Inteligencia artificial o de los retos para universidades mexicanas

De acampadas, hackers y humanidades

En 2010 era un entusiasta tuitero. A partir de una dinámica de esa red, pude asistir a la segunda edición de Campus Party México en el Centro Santa Fe. Acampé entre miles de personas con laptops, cables y una energía que no se parecía a nada que hubiera visto antes: ponencias a las 2 de la mañana, conversaciones que no terminaban, zonas gamers, internet de altísima velocidad para la época, y la sensación de estar en medio de algo que todavía no tenía nombre claro.

Tuve la fortuna de ver y escuchar a Steve Wozniak. Sus recuerdos como cofundador de Apple, su interés en la innovación y en el impacto positivo para la juventud, son cosas que recuerdo con gran lucidez.

Al salir del escenario, uno de los tantos asistentes le gritó en inglés: los geeks vamos a salvar al mundo. Wozniak contestó al aire: ¡Ya lo hicimos! (El Universal)

Si bien vi demostraciones que entonces parecían ciencia ficción, lo que más me impactó fue la presentación de Kevin Mitnick, uno de los hackers más célebres de la historia. Esperábamos código, sistemas, técnicas de intrusión digital. Lo que encontramos fue otra cosa: Mitnick hablaba del poder de lo humano. Hacía «magia» con las preguntas correctas, sin necesidad de vulnerar sistemas complejos. Aquella noche de 2010 fue la primera vez que escuché el término «ingeniería social».

A la luz de los años, esa lección sigue siendo la más relevante para entender la inteligencia artificial, ya que el factor determinante no es la herramienta. Es quien la usa y cómo.

Hace poco trabajaba en una interfaz para evaluar imagen y composición como ejercicio académico, con ayuda de Claude (Sonnet). Elaboré las instrucciones para tareas cotidianas (sencillas, menos sofisticado de lo que suena) y que las respuestas fueran lo más humano posible. Llegó un punto en que la propia sesión me hizo ver que no podía equipararse a la condición humana, no como limitación técnica, sino como reconocimiento de algo más profundo.

Esa experiencia confirma lo que Mitnick insinuó en aquella época, que la tecnología más sofisticada sigue dependiendo de decisiones, criterios y valores que son indidablemente humanos.

La discusión sobre IA en las universidades ha cambiado. Ya no es si se usa o no. Nuestros estudiantes ya la usan para redactar ensayos, resolver ejercicios, crear imágenes, sintetizar bibliografía. No esperaron permiso institucional. La pregunta ahora es cómo ¿con qué criterio, con qué formación, con qué marco ético? ¿Qué evaluaremos? Es ahí donde las universidades mexicanas tenemos el reto inmediato.

Lo que el sistema no está resolviendo

Quienes trabajamos desde adentro de las instituciones (en Comités TIC, en procesos de planeación, en la gestión académica cotidiana) vemos que el problema no es acceso a tecnología. Es decisión institucional cooperativa.

Los espacios de análisis existen, sesionamos, generamos recomendaciones. Pero el trayecto entre una recomendación técnica y una política operativa es largo y frecuentemente interrumpido por inercias que no tienen que ver con la tecnología. Es entendible, pues la dinámica del mundo nos absorbe.

La formación docente en competencias digitales es esporádica cuando existe. En la UAEH contamos con el programa «Aprende, lidera, transforma» de Superación Académica, que realiza grandes y valiosos esfuerzos para la formación. Pero a nivel del sistema mexicano, los marcos normativos (no punitivos, sino de orientación) sobre el uso de IA en evaluación, investigación o trabajos recepcionales están apenas en formación. Sin referentes concluidos, la improvisación puede producir inequidad. Ahí es dónde necesitamos los esfuerzos.

Universidad. Universidades

Desde hace más de 75 años, diversas instituciones mexicanas participan en la Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior (ANUIES). Y desde hace más de una década se vio la necesidad de crear una iniciativa que abordara lo que, a lo lejos, se veía que transformaría a las universidades y a la educación superior. Ahí nace el comité ANUIES-TIC.

En ese espacio he tenido la oportunidad de compartir discusiones con colegas universitarios de todo el país: desde los encuentros en Chihuahua y Nuevo León hasta la reunión más reciente en la Ciudad de México, con la UNAM como sede anfitriona. Cada sesión confirma que la inquietud está presente en todo el sistema.

