La universidad ante la IA agéntica: despertar o morir para siempre
Hay un experimento mental que conviene hacer antes de leer este artículo sobre la IA agéntica; ¿será su momento de despertar o de quedarse dormida para siempre?
Imaginemos una sala de conferencias en la que un investigador de Tsinghua, uno del MIT y otro de Stanford discuten en tiempo real sobre un problema científico complejo. Cada uno aporta perspectivas distintas, consulta bases de datos en milisegundos, genera hipótesis y las contrasta al instante. Ahora imaginemos que dos de esos tres «investigadores» son agentes de inteligencia artificial. Esa sala ya existe. Solo que la mayoría de las universidades españolas ni saben que existe ni, lo que quizás es peor, parecen tener intención de averiguarlo.
Estamos ante la transición más significativa en la historia de la producción del conocimiento desde la imprenta de Gutenberg, y buena parte del sistema universitario la observa con la distancia serena del que no tiene nada que perder. Permitidme argumentar que sí tiene mucho que perder, y que ya lo está perdiendo.
Qué son los sistemas multiagente y multimodales (y por qué importan)
La inteligencia artificial generativa de primera generación –el ChatGPT que irrumpió en las conversaciones de sobremesa en 2022- era, en esencia, un oráculo conversacional. Su capacidad no ha dejado de mejorar -al igual que el resto de modelos con los que compite- pero restringida dentro de un turno de pregunta-respuesta. Incapaz de actuar de forma autónoma en el mundo. Lo que ha ocurrido desde entonces es de una magnitud cualitativamente distinta.
Los agentes de IA o la IA agéntica mejoran los grandes modelos de lenguaje (LLM) permitiéndoles automatizar procedimientos complejos, ejecutar planes de varios pasos, utilizar herramientas externas e interactuar con entornos digitales para funcionar como componentes de gran potencia dentro de flujos de trabajo más amplios (ver aquí este informe reciente). Esto no es jerga técnica, es la descripción de un sistema capaz de leer un artículo científico, diseñar un experimento, ejecutar el código necesario, interpretar los resultados y redactar un borrador de paper. Todo ello sin intervención humana en cada paso.
Los sistemas multimodales añaden una capa adicional de sofisticación. Operan simultáneamente con texto, imágenes, vídeo, audio y datos estructurados. El grupo de Inteligencia Multimodal de la Universidad de Tsinghua ha desarrollado MiniCPM-o, un modelo que alcanza el nivel de rendimiento de GPT-4o en visión, voz e interacción multimodal en tiempo real, con apenas 8.000 millones de parámetros (una fracción del coste computacional de los sistemas de OpenAI o Google).
La potencia de fuego ya no está solo en los laboratorios de Silicon Valley.
Nuevas fusiones en la IA
Y cuando varios de estos agentes trabajan coordinados -los sistemas multiagente– aparece algo cualitativamente nuevo. Se trata de arquitecturas de inteligencia colectiva artificial donde distintos agentes se especializan, se cuestionan mutuamente y producen síntesis que ninguno habría alcanzado solo. Desde el primer trimestre de 2024 hasta el segundo de 2025, Gartner registró un incremento del 1.445% en las consultas sobre sistemas multiagente. Esto no es una tendencia. Es una explosión.
La comunidad académica tiene que tomar conciencia de la creciente fusión entre la IA generativa y la IA cognitiva -a través de la IA neurosimbólica- introduciendo en los modelos sistemas de razonamiento avanzado, memoria persistente y autonomía de acción, programada para optimizar decisiones. En la metodología de los últimos modelos de Open AI o Antropic se recoge explícitamente que estos se han mejorado a sí mismos.
El aula en coma y la oportunidad perdida
Enfrentemos la realidad sin anestesia. La clase magistral universitaria está en crisis terminal. No porque los profesores sean peores que antes -en muchos casos son bastante mejores- sino porque el ecosistema de atención de los estudiantes ha cambiado de manera irreversible.
