La universidad pública frente a la IA: enseñar en tiempos de algoritmos
En apenas tres años, herramientas como ChatGPT dejaron de ser una novedad tecnológica para convertirse en parte de la vida cotidiana de estudiantes, docentes y trabajadores. La expansión de la inteligencia artificial en Argentina comienza a plantear nuevos interrogantes en el campo educativo, tanto en la formación de profesionales como en su incorporación en las prácticas de enseñanza. En ese escenario, vale preguntarse qué tipo de ofertas académicas están emergiendo, cómo se integran estos contenidos en las estructuras existentes y qué desafíos aparecen para docentes y autoridades educativas. Todo esto se da en un escenario muy complejo para las universidades públicas de Argentina: sin recursos económicos para su normal funcionamiento y ante una sangría histórica en democracia de docentes y especialistas, quienes renuncian a sus cargos ante la depreciación de sus salarios.
Organismos internacionales como la CEPAL y la UNESCO advierten, cada vez más, sobre la necesidad de analizar el impacto de la inteligencia artificial en la educación y el desarrollo, especialmente en contextos con desigualdades de acceso, infraestructura y capacidades. Esa advertencia resuena con particular fuerza en Argentina, con brechas territoriales, socioeconómicas y de conectividad. En ese marco, este informe de la agenda pública de la Fundación COLSECOR busca poner en debate el surgimiento de la IA y la educación superior.
Punto de partida ¿Qué es la inteligencia artificial?
El 30 de noviembre de 2022 la presentación y lanzamiento público del ChatGPT, desarrollado por OpenAI, despertó curiosidad, preocupaciones, debates en la sociedad y una incesante carrera de las grandes empresas tecnológicas por desarrollar sus modelos predictivos de lenguaje. Desde entonces, plataformas como Claude (de Anthropic), Gemini (de Google), Llama (de Meta) y otras herramientas IA llegaron a tener un acceso masivo a nivel global.
Todos los ámbitos fueron atravesados por estos sistemas de lenguaje: la economía, la producción, la logística, los medios de comunicación, la salud, el trabajo y, por supuesto, la educación. La inteligencia artificial no llegó solo para responder preguntas o generar contenidos, sino para reorganizar procesos, automatizar tareas y cuestionar los modos de aprender, enseñar y producir conocimiento. En apenas tres años, pasó de ser una novedad a ser una herramienta omnipresente en la vida cotidiana.
Para entender el impacto de estos sistemas en la educación, es necesario primero aclarar qué es la inteligencia artificial. La IA se refiere a sistemas computacionales capaces de realizar tareas que, históricamente, requerían intervención humana: comprender lenguaje natural, reconocer patrones, predecir resultados, generar contenidos, tomar decisiones. Los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT, funcionan analizando enormes volúmenes de datos textuales para identificar patrones y generar respuestas que simulan comprensión y razonamiento.
Estos sistemas operan mediante cálculos probabilísticos muy sofisticados que predicen cuál es la palabra, frase o concepto más probable que debería seguir, basándose en el patrón de entrenamiento. Dicho de otro modo, son sistemas estadísticos de altísima complejidad, entrenados con miles de millones de parámetros y millones de horas de computación. Según la investigadora Vanina Martínez, hay posturas opuestas sobre el nivel de razonamiento y comportamientos de la IA: mientras algunos postulan que “se ha alcanzado inteligencia a nivel humano”, otros advierten que “estos sistemas aún están lejos de ser considerados verdaderamente inteligentes”.
En lo que sí hay consenso es en que la masificación del acceso a tecnologías de inteligencia artificial implica nuevos desafíos de conocimiento, por lo que es fundamental saber cómo funcionan estas tecnologías que, mediante cálculos estadísticos complejos y algoritmos, predicen una respuesta cada vez más precisa y coherente con la instrucción de entrada (denominada técnicamente como prompt).
