Gobernanza Universitaria de la Inteligencia Artificial: del control a la reconstrucción del sentido formativo.
Por Ismael Zamora Tovar
Doctor en Educación
Hay una forma equivocada, y cada vez más extendida, de plantear el problema de la Inteligencia Artificial en la educación superior: como un desafío tecnológico. Se discuten plataformas, lineamientos, mecanismos de detección de plagio y estrategias de integración curricular. Se redactan políticas. Se organizan comités. Se multiplican los documentos. Y, sin embargo, la pregunta esencial permanece sin responder: ¿para qué existe la universidad?
Esta omisión no es trivial. Es, en realidad, el núcleo del problema. Porque la Inteligencia Artificial no está introduciendo una crisis inédita en la educación superior. Está haciendo visible una crisis previa: la pérdida de sentido formativo de la institución universitaria.
La universidad contemporánea, en buena parte del mundo, y con particular claridad en América Latina, ha experimentado una transformación silenciosa. Ha pasado de ser una comunidad orientada a la búsqueda de la verdad a convertirse en un sistema de certificación eficiente. La enseñanza se ha fragmentado, el conocimiento se ha instrumentalizado y la evaluación se ha reducido, en muchos casos, a la validación de productos más que de procesos de pensamiento.
En ese contexto, la Inteligencia Artificial no irrumpe como un agente externo que desestabiliza un orden sólido. Más bien, se inserta con naturalidad en un sistema que ya había debilitado sus propios fundamentos. Si una herramienta puede sustituir con facilidad una tarea académica, tal vez el problema no sea la herramienta, sino la naturaleza de la tarea. Es decir, sí la Inteligencia Artificial puede reemplazar una tarea…
esa tarea probablemente ya no era universitaria
Alasdair MacIntyre (2007) observó hace décadas que las instituciones pueden sobrevivir incluso cuando han perdido claridad sobre sus fines. Siguen funcionando, produciendo resultados, generando indicadores, pero lo hacen vaciadas de significado. Algo similar parece estar ocurriendo hoy con la universidad. La maquinaria institucional continúa operando, pero la pregunta por el bien interno de la educación –esto es la formación del juicio, la búsqueda de la verdad y el desarrollo intelectual– ha sido desplazada por lógicas de eficiencia, cobertura y empleabilidad (Sanguineti, 2013).
La Inteligencia Artificial entra en ese vacío.
Umberto Eco advirtió, en otro contexto, que el problema de la cultura contemporánea no es simplemente la proliferación de voces, sino la erosión de los criterios que permiten distinguir entre conocimiento y opinión. Hoy, con la mediación de sistemas de Inteligencia Artificial capaces de producir textos plausibles, coherentes y bien estructurados, esa distinción se vuelve aún más difusa. El estudiante, el algoritmo y el experto pueden generar discursos similares en apariencia. Pero esa similitud formal oculta una diferencia esencial: la relación con la verdad.
La Inteligencia Artificial no conoce; procesa. No comprende; predice. No busca la verdad; optimiza la probabilidad de una respuesta.
El problema es que la universidad, en muchos casos, ha comenzado a evaluar como si esas diferencias no importaran.
Cuando la evaluación académica se centra en productos finales: ensayos, reportes, respuestas estructuradas; sin atender al proceso de pensamiento que los sustenta, la Inteligencia Artificial se convierte en una solución eficiente. No porque sea superior al estudiante, sino porque el diseño de la tarea ya no exige aquello que define el aprendizaje universitario: el ejercicio del juicio.
De ahí que la reacción institucional dominante: regular el uso de la Inteligencia Artificial, prohibirla en ciertos contextos, o incorporarla de manera acrítica, resulte insuficiente. Estas respuestas operan en el nivel de los medios, pero el problema se sitúa en el nivel de los fines.
John Henry Newman (1996) sostenía que la universidad no existe para transmitir información, sino para formar el intelecto. Esta afirmación, que puede parecer anacrónica en un entorno saturado de datos, adquiere hoy una relevancia renovada. En un mundo donde la información es abundante y accesible, la función de la universidad no puede ser la mera provisión de contenidos. Debe ser, más bien, la formación de la capacidad de juzgar, discernir, comprender.
