En los últimos años, la inteligencia artificial generativa (GenAI) ha revolucionado muchas áreas de la sociedad, incluyendo la educación superior. Herramientas como ChatGPT y otros modelos de lenguaje avanzados han facilitado la creación automática de textos, desde ensayos hasta trabajos complejos, con un solo clic. Esta facilidad tecnológica ha dado lugar a un fenómeno que preocupa a educadores, estudiantes y empleadores por igual: el uso masivo e indiscriminado de GenAI para hacer trampas en la universidad. La proliferación de estas tecnologías ha generado un debate urgente sobre quién debe asumir los costos del deterioro de la educación universitaria y las consecuencias que este fenómeno tiene para la sociedad en su conjunto. En este contexto, es fundamental comprender cómo estas herramientas han afectado la dinámica educativa, qué problemas estructurales han evidenciado, y qué actores pueden y deben responder para garantizar que la formación de los jóvenes no se vea comprometida.
La educación universitaria, tradicionalmente basada en la evaluación escrita individual, enfrenta una crisis. Las tareas de redacción y las tesis, herramientas utilizadas por décadas para evaluar el aprendizaje y fomentar la comprensión crítica, se han convertido en un terreno fértil para que estudiantes utilicen IA generativa para producir trabajos sin esfuerzo real. Esto no solo afecta la integridad académica, sino que también conduce a la graduación de estudiantes con habilidades limitadas en lectura, escritura y pensamiento crítico. Según expertos en el área, como Gary Marcus, la situación es grave porque muchos estudiantes entrarán al mercado laboral sin la preparación adecuada, y peor aún, serán esencialmente analfabetos funcionales tanto en términos de lenguaje como de historia y cultura. Esto tiene un efecto dominó: los empleadores enfrentarán dificultades para encontrar candidatos realmente capacitados, y la sociedad en general podría verse afectada en aspectos tan vitales como la democracia, que depende de una ciudadanía bien informada y crítica.
Los profesores universitarios, que en muchos casos ya están sobrecargados y con limitaciones presupuestarias, se encuentran en una posición complicada. Se espera que actualicen sus métodos de enseñanza, que detecten el uso indebido de IA en los trabajos, y que adapten las evaluaciones para mantener la calidad educativa, todo sin recibir el apoyo financiero o institucional necesario. Transformar los modelos clásicos requiere una inversión considerable en personal, tiempo y recursos, algo que las universidades con presupuestos restringidos no pueden afrontar eficazmente. El problema, como señalan figuras críticas del sector, no debe recaer únicamente en los docentes ni en los propios estudiantes. Muchas preguntas quedan abiertas: ¿Deben los creadores y distribuidores de herramientas de GenAI responsabilizarse por el impacto de sus tecnologías en la educación? ¿Deberían implementarse regulaciones específicas para limitar ciertos usos o para apoyar a las instituciones educativas? ¿O la responsabilidad es colectiva, repartida entre universidades, gobiernos, desarrolladores y la sociedad? Algunos abogan por rediseñar profundamente el currículo universitario, eliminando asignaciones que puedan ser realizadas fácilmente por una IA y favoreciendo métodos que fomenten la participación activa, como discusiones en clase o evaluaciones personalizadas.
Sin embargo, estas soluciones se complican con la realidad de estudiantes en grupos numerosos y la falta de recursos para formación individualizada, pues un modelo que funciona para grupos pequeños es inviable a escala masiva. Otros plantean la necesidad de integrar la IA como una herramienta educativa legítima, enseñando a los estudiantes a usarla de manera crítica y ética. Esto implica reconocer que la tecnología es parte del presente y futuro del aprendizaje, y que el enfoque debería cambiar de prohibición a integración responsable. Sin embargo, también se reconoce que sin una revisión estructural, la IA generativa seguirá minando la formación de competencias esenciales. Por otro lado, el sector privado y las grandes compañías tecnológicas se benefician económicamente del uso extendido de estas herramientas, sin que hasta ahora se hayan comprometido en aportar soluciones que mitiguen sus efectos secundarios en la educación.
La ganancia económica a menudo contrasta con la carencia de inversión en programas que ayuden a educadores o que contribuyan a un uso más transparente y responsable de la inteligencia artificial. De no tomarse medidas integrales, es probable que la educación universitaria pierda cada vez más valor en términos de formación real, volviéndose un proceso meramente burocrático que no garantiza la adquisición de conocimiento significativo. Tal situación es preocupante porque impacta no solo en el ámbito individual del estudiante, sino en la competitividad económica, la cohesión social y los cimientos mismos de la democracia. En conclusión, la crisis del plagio masivo inducido por GenAI en universidades es síntoma de desafíos más profundos en los sistemas educativos y sociales. Para enfrentarla, es imprescindible un compromiso conjunto de todas las partes involucradas: gobiernos, instituciones educativas, desarrolladores de IA, profesores, estudiantes y empleadores.
Solo a partir de una responsabilidad compartida y de inversiones estratégicas se podrá diseñar un modelo educativo que no solo resista los embates de la tecnología, sino que la utilice para potenciar el aprendizaje genuino y formar ciudadanos críticos y capacitados para el siglo XXI.