Lo que hasta ahora nunca había sucedido con otras revoluciones tecnológicas es, por un lado, la disponibilidad a escala masiva de los modelos generativos (de texto y contenido), y por otro lado la novedad de crear contenido sintético (100% hecho por la IA) en imágenes, videos, canciones e incluso aplicaciones informáticas. Por este motivo, y a diferencia de innovaciones previas que afectaban sectores muy específicos de la industria y el comercio, la inteligencia artificial generativa no constituye únicamente una innovación técnica, sino una transformación estructural con impacto simultáneo sobre educación, trabajo, producción y circulación de conocimiento, tal como advierten organismos como UNESCO y CEPAL.
En el plano económico y productivo, la IA automatiza procesos que antes requerían trabajo humano, desde la manufactura hasta servicios terciarios. Genera nuevas cadenas de valor, pero también desplaza empleos tradicionales. Como vimos en otro informe de la agenda pública, el e-commerce se reorganiza alrededor de sistemas logísticos cada vez más intensivos en tecnología y la automatización generativa dispara esa tendencia.
En el plano del trabajo, crea demandas de nuevas habilidades mientras desvaloriza otras. En América Latina, el fenómeno adquiere especial relevancia: desde el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) sostienen que la IA no solo transformará empleos existentes, sino que modificará profundamente las habilidades requeridas en el mercado laboral latinoamericano.
En el plano de la salud, permite diagnósticos más precisos, pero plantea preguntas sobre privacidad de datos médicos y equidad en el acceso. En el plano social y político, diversos organismos internacionales advierten que estos sistemas también profundizan riesgos vinculados a la vigilancia masiva, la concentración tecnológica y la reproducción automática de sesgos sociales y culturales.
¿Y en el plano educativo? En este informe oficial del BID concluyen que “la tecnología puede mejorar los aprendizajes y ampliar oportunidades, pero solo funciona cuando se integra de manera significativa en la enseñanza, se adapta a los contextos locales y se implementa con criterios de equidad. La inteligencia artificial no es la excepción: su valor depende mucho más de cómo se usa que de la tecnología en sí misma”.
Educación superior: tres frentes de transformación simultánea
Como ha ocurrido históricamente cuando nuevas tecnologías irrumpen en el sistema educativo, las instituciones de educación superior se encuentran ante una situación compleja: responder simultáneamente a varios retos.
1. La adaptación curricular
El primer frente refiere a qué sucede con las carreras y programas académicos ya existentes. Las preguntas que ganan fuerza en las instituciones de educación superior son básicas: ¿Cómo incorporar conocimientos sobre inteligencia artificial en estructuras académicas ya diseñadas? ¿Qué nuevas ofertas agregar? ¿Cómo formar a los futuros profesionales para que sepan usar estas tecnologías, pero especialmente comprender las implicancias éticas, sus límites? En educación superior es esencial que se piense a la IA desde una mirada crítica, no inocente.
Este proceso de actualización curricular no se lleva a cabo de un día para otro. Requiere debates internos, reconfiguración de planes de estudio, capacitación docente. En algunas disciplinas, como ingeniería o ciencias de datos, el cambio es relativamente más directo. En otras, como derecho o educación, la integración de la IA implica cuestiones más complejas sobre ética, responsabilidad, regulación y transformación profesional.
2. Los usos de la IA en procesos de enseñanza y aprendizaje
El segundo frente es más inmediato y más conflictivo: ¿cómo debe usarse la inteligencia artificial en los procesos educativos cotidianos? Este aspecto abre dos debates simultáneamente: el de los docentes y el de los estudiantes. Para los docentes, la IA representa herramientas que pueden asistir en la preparación de clases, la generación de materiales, la evaluación de trabajos o la retroalimentación personalizada. Sin embargo, plantea interrogantes sobre automatización de tareas pedagógicas que requieren juicio humano, sobre la validez de evaluaciones si los estudiantes utilizan herramientas IA, y sobre transformaciones en el rol docente.
