La universidad vs la IA en su búsqueda de sentido

Dr. Jorge Alberto Hidalgo Toledo, Human & Nonhuman Communication Lab, Facultad de Comunicación, Universidad Anáhuac México

Hay instituciones que no se extinguen cuando dejan de ser eficientes, sino cuando olvidan la pregunta que las volvió necesarias. La universidad no nació para administrar credenciales, producir indicadores, alimentar rankings o certificar cuerpos aptos para la maquinaria económica de su época. Nació para reunir personas alrededor de una inquietud mayor: comprender el mundo, interrogar sus signos, conservar lo valioso, discutir lo incierto, transmitir lo aprendido y formar comunidades capaces de convertir el conocimiento en horizonte compartido. Por eso, la crisis contemporánea de la universidad no es solamente administrativa, pedagógica, presupuestal o tecnológica. Es, en su raíz más profunda, una crisis de sentido. La inteligencia artificial no la provoca por sí sola. La revela. La ilumina con una luz incómoda. Acelera lo que ya estaba mecanizado, desnuda lo que ya se había vuelto trámite y obliga a preguntar si la universidad quiere seguir siendo una institución de formación humana o resignarse a operar como una empresa de certificación cognitiva.

El claustro bajo la luz azul

Durante siglos, la universidad fue uno de los grandes dispositivos civilizatorios de Occidente. Su tarea no consistía en transferir información. La información, por sí misma, siempre ha sido insuficiente. Lo que la universidad ofrecía era una forma de habitar el saber: disciplina intelectual, conversación crítica, lectura del mundo, apertura al misterio, formación del juicio, pertenencia a una comunidad y responsabilidad frente a la verdad. John Henry Newman entendía la universidad como un espacio donde el conocimiento se ordena no solo por su utilidad inmediata, sino por su capacidad de ampliar la mente, formar criterio y sostener una cultura intelectual común. Esa intuición sigue siendo vigente, aunque hoy parezca exótica en un ecosistema obsesionado con la empleabilidad inmediata, la visibilidad métrica y la productividad permanente.

La paradoja de nuestro tiempo es que nunca habíamos tenido tanta educación superior y, al mismo tiempo, nunca había sido tan urgente preguntarnos qué entendemos por educación superior. La UNESCO reportó en 2025 una expansión histórica de la matrícula, con un promedio global de tasa bruta de inscripción en educación superior de 43%, aunque con enormes desigualdades regionales, como el 9% de África subsahariana frente al promedio mundial; también señaló que en 2023 había 113 mujeres por cada 100 hombres en educación superior y 6.9 millones de estudiantes internacionales, tres veces más que en el año 2000.

En México, el Primer Informe de Labores 2024-2025 de la SEP señaló que la cobertura en educación superior, considerando técnico superior, normal y licenciatura, llegó a 45.1% entre jóvenes de 18 a 22 años.

El crecimiento importa. Sería irresponsable romantizar la universidad como si su expansión masiva hubiese empobrecido necesariamente su espíritu. La educación superior sigue siendo una vía de movilidad social, profesionalización, desarrollo científico, producción cultural y ampliación democrática del conocimiento. La OCDE, sin embargo, recuerda que las oportunidades siguen profundamente marcadas por el origen familiar: en promedio, solo 26% de jóvenes cuyos padres no concluyeron educación media superior alcanza una calificación terciaria, frente a 70% de quienes tienen al menos un padre con educación terciaria.

La universidad, por tanto, no ha perdido relevancia. Lo que ha perdido, en demasiados casos, es claridad sobre aquello que debe custodiar cuando todo a su alrededor le exige medir más, publicar más, competir más, captar más, rankear más y demostrar más.

Medir no es el problema. La métrica puede ser una forma de responsabilidad pública. Evaluar puede ayudar a mejorar. Comparar puede visibilizar desigualdades. Rendir cuentas puede fortalecer la confianza. La deformación aparece cuando la métrica deja de servir al sentido y el sentido comienza a servir a la métrica. Entonces la universidad deja de preguntarse qué tipo de persona quiere formar, qué forma de ciudadanía desea cultivar, qué heridas sociales debe ayudar a sanar, qué saberes deben protegerse de la banalización y qué preguntas merecen permanecer abiertas. En su lugar, pregunta cuántos artículos se publicaron, cuántas citas se recibieron, en qué cuartil apareció la revista, cuántos convenios se firmaron, cuántos alumnos se inscribieron, cuántos egresados se emplearon y qué posición se alcanzó en el ranking.