El estudiante que se sienta en un aula hoy lleva en el bolsillo un dispositivo con acceso instantáneo a cualquier explicación, en el formato que prefiera, a la velocidad que elija, con la posibilidad de pausar, rebobinar y repetir hasta que entienda. Frente a eso, el monólogo de setenta y cinco minutos tiene la misma ventaja competitiva que un fax.
Howard Gardner -el psicólogo de Harvard creador de la teoría de las inteligencias múltiples- afirmó en un foro celebrado en la Harvard Graduate School of Education en septiembre de 2025 que la inteligencia artificial supone un cambio tan fundamental para la educación como el que no se había visto en los últimos mil años. Su diagnóstico sobre la clase presencial fue lapidario: «La necesidad de que todo el mundo en el aula haga lo mismo y sea evaluado de la misma manera parecerá totalmente anticuada». Y añadió algo que debería figurar enmarcado en las salas de los equipos rectorales: «No creo que tenga sentido ir a la escuela durante diez o quince años como lo hemos hecho hasta ahora».
La pregunta que unas pocas universidades llevan meses formulando es exactamente la misma que deberían hacerse las universidades españolas: ¿para qué sirve la presencia física en el aula si lo que ocurre dentro de ella no ha cambiado sustancialmente en un siglo?
Herramientas para la reinvención
La respuesta, si uno se molesta en pensarla, no es «para escuchar al profesor». La presencia física sirve para lo que ningún agente de IA puede aún replicar bien: el debate socrático, la confrontación de ideas entre iguales, la construcción colectiva de conocimiento con fricción productiva, el vínculo emocional con un mentor que encarna no solo conocimiento sino valores, pensamiento crítico… Pero esto exige reinventar radicalmente el formato, no seguir haciendo lo mismo esperando resultados distintos.
Los sistemas multiagente ofrecen una palanca extraordinaria para esa reinvención. Un estudio sobre 312 estudiantes universitarios en un entorno de aprendizaje potenciado por múltiples agentes de LLM -el sistema MAIC- reveló comportamientos y perfiles de interacción radicalmente nuevos. Los alumnos no se comportan como ante un único asistente, sino que desarrollan estrategias diferenciadas de uso según el agente especializado con el que interactúan.
En otras palabras: la arquitectura multiagente no solo mejora los resultados sino que cambia la naturaleza de cómo aprenden los estudiantes.
La personalización que esto posibilita era, hasta hace muy poco, un sueño pedagógico. Los educadores están usando cada vez más sistemas de múltiples agentes de LLM como diseñadores instruccionales, combinando las capacidades de los modelos con los principios de las ciencias del aprendizaje para crear materiales de alta calidad pedagógica. Un estudiante con dificultades en álgebra lineal puede recibir hoy una secuencia de aprendizaje adaptada a su nivel específico, generada en tiempo real, con ejercicios calibrados a sus errores anteriores. Un estudiante avanzado puede recibir retos que lo empujan hacia la frontera del conocimiento de su campo. El aula uniforme -diseñada para un estudiante promedio que no existe- debe dejar de ser la norma.
La IA agéntica como acelerador de la investigación
Si la transformación del aula es urgente, la de la investigación universitaria es, si se me permite, existencial.
El MIT Professional Education lanzó en septiembre de 2025 un programa específico sobre IA agéntica aplicada a la transformación organizacional, con la premisa de que los agentes están ya superando a los procesos liderados por humanos en velocidad, consistencia e incluso empatía en múltiples sectores. El MIT no está especulando sobre el futuro. Está formando para el presente.
