Profesores de PUCMM, INTEC y UASD coinciden en que su valor académico depende de la verificación, la transparencia y de que el estudiante mantenga el control del proceso
Con colaboración de Andrea Grullón
Santo Domingo (RD).- La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta cada vez más presente en la vida universitaria. Puede acelerar búsquedas, ayudar a organizar ideas, ofrecer alternativas para desarrollar un argumento y apoyar la revisión de un texto, pero su incorporación a los trabajos académicos también obliga a replantear los límites entre asistencia tecnológica, autoría y aprendizaje.
El estudiantado nunca debería delegar en la inteligencia artificial la responsabilidad de pensar, decidir y validar el contenido, según ha coincidido un grupo de docentes consultados por La Uni.
"Una competencia cada vez más importante para nuestros estudiantes es aprender no solamente a utilizarla, sino también a cuestionarla, verificarla y decidir cuándo no utilizarla", advierte Sabine Mary, investigadora del Instituto Tecnológico de Santo Domingo (INTEC),
La herramienta puede acompañar el proceso, pero el alumno debe seguir siendo quien analiza las fuentes, contrasta la información, construye sus conclusiones y responde por el resultado que entrega.
La IA como apoyo, no como sustituto
Ese principio no implica excluir la inteligencia artificial del aula. Eduardo Fermín, maestro de Inglés de la Universidad Autónoma de Santo Domingo (UASD), concibe su uso principalmente para investigaciones previas que permitan orientarse sobre un tema antes de profundizar en fuentes verificables.
A juicio de Santiago Gallur, docente de Comunicación Social y Medios Digitales del INTEC, los trabajos académicos no deberían ser realizados directamente con IA, salvo que el profesor lo indique, pero reconoce su utilidad para buscar ideas, evaluar una propuesta o explorar alternativas antes de construir un argumento. La diferencia está en utilizarla para ampliar el proceso de pensamiento y no para reemplazarlo.
La misma idea aparece en la posición de Sabine Mary, que es coordinadora del Bloque de Lenguas Extranjeras y de la Licenciatura en Idiomas, mención Inglés, del INTEC. Para ella, la IA puede servir para generar ideas iniciales, aclarar conceptos, practicar, recibir retroalimentación sobre un borrador u orientar una búsqueda. Sin embargo, después de esa asistencia el estudiante debe acudir a las fuentes originales y tomar sus propias decisiones. Como sintetiza Mary, “la IA puede acompañar el proceso, pero el estudiante debe seguir siendo quien toma las decisiones”.
Desde la Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra (PUCMM), Víctor Escarramán, docente vinculado a las áreas de Comunicación y Mercadeo, define la inteligencia artificial como un “co-ejecutor” y no como la instancia que toma las decisiones.
Entiende que puede considerarse válido el uso de IA durante la fase inicial de una investigación, para identificar y depurar fuentes, pero apoyándose en herramientas muy específicas, apropiadas para dicha fase. “Por ejemplo Perplexity, que son herramientas de inteligencia artificial que arrojan, con una amplia calidad de criterio profesional, fuentes fidedignas que el alumno puede aprovechar para lograr avanzar el ciclo de asistir a una biblioteca física o dirigirse a Google, donde encontrará fuentes que son muy dispersas”, explica. Igual, admitiría recurrir a la IA para la curación de calidad del resultado final, casi como un corrector de estilo.
El límite está en copiar, ocultar y no verificar
Si bien los docentes admiten que la IA puede ser útil como apoyo, también establecen límites claros. El primero es presentar como propio un contenido generado por una herramienta sin comprenderlo, revisarlo ni reelaborarlo.
Gallur advierte además contra el uso de información que no se ha contrastado con su fuente original. La razón es simple: la inteligencia artificial puede producir respuestas convincentes y, al mismo tiempo, incorrectas. El profesor recuerda que “la IA también se equivoca, malinterpreta, descontextualiza o incluso ‘alucina’, por lo que no puede asumirse como una fuente infalible”.
