¿Universitarios se formarán con inteligencia artificial?

Por Lucila Marín

“Podemos esperar que las máquinas eventualmente compitan con los seres humanos en todos los campos puramente intelectuales”, adelantó Alan Turing en 1950. Más de 70 años después, la inteligencia artificial hackea, como a tantas otras áreas, a la educación. En las universidades, expuso una crisis preexistente y obligó a revisar la formación de los futuros profesionales, que pueden escribir un ensayo o resolver un examen de ingreso con IA generativa. Así lo demostraron investigadores de la Universidad de Reading, en el Reino Unido, que introdujeron entregas 100% generadas por IA en cinco materias de la carrera de Psicología: el 94% de los casos no fueron detectados. Las notas de los trabajos fueron, además, en promedio más altas que las de los alumnos reales. Detectar no es la solución. Investigadores del Massachusetts Institute of Technology (MIT) analizaron durante cinco meses el uso de la inteligencia artificial en la comunidad universitaria y remarcaron que esta dinámica genera un clima poco saludable entre alumnos y profesores. Sumado a que los detectores de IA ni siquiera son confiables y provocan ansiedad en los estudiantes que usan la herramienta y los que no. “El camino es rediseñar dónde se produce la evidencia de que alguien aprendió y usar la tecnología como un mediador para generar mejores habilidades humanas”, resume Guadalupe Dorna, directora de la maestría en Políticas Públicas de la Universidad Torcuato Di Tella. Los docentes, señala, perdieron la capacidad de seguir el aprendizaje del alumno a través de evaluaciones escritas. En el MIT incluso proponen analizar qué rol cumplen las notas numéricas. Si no existieran, desaparecerían muchos de los incentivos para usar la inteligencia artificial. Todo el sistema educativo entra en discusión y así lo refleja la serie IA en el aula: ¿tu hijo deja de pensar?, lanzada semanas atrás por LA NACION, para dimensionar las encrucijadas que supone el uso de inteligencia artificial en el proceso de aprendizaje en todos los niveles. Antes de seguir, te proponemos una situación hipotética:

Esta es tu mamografía o la de alguien de tu familia y tenés que elegir quién hará el diagnóstico

¿Cuál de estos profesionales preferís?

Usa IA desde su formación universitaria. Le pedirá a la inteligencia artificial de la institución donde trabaja que compare las imágenes del estudio con las miles que lleva procesadas para detectar patrones y lograr un diagnóstico.MÉDICO 1

No usó IA en su formación universitaria. Se basará en sus conocimientos, experiencia, criterio clínico, la comparación con estudios anteriores y eventuales consultas con colegas para evaluar las imágenes y llegar a un diagnóstico.MÉDICO 2