Lo que los sistemas agénticos ofrecen al investigador universitario es, en esencia, un equipo de colaboradores infatigables y especializados. Un agente puede rastrear en tiempo real miles de publicaciones, identificar los papers más relevantes para una hipótesis específica, extraer datos, detectar inconsistencias metodológicas y sugerir diseños experimentales alternativos. Otro agente puede ejecutar análisis estadísticos complejos, generar visualizaciones y redactar secciones de resultados en borrador. Un tercero puede simular el proceso de revisión por pares, identificando debilidades en el argumento antes de que lleguen a los revisores.
Stanford ha incorporado en su curso CS329A sobre agentes de IA que se auto-mejoran los conceptos de razonamiento en múltiples pasos, uso de herramientas, flujos de trabajo agénticos y benchmarks de investigación, como parte central de su curriculum de posgrado en 2025. Stanford no está esperando a que la industria dicte los estándares, los está construyendo desde su academia.
Las preguntas incómodas serían: ¿Están los investigadores universitarios usando sistemáticamente estas herramientas? ¿Qué departamentos tienen una estrategia explícita de integración de IA agéntica en sus procesos de investigación? La respuesta en demasiados casos es, ninguno. No por incapacidad, sino quizás por inercia institucional y falta de liderazgo.
La co-inteligencia: el paradigma que la universidad debería abrazar
Existe un riesgo simétrico al del rechazo, diría que es la rendición acrítica. La IA como sustituto del pensamiento, el agente como atajo cómodo, el trabajo entregado que no es trabajo sino delegación invisible. Ambos extremos -el ludismo disfrazado de prudencia y el entusiasmo sin discernimiento- son formas de eludir la pregunta central.
Otra pregunta central sería esta: ¿Cómo construimos una relación entre inteligencia humana e inteligencia artificial que potencie lo mejor de cada una?
La respuesta más rigurosa disponible tiene nombre: co-inteligencia. No es el humano que usa la IA como herramienta subordinada, ni la IA que reemplaza al humano como agente central. Es una nueva forma de cognición distribuida en la que las capacidades de cada parte se amplifican mutuamente.
El humano aporta juicio ético, contexto social, creatividad radical, capacidad de formular preguntas que nadie ha formulado. La IA aporta velocidad, escala, síntesis y una capacidad de exploración del espacio de posibilidades que ningún equipo humano puede igualar.
La investigación de Erik Brynjolfsson en el Stanford Digital Economy Lab ya muestra ganancias de productividad del 14-15% para trabajadores del conocimiento que usan asistentes de IA, con mejoras de hasta el 34% para los menos experimentados. Pero estas cifras son las de la primera generación de herramientas. Los sistemas multiagente que están emergiendo ahora multiplicarán estos efectos por órdenes de magnitud.
La universidad que entienda esto -y lo institucionalice, no como hobby de unos pocos pioneros sino como estrategia transversal- estará posicionada para lo que viene. Quizás la que no lo entienda estará fabricando graduados para un mercado laboral que dejará de existir mientras la institución sigue mirando el retrovisor.
El horizonte que se acelera aún más: nuestros alumnos en la era de la Inteligencia Artificial General (AGI)
Y aquí es donde conviene levantar la vista del detalle técnico para mirar el horizonte completo. Porque lo que estamos describiendo -agentes, multimodalidad, co-inteligencia- no es el destino final. Es el camino hacia algo considerablemente más perturbador.
En enero de 2026, el CEO de Anthropic Dario Amodei afirmó en el Foro Económico Mundial de Davos que los sistemas AGI «probablemente llegarán en pocos años -posiblemente en 2027, quizás antes de lo que se espera ampliamente».
El CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, estima un 50% de probabilidad de alcanzar la AGI en torno a 2030. Conforme vamos avanzando mes a mes cada vez hay más certezas y convicciones por parte de la industria y expertos de que una AGI fuerte puede alcanzarse antes de finalizar este año 2026.
No son predicciones de entusiastas tecnológicos ingenuos. Se trata de las proyecciones públicas de los directores ejecutivos de las empresas con mayor acceso al estado real del arte de la investigación en IA.
