La universidad después de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial no está tocando la puerta de la universidad; hace tiempo que está adentro. Pero tampoco se trata simplemente de una nueva herramienta que hemos incorporado a nuestras aulas, laboratorios u oficinas. Estamos ante una transformación mucho más profunda: una tecnología que empieza a intervenir en la forma en que pensamos, producimos conocimiento, nos comunicamos, tomamos decisiones y nos relacionamos con los demás y con nosotros mismos.

Por primera vez convivimos cotidianamente con sistemas capaces de intervenir en actividades que durante mucho tiempo asociamos casi exclusivamente con capacidades humanas: escribir, argumentar, interpretar, crear, programar, analizar grandes volúmenes de información, proponer soluciones o sostener una conversación. Su presencia empieza a modificar no solamente aquello que hacemos, sino la manera en que lo hacemos y, potencialmente, la forma en que comprendemos nuestras propias capacidades.

Quizás por eso resulta paradójico que hablemos tanto de inteligencia artificial y todavía sepamos relativamente poco sobre el alcance de la transformación que tenemos enfrente. Hemos reducido buena parte de la conversación a los chatbots con los que interactuamos y a una discusión, cada vez menos fértil, sobre si los estudiantes deberían utilizarlos o no. Pero la IA es mucho más que aquello que ocurre cuando alguien abre una ventana de conversación y escribe una pregunta.

Lo que está cambiando es nuestra relación con el conocimiento y con el trabajo intelectual. Y eso sitúa inevitablemente a la universidad en el centro de la discusión. No solamente porque allí enseñamos, aprendemos e investigamos, sino porque es uno de los espacios en los que una sociedad decide qué conocimientos considera valiosos, cómo los produce, cómo los transmite y qué capacidades quiere desarrollar en las nuevas generaciones.

Si un sistema puede escribir, traducir, programar, argumentar, analizar información o intervenir en distintas etapas de una investigación, la pregunta ya no puede limitarse a qué herramientas permitimos utilizar. Tendremos que preguntarnos qué debemos seguir sabiendo por nosotros mismos, qué capacidades humanas queremos preservar y fortalecer, qué tareas podemos delegar y qué decisiones nunca deberíamos entregar por completo a un sistema automatizado.

No somos los únicos haciéndonos esas preguntas. La UNESCO ha situado la agencia humana en el centro de sus marcos recientes sobre inteligencia artificial y educación. La OCDE ha llamado la atención sobre una distinción aparentemente sencilla, pero fundamental: hacer mejor una tarea utilizando IA no significa necesariamente aprender más. La evidencia que comienza a acumularse muestra que las herramientas de propósito general pueden mejorar el resultado inmediato de un estudiante sin producir necesariamente un aprendizaje equivalente.

La tecnología, entonces, no vuelve irrelevante la pedagogía. Por el contrario, obliga a volver sobre algunas de sus preguntas fundamentales: para qué enseñamos, qué vale la pena aprender y cómo sabemos que alguien realmente aprendió. En una época en la que obtener una respuesta es cada vez más sencillo, quizás el verdadero desafío educativo empiece a desplazarse hacia la capacidad de formular buenas preguntas, contrastar información, construir criterio, crear y comprender aquello que no deberíamos delegar.

Ahora, Colombia no parte de cero. El CONPES 4144 estableció en 2025 una Política Nacional de Inteligencia Artificial que contempla, entre otros frentes, gobernanza y ética, infraestructura tecnológica, investigación e innovación, formación de talento, gestión de riesgos y adopción de estos sistemas. Las instituciones de educación superior aparecen allí como actores relevantes para formar capacidades, producir conocimiento, desarrollar soluciones y participar en la construcción del ecosistema nacional de IA.

Ese punto de partida es importante. Pero una política nacional no resuelve por sí sola un fenómeno que está entrando en las universidades a una velocidad considerablemente mayor que aquella con la que cambian sus estructuras, sus capacidades y sus formas de gobierno.

Una investigación reciente de UNESCO IESALC, realizada entre 200 instituciones de educación superior de 19 países de América Latina y el Caribe, permite dimensionar esa distancia. El 87 % reportó utilizar inteligencia artificial en al menos algún ámbito de su actividad. Sin embargo, solo el 26 % contaba con una estrategia formal, apenas el 8 % disponía de un presupuesto específico y únicamente el 9 % tenía mecanismos formales para evaluar su implementación.

La distancia, entonces, es reveladora. Estamos aprendiendo a utilizar inteligencia artificial mucho más rápido de lo que estamos aprendiendo a comprenderla, evaluarla y gobernarla.

