Síntesis de una serie de cuatro ensayos
En agosto de 2026 publiqué en mi Substack una serie de cuatro ensayos sobre el impacto de la IA generativa en la educación superior. En ellos confluyen varias líneas de trabajo, el proyecto Universidad Cero, la reflexión sobre la fricción cognitiva en el aprendizaje y el acompañamiento a profesorado universitario que realizamos desde Eutika, en especial en el Plan IMPULSO Docente de la UC3M, con sesiones grupales, talleres y 65 entrevistas en profundidad aún inéditas. Resumo aquí su argumento, reconocible también en otras etapas educativas.
Tres crisis conectadas
El primer ensayo sostiene que la IA ha desencadenado, o agravado hasta hacerlas ineludibles, tres crisis en la universidad, cada una con su riesgo y su oportunidad. Una de significado, sobre qué debe aprender hoy una persona y para qué sirve la institución; otra de método, sobre cómo se aprende cuando una tecnología permite cortocircuitar la lentitud que el aprendizaje exige; y una tercera de credibilidad, la más aguda aunque no la más grave, que surge porque exámenes y entregables han dejado de probar lo que decían probar. Hoy es posible entregar un trabajo impecable sin haber aprendido, y el resultado es una apariencia de aprendizaje en la que las notas se sostienen mientras la comprensión cae. Como el título funciona como una señal, cuando deja de informar el coste recae sobre terceros, empezando por los estudiantes que sí aprendieron.
Rediseñar la evaluación
El segundo desarrolla la respuesta táctica. La raíz del problema está en el acoplamiento entre la nota y el entregable más que en la IA, y la salida pasa por devolver a cada función de la evaluación sus propias evidencias. Los proyectos sirven para aprender y recibir retroalimentación, con un uso de la IA permitido y declarado, mientras la calificación se decide en pocos momentos robustos, orales, presenciales o analógicos, que solo se superan aprendiendo. Cuando una actividad deja de puntuar desaparece el incentivo para falsearla, y en el 70 % de las entrevistas analizadas el profesorado declara estar aplicando este desacople con resultados positivos. El argumento converge con la invitación de este blog a evaluar más allá del trabajo entregado, porque una evaluación así rediseñada recupera la función formativa, la palanca de aprendizaje más potente y más relegada.
La IA como amplificador del trabajo docente
El tercero mira la otra cara del fenómeno, el uso de la IA por parte del profesor. La buena retroalimentación no escala con grupos grandes y lo que no escala acaba por no ocurrir, pese a que la necesidad de un retorno más frecuente aparece en el 91 % de esas entrevistas. La IA puede amplificar al profesor en ese cuello de botella, con un primer retorno sobre las entregas, la detección de patrones de error en el grupo y la preparación de la conversación con cada estudiante, siempre que trabaje como copiloto y que el último kilómetro, el juicio sobre el aprendizaje de cada persona, siga siendo humano. La ética actúa como brújula de ese diseño, bajo el criterio de que un dato sin acción pedagógica es vigilancia y con ella es acompañamiento.
Un mapa y una respuesta de fondo
El cuarto ordena lo anterior en un mapa que cruza riesgos y oportunidades con dos escalas, la de profesores y estudiantes y la de la institución, y aborda las dos crisis de fondo apoyándose en Universidad Cero. A la de significado responde con el paso de transmitir conocimiento a desarrollar capacidades, con aprender produciendo y con la comunidad como razón de ser; a la de método, con una alternancia deliberada de velocidades que acelera con IA lo instrumental y preserva la fricción allí donde ocurre el aprendizaje. Un proceso de aprendizaje documentado vuelve a hacer más barato aprender que fingir, y de ahí la tesis final de que quien resuelve el significado y el método recupera la credibilidad, y quien solo persigue la credibilidad pierde las tres.
Estas crisis son también la palanca con más fuerza que ha aparecido en décadas para transformar instituciones constitutivamente lentas, siempre que el tiempo que la IA libera se reinvierta en acompañar mejor a quien aprende.
NOTA: Artículo redactado, originalmente, por Juan Freire (CEO de Éutika) y editado, posteriormente, por Salvador Montaner, Vicepresidente de INTEDUA
