La revolución tecnológica de la inteligencia artificial está transformando radicalmente el panorama educativo. Más allá del conocido ChatGPT, otros modelos avanzados están redefiniendo lo que es posible lograr con simples instrucciones textuales (o prompts).
Se trata de una revolución protagonizada, por ejemplo, por Claude 3.7 Sonnet, de Anthropic, y su capacidad de generar código, resolver problemas matemáticos y diseñar videojuegos básicos con una sola indicación, o Grok 3 de la empresa xAI, liderada por el magnate Elon Musk y desarrollada en apenas un año, que puede mantener conversaciones prácticamente indistinguibles de las humanas y lidera el ranking de modelos grandes de lenguaje en el momento de la escritura de este artículo.
Mientras tanto, funcionalidades como DeepResearch, de Gemini (modelo de inteligencia artificial de Google), o Perplexity pueden elaborar informes exhaustivos sobre cualquier tema en cuestión de minutos. En este caso, la tecnología opera de forma autónoma de una manera algo diferente a los modelos mencionados más arriba.
La transformación en el procesamiento del conocimiento humano
Estas herramientas no son simples asistentes: representan una transformación fundamental en el acceso y procesamiento del conocimiento humano. Y aunque de momento existe una barrera cultural para el uso generalizado de estas herramientas, las generaciones más jóvenes las conocen ampliamente, por lo que mirar hacia un lado o prohibir su uso no parece la opción más sensata.
Y menos aún si tenemos en cuenta que la predicción de Anthropic, la compañía que ha diseñado el asistente de IA Claude, de que en 2027 estas herramientas pasarán de ser meros asistentes a colaboradores y a liderar grupos de investigación en 2030.
Desafíos inmediatos
Esta nueva realidad plantea desafíos inmediatos para la educación superior. Los estudiantes familiarizados con estos modelos pueden emplearlos para completar todo tipo de tareas académicas, desde ejercicios básicos hasta la redacción de ensayos complejos.
Un trabajo final de grado, que tradicionalmente requeriría meses de investigación y redacción, referencias perfectamente escritas y certeras, y análisis de datos complejos, puede ser generado en pocas horas mediante agentes de inteligencia artificial como Thesis con mínima supervisión por parte del estudiante.
Los modelos de inteligencia artificial mencionados también funcionan como alternativas a los libros de texto o incluso a la asistencia a clases, sintetizando conocimientos y explicando conceptos complejos de forma personalizada.
La evaluación cuestionada
Los métodos tradicionales de evaluación de tareas quedan cuestionados cuando un algoritmo puede producir respuestas académicamente sólidas sin comprensión real de la materia por parte del alumno, que se limitaría, en el peor de los casos, a copiar y pegar una redacción escrita por inteligencia artificial, indistinguible de la realizada por el ser humano. Y si no, prueben a pedir al asistente Claude que escriba una redacción con cuatro faltas ortográficas, pobre coherencia y escrita como una persona de 17 años.
En las universidades se intenta contrarrestar esta tendencia comprobando por otros medios, como la defensa oral, que el estudiante no se ha limitado a copiar y pegar en detrimento de la evaluación escrita, pero lo cierto es que los trabajos de fin de grado van quedando en entredicho como método para demostrar los conocimientos del alumnado.
Sin embargo, el problema subyacente no surge con la inteligencia artificial, sino que se arraiga en deficiencias educativas presentes desde la infancia y con las razones por las que los universitarios deciden recurrir a la inteligencia artificial de manera que puede suponer aprender menos o peor. Un sistema educativo que raramente atiende las particularidades de cada estudiante provoca a menudo desmotivación y desconexión.
Atajos estudiantiles
Un alumno que no encuentra sentido en lo que aprende naturalmente buscará atajos para superar evaluaciones sin preocuparse por el aprendizaje real. La verdadera causa no es la tecnología, sino un sistema que ha fallado en cultivar la pasión por el conocimiento.
La personalización educativa emerge como necesidad urgente: cada estudiante necesita encontrar significado y propósito en su formación. El desafío fundamental consiste por tanto en transmitir valores que vinculen la adquisición de conocimientos con el desarrollo personal y profesional, demostrando que aprender transforma positivamente la vida, más allá de calificaciones y títulos. Que el estudiante admire a un científico o a un filósofo tal como ahora se admira a un influencer o un futbolista.
La solución no radica en restricciones tecnológicas, sino en una transformación educativa profunda y en que los modelos de lenguaje sean recursos complementarios, igual que usamos buscadores o enciclopedias. La inteligencia artificial bien utilizada sí puede servir para aprender más, pero requiere de una responsabilidad mayor y de mayor madurez por parte del estudiantado.
Adaptar la educación a las nuevas realidades
El problema nunca ha sido la herramienta –ya sea una calculadora, internet o ahora la inteligencia artificial–, sino nuestra resistencia a adaptar la educación a nuevas realidades. Las trampas académicas han existido siempre, desde copiar en exámenes hasta contratar a terceros para realizar trabajos. La diferencia actual es la democratización y eficiencia de estos atajos.
La verdadera respuesta debe enfocarse en desarrollar habilidades que la IA no puede replicar: pensamiento crítico, creatividad, colaboración y aprendizaje adaptativo. Las universidades deben reinventarse como espacios de aplicación práctica del conocimiento, donde la evaluación se base en una supervisión continua del aprendizaje, no solo en resultados finales.
Los educadores necesitan convertirse, por tanto, en guías que estimulen la curiosidad y el cuestionamiento a través de una relación más cercana con el alumno, en lugar de ser meros transmisores de información, ahora fácilmente accesible.
Oportunidad para la evolución educativa
En definitiva, la proliferación de modelos avanzados de lenguaje no representa el final de la educación tradicional, sino una oportunidad para su obligatoria evolución. Estas tecnologías pueden liberar tiempo para profundizar en aspectos verdaderamente formativos, permitiendo que educadores y estudiantes se concentren en construir habilidades genuinamente humanas.
El futuro educativo depende de reorientar nuestros objetivos pedagógicos hacia competencias que trasciendan la mera acumulación de datos. La universidad del mañana deberá ser un espacio donde la tecnología amplíe, no reemplace, el potencial humano; donde el conocimiento se transforme en sabiduría mediante experiencias significativas y donde cada estudiante encuentre su propio camino hacia la excelencia, utilizando todas las herramientas disponibles –incluyendo la IA– como medios para su desarrollo integral, no como atajos hacia una titulación vacía de significado real.
Fuente: Eduardo César Garrido Merchán / vozpopuli.com