Y esa brecha puede convertirse también en una nueva forma de desigualdad entre universidades. No solamente entre quienes usan IA y quienes no, sino entre instituciones capaces de acceder a mejores herramientas, proteger sus datos, evaluar proveedores, formar a sus comunidades, investigar estas tecnologías y desarrollar soluciones propias, y aquellas que simplemente reciben lo que el mercado pone a su alcance. Ese debería ser uno de los grandes debates de la educación superior colombiana.

Una universidad pequeña no debería tener que resolver sola qué soluciones contratar, cómo proteger sus datos, cómo evaluar los riesgos de un proveedor, cómo formar a sus profesores o cómo determinar si una herramienta realmente contribuye al aprendizaje. Tampoco deberíamos asumir como inevitable que las instituciones con mayores recursos accedan a capacidades cada vez más sofisticadas mientras otras dependen de versiones gratuitas, limitadas o diseñadas para contextos muy diferentes de los nuestros.

Colombia podría avanzar hacia una infraestructura compartida que facilite a sus universidades el acceso a herramientas de IA seguras y pertinentes; permita experimentar antes de adoptar soluciones de manera generalizada; comparta capacidades tecnológicas y conocimiento; establezca criterios comunes sobre datos, privacidad y contratación; facilite la evaluación conjunta de sistemas y proveedores; fortalezca las capacidades de docentes, investigadores y equipos administrativos; y estimule el desarrollo de soluciones creadas desde nuestras propias universidades para responder a problemas de nuestra educación superior.

No se trata necesariamente de construir desde cero un gran modelo colombiano que pretenda competir con los desarrollados por las mayores compañías tecnológicas del mundo. Se trata de algo probablemente más importante: contar con capacidad propia para decidir qué tecnologías necesitamos, para qué queremos utilizarlas, bajo qué condiciones debemos hacerlo y qué problemas vale realmente la pena resolver con ellas.

Y para lograrlo tendremos que aprender a mirar mucho más allá del chatbot. La inteligencia artificial puede estar presente sin que necesariamente conversemos con ella. Puede intervenir en sistemas para identificar estudiantes en riesgo de deserción, orientar trayectorias académicas, analizar información institucional, gestionar documentos, apoyar procesos de investigación, distribuir recursos o asistir decisiones administrativas. Mañana aparecerá probablemente en muchos otros espacios que hoy ni siquiera asociamos con ella.

Allí las preguntas serán distintas. No solamente si una herramienta funciona, sino quién responde cuando falla; con qué datos fue desarrollada; qué sesgos puede reproducir; qué información de estudiantes, profesores o investigadores estamos dispuestos a entregarle; quién controla esa información; qué decisiones pueden recibir asistencia algorítmica y cuáles deben permanecer inequívocamente bajo responsabilidad humana.

Ahí aparece quizá uno de los asuntos más importantes de esta discusión. No estamos hablando únicamente de cómo incorporar una tecnología a la universidad. Estamos discutiendo qué universidad queremos construir en una sociedad crecientemente mediada por sistemas artificiales.

Qué significa enseñar cuando acceder a una respuesta deja de ser difícil. Qué significa aprender cuando una parte del esfuerzo intelectual puede delegarse. Qué significa investigar cuando contamos con sistemas capaces de intervenir en tareas que hasta hace muy poco estaban reservadas a personas. Y qué capacidades necesitaremos para conservar autonomía, criterio, creatividad y responsabilidad en ese nuevo entorno.

También tendremos que decidir qué lugar queremos ocupar en él. Porque existe una diferencia enorme entre utilizar tecnologías desarrolladas en otros lugares y construir capacidades para comprenderlas, cuestionarlas, adaptarlas, evaluarlas y crear a partir de ellas.

Las universidades no deberían limitarse a formar buenos usuarios de inteligencia artificial. Pueden y deben ser también espacios desde los cuales se investiguen sus efectos, se formulen preguntas que el mercado probablemente nunca formulará y se desarrollen soluciones capaces de responder a nuestras propias realidades sociales, educativas y territoriales.

La inteligencia artificial seguirá avanzando, independientemente de que nuestros currículos, regulaciones y estructuras administrativas consigan hacerlo al mismo ritmo. La decisión que tenemos delante es otra: si las universidades colombianas serán simplemente usuarias de una transformación concebida en otra parte o si seremos capaces de participar también en su comprensión, orientación y diseño.

Para eso no basta con aprender a utilizar inteligencia artificial. Necesitamos construir colectivamente la capacidad de comprenderla, gobernarla y crear con ella. Y procurar que esa capacidad no sea un privilegio de unas pocas instituciones, sino un activo compartido por el sistema universitario colombiano. Ese es el ecosistema que todavía nos falta.