Llevo seis años trabajando en el entorno universitario. He estado en pasillos llenos de futuros brillantes, he escuchado decenas de presentaciones con nervios y pasión, y he visto cómo se transforman los estudiantes desde su primer semestre hasta que se gradúan. También he sido testigo de cómo, en muy poco tiempo, la inteligencia artificial irrumpió en la vida académica como un vendaval.
Al principio era tema de conversación: “¿Ya probaste esto?”, “¿Sabías que puede resumirte libros enteros?”, “Mira cómo genera una tesis en segundos”. Hoy ya no se habla tanto… porque ya es parte del día a día.
Y no es que esté mal usarla. Lo que me inquieta es cómo se está usando.
¿Qué hacen los estudiantes con el tiempo que ahora “ahorran”?
La IA puede resumir textos, sugerir ideas, traducir artículos, ordenar bibliografías. Todo eso debería liberar tiempo valioso. Pero me pregunto sinceramente: ¿en qué lo están invirtiendo?
He visto a muchos estudiantes entregar ensayos perfectos y respuestas rápidas en foros. Pero también he estado en asesorías donde no recuerdan lo que escribieron. El documento salió de la máquina, no de ellos. La IA les ahorró tiempo, sí… pero no para pensar mejor. A veces, sólo se ahorra para cumplir con lo mínimo sin detenerse a reflexionar, sin cuestionar, sin involucrarse.
Lo que antes era una búsqueda activa de conocimiento ahora es una búsqueda de atajos. Y la universidad no se trata sólo de cumplir tareas. Se trata de formar criterio, identidad, pensamiento propio. Como diría Ortega y Gasset: “Siempre que enseñes, enseña a dudar de lo que enseñes.” ¿Estamos dejando que los estudiantes duden, se incomoden, se reten a sí mismos… o sólo estamos entrenándolos para hacer entregas limpias y rápidas?
La ilusión de avanzar sin pensar en grande
Hoy muchos creen que usar IA es sinónimo de progreso. Y sí, puede serlo. Pero el progreso real exige más que eficiencia: exige propósito. Ortega lo expresó con claridad: “Sólo es posible avanzar cuando se mira lejos. Sólo cabe progresar cuando se piensa en grande.” Y pensar en grande no es producir más rápido, sino preguntarse para qué y desde dónde se aprende.
He escuchado a estudiantes decir que “la IA les ayuda a enfocarse en lo importante”, pero lo importante —el verdadero sentido del conocimiento— a menudo está justo en el proceso que están evitando: leer el texto completo, equivocarse al explicar, redactar con dudas, cambiar de opinión.
La inteligencia artificial nos ha dado una velocidad brutal, pero no necesariamente dirección. Es como tener un coche de Fórmula 1 en un camino de niebla. Y me preocupa que muchos estén manejando sin mapa.
El sesgo que no se ve, pero se repite
Pocas veces se discute en clase el hecho de que la IA no es una biblioteca imparcial. Responde con base en lo que ya ha sido dicho, lo más frecuente, lo más aceptado. Es decir, replica sesgos. Y si los estudiantes copian sus respuestas sin filtros, también replican visiones reducidas, superficiales, o incluso erróneas.
Pero claro, para darse cuenta de eso, hay que tener una postura crítica. “El hombre es él y su circunstancia”, decía Ortega. Si no entendemos desde dónde viene lo que leemos, cómo fue entrenado ese algoritmo, y qué contextos está omitiendo, no estamos aprendiendo: estamos consumiendo.
La comodidad y sus consecuencias
La comodidad que ofrece la IA es tentadora. Pero como bien advirtió Ortega: “Muchos hombres, como los niños, quieren una cosa, pero no sus consecuencias.” Queremos herramientas que nos ayuden a estudiar, pero sin hacernos cargo del vacío que dejan cuando las usamos sin conciencia.
Si el estudiante ya no se involucra con el texto, si no se enfrenta al conflicto de escribir y pensar, ¿qué tipo de profesional estamos formando? ¿Uno que repite respuestas bien formuladas, o uno capaz de generar pensamiento original y contextual?
El reto docente y la esperanza
No todo es negativo. He visto también cómo algunos estudiantes usan la IA para explorar nuevas ideas, traducir mejor un paper en otro idioma, aprender de manera autodidacta. Pero para que eso sea la norma y no la excepción, necesitamos docentes valientes, que no sólo enseñen contenidos, sino también límites, preguntas y dudas.
Necesitamos formar estudiantes capaces de decirle a la IA: “Gracias, pero esto quiero escribirlo yo”.
El problema no es la herramienta. El problema es que, si no enseñamos a pensar, la herramienta acaba pensando por nosotros.
Desde donde estoy, veo una generación con acceso a recursos que nunca imaginamos… pero con la tentación constante de no aprovecharlos del todo. Y me preocupa. Porque la universidad no puede convertirse en una fábrica de entregas automatizadas. Tiene que seguir siendo un espacio para aprender a pensar.
Pues en un mundo de respuestas inmediatas, enseñar a dudar sigue siendo un acto revolucionario.