El grupo de trabajo en Tecnología educativa y cultura digital, del que recientemente formo parte, es uno de los espacios donde esa conversación ocurre con mayor frecuencia. El reto es sostener, en medio de la avalancha de dispositivos y herramientas, una idea simple pero difícil: que lo importante no es el uso de la herramienta, sino la comprensión de para qué se usa y sus implicaciones. Como hace años saber manejar AutoCAD no era sinónimo de saber arquitectura o ingeniería, hoy manipular interfaces de IA generativa no nos hace creativos ni expertos en política institucional.

La cultura digital

Si en algún anuncio, flyer o cartel de algún evento o curso sobre inteligencia artificial ves un robot humanoide como parte de la postal, cuidado. Esa imagen revela una confusión de fondo que está costando mucho: creer que la IA es el robot, el algoritmo, el servidor. Que el problema es tecnológico y la solución también.

La tecnología (los modelos de lenguaje, los agentes, la infraestructura computacional) es el sustrato. Lo que importa es lo que se construye sobre él, la cultura digital. Y eso es otra cosa. Es la capacidad de evaluar críticamente lo que produce una herramienta de IA, entender sus sesgos, saber cuándo es pertinente, mantener la fortaleza intelectual frente a un sistema diseñado para ser persuasivo y eficiente. Y, muchas veces, con sesgos de confirmación.

Escuchaba atento a Maria Luisa Zorrilla, líder del grupo de cultura digital de ANUIES-TIC, recordar que al constituirse el grupo se tomó como base el Marco Europeo de Competencias Digitales (DigComp) porque en aquellos años en México no existía un marco de referencia propio. Quizás fue necesario frente a un vacío real.

DigComp organiza la competencia digital en cinco áreas: alfabetización en información y datos, comunicación y colaboración, creación de contenido digital, seguridad y resolución de problemas, con niveles que van desde el uso básico hasta la especialización.

Debemos invertir en infraestructura. Es innegable y necesario. Igualmente necesario es invertir en la formación de quienes la usan. En la UAEH, por ejemplo, hemos impulsado una política que exige observar tres condiciones ante cualquier implementación tecnológica:

1. Su viabilidad y posibilidad de aplicación real,
2. El impacto académico global y escalable. Que pueda, en el tiempo, llegar a todas nuestras unidades académicas (escuelas), y
3. La capacitación asociada a esa tecnología. Es un principio simple, pero su ausencia es precisamente el escenario que hay que evitar: instituciones con infraestructura moderna y comunidades académicas que ven compleja su utilización.

Lineamientos concretos

Para quienes tomamos decisiones (en Hidalgo y en cualquier institución del país) hay cinco líneas de acción que podemos abordar de inmediato:

1. Desarrollar un marco institucional de competencias digitales. Una estrategia institucional, no un curso aislado. Que la cultura digital ocupe el lugar central que le corresponde.
2. Impulsar una política de uso de IA y separarla de la política de infraestructura. Son decisiones distintas que requieren actores distintos. Mezclarlas genera riesgos para ambas.
3. Formar primero a los formadores. La formación docente en cultura digital debe ser sistemática y con seguimiento, no voluntaria y esporádica.
4. Rediseñar la evaluación académica. El problema no es que los estudiantes usen IA. Es que los sistemas de evaluación no distinguen entre uso irreflexivo y uso competente.
5. Conectar los grupos especializados con los órganos de decisión. Sin ese puente, el conocimiento se queda en las reuniones. Los comités de tecnología multidisciplinares son un muy buen inicio.

La urgencia de decidir

Hay dos niveles que no deben confundirse. El primero es nacional: México está en vías de una política de Estado para la IA en educación superior. Construirla requiere voluntad política, coordinación y tiempo. El día en el que se está concluyendo este texto, presenciamos en el salón Iberoamericano el momento en que la Secretaria de Educación Pública presenta los resultados de la primera encuesta nacional «Usos y percepción sobre IAG en la Educación Superior en México». Un excelente avance que deriva en 10 recomendaciones para las Universidades. Recomiendo mucho ver el video.

Finalmente, el segundo nivel, el institucional. Definir un marco de competencias, diseñar formación docente, establecer criterios de evaluación, eso podemos impulsarlo desde las Instituciones de Educación Superior. Las instituciones sin una postura definida están delegando esa decisión a cada docente, a cada estudiante, a cada plataforma comercial sin supervisión institucional.

Al final de esta reflexión pienso que Mitnick tenía razón en aquel foro. El factor más poderoso no es el sistema, es quien decide cómo usarlo.