Para los estudiantes, la disponibilidad de herramientas como ChatGPT genera un escenario dual: oportunidades para aprendizaje acelerado, pero también riesgos de que se utilicen para eludir procesos de aprendizaje. “¿Qué sucede cuando el estudiante simplemente copia una respuesta sin comprenderla o cuando delega completamente el proceso de razonamiento en una herramienta automática?” En ese punto, algunas casas de estudios ya comenzaron a desplegar los primeros lineamientos formales y manuales de uso ético en IA generativa, como la Universidad Nacional Tecnológica[3], la Facultad de Periodismo de la Universidad Nacional de La Plata; la Universidad Nacional de Cuyo, la Facultad de Derecho de la UNICEN, la Universidad Nacional de Río Negro y la Universidad Nacional de Mar del Plata.
Además de sus protocolos internos, algunas universidades comenzaron a articular redes de cooperación para pensar el desarrollo y uso de IA desde una perspectiva regional y pública. En 2026, la Universidad Nacional de Quilmes y la Universidad Nacional de General Sarmiento firmaron un acuerdo de trabajo conjunto sobre transferencia tecnológica e inteligencia artificial, mientras distintas instituciones impulsan debates sobre protocolos éticos para el ejercicio profesional y periodístico, junto a organizaciones gremiales.
La mayoría de las universidades se han apoyado en marcos sobre el uso de IA elaborado por expertos y con base en lineamientos de la UNESCO: desde transparencia sobre cuándo y cómo se utilizó la herramienta, hasta criterios diferenciados según el tipo de evaluación o trabajo. El temor en el ámbito académico no es únicamente el uso de estas herramientas, sino que se conviertan en cajas negras utilizadas de forma acrítica, sin comprensión de sus límites, sesgos e implicancias educativas.
3. Las nuevas ofertas académicas específicas en IA
El tercer frente se vincula con los nuevos contenidos en formación de inteligencia artificial y ciencia de datos y aquí la universidad argentina comenzó a reaccionar rápidamente con nuevas ofertas específicas, aunque con desarrollos muy desiguales entre regiones e instituciones y en un contexto donde escasea el financiamiento para sumar más oferta académica en el ámbito de la educación pública.
Así y todo, en el nivel de grado y pregrado, universidades nacionales han incorporado ofertas específicas. La Universidad Nacional de Hurlingham (UNAHUR) fue pionera en el conurbano con su Tecnicatura Universitaria en IA, una carrera de tres años que forma profesionales especializados. Le siguieron otras instituciones: la Universidad Nacional del Litoral (UNL) con su Licenciatura en Ciencia de Datos, cuenta con un enfoque fuerte en modelos matemáticos y algoritmos; la Universidad Nacional del Sur (UNS) con investigación de IA en el Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (ICIC), reconocido como referente en la región; la Universidad Autónoma de Entre Ríos (UADER) con su recientemente creada Tecnicatura en Inteligencia Artificial; y la Universidad Nacional de San Luis (UNSL) con especialización en IA para profesionales del área de sistemas.
En el nivel técnico superior, institutos como los IFTS de la Ciudad de Buenos Aires ofrecen Tecnicaturas Superiores en Ciencia de Datos e IA (duración de tres años, completamente pública y gratuita), así como el Instituto Superior Politécnico Córdoba (ISPC) con su propuesta combinada y muy orientada a la práctica profesional. En el nivel de posgrado, la oferta es más abundante y consolidada. La Universidad de Buenos Aires (UBA) ofrece maestrías en Data Mining (en conjunto con Ingeniería) y especializaciones en Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural. La Universidad Nacional de Córdoba (UNC) ofrece la Diplomatura en Ciencia de Datos e IA, considerada una de las más prestigiosas del país por el rigor de su propuesta. La Universidad Nacional de La Plata (UNLP) ofrece especialización en Inteligencia Artificial desde la Facultad de Informática. Las sedes regionales de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) han incorporado diplomaturas, cursos de experto universitario y maestrías en IA en ciudades como Buenos Aires, Córdoba, Rosario y Mendoza.
