El futuro de la educación sigue en construcción: las nuevas oportunidades y los nuevos retos de la IA en la enseñanza universitaria

El Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación del Tec de Monterrey convocó a tres referentes para pensar la integridad académica en la era de la IA generativa. Daniela Gallego, directora de Integridad y Gestión Ética del Tec; Agustí Cerrillo, catedrático de Derecho Administrativo en la UOC; y María Luisa Benavides, jefa de Gestión Curricular y Evaluación en la Universidad Católica del Perú, hablaron de políticas institucionales, prácticas de aula y criterios legales, con la moderación de Esteban Venegas.

La conversación se enmarca en la serie Diálogos para el Futuro de la Educación.

Territorio de desafíos

La primera parte de la discusión abordó en un dato incómodo: el fraude académico; hecho que existía mucho antes de la IA. Así lo dijo María Luisa Benavides, aunque señaló que ahora está pasando que todo esto está mucho más a la mano”. La masificación de herramientas generativas y su facilidad de uso amplifican el alcance y tensan los mecanismos de control. Agustí Cerrillo agregó que la “percepción de fraude” y los casos reportados vienen en alza, al tiempo que se hace más difícil detectar la intervención de un modelo. El problema no nace con la tecnología, pero gana velocidad con ella, de modo que el diagnóstico debe ser más fino y la respuesta más ordenada.

Daniela Gallego abrió una nueva línea de debate: la dependencia ante estas herramientas. “Nos preocupa hasta el punto que el estudiante]no conozca su propia voz, porque la voz que conoces es la del ChatGPT”, dijo. Si se terceriza la escritura, se debilita el entrenamiento para pensar con sello propio y se homogeneizan los textos. “Es una pérdida de diversidad humana tremenda”, dijo la directora de Integridad y Gestión Ética del Tec.

El aula, en ese marco, se vuelve un taller de autoría y de criterios: de dónde salen las ideas, cómo se citan, qué decisiones de estilo se justifican, qué rastros del proceso permiten defender un trabajo como propio.

Territorio de enseñanza

Para Cerrillo, la solución exclusivamente tecnológica no alcanza; “debemos combinar el uso de la tecnología con un replanteamiento del proceso de aprendizaje y un rediseño del marco de referencia”.

El enfoque incluye políticas de integridad, un rediseño de la evaluación, formación docente continua y acompañamiento al estudiantado. La IA ingresa al currículo con condiciones pedagógicas y administrativas, no como accesorio decorativo ni como amenaza abstracta. La clave está en articular roles y responsabilidades para que cada caso se lea dentro de un marco estable y público.

Gallego describió cómo se traduce eso en práctica institucional: política y normativa de integridad, niveles de consecuencias graduadas según la falta, comités que analizan casos y aseguran trazabilidad. “Tiene que haber una política: qué voy a considerar una falta y qué va a pasar”, sintetizó. A la vez, en los cursos introductorios para estudiantes del Tec se firma de un código de integridad, hay capacitación docente y campañas de sensibilización. Los lineamientos de uso ético de IA agregan criterios sobre datos personales, identidades e imágenes; fijan límites y orientan decisiones.

En evaluación, el movimiento es hacia el proceso y la comprobación situada de autoría: más instancias de bajo puntaje, recuperatorios orientados al aprendizaje y verificaciones en contexto con escritos en aula y orales breves que obligan a defender lo producido.

Benavides pidió abordar dos condiciones de base: equidad y privacidad. Hay brechas entre herramientas pagas y gratuitas que pueden trasladar desigualdades al corazón de la evaluación. También importa el destino de la información que se sube a plataformas: “todo lo que se sube a una inteligencia artificial finalmente es de dominio público”. La pregunta operativa es qué se comparte, con qué fines y bajo qué resguardo. Gallego sumó que estudiantes y docentes necesitan alfabetización específica para proteger datos personales y de la institución cuando interactúan con sistemas de IA.

Territorio de aprendizaje

El triángulo no cierra sin el estudiantado. Cerrillo propuso una tríada como piso de cualquier política: “información, formación y participación”. Informar es hacer explícitas las reglas y sus razones. Formar es enseñar a usar IA con criterio, a documentar procesos y a distinguir ayudas legítimas de delegaciones impropias. Participar es abrir instancias donde los alumnos discutan y ayuden a ajustar los lineamientos. La integridad deja de ser una consigna cuando quienes aprenden se reconocen parte del contrato académico y lo enriquecen con su experiencia.

La aplicación de reglas por nivel y por disciplina terminó de perfilar el mapa. Carreras con fuerte entrenamiento en escritura demandan controles distintos a las orientadas a resolución técnica. Los lineamientos requieren revisión periódica, y cada plan docente debería indicar con claridad cómo se permite usar IA, en qué tipos de tarea y con qué límites, además de las consecuencias ante un uso indebido. La evaluación continua, el trabajo en equipo cuando corresponde y los pedidos de análisis crítico crean condiciones para que la autoría sea verificable sin convertir el aula en un tribunal.

Hacia el cierre del debate, se plantearon algunas ideas como seguimiento: política educativa clara; evaluación de procesos; formación sostenida en ética y uso de IA; participación estudiantil efectiva.

La tecnología suma cuando la institución define un marco y el curso lo convierte en práctica cotidiana. La integridad, en ese esquema, se aprende y se ejerce: un acuerdo vivo entre normas visibles, diseños didácticos que piden pensamiento propio y una comunidad que asume la tarea de sostenerlo.