Bypass cognitivo

El 88% de los universitarios ya usan IA para estudiar a nivel global. En América Latina, la cifra asciende al 92%. Y el 77% de los docentes la utilizan para enseñar, según la encuesta mundial 2026 del Digital Education Council. Pero solo el 5% de los estudiantes que la adoptan la describen como “transformadora” para su forma de aprender. “Tiene un impacto claro y la discusión es si vamos a saber formar para el desarrollo de la profesión. Usamos mucho tiempo para enseñar a armar cañerías, la IA arma cañerías; por lo tanto estamos enseñando algo obsoleto”, grafica Mariano Narodowski, doctor en Educación y director de esa área de la Universidad Torcuato Di Tella. Se inscribe entre quienes proponen cambiar los planes de estudio hacia enfoques más teóricos para poder pensar de acuerdo con las reglas de una disciplina. Santiago Bellomo, decano de la Escuela de Educación de la Universidad Austral, habla de bypass cognitivo para explicar lo que sucede al delegar en la IA ciertas tareas. “Hoy los estudiantes tienden a usarla como muletas: genera dependencia, los desalienta a aprender a caminar solos y debilita los músculos que les permitirían usarla como garrocha para potenciar las capacidades, llegar más alto y más lejos”, ilustra. Para Bellomo, el desafío pasa por repensar el perfil del graduado y discutir qué distingue a un profesional de alguien que sabe promptear. La nueva trampa, dice, es que las personas crean que desarrollaron habilidades porque resolvieron exámenes con IA, cuando esos conocimientos solo se demuestran ejerciendo el pensamiento autónomo. “Un modelo de lenguaje no está creando cosas nuevas, trae probabilidades muy acertadas. ¿Qué es lo propio del humano? Pensar a partir de ahí lo nuevo. Hay habilidades que van a ser absolutamente necesarias. En general, la genialidad ocurre al cruzar, por ejemplo, dos variables que a nadie se le había ocurrido. Lejos de generar un reemplazo, la IA eleva la vara, porque el estándar está accesible a cualquiera”, afirma Bellomo. En ese contexto, sostiene, la universidad tiene que encontrar un sentido más profundo para lograr que los estudiantes tengan un dominio pleno de la disciplina. Pone como ejemplo la medicina: hoy existen herramientas de IA validadas por comunidades científicas que ayudan a un médico a automatizar el registro de síntomas, por lo que no tiene que gastar energía mental o invertir tiempo en recordarlos. “Hay que acortar algunos contenidos y reemplazar otros con IA”, aporta Guillermo Mazzolini, decano de la Facultad de Ciencias Biomédicas de la Universidad Austral, que está trabajando en nuevos planes de estudios considerando a la inteligencia artificial en la formación médica como una herramienta complementaria. Menciona como ejemplo la anatomía, que hoy contempla imágenes en 3D y realidad aumentada, y cita el artículo “To Dissect or Not to Dissect?”, publicado por The New England Journal of Medicine en mayo de 2026, donde especialistas debaten si la disección de cuerpos debe seguir enseñándose. Los defensores argumentan que el contacto físico con cadáveres construye competencias emocionales y éticas, además de conocimiento anatómico. Los detractores proponen reemplazar la disección por tecnología interactiva y realidad virtual: sostienen que la evidencia sobre el valor educativo real de esta práctica sigue siendo controvertida y que las réplicas impresas en 3D pueden ofrecer una experiencia de aprendizaje incluso más efectiva, además de evitar los dilemas éticos asociados al abastecimiento de cuerpos.

“La discusión es si vamos a saber formar para el desarrollo de la profesión”.

Mariano Narodowski

Doctor en Educación

Usos estratégicos

En la carrera de Psicología de la Universidad Argentina de la Empresa (UADE) implementaron avatares que recrean pacientes con cuadros clínicos, entrenados con el Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales, papers con evidencia científica y casos anónimos. “Empezar a simular con estos pacientes les permitió a los alumnos desarrollar habilidades en un entorno sumamente seguro, plantear un tratamiento, equivocarse y darse cuenta de que conviene otra línea de intervención”, explica Juana Jurado, magíster e investigadora en Psicología de esa universidad. Esta modalidad se usa en 18 materias de la carrera, con una progresión pensada por año: en primero, el objetivo es que los estudiantes, en grupo, puedan registrar la incomodidad de encontrarse con un paciente; en segundo, indagar síntomas; en tercero, diagnosticar con entrevistas más estructuradas, y en cuarto, apunta a la práctica profesional individual, recreando una sesión. “Los psicólogos teníamos la limitación de la práctica. Ibas a observar, pero no tenías esa interacción uno a uno con el paciente. Hasta no tener la matrícula, no podés atender. Ahora cambió totalmente porque es como si hubieran atendido a cientos de pacientes a lo largo de los años de estudio”, describe Jurado.

Dorna marca que es necesario ayudar a los estudiantes a preguntarse si están usando inteligencia artificial como apoyo del aprendizaje o para acelerar los tiempos de estudio. “La IA está entrenada para darte la mejor respuesta. Pero si la estás usando para aprender, la mejor respuesta es justamente que no te dé la respuesta: que te haga preguntas, que te guíe”, plantea. A partir de ese diagnóstico, en Di Tella armaron un marco de buen uso y una aplicación propia donde el alumno pega su conversación con la IA y el sistema evalúa de qué modo la está utilizando, si ese intercambio contribuyó a su aprendizaje o le acortó la tarea. En la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad de Buenos Aires (UBA) también construyeron una herramienta propia. Natalia Guidolin, secretaria académica de la facultad, explica que desarrollaron un agente de IA en el espacio digital donde docentes y estudiantes acceden a las aulas virtuales. El sistema opera en un entorno cerrado y responde únicamente en base a la bibliografía y los materiales que cada cátedra selecciona con el objetivo de que las respuestas se ciñan a los contenidos de cada programa.