Anthropic ha definido los sistemas «de IA poderosa» -su término preferido frente a AGI- como aquellos con capacidades intelectuales que igualan o superan a los ganadores del Premio Nobel en la mayoría de las disciplinas, incluyendo biología, ciencias de la computación, matemáticas e ingeniería. Que eso pueda ocurrir antes de que termine esta década no es ciencia ficción. Insisto en que es más bien una predicción conservadora entre los insiders del sector.
Un despertar necesario
Tendríamos que seguir preguntándonos qué significa esto para la universidad. En mi opinión, nos indica que el tiempo de reforma medido en décadas -el ritmo habitual de las instituciones académicas- es un lujo que ya no existe.
Si los sistemas AGI llegan en el horizonte 2027-2030, las cohortes de estudiantes que ahora cursan primer año de grado se incorporarán al mercado laboral en ese preciso momento de inflexión. ¿Qué les estamos enseñando? ¿Les estamos preparando para colaborar productivamente con inteligencias artificiales de nivel investigador? ¿O les estamos enseñando a resolver manualmente los problemas que la IA resolverá en segundos?
La revolución educativa que necesitamos no es cosmética. No consiste en añadir una asignatura de «competencias digitales» a un plan de estudios diseñado en otra época. Consiste en repensar desde los cimientos qué significa aprender, qué significa saber, qué significa aportar valor como ser humano en un mundo donde la inteligencia artificial puede ejecutar cualquier tarea cognitiva rutinaria con una eficiencia que ningún humano alcanzará jamás.
Lo que la IA no puede replicar -todavía, y quizás nunca del todo- es la capacidad de hacer las preguntas correctas. La capacidad de discernir qué problemas merecen ser resueltos. La capacidad de actuar con responsabilidad ética en contextos de incertidumbre radical. La sabiduría, en el sentido más clásico del término. No la acumulación de información sino su integración en una forma de estar en el mundo.
Otro escenario, otra Universidad
Formar en eso exige otra universidad. Una que haya abandonado el culto a la memorización y que haya aprendido a enseñar en co-inteligencia con sus propias herramientas; que haya integrado la IA agéntica en sus laboratorios de investigación no como novedad sino como infraestructura básica, tan obvia como la electricidad; una universidad que haya convertido el aula presencial en el espacio de las preguntas difíciles, de los debates sin respuesta fácil, de la construcción colectiva de criterio, de pensamiento crítico.
La buena noticia es que quizás todo esto es posible. Las herramientas existen. Los modelos pedagógicos están siendo desarrollados en Stanford, en el MIT, en Tsinghua. El conocimiento está disponible.
La mala noticia es que la ventana para actuar se está cerrando a una velocidad que las instituciones universitarias no están diseñadas para percibir. Los profesores tienen muy escasos incentivos para salir de la actual zona de confort. Apelo a la conciencia.
La historia de las grandes transformaciones tecnológicas es implacable con los que confunden la zona de confort vestida de serenidad con la sabiduría.
Me parece un artículo realmente revelador que cumple al pie de la letra lo que decía mi maestro Antonio Rodríguez de las Heras, que estas herramientas sirven para amplificar las capacidades humanas y la IA humanizada y bien aplicada está transformando el mundo universitario que conocemos. La cuestión es: ¿cómo hacemos para integrar este potencial sin dejar de desarrollar nuestra capacidad de hacernos las preguntas que necesitamos resolver para no perder el control?
Andrés, muchas gracias por este aviso, con tantas ideas más allá de lo que habitualmente admitimos como la necesidad de formación en IA para los alumnos y futuros profesionales. No sobra tiempo para la transformación radical de nuestra universidad.
Muchas gracias, es una reflexión necesaria y la tarea que hemos de llevar a cabo no puede esperar más. Tiene muchos riesgos, pero es también una oportunidad que no deberíamos desaprovechar.
