Hay una pregunta que ningún profesor universitario puede ya esquivar. ¿Qué hacer con la inteligencia artificial en el aula? Los estudiantes la usan, eso no está en discusión. La cifra de UNESCO es contundente: más de dos tercios de los estudiantes en países de ingresos altos recurren con regularidad a estas herramientas para resolver tareas académicas. La pregunta, entonces, no es si entra al aula. Ya entró. La pregunta verdadera es qué tipo de relación construye la universidad con esta tecnología: una que potencie el desarrollo humano de los estudiantes, o una que termine atrofiando precisamente las capacidades que la educación superior debería fortalecer.

La promesa es seria, conviene reconocerlo. La Guía de UNESCO (2024) para el uso de IA generativa en educación e investigación, fundamentada en un enfoque humanístico, identifica posibilidades concretas: personalización del aprendizaje según el ritmo de cada estudiante, retroalimentación inmediata sobre escritos y problemas, simulación de escenarios complejos imposibles de montar en un aula tradicional, acompañamiento individual fuera del horario de clase. Para estudiantes con dificultades particulares de aprendizaje, para grupos numerosos donde el docente no alcanza a atender a todos, para procesos de escritura que requieren múltiples revisiones, la IA puede convertirse en un apoyo legítimo. No estamos hablando de una moda. Estamos hablando de una herramienta que, bien diseñada en su uso pedagógico, abre puertas que antes estaban cerradas.

Y, sin embargo, conviene asomarse al otro lado del asunto, porque la evidencia que viene asomando es, francamente, inquietante. En 2025, un equipo del MIT Media Lab dirigido por la investigadora Nataliya Kosmyna hizo algo que en el fondo nadie había hecho hasta entonces: medir, literalmente, lo que pasaba dentro del cerebro de estudiantes universitarios mientras escribían ensayos en tres condiciones diferentes. Un grupo usó ChatGPT. Otro, un buscador tradicional. El tercero, nada más que sus propios recursos. Los escáneres mostraron lo que muchos sospechábamos sin animarnos a decirlo en voz alta: el grupo que escribió por su cuenta presentó la mayor actividad en zonas vinculadas a la memoria, la creatividad y el procesamiento semántico, y produjo además los ensayos que los evaluadores expertos consideraron más originales. Los investigadores bautizaron el fenómeno con un término que vale la pena retener: deuda cognitiva. Una pérdida progresiva de atención y memoria que se hace visible cuando la herramienta desaparece. En la misma dirección apunta un estudio reciente de la Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra, realizado con 416 estudiantes universitarios dominicanos: a mayor dependencia de la IA, mayor procrastinación académica y, de manera indirecta pero medible, menor pensamiento crítico (Espinal, 2025).

La pregunta clave aparece cuando se cruzan ambos planos. Y la respuesta más lúcida la dio el propio investigador dominicano, Jairo Espinal, al presentar sus hallazgos: la generación que crece con ChatGPT no pierde el pensamiento crítico por usar IA, sino cuando delega en la IA el esfuerzo cognitivo personal. La distinción es decisiva. Una cosa es usar la herramienta para empujar el propio pensamiento más lejos, y otra muy distinta es entregarle al sistema el trabajo intelectual que precisamente nos forma como personas. La primera práctica fortalece. La segunda atrofia. Y el aula universitaria es justamente el espacio donde se decide, día a día, en qué dirección se inclina la balanza.

Esto se traduce en prácticas pedagógicas concretas. Pedir a los estudiantes que primero produzcan su propia versión de un texto, y solo después comparen con la respuesta de la IA, identificando dónde la herramienta los superó y dónde se quedó corta. Diseñar actividades donde la IA sea el contradictor, no el redactor: que los estudiantes le pidan argumentos en contra de su propia postura y aprendan a refutarlos. Usar simulaciones generativas para crear casos clínicos, dilemas éticos o escenarios de debate que un profesor solo no alcanzaría a producir. Hacer visible, en clase, cuándo la IA inventa información —las llamadas alucinaciones— para entrenar el músculo crítico del estudiante. Todas estas son estrategias activas en las que la IA no reemplaza al estudiante, sino que lo obliga a pensar mejor. Es la diferencia entre tener una calculadora en clase de matemáticas y no haber aprendido nunca a sumar.

La dimensión institucional es igual de importante. Una encuesta global de UNESCO en más de 450 instituciones reveló que menos del diez por ciento contaba con políticas formales sobre IA hacia 2023. Esa cifra debe haber mejorado, pero la brecha sigue siendo enorme. Una universidad responsable no puede dejar el tema librado a las decisiones individuales de cada profesor. Necesita políticas claras sobre uso ético, criterios de evaluación que distingan el aporte humano del generado por IA, formación sostenida de los docentes en alfabetización digital crítica, y conversaciones abiertas con los estudiantes sobre qué se espera de ellos en cada curso. La Universidad de la Costa, como tantas otras del país, está dando estos pasos. Y vale la pena darlos con seriedad, porque la alternativa —que cada quien improvise— es la que efectivamente erosiona la formación.

Pensar la inteligencia artificial desde el desarrollo humano supone resistir dos tentaciones igualmente fáciles. La primera, prohibirla, como si negar la realidad alguna vez hubiera funcionado. La segunda, entregarse a ella sin condiciones, como si lo nuevo fuera bueno por el solo hecho de ser nuevo. La tarea más exigente, y la única que tiene futuro, es construir un uso pedagógico de la IA que la convierta en aliada del pensamiento, no en su sustituta. Que la haga visible como herramienta, no como oráculo. Que entrene a los estudiantes para utilizarla con discernimiento, no para depender de ella. Una universidad que logre eso no estará formando profesionales que sepan usar IA. Estará formando algo mucho más valioso: profesionales que sigan sabiendo pensar, también en una época en la que las máquinas saben simular que piensan por nosotros.

Referencias

Espinal, J. (2025). Generación ChatGPT: edad, sexo y etapa académica como predictores de la relación entre IA y pensamiento crítico. Semana de Investigación PUCMM 2025. Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra.

Giannini, S. (2023). La inteligencia artificial generativa en la educación: documento de reflexión. UNESCO.

Kosmyna, N., et al. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using AI assistants for essay writing. MIT Media Lab Working Paper.

Moreno, R. (2023). Chat GPT como recurso para el aprendizaje del pensamiento crítico en estudiantes universitarios. Educare: Revista Electrónica de Investigación y Postgrado, 27(2), 36–54.

UNESCO. (2024). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura.

UNESCO. (2025). Marco de competencias de IA para profesores. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura.

Brayan Breiner Calabria Pacheco

Arnold Francisco Díaz Jiménez

Profesores del Departamento de Humanidades – Universidad De La Costa, CUC.

Invitado

Mgtr. Sonnyer Martínez Moreno – Profesor Universidad De La Costa, CUC.