Los rankings internacionales son la liturgia visible de esta nueva gramática. QS, por ejemplo, asigna en su metodología 50% del peso a investigación y descubrimiento, 20% a empleabilidad y resultados, 10% a experiencia de aprendizaje, 15% a compromiso global y 5% a sostenibilidad. Ninguna de esas dimensiones es irrelevante. Sería ingenuo negar la importancia de investigar bien, formar para el trabajo, internacionalizarse o incorporar criterios de sostenibilidad. Lo inquietante es que, cuando estos indicadores se vuelven horizonte total, desplazan preguntas más difíciles de cuantificar: qué universidad acompaña mejor a los jóvenes en su búsqueda de sentido, qué comunidad académica conversa con mayor honestidad con su entorno, qué investigación transforma la vida de quienes no pueden pagar acceso a una base de datos, qué aula despierta conciencia moral, qué profesor logra que un estudiante descubra que pensar también es una forma de cuidar el mundo.

Pierre Bourdieu mostró que el campo académico no es un templo puro del saber, sino un espacio atravesado por luchas de legitimidad, capital simbólico, jerarquías, distinciones y mecanismos de consagración. Esa lectura resulta incómoda porque impide pensar a la universidad como territorio inocente. Pero también resulta necesaria porque permite entender por qué la lógica del prestigio puede capturar la vocación del conocimiento. El artículo científico, que debería ser un gesto de comunicación rigurosa dentro de una comunidad intelectual, corre el riesgo de transformarse en moneda de evaluación. La revista deja de ser solamente un espacio de conversación y se vuelve artefacto de clasificación. La cita deja de ser únicamente reconocimiento de deuda intelectual y se convierte en indicador de valor. La producción académica deja de orientarse, en algunos casos, hacia la comprensión del mundo y comienza a obedecer a los ritmos de una economía reputacional.

En México, los criterios específicos recientes del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores abren una posibilidad relevante al reconocer la producción científica y humanística, el fortalecimiento de comunidad, la divulgación del conocimiento y los beneficios sociales, así como una valoración cuantitativa y cualitativa de las actividades de investigación. Esa formulación contiene una semilla de renovación. Sin embargo, también conserva una tensión profunda cuando señala que, para establecer equivalencias, el punto de referencia son los artículos. La pregunta universitaria queda entonces suspendida entre dos racionalidades: una que desea reconocer la pluralidad del impacto académico y otra que continúa organizando la legitimidad alrededor de los formatos tradicionales de consagración.

Un investigador puede publicar un artículo indexado leído por unas decenas de especialistas y, al mismo tiempo, producir una pieza de divulgación rigurosa que llegue a miles de personas, modifique prácticas, oriente decisiones, despierte vocaciones, alimente una política pública o permita que una comunidad comprenda un problema que la atraviesa. ¿Cuál de esos actos tiene mayor valor universitario? La respuesta pobre consiste en enfrentarlos. La respuesta fecunda consiste en reconocer que ambos pertenecen a una ecología del conocimiento. La universidad necesita publicaciones robustas para sostener la conversación científica. También necesita traducción pública para impedir que el saber se encierre en monasterios de prestigio.

La pregunta que no cabe en el algoritmo

La inteligencia artificial irrumpe precisamente en ese punto de fatiga institucional. No llega solo como herramienta. Llega como espejo antropológico. Si un estudiante puede pedir a un sistema generativo que resuma textos, explique conceptos, redacte ensayos, formule hipótesis, diseñe presentaciones, programe prototipos, traduzca documentos, construya rúbricas o simule debates, entonces la universidad ya no puede justificar su existencia como simple transmisora de información.

La encuesta HEPI/Kortext 2026 encontró que 95% de estudiantes reporta usar IA en alguna forma, 94% utiliza IA generativa para apoyar trabajos evaluados, pero solo 36% siente que su institución la fomenta y 38% afirma que se le proporcionan herramientas institucionales; además, 68% considera que las habilidades de IA son esenciales para prosperar en el mundo actual.

La adopción no es marginal ni pasajera. Stanford HAI reportó en su AI Index 2026 que la adopción organizacional llegó a 88% y que cuatro de cada cinco estudiantes universitarios usan IA generativa; también documentó que la IA generativa alcanzó 53% de adopción poblacional en tres años, más rápido que la computadora personal o internet. La universidad no enfrenta una moda tecnológica. Enfrenta una mutación de época. La pregunta decisiva, sin embargo, no es cómo usar IA en la universidad. Esa es la pregunta instrumental. La pregunta de fondo es qué debe seguir haciendo la universidad cuando la IA puede producir respuestas, simular escritura, acelerar análisis, personalizar tutorías, automatizar procesos y multiplicar contenidos.

Si la universidad responde únicamente incorporando IA para ser más eficiente, habrá aceptado reducir su misión a productividad aumentada. Si responde prohibiendo sin formar, habrá renunciado a educar en el ecosistema cognitivo que sus estudiantes ya habitan. Si responde con fascinación acrítica, se volverá laboratorio de dependencia. Si responde con miedo, convertirá la evaluación en vigilancia y el aula en sospecha. La alternativa exige otro horizonte: convertir la universidad en laboratorio de sentido.