”Lejos de generar un reemplazo, la IA eleva la vara, porque el estándar está accesible a cualquiera”.

Santiago Bellomo

Decano de la Escuela de Educación de la Universidad Austral

En el capítulo dedicado a docencia, las recomendaciones de uso del Consejo Interuniversitario Nacional (CIN), que agrupa a los rectores de las universidades nacionales, apuntan a exámenes orales, defensa de trabajos escritos y evaluaciones procesuales por sobre las terminales. “La transformación de las prácticas de enseñanza en las universidades argentinas está siendo muy lenta y eso pasa porque las capacidades de los profesores para enseñar con IA son muy desiguales”, describe Claudia Romero, doctora en Educación, especialista en mejora escolar. Y agrega que las universidades más prestigiosas del mundo “no se han quedado simplemente en redactar códigos de ética que regulan el uso de IA sino que están invirtiendo para que la IA las ayude a ser mejores”. En este sentido, plantea: “Hay que abandonar ciertas formas de trabajar, adoptar productivamente la IA e incorporar nuevas prácticas de enseñanza que son más desafiantes”.

La magnitud del problema quedó expuesta al extremo en julio pasado, cuando más de 158.000 exámenes online de ingreso a la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) quedaron bajo sospecha por un posible uso de inteligencia artificial, luego de un incremento significativo en las calificaciones altas. La universidad tuvo que frenar todas las inscripciones y formar una comisión técnica de 16 especialistas para definir el futuro de los aspirantes, una medida sin precedentes en los 115 años de historia de la institución. Hasta la presidenta de México, Claudia Sheinbaum —egresada de la UNAM—, enfatizó que la institución debía resolverlo de manera autónoma. Tras la polémica, admitieron fallas en su proceso remoto y regresaron a las evaluaciones presenciales. Decidieron tomar un examen de control a quienes habían obtenido los puntos necesarios para ser seleccionados, alrededor de 58.000. De ellos, solo se presentaron 36.885 e ingresaron 20.923.

“La IA está entrenada para darte la mejor respuesta.Pero si la estás usando para aprender, la mejor respuesta es justamente que no te la dé”.

Guadalupe Dorna

Directora de la maestría en Políticas Públicas de la Universidad Torcuato Di Tella

Ansiedad por detectores de IA y nuevos “errores”

El impacto negativo del uso indiscriminado de inteligencia artificial no se reduce al aprendizaje. El 77% de los estudiantes manifestaron estrés por la posibilidad de ser señalados erróneamente por detectores de IA, según el reporte global 2026 de Studiosity y YouGov, que analiza el bienestar de los alumnos universitarios en nueve países. En las universidades de Estados Unidos nació incluso una palabra para referirse al miedo a ser acusado injustamente: la “flagxiety”, una combinación de “marcar” y “ansiedad”. La respuesta de una parte de estudiantes a ese temor también tiene un nombre: “dumbcrafting”. Se trata de escribir deliberadamente peor —con vocabulario más simple, oraciones cortas y hasta errores intencionales— para no activar los sistemas de detección. En paralelo, creció un “mercado humanizador” de aplicaciones que prometen hacer indetectable un texto generado con IA. Solo en 2026, recibieron cerca de 33,9 millones de visitas, y una parte considerable de sus usuarios son personas que nunca usaron inteligencia artificial para escribir, pero someten sus propios trabajos a esas herramientas para sentirse más seguras frente a la posibilidad de una acusación, según un informe de la Universidad de Stanford publicado por El País. El citado estudio del MIT reveló, además, otros efectos de la IA en el ámbito universitario como una progresiva desaparición de grupos de estudio, un aumento del aislamiento, menos confianza de los alumnos en sí mismos y cierta tensión en el vínculo con los docentes. Los desafíos se multiplican sin salidas definitivas ni amplios consensos. En este contexto, Dorna ensaya una síntesis posible: “Volver a poner lo humano en el centro y usar la IA como un mediador cuyo fin sea generar mejores habilidades, delegando en estos sistemas aquello que tiene sentido que haga la máquina, para que nos quede a nosotros el espacio de hacer lo que mejor sabemos hacer, que es ser humanos, empáticos y capaces de conectar”.

Fuente: La Nación