Excelente, Andrés. Gracias por situar en la agenda universitaria, a veces tan repleta de minucias, un tema tan inaplazable y decisivo. Ojalá tu mensaje cale y permita cobrar conciencia a las universidades de la envergadura existencial de este reto. A ver si la inercia de lo consabido no desplaza la curiosidad por lo que hay que saber. No es éste un tiempo para ensimismarse sino para repensarse, no para repetirse sino para reinventarse. Quiero pensar que no todo está perdido y que aun será posible, pero no nos podemos demorar
Pienso que el mundo, por naturaleza es dinámico y que, por tanto, los seres humanos debemos mantenernos atentos y prestos a hacer parte de ese dinamismo, el cual las universidades deben ser parte activa de su desarrollo.
En tal sentido, las universidades se deben acoplar a la manera como el mundo gira. Ahora, el mundo está girando en torno a la IA y, en general, a las tecnologías; y, queramos o no, nos tenemos qué adaptar a ella, tratando, no de paquidermizarnos ante ella, sino sacándole su mejor provecho desde y fuera del aula.
Pienso que este artículo va al punto en pro de buscar que aquellos que no quieren aceptar la IA entiendan que ella llegó para quedarse y que quienes la aceptan, sigan revolucionando la educación en las IES, que es lo que finalmente la IA vino a hacer; a revolucionar el mundo y, por tanto, la educación.
Excelente síntesis sobre la situación en la que se encuentra el advenimiento de la transformación radical del acceso y creación del conocimiento que está surgiendo.
La advertencia de que la institución universitaria está acostumbrada a precisar décadas para la implementación de las innovaciones que surgen – y que está no permitirá esa parsimonia-, me recuerda el llamado caso Kodak.
Esta compañía, fue barrida del escenario audiovisual por la velocidad de la implantación de revolución digital. En un plazo vertiginoso, toda la industria fotográfica analógica se convirtió en ‘arqueología industrial’.
Esperemos que no ocurra igual con ‘La Universidad’, agente que ha supuesto durante siglos la vanguardia del conocimiento, creación del saber y su difusión.
Gracias por tu visión siempre clarividente. Mi opinión es que la IA está levantando una punta de la alfombra del sistema educativo en general y del universitario en particular. Debajo de la alfombra no hay solo mierda pero hay polvo, el polvo de la quietud y del apalancamiento general y mayoritario. La IA es una gran oportunidad y en mi opinión es la gran oportunidad para el conocimiento y la enseñanza. Si los estudiantes de primer curso llegarán desactualizados a su fin de grado¿qué decir de sus profesores? La gran oportunidad es actualizarse de verdad y sobre todo trabajar de verdad, no solo ir a la universidad, más bien hacer universidad o , efectivamente, inventar otra cosa, que además se ve venir.
Gracias, Pedro, por una intervención que va a eje central del tema. La referencia a Antonio Rodríguez de las Heras es muy acertada su idea de la tecnología como amplificación -y no sustitución- de lo humano es un marco conceptual sólido para pensar esta transición.
Tu pregunta, es exactamente la pregunta. Y no tiene una respuesta única, pero sí algunas pistas que merecen explorarse.
A) La primera, preservar la capacidad de formular preguntas exige protegerla activamente, no asumir que sobrevivirá por inercia. Si delegamos en la IA tanto las respuestas como la formulación de los problemas, atrofiamos precisamente el músculo que nos hace insustituibles. La universidad debería ser el espacio donde esa fricción cognitiva -incómoda, lenta, exigente- se cultiva deliberadamente, frente a la tentación del atajo.
B) La segunda, el control no se mantiene desde la distancia, sino desde el dominio. Quien no entiende cómo funcionan estos sistemas no los controla, los padece. Por eso la alfabetización profunda en IA -no superficial- es condición de imprescindible de cualquier autonomía intelectual real en los próximos años.
