido para estudiar, a modo de facilitarme la comprensión de textos o darme ejemplos”.
Si bien no sintió haber dependido demasiado de estas herramientas, reconoce que la inmediatez puede volver más cómodos a los estudiantes: “A veces nos volvemos un poco haraganes y no intentamos siquiera comprender las cosas por sí solos. Es una herramienta tan rápida y simple de usar, que suele ahorrarnos más trabajo del debido”.
Respecto a los docentes, señala que “la gran mayoría lo ignora, o cree que realmente hacemos los trabajos sin usar IA. Los más jóvenes lo suelen incorporar y hasta nos enseñan a usarlo para que la información que nos brinde no sea la incorrecta”.
Finalmente, remarca la necesidad de reglas claras en la universidad: “Me gustaría que se establezcan pautas, porque la IA ya se ha metido en gran medida en la vida de la mayoría de las personas. Es mejor comenzar a aceptarla y usarla de la mejor manera posible, antes que obviarla o negarla”.
Argumentos a favor: el potencial pedagógico de la IA
Pese a los riesgos, la IA también ofrece oportunidades significativas. La UNESCO sostiene que estas herramientas pueden “mejorar y ampliar el aprendizaje” siempre que se implementen con marcos éticos claros.
Entre sus ventajas se destacan:
- Eficiencia: ayudan a los estudiantes a organizar ideas y optimizar tiempos.
- Accesibilidad: facilitan el acceso a información compleja, traduciéndola en términos más simples.
- Creatividad: permiten explorar nuevas perspectivas, proponer hipótesis o simular escenarios que de otra forma serían inabordables.
Kesler lo ejemplificó con una experiencia en clase: un trabajo en el que se pidió a los alumnos detectar aciertos y errores en respuestas de IA a un tema histórico. “En ese caso, la calidad del trabajo mejoró porque la herramienta se usó como interlocutor crítico, no como sustituto del estudiante”, relata.
El consenso es que la IA debe funcionar como complemento, no como reemplazo. La educación universitaria sigue necesitando de docentes que guíen, cuestionen y acompañen a cada alumno en su proceso.
El desafío pendiente
Entonces, el impacto de la IA en la educación universitaria condensa una paradoja: puede ser tanto la herramienta que democratice el acceso al conocimiento como el factor que debilite las bases mismas del aprendizaje.
Por un lado, se acumulan evidencias de plagio, dependencia tecnológica y déficit de pensamiento crítico. Por el otro, emergen posibilidades inéditas para expandir la creatividad, personalizar la enseñanza y preparar a los estudiantes para un mercado laboral en transformación constante.
La clave estará en construir regulaciones claras y en formar a los docentes para guiar este proceso. Como advierte la UNESCO, el objetivo no es frenar la innovación, sino garantizar un uso ético y seguro. El verdadero desafío será mantener al ser humano ‘al mando’, para que la Inteligencia Artificial en educación complemente y no reemplace la formación crítica, y para que la educación siga siendo un espacio de construcción de sentido, incluso en un mundo donde las máquinas escriban, diagnostiquen o aboguen mejor que nosotros.
En palabras de Kesler: “El desafío no es prohibir, sino generar los momentos en que sí y en que no se debe usar la IA, para no perder ninguna de las múltiples dimensiones que implica el aprendizaje”.