Un laboratorio de sentido no es una metáfora ornamental. Es una propuesta institucional. Significa que el aula debe dejar de organizarse alrededor de la entrega de contenidos y comenzar a estructurarse como espacio de discernimiento. Significa que el profesor ya no puede limitarse a custodiar información, porque la información circula con abundancia, velocidad y bajo costo. Debe convertirse en mediador de profundidad, curador ético, arquitecto de experiencias intelectuales y testigo de una forma humana de pensar. Significa que el estudiante no puede ser tratado como usuario que consume unidades de aprendizaje, sino como persona que se forma en el difícil arte de juzgar.

UNESCO ha insistido en que la IA generativa en educación debe abordarse desde una visión humanista y centrada en la persona, con políticas coherentes, protección de privacidad, capacidades humanas y diseños pedagógicos adecuados a la edad y al contexto. Ese énfasis es crucial. La IA puede liberar tiempo administrativo, apoyar revisiones bibliográficas, analizar grandes corpus, personalizar materiales, ampliar accesibilidad, traducir hallazgos, acompañar trayectorias y fortalecer la divulgación. Pero también puede empobrecer el juicio si se utiliza como sustituto del pensamiento, puede erosionar la autoría si se normaliza la delegación completa, puede profundizar desigualdades si solo algunos aprenden a usarla críticamente y puede convertir la educación en una interfaz sin comunidad.

Ivan Illich advirtió que las instituciones educativas podían confundir aprendizaje con escolarización, saber con certificación, formación con tránsito burocrático por sistemas de acreditación. Su crítica no debe leerse como rechazo simplista a la universidad, sino como advertencia contra la captura institucional del aprendizaje. En la era de la IA, esa advertencia adquiere otra densidad: podríamos confundir inteligencia con procesamiento, escritura con generación textual, investigación con extracción automatizada, pensamiento crítico con verificación superficial, creatividad con recombinación estadística.

La universidad debe enseñar a usar IA, sí, pero sobre todo debe enseñar a no delegar en la IA aquello que constituye la dignidad del juicio humano.

Martha Nussbaum defendió que las humanidades no son adorno cultural, sino condición de posibilidad democrática, porque forman imaginación narrativa, juicio crítico y capacidad de reconocer la humanidad del otro. Esa defensa resulta urgente en un momento en que muchas instituciones, presionadas por el mercado laboral, tienden a reducir la formación a habilidades aplicables. La empleabilidad importa, pero una universidad que solo produce empleabilidad produce sujetos funcionales, no necesariamente personas libres. La IA puede aumentar la eficiencia de los perfiles profesionales, pero solo una educación humanística profunda puede preguntar para qué, para quién, con qué costo, bajo qué justicia, con qué responsabilidad y con qué idea de vida común.

Gert Biesta ha criticado la obsesión contemporánea por medir la educación, porque no todo lo que cuenta educativamente puede ser capturado por indicadores y no todo lo medible expresa aquello que hace valiosa una experiencia formativa. Esa advertencia debería incorporarse al corazón de la gobernanza universitaria. No se trata de abandonar indicadores, sino de impedir que se conviertan en teología administrativa.

El sentido también puede documentarse, aunque no deba reducirse a número. Puede observarse en trayectorias transformadas, comunidades atendidas, vocaciones despertadas, preguntas mejor formuladas, prácticas sociales modificadas, capacidades éticas desarrolladas y vínculos intergeneracionales fortalecidos.

Por eso, rehumanizar la universidad implica modificar varias racionalidades al mismo tiempo. La primera es la racionalidad del investigador. Necesitamos pasar del académico productor al académico traductor, vinculador y cuidador del conocimiento. No significa abandonar la investigación rigurosa ni despreciar las revistas indexadas. Significa comprender que publicar no agota la responsabilidad social del saber. Todo proyecto debería preguntarse a quién sirve, quién puede comprenderlo, qué comunidades podrían beneficiarse, cómo se traduce en conversación pública, qué formatos permiten hacerlo circular, qué implicaciones éticas tiene y qué estudiantes pueden formarse participando en él.

La segunda es la racionalidad del aula. En la era de la IA, evaluar productos finales será cada vez menos suficiente. Habrá que evaluar procesos, bitácoras, defensas orales, decisiones metodológicas, conversaciones, errores corregidos, preguntas formuladas, criterios de uso de herramientas, vínculos con problemas reales y responsabilidad ante las fuentes. La pregunta ya no puede ser solo qué entregaste. La pregunta debe ser qué transformación intelectual ocurrió en ti para llegar ahí. La evaluación tendrá que desplazarse del documento como evidencia aislada hacia la trayectoria como acontecimiento formativo.

