Hay algo particularmente inquietante en la inteligencia artificial que quizá no hemos terminado de dimensionar. No es solamente lo que las máquinas pueden hacer.
Es la velocidad con la que están aprendiendo a hacerlo… y, sobre todo, la velocidad con la que nosotros estamos incorporándolas a nuestra vida cotidiana.
La IA generativa es la tecnología de masas que más rápidamente ha sido adoptada en la historia reciente. La computadora necesitó más de una década para llegar a la mitad de los estadounidenses.
Internet tardó alrededor de seis años. El teléfono inteligente, cinco. Pero herramientas como ChatGPT o Gemini han conseguido una expansión masiva en poco más de dos años (55 % de los internautas declara utilizar ya herramientas de IA generativa).
La pregunta, entonces, es si nuestras instituciones serán capaces de cambiar a la misma velocidad. Y aquí las universidades tienen un problema particular. Son instituciones extraordinariamente valiosas, pero no fueron diseñadas para vivir en un mundo que cambia cada pocos meses.
Sus planes de estudio requieren procesos de aprobación, sus estructuras tienen inercias, sus profesores necesitan actualizarse y sus modelos de evaluación fueron construidos para otras circunstancias. El problema es que la tecnología no esperará a que terminen de reformarse.
El problema es de fondo. Durante siglos, la universidad se construyó alrededor de una idea relativamente estable: alguien posee el conocimiento, lo transmite y otro aprende.
La aparición de la IA está alterando esa ecuación, porque hoy un estudiante puede preguntarle a la tecnología que le explique un concepto de diez maneras distintas, pedirle que traduzca un texto, que analice información o que le ayude a estructurar una investigación. Y puede hacerlo en cualquier momento.
El conocimiento dejó de tener horario. Y eso debería obligarnos a pensar de nuevo qué significa educar. Porque si una máquina puede producir en segundos un ensayo aceptable, quizá el problema no sea que los estudiantes utilicen IA para escribir.
El verdadero problema es que nosotros sigamos creyendo que escribir un ensayo es, por sí mismo, una prueba suficiente de aprendizaje. Además, educar no consiste solamente en acumular información. Consiste en formar criterio.
Y el criterio adquiere todavía mayor importancia cuando vivimos rodeados de respuestas producidas a una velocidad que nuestra capacidad humana difícilmente puede igualar.
El futuro de la educación superior no dependerá tanto de cuánto sepan nuestros estudiantes al terminar una carrera, sino de su capacidad para continuar aprendiendo cuando aquello que aprendieron deje de ser suficiente.
Esto supone un cambio profundo en la idea misma de formación profesional. Durante mucho tiempo, estudiar una carrera significaba adquirir un conjunto relativamente estable de conocimientos y habilidades que acompañarían a una persona durante buena parte de su vida laboral. Esa premisa comienza a perder vigencia.
El joven que ingresa hoy a la universidad probablemente trabajará con tecnologías que todavía no existen. Algunas de las ocupaciones que tendrá dentro de veinte años quizá ni siquiera tienen nombre.
Y algunas tareas que hoy consideramos exclusivamente profesionales serán realizadas, parcial o totalmente, por sistemas de IA. La respuesta tiene que ser formar personas capaces de adaptarse.
La velocidad de esta revolución debería preocuparnos. Para conectarnos a internet alguna vez fue necesario instalar un módem. Para tener un teléfono móvil había que acudir a una tienda. La infraestructura física imponía un ritmo a la transformación.
Hoy muchas tecnologías son simplemente software. Un clic puede llevarlas a millones de personas. Eso significa que las próximas grandes transformaciones tecnológicas probablemente llegarán todavía más rápido que la actual.
Frente a ello, las universidades tienen que desarrollar una cultura institucional capaz de reconocer rápidamente qué transformaciones son relevantes, experimentar con ellas, evaluar sus resultados y adoptar aquello que realmente mejora la educación.
Y tendrán que hacerlo entendiendo que no pueden competir con la IA en velocidad. Su tarea es otra. Deberán ofrecer aquello que ninguna actualización de software puede garantizar por sí misma, como pensamiento crítico, formación ética o la posibilidad de aprender junto a otros seres humanos. Después de todo, el verdadero riesgo no es que la IA aprenda demasiado, sino que nosotros dejemos de hacerlo.
