La escena se repite en muchas universidades y escuelas de negocios con una normalidad que debería inquietar más de lo que molesta. Un estudiante recibe un trabajo difícil —una propuesta, un caso o un ensayo— y, antes de revisar cualquier lectura o ir sobre sus apuntes, usa una herramienta de inteligencia artificial (Chat GPT, Gemini, Claude, etc.). Y esto no lo hace para «completar» su trabajo. Lo hace como punto de partida, para generar ideas, ordenar información o directamente para pedir una solución. Esto ha generado un quiebre en lo que se refiere al proceso de aprendizaje, dado que antes se tenía que realizar una investigación previa y generar contenido a partir de ello. Ahora la situación cambió. No obstante, gran parte del sistema de educación superior continúa funcionando como si esa modificación fuera marginal.

Los datos están allí. Diversos estudios desarrollados por el Student Generative AI Survey 2025 del Higher Education Policy Institute (HEPI) en Reino Unido o la empresa JusDocs en Perú, señalan que más del 90 % de los estudiantes universitarios ya emplean herramientas de inteligencia artificial para hacer sus trabajos. No estamos ante una adopción incipiente, sino ante un cambio rápido en la conducta de los estudiantes.

Frente a este escenario, lo que realmente preocupa no es el empleo de la tecnología, sino la reacción institucional. Numerosas universidades y escuelas de negocios han decidido actuar de una manera que se ve moderna, pero que es superficial: establecer cursos de inteligencia artificial, agregar módulos sobre su utilización y brindar certificaciones. Todo eso contribuye, pero no aborda el problema fundamental. La inteligencia artificial no es únicamente un nuevo contenido que se necesite enseñar. Es una tecnología que está transformando la definición de aprendizaje, los modos de validación del conocimiento y las competencias que tienen valor fuera del salón de clases.

Históricamente, la universidad funcionó bajo una premisa que ya no se sostiene en la actualidad: el conocimiento es escaso y debe ser transmitido. El profesor fue el medio básico para acceder a ese conocimiento y la organización del sistema educativo se basó en esa lógica. Sin embargo, y desde la irrupción del Internet, esto fue cambiando y ahora se produjo una transformación mayor: la información no solo es abundante, sino que también puede ser procesada, explicada y aplicada a través de herramientas de inteligencia comercial en tiempo real.

Una de las tensiones más profundas y aún poco debatidas aparece aquí. La pregunta pertinente ya no es si «es trampa» que un estudiante pueda resolver una tarea complicada con la ayuda de inteligencia artificial. La cuestión es si la universidad o las escuelas de negocios están evaluando algo que todavía tiene valor. Crear evaluaciones o diseñar trabajos basados en la suposición de que el estudiante trabaja sin ayuda tecnológica es lo mismo que no reconocer que hace veinte años existía internet.

La reacción más extendida ha sido reforzar los controles. Sistemas de detección de IA, restricciones de uso, advertencias éticas presentes en los reglamentos, entre otros. Pero este enfoque parte de un supuesto equivocado: que el problema es el comportamiento del estudiante. En realidad, el problema es que el sistema de evaluación quedó desfasado respecto al entorno en el que opera. Cuando una tecnología se integra de manera tan profunda en la vida cotidiana, prohibirla no la elimina; solo la desplaza a un terreno menos visible y más difícil de gestionar.

En paralelo al mundo académico, el mundo de los negocios avanza a un ritmo diferente. Ya es común que la inteligencia artificial influya en las decisiones diarias relacionadas con finanzas, marketing, gestión del talento y operaciones. Y esto no se oculta, al contrario, se hace público porque no es una promesa futura, es un instrumento que se encuentra incorporado en los procedimientos. Esto crea una brecha cada vez más notoria entre la formación que se da en las instituciones educativas y lo que se pide en las empresas.

Por lo tanto, el problema no es ya pedagógico, sino estratégico. La universidad compite con cualquier entidad, organización o negocio que tenga la capacidad de producir un aprendizaje significativo. Y hoy en día, ese aprendizaje puede suceder fuera de sus aulas, con más rapidez, a un costo más bajo y utilizando herramientas más acordes a la realidad del mundo laboral. Cuando esto ocurre, surge una pregunta incómoda: ¿qué valor diferencial sigue brindando la universidad?

Y la respuesta no puede ser reactiva. No se trata de aumentar la cantidad de cursos ni de modificar levemente los programas actuales. Esto consiste en revisar el modelo en su totalidad. La incorporación estratégica de la inteligencia artificial supone reconocer que ya no es posible medir el aprendizaje a partir de la capacidad para reproducir información, sino más bien de la aptitud para trabajar con ella en situaciones complejas. Consiste en diseñar evaluaciones en las que el empleo de inteligencia artificial no represente una ventaja injusta, sino que sea una herramienta más. Por ello, urge privilegiar el desarrollo del criterio en los estudiantes, independientemente de su nivel de estudios en un ambiente donde las respuestas están accesibles, pero no siempre son correctas.

La discusión no es si la inteligencia artificial tiene que ingresar a las universidades o a las escuelas de negocios. Los estudiantes ya tomaron esa decisión hace tiempo. La cuestión real es diferente: si las instituciones educativas continuarán siendo el sitio donde se aprende a pensar o si se transformarán.  Las que no comprendan esto no se extinguirán de inmediato. Continuarán funcionando, continuarán graduando promociones, continuarán defendiendo su modelo. Sin embargo, lo harán desde una situación cada vez más débil: la de instituciones que ya no determinan cómo se aprende, sino que buscan —con retraso— cómo se está aprendiendo en el exterior.

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