C) Y la tercera, quizás la más incómoda, hacerse las preguntas correctas requiere tiempo de pensamiento sin pantalla, sin prompt, sin asistente. La paradoja es que para usar bien la IA necesitamos espacios deliberadamente libres de IA. Esa también es una decisión pedagógica que la universidad debe tomar.
Gracias de nuevo por elevar el debate.
Gracias, Fernando calle. Coincido plenamente: el debate suele quedarse en «formar a los alumnos en IA», como si bastara con añadir una capa al edificio existente. Lo que está en juego es mucho más profundo -repensar el edificio entero- y, como bien dices, el tiempo no sobra. Más bien al contrario: empieza a faltar…
Si la IA no parece ser capaz de hacer las preguntas correctas, qué problemas merecen ser resueltos y la capacidad de actuar éticamente, blanco y en botella: hay un arma devastadora en manos de los de siempre, que seguirán jugando a ser Dios y esparcir el analfabetismo funcional a la inmensa mayoría de la población… Por cierto, no hace falta tanta verborrea académica para decirnos lo obvio: la Universidad es un fósil inane y podrido desde hace mucho tiempo…
Cuando se extendieron los libros impresos, los que más estaban en contra fueron justamente los profesores de las universidades. Los libros impresos tardaron casi un siglo en entrar en las universidades. El sistema pedagógico controlado y ejercido por los docentes no los aceptaba. En realidad no querían que los estudiantes se instruyesen de forma autónoma con libros que hubieran escrito otras personas que no fueran del claustro de profesores.
Ahora nos parece todo aquello un capítulo de _Juego de Tronos_.
Creo que pasará algo similar con los avances de la IA, aún en pañales, y la educación.
De entrada, yo veo con la nueva «Agentic AI» tres cambios con los que la universidad tendrá que lidiar:
1. Van a sobrar muchos profesores humanos porque la docencia la van a impartir en mayor parte los algoritmos.
2. Van a sobrar aulas, al menos como las hemos venido diseñando desde el siglo XII. También los campus y, sobre todo, la noción de presencialidad. ¿Voy a tener que ir cada día a clase?
3. Van a sobrar los planes de estudio actuales, ya que se deberán reinventar de otra manera, teniendo en cuenta que el conocimiento no está solo en las universidades y que se debe adaptar cada segundo al progreso de cada estudiante.
En fin… el reto de futuro en realidad es pasar de un sistema de educación en serie, digamos industrial, que el Estado encargaba a las universidades, a un sistema de educación individual, pero también masivo, realizado, transmitido y gestionado en gran parte por la IA, pero manteniendo la excelencia que la universidad garantiza y el Estado y la sociedad reclaman.
Gracias, Andrés, una vez más.
Dídac Martínez Trujillo
Bibliotecari
Gracias, JJ Moreso. Has captado bien la tensión entre riesgos reales y oportunidad histórica aunque en mi opinión asumir los riesgos de actuar es hoy menos arriesgado que asumir el coste de no hacerlo.
Gracias, muy querido Juan Vázquez. Tu comentario merece estar enmarcado: «no es éste un tiempo para ensimismarse sino para repensarse, no para repetirse sino para reinventarse». Has condensado en una frase lo que el artículo intenta desarrollar en varias páginas.
Y vuelves a dar la clave al señalar la «inercia de lo consabido». Es probablemente el adversario más serio que tenemos, precisamente porque no se presenta como adversario, sino como sensatez, como experiencia, como prudencia institucional. Y mientras tanto, la realidad avanza a una velocidad que no espera consensos.
Comparto tu cauto optimismo :-) no todo está perdido, pero quizás la ventana se estrecha más rápido de lo que somos conscientes. Que voces como la tuya sigan elevando el debate es parte importante de lo que puede hacer que esa ventana no se cierre del todo. Un fuerte abrazo.
Gracias, Braulio. Me quedo con tu término «paquidermizarnos», describe muy bien el riesgo institucional que enfrentan las universidades: moverse con tal lentitud que, cuando reaccionen, el paisaje ya será otro.
