Poco a poco, las universidades han perdido su lugar preponderante en la construcción de conocimiento social, confianza y proyectos de vida para las juventudes. Los datos son claros: según la OCDE, el abandono durante el primer año de licenciatura alcanza el 13 % y, en algunos países, supera el 20 %. Aunque la matrícula ha aumentado, las tasas de graduación no crecen al mismo ritmo. Esto sugiere que el proyecto universitario de formación compite hoy con nuevos caminos y discursos que cuestionan su centralidad.
En estos momentos, la masificación de los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT, Gemini y Claude, pone en cuestión buena parte de las concepciones tradicionales de la educación. Las y los profesores que se limitan a transmitir información serán cada vez más prescindibles dentro de la propia dinámica de clase, y el ausentismo podría aumentar si el estudiantado no encuentra un valor diferencial en su presencia. En cambio, quienes enseñen a interpretar, cuestionar y convertir la información en conocimiento y decisiones serán indispensables, sobre todo si transforman el aula en una experiencia. Sin embargo, los bajos salarios, la precariedad laboral y la falta de estabilidad dificultan esta transformación. El valor del profesorado viene de otras dimensiones, más allá de la informacional.
¿Qué puede y debe hacer la Universidad ante la IA? Lo primero es asumir que, por su propia condición, el debate debe ser plural e incorporar a la mayor cantidad de actores posible, más allá de las posiciones tecnopesimistas y tecnooptimistas. Un estudio de la RAND Corporation concluye que el 61 % de las madres y los padres de familia cree que un mayor uso de la IA perjudicará las habilidades de sus hijos. Entonces, ¿dónde quedan las madres y los padres en estas discusiones?
El tema “educativo” se ha reducido a reprimir, cuestionar o estigmatizar el uso de la IA, pese a que las cifras de uso siguen creciendo. Asimismo, el debate se ha limitado a la creación de protocolos descontextualizados de “antiplagio”, cuando el asunto parece ser otro: cómo reconstruir colectivamente el sentido de la educación cuando el acceso a la información y parte de la producción de conocimiento ya no dependen exclusivamente de la Universidad.
Esto exige abrir la discusión a estudiantes, docentes, familias, autoridades y especialistas, no solo para regular la IA en los ámbitos local y global, sino también para decidir qué tipo de formación, convivencia y futuro común queremos construir con ella. Quizá, en el fondo, se trate más del mundo que queremos construir que de la IA misma.
Más que burocratizar o centralizar el tema en comités, consejos y juntas que con el tiempo perderán vigencia, lo fundamental es la articulación. La discusión educativa suele centrarse en herramientas, protocolos y recomendaciones, pero deja de lado la pregunta política de fondo: ¿qué fines humanos y sociales debe perseguir la incorporación de la IA? Al final, la tecnología no debe orientar por sí misma a la Universidad; es la Universidad la que debe decidir hacia qué fines superiores quiere dirigirla, más allá de la eficiencia, la productividad o la adquisición de competencias.
No obstante, la IA ha cimbrado estratos históricamente fortificados de la Universidad, como la autoridad exclusiva del profesorado, las formas tradicionales de evaluación, las jerarquías disciplinares y el monopolio institucional sobre la producción y legitimación del conocimiento. El neurocientífico Mariano Sigman ha insistido en que la educación debe volver a sus raíces narrativas y hacer que la palabra forme parte de la evaluación. Sé que en las universidades públicas existen grupos de cincuenta o más estudiantes y condiciones que dificultan este tipo de prácticas, pero, aun así, la Universidad debe ser obstinada en defender la conversación plural como una forma de regulación social. Dialogar permite ordenar las ideas, escuchar al otro, sostener desacuerdos, revisar certezas y construir conocimiento situado, tan necesario ante la globalización de la IA.
Cuando se habla, se reconoce al otro y se rompe el anonimato (tan extendido en los hostiles entornos digitales). Como investigador de los efectos psicoemocionales de los LLM, diría que ahí reside precisamente parte del atractivo de la IA entre las juventudes: mediante la sicofancia algorítmica, estos modelos tienden a validar y acomodarse a las posiciones del usuario; gracias al aprendizaje contextual, producen respuestas percibidas como personalizadas; y su disponibilidad genera una experiencia de presencia continua y de baja fricción relacional. En pocas palabras, los LLM aparecen como una tecnología contraria a la epidemia de descortesía que vivimos. Quisiera terminar con una pregunta: ¿encuentran hoy las y los jóvenes en la Universidad la misma disposición para escucharlos, responderles con amabilidad y reconocerlos como interlocutores, o están buscando en la inteligencia artificial aquello que nuestras instituciones han dejado de ofrecerles?