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¿Qué hacemos entonces los académicos hacia el futuro? ¿Cuál es el valor que agregamos? ¿Cómo aportamos a la formación de nuestros estudiantes?
En unos pocos años, las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) pasaron de ser una curiosidad tecnológica a una presencia cotidiana en la educación, con un uso que ha aumentado significativamente entre estudiantes universitarios a nivel global.
Según datos del Digital Education Council, un 86% de los estudiantes utiliza este tipo de tecnología y, de acuerdo con la Unesco, el porcentaje de instituciones universitarias con guías específicas sobre el uso de IA también ha crecido hasta alcanzar un porcentaje importante: cerca de un 70% en Europa y Norteamérica, y alrededor de un 45% en América Latina.
Chile, por supuesto, no ha sido la excepción. Un estudio realizado en 2025 por la Universidad de Chile concluyó que el 81% de sus estudiantes de primer año utilizaba herramientas de IA. Es razonable suponer que esta cifra es similar en otras universidades y que no ha hecho más que aumentar desde entonces.
Este nivel de penetración pone a las universidades, particularmente a su rol docente, frente a un desafío complejo e interesante: cómo adaptar su manera de formar profesionales para incorporar estas tecnologías. Esto supone, por cierto, que resistirse a su uso no es una alternativa viable, algo que, al menos a mi juicio, resulta fuera de discusión.
El primer desafío que salta a la vista, incluso para ojos poco expertos, está en la forma de evaluar a los estudiantes. Hoy es mucho más fácil apoyarse en IA sin dejar rastro claro, lo que pone en duda la autoría de los trabajos. El caso más evidente son evaluaciones como ensayos o informes, donde estas herramientas son especialmente eficaces. Pero el problema no se limita a eso.
En ingeniería, por citar un área que me es familiar, ya son capaces de realizar cálculos sofisticados, interpretar resultados algebraicos y desarrollar código de muy buena calidad. En este contexto, diseñar evaluaciones que realmente midan el aprendizaje se vuelve especialmente complejo.
La reacción reflejo de los docentes podría ser intentar prohibir el uso de herramientas de IA, por ejemplo, en evaluaciones presenciales, pero ahí surge una primera duda: ¿es realmente correcto prohibir su uso en evaluaciones?
Para responder, hay dos argumentos que se contraponen. Por un lado, está la idea de que, antes de usar “atajos” en una disciplina, uno debe dominar completamente las bases y fundamentos. Por otro lado, la realidad parece indicar que los profesionales más valorados en el futuro serán aquellos que mejor sepan utilizar estas herramientas. En ese sentido, cualquier limitación de su uso podría terminar perjudicando a los estudiantes. Las universidades deben entonces ponderar estas dos alternativas y transitar un delicado y, para nada trivial, equilibrio intermedio.
Esa disyuntiva nos lleva, en mi opinión, al punto más complejo de abordar. Si bien las universidades cumplen diversos roles en la sociedad, durante mucho tiempo uno de los principales fue la transmisión de conocimiento. Los académicos, por su propio quehacer disciplinar, eran esencialmente los únicos con acceso a ciertos contenidos, que luego se transmitían a los estudiantes en las cátedras.
La irrupción de la IA ha alterado profundamente ese paradigma. La mera transmisión de conocimiento tiene hoy mucho menos valor que antes. Eso nos pone a nosotros, los académicos, en una situación nueva. Ya no llegamos a la sala de clases con la misión de hacer accesible información que, de otra forma, nuestros alumnos no podrían obtener.
Herramientas como ChatGPT, Claude o NotebookLM pueden diseñar, a partir de referencias bibliográficas, cursos bien logrados, con un número determinado de clases, con un enfoque específico y para un público con cierto nivel previo.
¿Qué hacemos entonces los académicos hacia el futuro? ¿Cuál es el valor que agregamos? ¿Cómo aportamos a la formación de nuestros estudiantes? Mi visión es más bien positiva. Creo que la irrupción de la IA nos obliga a asumir con mayor fuerza un rol que siempre ha sido propio de la universidad, pero que quizás habíamos dejado algo de lado: fomentar la creatividad, la capacidad de aprender, el pensamiento crítico y el análisis riguroso.
Es necesario seguir entregando ciertos contenidos esenciales en las carreras; sería extraño, por ejemplo, ver estudiantes de ingeniería sin cursos clásicos de cálculo, física, optimización o probabilidades. Pero cada vez más los programas deberían ser un medio, o incluso una excusa (en un buen sentido), para desarrollar habilidades asociadas a ese contenido.
Uno de los grandes peligros que enfrentan los actuales estudiantes y futuros profesionales es convertirse en “creyentes”, en un sentido casi religioso, de la IA, y tomar sus respuestas como verdades absolutas sin cuestionarlas. Es nuestro deber fomentar el pensamiento crítico y la capacidad de análisis riguroso para evitar que esto ocurra. El riesgo en este contexto no es que la IA reemplace a los trabajadores, sino que los profesionales dejen de pensar por sí mismos, lo que resulta aún más problemático. Esto, creo yo, nos devuelve a lo importante: fomentar que los estudiantes piensen por sí mismos.
En el futuro, los profesionales que mejor enfrenten la irrupción de la IA serán aquellos con mayor flexibilidad y capacidad de aprendizaje. Nuestro rol como docentes debería, entonces, concentrarse cada vez más en el desarrollo de esas aptitudes. En otras palabras, la universidad deja de ser principalmente un espacio de transmisión de conocimiento y pasa a ser, nuevamente, un espacio de formación de criterio y desarrollo intelectual.
Eduardo Zúñiga Leyton, PhD
Profesor Asistente, Escuela de Ingeniería Industrial
Universidad Diego Portales
