Mientras las universidades siguen buscando la mejor forma de incorporar y regular el uso de la inteligencia artificial en sus aulas, los estudiantes ya la incorporaron a la manera en la que aprenden. Esta brecha explica buena parte de los desafíos que hoy enfrenta la educación superior tanto en México como a nivel global. El reto más grande que enfrentan tanto docentes como instituciones es lograr entender y responder una pregunta: ¿quién es el estudiante que hoy aprende con inteligencia artificial? Porque, comprender ese perfil dentro de la cultura y las particularidades de cada institución, es fundamental para entender cómo están cambiando las expectativas, la motivación y la forma en que los estudiantes construyen conocimiento dentro y fuera del aula y en diferentes etapas de la vida.
La IA modifica el comportamiento, las formas de aprender, las expectativas y motivaciones de aquellos que integran las aulas físicas o virtuales. El estudiante que ya usa IA exige una transformación del ecosistema educativo y del rol de los actores que lo conforman. De acuerdo con los primeros hallazgos del Observatorio Interinstitucional de Inteligencia Artificial en la Educación Superior en México (OIIAES), la mitad de las instituciones de educación superior participantes ofrece cursos de educación continua relacionados con la IA. Sin embargo, apenas el 37% cuenta con programas institucionales para actualizar a su personal académico en esta materia, lo que evidencia que la formación del personal académico sigue siendo un área de oportunidad para muchas instituciones. Según los resultados de la primera encuesta de la Secretaría de Educación Pública sobre Usos y percepciones sobre Inteligencia Artificial Generativa en la educación superior mexicana (ENIAG 2025), más del 60% de estudiantes y docentes utiliza herramientas de IA generativa al menos una vez a la semana, y ocho de cada 10 estudiantes consideran que esta tecnología transformará, en alguna medida, su carrera o área de estudio. De igual forma, ante una nueva realidad donde la IA puede generar respuestas aceptables para muchas tareas tradicionales, el verdadero valor de una universidad está en desarrollar modelos educativos que formen a las personas en aquello que ninguna tecnología puede sustituir, como la capacidad de analizar, cuestionar, ser creativo, discernir y actuar con criterio.
La labor docente está igualmente llamada a evolucionar. Más allá de buscar convertirse en expertos en cada tecnología emergente, ser docente en la era de la IA debe centrarse en estar capacitado para ayudar a los estudiantes a desarrollar juicio para evaluar la información que reciben, autonomía para dirigir su propio aprendizaje y la capacidad de adaptarse a un entorno donde el conocimiento cambia constantemente. La IA puede acelerar respuestas, pero la educación debe seguir formando personas capaces de hacer mejores preguntas. Si hay algo que nos debe preocupar, ya no solo es que los estudiantes usen la IA o cometan faltas a la integridad académica con ella, sino que las instituciones continúen diseñando cursos y definiendo la integridad académica para un estudiante que ya no existe. El futuro de la educación no dependerá de qué tan inteligente sea la tecnología o cuántas herramientas de IA integren las universidades, sino de qué tan capaces seamos de seguir formando personas que les den prioridad a las capacidades profundamente humanas. ________________ Nota del editor: Carolina Rivas es VP de América Latina para Instructure. Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión
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