Resumen:

La irrupción de la inteligencia artificial exige repensar la universidad desde una perspectiva ética, curricular e institucional. Su integración no debe limitarse a nuevas asignaturas, cursos aislados o al aprendizaje de prompts, sino incorporarse a la lógica propia de cada disciplina y transformar los métodos de enseñanza y evaluación. En la investigación, la IA debe potenciar la calidad del trabajo académico sin sustituir el juicio ni la responsabilidad intelectual, mediante criterios de transparencia y uso virtuoso. Asimismo, es indispensable construir ecosistemas de colaboración entre universidades y otros actores para reducir brechas tecnológicas y fortalecer la innovación orientada al bien común y la formación integral.

1. Reconfiguración de la estructura curricular

Al hablar de una reconfiguración de la estructura curricular frente a la IA, debemos evitar tres cosas: en primer lugar, creer que basta añadir nuevas asignaturas a los planes de estudio; en segundo, que se puede resolver a partir de cursos extracurriculares; y, finalmente, reducir su integración a una mera especialización en promptología. Sobre lo primero es importante decir que, aunque estas asignaturas pueden significar un profundo enriquecimiento, también pueden terminar siendo ajenas a la disciplina. La IA debe incorporarse desde la lógica interna de cada disciplina, no como un contenido externo que se sobrepone o añade al diseño curricular. Algo semejante ocurre cuando los cursos extracurriculares son vistos como cursos remediales que suplen un vacío en la formación y no como cursos que nos permiten tener una actualización permanente. Debemos ser conscientes de que, como dice el aforismo, ars longa, vita brevis (el arte es lago, la vida es breve), y que, por ende, quizá lo más relevante no sea que el alumno tenga todo el contenido habido y por haber. La formación universitaria nunca será exhaustiva y, por lo mismo, el objetivo del currículo no debe ser la completud, sino la formación integral de cada estudiante.

Finalmente, debemos evitar creer que para hacer dicha reconfiguración basta con una especialización en promptología: una suerte de capacitación dedicada exclusivamente a aprender cómo escribir mejores prompts para cada profesión. Saber dialogar con la IA es útil, pero un buen prompt nunca sustituye a una buena pregunta, ni a una buena práctica pedagógica. Esta última advertencia se asocia también con la idea, fuertemente propagada, de que debemos renunciar a ciertas prácticas, como la de introducir procesos de escritura en la evaluación. Que un alumno pueda usar la IA para evitarse este tipo de tareas no significa que debamos renunciar a la escritura, ni que esta haya perdido su valor pedagógico. Significa, más bien, que tenemos la enorme responsabilidad de repensar nuestros métodos de evaluación, comenzando por no limitarnos a pedir cosas que fácilmente pueden ser delegadas a una IA. Debemos ser creativos al evaluar, generar nuevas estrategias que se enfoquen en el proceso, en su capacidad para justificar y dialogar, al grado que incluso puedan incorporar la IA para robustecer esos procesos de enseñanza-aprendizaje.

2. Regulación ética de la IA en la investigación

Lo primero que debemos indagar son las motivaciones de un investigador para usar IA. La más obvia tiene que ver con querer potenciar la investigación, sin sustituir el trabajo intelectual del investigador. Aquí el potenciar la investigación se entiende no en términos cuantitativos, sino en términos cualitativos, es decir, no como medio para producir más, sino para hacer mejores investigaciones. El problema ético surge cuando la IA se deja de usar para esto y se convierte en un sustituto del juicio y de la responsabilidad intelectual del investigador. Aquí es donde aparecen otros usos no legítimos, los cuales responden a razones que desvirtúan el acto mismo de la investigación. Un claro ejemplo de esto se aprecia en aquellos casos en los que solo se busca meramente ensanchar el currículum. Lamentablemente en las academias existe multiplicidad de vicios relacionados con esta intención de fondo, donde la IA puede usarse para este fin, generando nuevas formas de corrupción académica. En cualquiera de estos casos se hace patente la necesidad de introducir lineamientos o criterios éticos para regular su uso, comenzando por transparentar el uso de la IA (i.e., declarar su uso de forma apropiada), y asumir la responsabilidad intelectual. De ahí podríamos descender a analizar qué usos son legítimos y cuáles no, y en qué casos es necesario que su uso sea declarado. Pero, más allá de los lineamientos específicos que deban instaurarse, lo fundamental es que se logre, como dice el profesor Marín Castro, un uso virtuoso de la IA.

