Las universidades están en un punto crítico, mientras estudiantes y docentes adoptan el uso de la IA. Ya existen instituciones como Harvard que están incorporando cursos que presentan un avatar de IA como instructor.
Las promesas que la IA ofrece a la educación superior son familiares: un aumento de la eficiencia gracias a la reducción de la carga administrativa, una mayor cobertura de la enseñanza, retroalimentación más rápida y evaluaciones más inteligentes. Pero introducir sistemas de inteligencia artificial (IA) para intentar arreglar estos problemas no es la solución. Si acaso, los sistemas de IA magnificarán y acelerarán la burocracia que está llevando a la decadencia de las universidades.
En la práctica, es más probable que el resultado sea más oscuro: la IA no simplemente eliminará la maquinaria burocrática de las universidades; le otorgará un nuevo régimen de cumplimiento con IA — más políticas, más formularios, más rastreadores, más roles de supervisión y más trabajo que se descargará sobre el profesorado que ya se encuentra exhausto.
El peligro no es que la IA destruya las universidades, sino que estas utilicen la IA para preservar precisamente los procesos que las hacen disfuncionales. Si esto ocurre, podríamos ver a los docentes dedicando menos tiempo a la investigación, menos tiempo a la enseñanza y más tiempo en actividades que no contribuyen directamente a la producción de conocimiento y la educación de los estudiantes.
Esto ya se evidencia en el sistema de evaluación existente en el Reino Unido, pero sombras se están filtrando hacia sistemas en otros lugares, dando una mirada al futuro para las instituciones estadounidenses. Una sola pieza de trabajo estudiantil puede pasar por una plataforma de detección de plagio, una interfaz de calificación, una hoja de moderación para que el profesorado comparta comentarios, un sistema de transferencia de calificaciones y un registro de la junta de exámenes. Cada etapa genera sus propias credenciales de acceso, fechas límite, reglas de excepción y trazas de auditoría. Nada de esto es intrínsecamente malicioso. La evaluación anónima, la moderación, las apelaciones, la accesibilidad y la integridad académica son preocupaciones legítimas. Pero cuando cada preocupación se implementa como un sistema separado, el efecto combinado es una incoherencia administrativa.
En esencia, el profesorado se convierte en la interfaz humana entre plataformas incompatibles, invirtiendo su tiempo en conciliar calificaciones y perseguir evidencias faltantes en lugar de enseñar. Aunque este ejemplo se refiere a universidades del Reino Unido, la tendencia a ampliar el personal administrativo se extiende a Norteamérica. La IA simplemente introduce una nueva oportunidad para aumentar la administración.
La IA podría, en teoría, resolver esto. Podría integrar sistemas, automatizar reportes de rutina, redactar retroalimentación, identificar inconsistencias y eliminar la duplicación de entradas de datos. Sin embargo, el incentivo institucional rara vez es eliminar trabajo; es hacer que el trabajo sea visible. Una universidad que automatiza un flujo de trabajo roto no necesariamente lo simplifica. Puede que solo produzca informes más veloces sobre ese flujo roto, tableros de mando más sofisticados y evidencia de cumplimiento más elaborada. El impulso burocrático sobrevive cambiando su vocabulario: gestión de riesgos, aseguramiento, transparencia, gobernanza, innovación responsable.
Al menos un posible resultado es que las universidades adopten políticas de uso de IA, exijan declaraciones a nivel de módulo sobre IA, obliguen formularios de divulgación, introduzcan listas de herramientas aprobadas y establezcan comités de revisión. Se pedirá a la docencia rediseñar evaluaciones, vigilar usos indebidos sospechosos, documentar sus decisiones, completar formaciones y explicar su enfoque a los estudiantes. Gran parte de este labor será invisible. No se presentará como un nuevo título de trabajo, sino como una expectativa adicional vinculada a la enseñanza.
Cuando algo sale mal, el académico queda expuesto; cuando el sistema funciona, la institución se lleva el crédito. Esa asimetría es corrosiva.
Esto genera un patrón familiar: responsabilidad sin autoridad. Se espera que el profesorado tome juicios con consecuencias sobre la integridad académica, la equidad, la privacidad y la validez de las evaluaciones. Pero no controlan la adquisición, el diseño de sistemas, las políticas institucionales ni los procedimientos disciplinarios. Cuando algo sale mal, el académico queda expuesto; cuando el sistema funciona, la institución se lleva el crédito.
Esa asimetría es corrosiva. Enseña al personal comprometido que un juicio cuidadoso no se valora como experiencia sino como un riesgo de cumplimiento a gestionar, y las consecuencias recaerán de forma desigual. Docentes experimentados, tras expresar su preocupación sin éxito, pueden irse, jubilarse anticipadamente o desconectarse. Académicos en las etapas tempranas, ya precarios por no contar con titularidad, tendrán menos poder para resistirse. Los estudiantes recibirán menos del recurso que más importa: atención intelectual sostenida.
Una posible consecuencia es que las universidades fomenten el desarrollo de avatares de IA para el profesorado y reduzcan horas y empleo. La institución, entonces, justificará contratar más —no menos— personal de cumplimiento y de “mejora educativa” para gestionar y mantener estos avatares de IA, negando la idea de eficiencia y ahorro de costos. En este escenario, la burocracia se expande para gestionar los problemas que crea su propia expansión, mientras menoscaba la calidad para los estudiantes que pagan tasas altas. Podría hacerse necesario contratar personal para supervisión de estos avatares, administradores y abogados para gestionar acuerdos de licencia, personal de control de calidad por si algo sale mal y equipos de TI para integrarlos en plataformas de aprendizaje y sitios web.
Existe una alternativa a las tareas administrativas. La IA debería regirse por una regla institucional simple: no presentar un nuevo requisito de cumplimiento sin eliminar una carga equivalente ya existente. Si una universidad exige rediseño de evaluaciones para adaptar la IA o la introducción de nueva tecnología, debe proporcionar tiempo protegido, apoyo técnico y una plataforma integrada única. Si espera que el profesorado gestione el uso de la IA, debe darle un respaldo institucional claro en lugar de dejarlos improvisar. Y, críticamente, debe mostrar cómo la tecnología hace el trabajo más eficiente antes de implementarla en toda la institución.
Pero el tema más profundo no es la tecnología sino el propósito institucional. Una universidad existe, o debería existir, para cultivar comprensión, juicio e independencia intelectual. Si sus sistemas consumen tiempo del profesorado, fragmentan la experiencia de los estudiantes y premian la documentación por encima del aprendizaje, entonces la IA se convierte en otro instrumento de autopreservación gerencial. La pregunta no es si las universidades pueden adoptar la IA. Es si pueden resistirse a usar la IA para automatizar sus propias absurdidades.
Si no pueden, el resultado será un sistema educativo que luce cada vez más sofisticado pero que se volverá cada vez más hueco — lleno de monitoreo, con poca confianza; rico en mediciones, pobre en enseñanza; obsesionado con el cumplimiento, indiferente a las personas que hacen posible la educación; excesivamente procedimental sin vida intelectual. Se convertirá en un teatro de aprendizaje auditado que no vale el tiempo de los estudiantes.
Opinión en Live Science te ofrece una visión de los temas más importantes en la ciencia que te afectan a ti y al mundo que te rodea hoy, escritos por expertos y científicos líderes en su campo.
Ayúdanos a mejorar El Disparador Uruguay: Siempre estamos tratando de hacer que nuestro contenido sea mejor. Déjanos tus comentarios sobre Pro aquí.
