La inteligencia artificial (IA) generativa ya forma parte de los procesos de aprendizaje, enseñanza y gestión en las universidades. Un análisis publicado por la UNESCO reporta que alrededor del 86% de los estudiantes en el mundo utilizan estas herramientas de manera regular en sus estudios y estima que nueve de cada 10 docentes e investigadores las usan en su trabajo profesional.
Sin embargo, pese a que la adopción de esta tecnología ocurre a un ritmo acelerado, muchas instituciones de educación superior aún no cuentan con reglas claras para utilizarla de manera ética y responsable.
Ante este panorama, investigadores del IFE Europe del Institute for the Future of Education del Tecnológico de Monterrey participan en Integrity AI, un proyecto internacional de investigación e innovación educativa que busca ayudar a las universidades a prepararse para gobernar el uso de la IA.
“Hay una brecha entre el ritmo de adopción tecnológica y el nivel de preparación institucional”, explica Virginia Rodés, investigadora del IFE Europe. “La mayoría de las instituciones todavía carece de sistemas de gobernanza, programas de formación y marcos jurídicos y normativos para un uso sostenible, responsable y soberano”.
El proyecto es liderado por el Institute for the Future of Education (IFE Europe) y la Mondragon Unibertsitatea; además, cuenta con financiamiento del programa Erasmus+ de la Unión Europea, a través de la convocatoria Capacity Building in Higher Education, y reúne a universidades de América Latina y Europa para diseñar marcos de gobernanza, es decir, políticas, herramientas y estrategias para el uso de la IA en contextos de educación superior y fortalecer la integridad académica.
IA en educación superior: las universidades tienen problemas para regularla
En una primera etapa, el equipo realizó un diagnóstico para evaluar el nivel de preparación de las instituciones de educación superior ante la IA. Se realizaron talleres y encuestas con 148 participantes de siete universidades de América Latina, entre ellos docentes, investigadores, directivos, personal administrativo y estudiantes, para identificar cómo utilizan estas herramientas y qué tan preparados están los campus para gobernarlas.
En el diagnóstico participaron el Instituto Politécnico Nacional y la Universidad Autónoma de Nuevo León, en México; la Universidad de San Buenaventura de Cali y la Universidad del Cauca, en Colombia; la Universidad de San Carlos y la Universidad Galileo, en Guatemala; y la Universidad Federal de Santa Catarina, en Brasil.
El 55% de los participantes dijo utilizar la IA con frecuencia o con mucha frecuencia en actividades de enseñanza, aprendizaje, investigación y gestión administrativa. Asimismo, el estudio encontró niveles medios de familiaridad con estas herramientas en el 57% de los encuestados.
Los hallazgos revelan que la IA ya está integrada en las actividades cotidianas de estas universidades. Entre los beneficios identificados están el ahorro de tiempo al realizar tareas, el aumento de la productividad, el apoyo en trabajos de escritura y traducciones, y el mayor acceso a la información.
También se identificaron desafíos como las inexactitudes y sesgos de la IA generativa, la falta de verificación de fuentes, la dependencia cognitiva de los estudiantes (cuando se confía de forma excesiva), así como retos en la citación y la autoría de contenidos y en la privacidad de los datos.
Sin embargo, el desafío más grande identificado se relaciona con la falta de gobernanza: todas las instituciones reportaron la ausencia o la insuficiencia de marcos normativos para regular el uso de esta tecnología.
“La brecha no reside en la conciencia, sino en cómo se traduce en los aspectos operativos. Las comunidades universitarias reconocen riesgos y dimensiones éticas del uso de IA, pero carecen de políticas operativas, criterios compartidos, protocolos y mecanismos de rendición de cuentas”, señala.
Poner reglas claras
En su siguiente etapa, el proyecto se enfocará en el desarrollo de modelos de gobernanza adaptados a las necesidades de las universidades participantes. La meta es diseñar políticas institucionales, programas de formación, herramientas de evaluación y mecanismos de integración de la IA que, además, estén alineados con los valores de cada institución.
Además, la iniciativa entrará en una fase de implementación de programas piloto en las instituciones participantes, en la que se pondrán a prueba los modelos de gobernanza desarrollados en el proyecto, mediante la creación de unidades especializadas en IA y la elaboración de guías que contemplan dimensiones como la transparencia, la declaración y el uso de la IA, la supervisión humana, la revisión ética institucional y la protección de datos personales.
Al inicio de los programas piloto, todas las universidades compartirán un núcleo común de acciones. Entre ellas están establecer formalmente una estructura de gobernanza para la IA, elaborar un primer marco ético e institucional, crear un canal para atender consultas sobre el uso de esta tecnología y desarrollar actividades de formación y sensibilización para sus comunidades universitarias.
A partir de esa base, cada institución definirá su propia estrategia y podrá incorporar acciones adicionales de acuerdo a su contexto y necesidades particulares.
El equipo busca que, a futuro, el modelo desarrollado durante Integrity AI se pueda adaptar y replicar en otras universidades de América Latina y Europa, mediante el desarrollo de guías para la implementación de marcos éticos e institucionales para la incorporación responsable de la IA y programas de formación dirigidos a distintos integrantes de la comunidad universitaria.
“Es un esfuerzo colaborativo para desarrollar, por un lado, buenas prácticas en algunas instituciones y, a su vez, también muy enfocado en tener un impacto en otras instituciones y en generar instrumentos que permitan su adopción por otras universidades en la región”, dice Rodés.
Dominique Boullier, sociólogo y profesor emérito del Instituto de Estudios Políticos de París (Sciences Po), señala que este tipo de iniciativas permite que las universidades definan sus propios criterios para evaluar e incorporar la IA, en lugar de limitarse a seguir el ritmo impuesto por las empresas tecnológicas que desarrollan estas herramientas.
Considera necesario impulsar procesos de evaluación coordinados entre instituciones que analicen no solo el desempeño de los sistemas de IA, sino también su integración en distintos contextos educativos y el valor que realmente aportan al aprendizaje.
«Si avanzamos hacia un proceso internacionalmente coordinado para poner a prueba cada uso específico de estos sistemas, no solo sus capacidades, sino también la manera en que se integran en los entornos educativos, podremos comparar resultados y reunir ese conocimiento para que todos puedan aprovechar las lecciones en sus propios contextos», dice Boullier.
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