La IA agéntica es una aceleración cualitativamente distinta, que comprime en años lo que antes tardaba décadas. Y en torno a la responsabilidad de las IES que mencionas, no se trata solo de incorporar la IA al aula, sino de formar criterio sobre ella -técnico, ético, social- para que las próximas generaciones no la padezcan, sino que la dirijan. Un saludo cordial.
Gracias, Ramón Antúnez. La analogía con Kodak conviene recordarla. Kodak inventó la primera cámara digital en 1975 y no fue ignorancia tecnológica lo que la hundió, fue incapacidad institucional para canibalizar su propio modelo de negocio antes de que otros lo hicieran por ella. La trampa del éxito previo.
La universidad corre un riesgo similar. No por desconocer la IA -los mejores trabajos sobre estos sistemas se publican, precisamente, en universidades- sino por la dificultad estructural de transformar desde dentro una institución que lleva siglos funcionando con una lógica determinada. Saber lo que viene y poder responder a ello son cosas distintas.
La ausencia de una amenaza «existencial» inmediata adormece la urgencia de la reforma. El declive puede ser lento, casi imperceptible, hasta que un día se descubre que la institución sigue existiendo pero ha dejado de ser relevante.
Ojalá tu deseo se cumpla. Quizás depende, en buena parte, de que el debate se mantenga vivo.
Gracias, Pedro Picatoste por tu metáfora sobre la «alfombra» la IA no está creando los problemas del sistema educativo, los está iluminando.
Tu distinción entre «ir a la universidad» y «hacer universidad» merece subrayarse. Es exactamente la diferencia entre cumplir un trámite y construir conocimiento. Y, como bien dices, si no somos capaces de recuperar ese segundo sentido, el primero va a quedar en evidencia muy pronto. Un fuerte abrazo.
Gracias, Dídac. Las universidades europeas tardaron casi un siglo en integrar plenamente el libro impreso, con resistencias notables del propio claustro. Hoy nos parece grotesco. Mañana, probablemente, nos parecerá igual de grotesco lo que ahora damos por sentado.
Sobre tus tres puntos, comparto el diagnóstico aunque quizás matizaría un poco la velocidad. No creo que sobren tantos profesores como sobrarán los profesores que sigan haciendo lo mismo. La función docente no desaparece, en mi opinión, se transforma -del transmisor de contenidos al diseñador de experiencias, mentor crítico y curador de criterio-. .
Sobre aulas y presencialidad, coincido plenamente. La pregunta «¿voy a tener que ir cada día a clase?» solo tiene sentido si lo que ocurre en clase merece el desplazamiento. Edificios diseñados en el siglo XII para una pedagogía del siglo XII no pueden seguir condicionando la pedagogía del siglo XXI.
Y sobre los planes de estudio, ahí está quizás el cambio más profundo. Pasar de un sistema industrial en serie a uno individual y masivo a la vez algo que hasta hace poco era una contradicción imposible y que la IA hace por primera vez técnicamente viable.
Gracias, Enrique Bernabé, por una intervención sin medias tintas. Mencionas una cosa importante, la pregunta sobre quién controla estas tecnologías -y para qué- es probablemente una cuestión política extraordinariamente relevante, aunque sin dramatizar, tenemos open source, modelos europeos que podrían ser soberanos y transparentes. Hay un riesgo real sobre consumir respuestas prefabricadas, pero este riego es mayor, si las instituciones universitarias se posicionan como outsiders.
Permíteme que discrepe en la conclusión sobre la universidad. Calificarla de «fósil inane y podrido» es, en mi opinión, un diagnóstico que confunde la institución con algunas de sus peores prácticas. La universidad quizás tiene problemas serios -los señalo en el artículo sin demasiada anestesia- pero sigue siendo, con todas sus deficiencias, uno de los pocos espacios donde la formación de criterio crítico no está sometida a la lógica del clic, el algoritmo o el rendimiento trimestral. Precisamente por eso merece la pena pelear por su transformación, no decretar su defunción.