Mary recalca en estos límites al señalar que tampoco es ético incorporar referencias bibliográficas que no se han consultado o que incluso pueden ser inexistentes, ocultar deliberadamente el uso de IA cuando se ha pedido declararlo o introducir en estas plataformas información personal, confidencial o sensible.
“Con la inteligencia artificial hay que ser tan transparente como cuando no se utiliza. Cuando hay IA detrás hay que admitirlo desde el momento cero o por lo menos en el momento en el que sea cuestionado. (Si lo omites) es como cuando acudes a una fuente y evitas citarla para atribuirte el crédito”, especifica Escarramán.
Agrega que esta transparencia no solo se limita a declarar cuándo la inteligencia artificial intervino en un texto, sino con cualquier tipo de contenido, como imagen, audio y vídeo. Incluso considera importante poder identificar qué herramienta se utilizó y, cuando corresponda, qué instrucciones o prompts se emplearon.
La calidad del resultado depende también de la calidad de la pregunta, del contexto proporcionado y de la capacidad posterior del usuario para evaluar lo que recibió, resalta el académico.
Evaluar el proceso para comprobar el aprendizaje
La presencia de estas herramientas también obliga a los profesores a revisar la forma de evaluar. Más que concentrarse únicamente en detectar si un texto fue escrito con inteligencia artificial, los docentes consultados apuntan a comprobar si el estudiante puede explicar el proceso, justificar sus decisiones y demostrar que comprende el contenido que presentó.
Gallur considera que la exposición oral es una de las maneras más efectivas de hacerlo. “Una persona que usa la IA de forma adecuada y consciente puede explicar lo realizado sin mucha dificultad, ya que obtiene un conocimiento amplio durante dicho proceso. Sin embargo, aquel que copia y pega la respuesta para un trabajo no es capaz de defender el proceso oralmente”, sentencia.
Mary propone, además, observar borradores, avances parciales, actividades desarrolladas en clase y reflexiones sobre las decisiones tomadas, de manera que la evaluación abarque el camino recorrido y no solo el producto final.
En el caso de Escarramán, la propuesta es más abierta y al mismo tiempo exigente: invita a sus estudiantes a utilizar inteligencia artificial y les proporciona herramientas, flujos de trabajo y prompts, pero al momento de evaluar exige total transparencia. Deben especificar si utilizaron IA, con qué propósito, qué herramienta emplearon, qué resultado obtuvieron y cuáles partes corresponden a sus propias conclusiones. Esa práctica muestra que permitir la tecnología no significa renunciar al control docente, sino establecer criterios claros para su uso.
Fermín añade técnicas de verificación relacionadas con el posible uso de inteligencia artificial y el plagio.
En conjunto, estas estrategias desplazan el centro de la evaluación: ya no basta con revisar un documento terminado; es necesario comprobar cuánto sabe el estudiante, cómo argumenta, qué decisiones tomó y de qué manera utilizó las herramientas disponibles.
El reto no es prohibirla, sino enseñar a usarla con criterio
Las perspectivas recopiladas muestran que la discusión universitaria sobre inteligencia artificial no puede reducirse a permitirla o prohibirla. Su valor depende del papel que ocupe dentro del proceso. Cuando ayuda a investigar, explorar posibilidades, revisar un borrador o localizar fuentes, puede convertirse en una aliada. Cuando sustituye la reflexión, se usa para copiar o se oculta su participación, deja de contribuir al aprendizaje.
El punto de encuentro entre las distintas posiciones es que la responsabilidad sigue perteneciendo al estudiante. Verificar la información, transparentar el uso de la herramienta, defender oralmente el trabajo, mostrar avances y distinguir entre lo producido por la IA y las conclusiones propias son prácticas que permiten integrar esta tecnología sin desplazar el pensamiento crítico.
En la universidad, la inteligencia artificial puede acelerar procesos; lo que no debe hacer es “pensar” en lugar de quien está aprendiendo.
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