Se ha instalado una falsa dicotomía, como si la universidad tuviera que elegir entre responder a las exigencias del mercado laboral o formar pensamiento crítico y juicio prudencial. En realidad, mientras más avanzan la automatización y la Inteligencia Artificial, más valiosas se vuelven precisamente aquellas capacidades humanas que no pueden sustituirse fácilmente: discernir, integrar conocimiento, decidir responsablemente y comprender contextos complejos. El mercado podrá automatizar tareas, pero seguirá necesitando personas capaces de juzgar con criterio. Por eso, la formación humanista y el desarrollo del juicio no son un obstáculo para la empleabilidad; son, cada vez más, su principal ventaja estratégica
Si esto es cierto, entonces la pregunta sobre la Inteligencia Artificial cambia de naturaleza. Ya no se trata de cómo evitar que los estudiantes la utilicen para resolver tareas, sino de cómo diseñar experiencias de aprendizaje en las que su uso no sustituya el pensamiento, sino que lo exija.
La distinción es sutil, pero decisiva.
Una universidad que responde a la Inteligencia Artificial únicamente con controles corre el riesgo de reforzar una lógica defensiva. Una universidad que responde rediseñando su práctica pedagógica puede convertir ese desafío en una oportunidad. No para modernizar superficialmente sus procesos, sino para recuperar su misión.
Esto implica, entre otras cosas, revisar críticamente los sistemas de evaluación. Mientras el producto final siga siendo el principal criterio de valoración, la Inteligencia Artificial seguirá teniendo una ventaja estructural. En cambio, cuando la evaluación se orienta hacia el proceso: la argumentación, la justificación, la capacidad de establecer relaciones conceptuales, la tecnología deja de ser un sustituto y se convierte en una herramienta.
Pero este cambio no es únicamente pedagógico. Es también institucional.
La gobernanza de la Inteligencia Artificial en la educación superior no puede reducirse a la formulación de políticas normativas. Requiere una reconfiguración más profunda, que articule dimensiones académicas, pedagógicas, tecnológicas y, sobre todo, culturales. Sin una cultura académica que valore la verdad, el rigor y la integridad intelectual, cualquier marco regulatorio será insuficiente.
Aquí aparece un segundo riesgo, menos visible pero igualmente relevante: la dependencia tecnológica. En la medida en que las universidades adoptan plataformas externas para gestionar procesos educativos, generan nuevas formas de vulnerabilidad. No se trata solo de la protección de datos, sino de la capacidad de definir autónomamente los criterios de uso, los modelos de interacción y los fines de la educación.
La gobernanza de la Inteligencia Artificial es, en este sentido, también una cuestión de autonomía.
Byung-Chul Han (2015) ha descrito la cultura contemporánea como una cultura de la inmediatez, en la que el tiempo necesario para la reflexión se ve constantemente erosionado. La Inteligencia Artificial se inserta con facilidad en ese entorno: ofrece respuestas rápidas, elimina la fricción del pensamiento y satisface la demanda de eficiencia.
La pregunta es si la universidad está dispuesta a resistir esa lógica.
Porque, en última instancia, el problema no es si la Inteligencia Artificial puede hacer ciertas tareas mejor o más rápido. El problema es si la universidad seguirá siendo un espacio donde se exige aquello que ninguna máquina puede sustituir: la formación del juicio.
Esto nos devuelve al punto de partida.
La gobernanza de la Inteligencia Artificial no es, en el fondo, un problema tecnológico. Es una decisión sobre el tipo de institución que queremos preservar. Si la universidad renuncia a su función formativa, la Inteligencia Artificial simplemente ocupará el espacio disponible. Si, por el contrario, reafirma su misión, la tecnología podrá integrarse sin desplazar aquello que la hace irreductible.
La pregunta, entonces, no es cómo regular la Inteligencia Artificial.
Es otra, más incómoda y urgente: ¿Queremos universidades que produzcan respuestas o universidades que formen pensamiento?
De la respuesta dependerá no solo el futuro de la educación superior, sino la posibilidad misma de sostener una cultura donde la verdad siga siendo un horizonte compartido.