Pasar del riesgo al alfabetismo
El debate sobre IA en educación no se limita al plagio o al uso indebido de herramientas automáticas. Según el informe “Inteligencia Artificial en la Educación: Desafíos y Perspectivas”, elaborado por el Observatorio de Argentinos por la Educación junto a investigadores de la Universidad de Massachusetts (MIT), el uso de la IA en la educación amplía las oportunidades de aprendizaje en los alumnos. Sin embargo, existe una advertencia científica que debe tomarse con seriedad: la dependencia de los asistentes de IA puede tener un impacto negativo en la capacidad de los jóvenes porque pueden modificar directamente las formas de jerarquizar información, aprender y resolver problemas. En suma, el estudio del MIT sugiere el dilema de que un estudiante que delega constantemente el pensamiento a una herramienta de IA puede completar más tareas, más rápido, pero desarrollar menos capacidad para “la autonomía intelectual, la creatividad y el pensamiento crítico”. Este es un riesgo particularmente agudo en educación universitaria, pero sobre todo en el nivel medio, etapa formativa donde adolescentes están desarrollando precisamente esas habilidades.
Los especialistas convergen en un punto clave: el uso de estas tecnologías requiere acompañamiento pedagógico y subrayan la necesidad de promover el alfabetismo en inteligencia artificial. Sin embargo, aquí surge un problema estructural en el contexto argentino. La mayoría de los docentes de educación media no han recibido formación específica sobre cómo funcionan estas herramientas, cuáles son sus limitaciones, cuándo pueden ser educativamente útiles y cuándo representan un atajo que compromete el aprendizaje. Sin esa formación, resulta muy difícil guiar a los estudiantes hacia un uso responsable y pedagógicamente productivo de estas herramientas. En el universo de los docentes universitarios, las distintas casas de estudio comenzaron a brindar capacitaciones gratuitas a su planta docente, pero aún no está extendido.
El punto retoma al contexto actual: cómo destinar tiempo para la capacitación en IA cuando la mayoría de los docentes argentinos tienen que sumar varios empleos para sobrevivir, tal como expuso el documento “No hipotequen el futuro”, pronunciado por integrantes del Consejo Interuniversitario Nacional (CIN), la Federación Universitaria Argentina (FUA) y el Frente Sindical de las Universidades Nacionales en la cuarta marcha federal en reclamo de que el gobierno nacional cumpla la ley de financiamiento de las universidades públicas.
Las brechas se profundizan: quiénes usan y quiénes no
Según una encuesta local realizada por UNICEF y UNESCO, el 58% de los chicos y chicas de entre 9 y 17 años afirmó haber utilizado herramientas de IA, y de ellos dos de cada tres chicos (66%) la usan para trabajos escolares. Bajo esos números, existen brechas profundas que reproducen y amplifican desigualdades ya existentes en el sistema educativo argentino. Así, entre familias donde el padre o la madre cuentan con sus estudios universitarios completos, el 61,7% declara usar IA en su vida cotidiana, frente a apenas 29,5% reportado por quienes tienen secundaria incompleta o menos. En el segmento medio (secundario completo o universitario incompleto), la cifra es de 52,9%.
Si se analiza la adopción de la IA por niveles de ingreso económico, los datos son aún más contundentes. El 58,9% de las personas de posición económica alta usa IA, mientras que el porcentaje desciende al 45,3% en personas de ingreso medio y al 29,7% en personas de ingreso bajo. Esto significa que un estudiante de una familia con ingresos altos tiene el doble de probabilidad de acceder a estas herramientas que un estudiante de familia con ingresos bajos.
¿Qué reflexión permiten estos datos? La necesidad, urgente, de repensar decisiones políticas orientadas a la equidad en el acceso a estas herramientas. Argentina, en ese punto, se encuentra muy rezagada, “mientras el mundo acelera su apuesta por la inteligencia artificial y los países vecinos ejecutan políticas concretas”, sostiene en esta nota el economista e investigador Juan O'Farrell, de la Fundación FUNDAR. Sin una estrategia estatal clara, existe el riesgo de que la inteligencia artificial no democratice la educación, sino que profundice las desigualdades que la atraviesan desde hace décadas.