La tercera es la racionalidad institucional. Las universidades públicas y privadas deben dejar de verse únicamente como competidoras en un mercado de prestigio y reconocerse como corresponsables de un ecosistema nacional de sentido. La universidad pública posee una vocación histórica de justicia, acceso y construcción de nación. La universidad privada puede aportar agilidad, inversión, innovación, vinculación sectorial y modelos diferenciados de formación. Ambas pierden cuando se reducen a cuotas de mercado. Ambas ganan cuando se articulan alrededor de problemas comunes: desigualdad, violencia, agua, salud mental, alfabetización mediática, ética de la IA, sostenibilidad, empleabilidad digna y futuro del trabajo.

La cuarta es la racionalidad de las políticas científicas y educativas. Un artículo indexado debe contar, desde luego. Pero también debe contar una intervención comunitaria documentada, una política pública informada por evidencia, un proyecto de ciencia ciudadana, una plataforma de divulgación con trazabilidad, un repositorio abierto, una estrategia educativa para poblaciones vulnerables, un video de alta calidad que traduzca investigación compleja, un podcast científico con audiencia verificable, una herramienta de alfabetización pública o una colaboración interinstitucional que resuelva un problema territorial. No se trata de sustituir rigor por popularidad. Se trata de reconocer que el conocimiento universitario tiene más de una forma legítima de producir bien público.

La universidad de la inteligencia artificial no debe renunciar a la excelencia.

Debe redefinirla. Excelente no será solo quien publique más, sino quien piense mejor. No será solo quien sea citado, sino quien ayude a otros a comprender. No será solo quien escale posiciones en rankings, sino quien amplifique humanidad. No será solo quien forme profesionales competentes, sino quien forme personas capaces de habitar responsablemente un mundo automatizado. No será solo quien enseñe a usar IA, sino quien enseñe a preservar aquello que la IA no puede garantizar: conciencia moral, compasión situada, prudencia, silencio interior, sentido histórico, imaginación ética y responsabilidad ante el rostro del otro.

Hannah Arendt distinguía entre labor, trabajo y acción para mostrar que la vida humana no se agota en producir ni en fabricar, sino que alcanza su densidad política cuando las personas aparecen ante otras, hablan, actúan y construyen mundo común. La universidad, si quiere seguir siendo universidad, debe defender ese espacio de aparición. No basta con aulas conectadas, plataformas inteligentes, tutores conversacionales y dashboards predictivos. Hace falta comunidad viva. Hace falta una conversación donde la persona no sea reducida a dato, trayectoria, desempeño, indicador o perfil de riesgo. Hace falta una pedagogía capaz de recordar que enseñar no es llenar un sistema, sino acompañar una aparición.

La inteligencia artificial nos está obligando a reconocer que habíamos confundido información con sabiduría, eficiencia con formación, productividad con fecundidad, visibilidad con impacto y competencia con plenitud. La universidad que sobreviva no será la que mejor automatice sus procesos, sino la que mejor recuerde por qué no todo debe automatizarse.

No será la que sustituya al profesor por plataformas, sino la que libere al profesor de tareas mecánicas para devolverlo a su vocación más alta: acompañar la formación del juicio. No será la que use IA para producir más documentos, sino la que use IA para abrir mejores preguntas. No será la que se obsesione por aparecer en todos los rankings, sino la que se atreva a preguntarse qué lugar ocupa en la conciencia moral de su tiempo.

El desafío no es salvar a la universidad de la inteligencia artificial. Es salvar a la universidad de su propia reducción instrumental. La IA solo ha acelerado la urgencia. Frente a la fábrica de saberes, necesitamos laboratorios de sentido. Frente a la métrica sin alma, indicadores con responsabilidad humana. Frente a la competencia entre instituciones, pactos de colaboración pública y privada. Frente al académico agotado por producir, comunidades que vuelvan a cuidar el pensamiento. Frente al estudiante entrenado para insertarse en el mercado, una formación que le permita intervenir el mundo con inteligencia, compasión, rigor y esperanza.

La universidad no ha terminado. Lo que terminó fue la posibilidad de justificarla con las viejas respuestas. Su futuro dependerá de su capacidad para convertirse, nuevamente, en una comunidad que no solo enseña a saber, sino a discernir; que no solo produce conocimiento, sino que produce sentido; que no solo forma profesionales para el trabajo, sino personas para la vida común. Allí, quizá, la inteligencia artificial no será amenaza ni fetiche, sino ocasión histórica para recordar que el destino último de toda tecnología, de toda ciencia y de toda educación es custodiar, ampliar y dignificar lo humano. La pregunta ya no es si la universidad incorporará inteligencia artificial. La pregunta que nos juzgará es si, al hacerlo, todavía será capaz de formar inteligencias humanas que no hayan olvidado para qué vale la pena pensar.