Y sobre la «verborrea académica»: acepto la crítica al estilo, aunque no comparto la premisa. Si lo que digo es obvio, llevamos demasiados años actuando como si no lo fuera. A veces hace falta nombrar lo evidente con cierta amplitud para que deje de ser ignorado. Un saludo.
Yo opino, que el riesgo de que se repita la experiencia que se vivió con la imprenta es alta, muy alta. Porque es un sistema creado para su autosuficiencia y modelo de sostenimiento. Va a cundir el terror, de no enfrentar decisivamente este salto cuántico que representa la IA. Pero me quiero detener, en que el uso eficiente de la IA depende del dominio sobre distintas áreas, y el espíritu investigador de quién las use.De otra maneras, seremos meros servidores y fácilmente reemplazables. O sea, que el uso que propone el profesor Pedreño requiere de lo profundo que sea el pensamiento crítico de los docentes futuros y la avidez de estos por descubrir nuevos mundos, ya que los viejos, estarían como empaquetados. Muchísimas Gracias por los aportes que he leído con gusto y por supuesto al autor de la nota-
Gracias, Eduardo Dalmasso. El patrón de resistencia institucional ante cambios estructurales es sorprendentemente estable a través de los siglos. Estoy de cauerdo en que los sistemas que sobreviven gracias a su propia inercia rara vez se reforman desde dentro hasta que la presión externa se vuelve muy fuerte.
Y tu segunda observación creo que es relevante. El acceso a la IA hace más necesario, no menos, el pensamiento crítico profundo. Sin él, estas herramientas convierten a sus usuarios en intermediarios prescindibles entre el sistema y el resultado. De ahí que la formación de docentes sea una de las inversiones más estratégicas que una universidad puede hacer hoy. Muchas gracias por el comentario.
¡Qué buen artículo y aportes reflexivos de los compañeros! Soy jubilada (sólo institucionalmente porque continúo en equipos de investigación intergeneracionales, interculturales e interdisciplinares). Desde mi experiencia universitaria en distintos ámbitos y países, mis observaciones sobre los cambios/no cambios en estas instituciones viene dado por el inmovilismo de muchos de los docentes que prefieren la comodidad de seguir haciendo lo mismo que avanzar con los tiempos, estudiar más allá de sus disciplinas, conversar con los diferentes y reconocer que no lo sabemos todo. Y al mismo tiempo que existen los inmovilistas sobreviven los creadores, estudiosos, inconformes y que muchas veces se ven aislados o cuando no infravalorados por hacer las preguntas incómodas.
La IA con sus logros y peligros (como toda tecnología) la hemos creado los humanos (con distintas intenciones, claro, y no siempre éticamente correctas), pero está aquí y eso debería ponernos a todos los que nos llamamos educadores-investigadores, al menos a pensar, a formarnos, a entender y ver de qué manera puedo hacer Universidad (construcción de conocimiento nuevo) en este mundo del siglo XXI.
Muchas gracias a todas y todos por las reflexiones que ayudan a pensar el mundo hoy.
Muchas gracias, Eugenia, por tu reflexión.Personificas precisamente lo que la universidad debería ser: como espacio de investigación intergeneracional y curiosidad inagotable. Como bien dices, el mayor peligro no es la tecnología en sí, sino esa inercia institucional que castiga al que hace la pregunta incómoda o al que intenta estudiar más allá de su parcela de conocimiento. Me quedo con tu frase sobre «hacer Universidad». Tenemos que reinventar en este siglo XXI, el significado de hacer universidad desde la co-inteligencia. Es reconfortante saber que, frente al inmovilismo, hay voces como la tuya que siguen empujando para que la universidad sea un laboratorio vivo para acometer un futuro complejo.