3. Ecosistemas Institucionales y alianzas estratégicas

Para mostrar la relevancia de alianzas estratégicas, me voy a centrar en algo que afecta y condiciona gran parte de la labor docente y la investigación que se genera en muchas universidades de Latinoamérica. Me refiero, en específico, a la precariedad de los recursos materiales, generada por el contexto socioeconómico, cultural y geopolítico en el que estamos. Nos encontramos en un país cuyas universidades, incluyendo instituciones como la UNAM o el ITESM, están a años luz de contar con los mismos recursos financieros y tecnológicos de universidades como el MIT, Harvard, etc. La brecha es tal que no es raro que el presupuesto invertido en un solo proyecto de investigación de estas universidades sea superior al presupuesto general de toda una universidad latinoamericana.  No ocurre lo mismo, sin embargo, con el capital humano de nuestras universidades, donde nos encontramos con gente talentosa que, a pesar de esta limitación, destaca en distintos ámbitos académicos y universitarios. De ahí que, al generar estos ecosistemas interinstitucionales se generen también las condiciones de colaboración que hacen posible ir más allá de nuestras limitaciones.

Pero, incluso si no existiera esta brecha, la complejidad del tema demanda forjar alianzas estratégicas que permitan robustecer tanto el trabajo interdisciplinario, como la apuesta por el bien común. Los retos que se presentan en la era digital son de tal envergadura que la creación de ecosistemas institucionales es fundamental para el desarrollo de la sociedad en la era digital. Estos ecosistemas interinstitucionales, por ejemplo, son fundamentales para el desarrollo pleno de la libertad, pues podrían propiciar que esta, en su relación con la IA, no quede restringida meramente a su uso o consumo, sino que también se extienda a la participación en decisiones y en procesos de innovación. Estas alianzas estratégicas podrían servir de puente entre los usuarios y quienes diseñan estas tecnologías, de modo que no sea potestad exclusiva de las grandes empresas tecnológicas. Si la IA y los distintos avances tecnológicos afectan, incluso aunque sea de forma no intencionada, nuestra vida, es importante que tengamos no solo autonomía sobre su uso, sino también que seamos parte de su desarrollo.

4. Visualizar el futuro de la universidad

Actualmente nos encontramos en una encrucijada que podría definir el futuro de la universidad, no solo por los retos que conlleva el boom de la IA, sino también por los retos que surgen a partir de desarrollos tecnológicos como la computación cuántica y las nuevas técnicas de edición genética. Una encrucijada cuya génesis no está en el desarrollo de la era digital, sino en el auge de la industria académica y la serie de imperativos y prácticas normativas que poco a poco van cobrando mayor fuerza en las universidades. La industria académica se opone de manera frontal al ideal de la universitas, donde la búsqueda de la verdad, el bien y la belleza ocupaban un lugar central. De ahí que la encrucijada se dé cuando ambas cosas se contraponen, generando una serie de tensiones al interior de la vida universitaria. El futuro de la universidad ante el avance de la era digital depende en buena medida del lugar hacia el cual se incline la balanza: si se inclina en favor de la industria académica, entonces el desarrollo de la era digital puede significar, en muy buena medida, su desaparición. Mientras que, si la balanza se inclina hacia el otro lado, la universidad podría volverse un referente necesario para poder afrontar las problemáticas que nos acosan en el día a día. Ante ambos escenarios surge la necesidad de apostar por un desarrollo y uso ético de la IA que no se reduzca a la mera simplificación y efectividad procesual, sino que esté orientado, a crear ecosistemas humanos responsables, confiables y virtuosos.