¿Estamos formando estudiantes que piensan o que solo preguntan a la IA?
Todavía recuerdo las largas horas que pasaba en la biblioteca cuando era estudiante universitaria. Preparar un trabajo significaba recorrer estanterías, revisar libros y revistas especializadas, tomar apuntes, comparar autores y construir, poco a poco, una respuesta propia. El conocimiento no aparecía de inmediato, sino que había que salir a buscarlo. Lo verdaderamente valioso no era encontrar información, sino el proceso de analizarla, clasificarla, contrastarla e integrarla, para llegar a una conclusión con fundamento.
Durante mi doctorado esa experiencia se volvió aún más intensa. Elaborar una tesis implicó varios años de trabajo. Cada capítulo, exigía revisar decenas de investigaciones, identificar coincidencias y contradicciones, evaluar la calidad de la evidencia y construir una interpretación propia. Aprendí que investigar no consiste en acumular información, sino en desarrollar la capacidad de cuestionarla. Mirando hacia atrás, comprendo que el mayor aprendizaje no estuvo en la tesis terminada, sino en el camino recorrido para escribirla. Fue ese proceso el que formó mi criterio profesional.
Hoy la realidad es completamente distinta. La inteligencia artificial generativa ha revolucionado la forma en que accedemos al conocimiento. En pocos segundos, puede resumir artículos, elaborar comparaciones, proponer metodologías e incluso redactar textos completos. Como académica e investigadora, utilizo estas herramientas y reconozco su enorme potencial, pues nos permiten explorar ideas, acelerar procesos y democratizar el acceso a información que antes requería semanas de búsqueda.
La magnitud del cambio es difícil de ignorar. Según la Encuesta Única de Admisión 2025 de la Universidad de Chile, el 81% de los estudiantes de primer año ya utiliza inteligencia artificial con fines académicos, principalmente para resolver dudas sobre contenidos específicos. Sin embargo, el dato que más llama la atención es el contrario: solo el 18% considera válido utilizarla para realizar trabajos o tareas. Los propios estudiantes intuyen que existe un límite, aunque no siempre saben cómo trazarlo.
Pero junto con esta revolución tecnológica surge una inquietud que observo cada semestre en las aulas universitarias. Muchos estudiantes aceptan las respuestas que entrega la inteligencia artificial sin detenerse a preguntarse si son correctas, suficientes o aplicables al problema que intentan resolver. La rapidez con que obtienen información parece haber reemplazado, en algunos casos, la reflexión necesaria para comprenderla.
No se trata de responsabilizar a las nuevas generaciones. Ellas utilizan las herramientas disponibles, tal como nosotros aprovechamos internet cuando apareció. La verdadera pregunta es otra: ¿las estamos formando para utilizar la inteligencia artificial con criterio?
Quienes estudiamos antes de esta revolución tecnológica desarrollamos, casi sin darnos cuenta, el hábito de contrastar fuentes, detectar inconsistencias y desconfiar de las respuestas demasiado simples. Ese ejercicio permanente fue moldeando nuestro pensamiento crítico. Hoy ese proceso ya no ocurre de manera espontánea, porque la información llega elaborada desde el primer segundo.
Sin embargo, obtener una respuesta no significa comprender un problema. Un profesional no se define por la cantidad de información que posee, sino por su capacidad para analizarla, interpretarla y tomar decisiones responsables. En disciplinas como la contabilidad, la auditoría, la medicina o el derecho, el juicio profesional sigue siendo una competencia profundamente humana. Ninguna inteligencia artificial puede asumir la responsabilidad ética de decidir frente a situaciones complejas.
Por eso, el mayor desafío de la educación superior ya no es enseñar contenidos, sino enseñar a pensar sobre ellos. Debemos formar estudiantes que cuestionen, verifiquen, argumenten y sean capaces de dialogar críticamente con las respuestas que entrega la tecnología. La inteligencia artificial puede convertirse en un extraordinario aliado del aprendizaje, pero solo si quienes la utilizan desarrollan la capacidad de supervisarla y no de depender de ella.
En este escenario, metodologías como el aprendizaje y servicio adquieren una relevancia renovada. Cuando los estudiantes trabajan con problemas reales de la comunidad -asesorando a emprendedores, colaborando con organizaciones sociales, enfrentando información incompleta y decisiones sin respuesta única-, descubren que ninguna plataforma digital les entrega la solución. Deben escuchar, comprender contextos, dialogar con otros y asumir las consecuencias de sus propuestas. Es allí donde se construye el pensamiento crítico. Después de más de diecisiete años aplicando esta metodología, he comprobado que el aprendizaje más significativo no ocurre cuando un estudiante encuentra una respuesta, sino cuando es capaz de comprenderla, cuestionarla y adaptarla a una realidad concreta.
Quizás ha llegado el momento de replantearnos la forma en que enseñamos y evaluamos. Si la IA ya responde muchas preguntas, la universidad debe concentrarse en aquello que ninguna tecnología puede reemplazar: formar personas capaces de pensar, discernir y actuar con criterio. Las respuestas serán cada vez más rápidas y más accesibles. El juicio profesional, en cambio, seguirá construyéndose con reflexión, experiencia y compromiso con la realidad.