Máquinas que piensan: El rol de la universidad en la era de la inteligencia artificial

Jonathan Golergant, rector de la Universidad Tecnológica del Perú (UTP)

Durante las últimas semanas he estado leyendo “MANIAC”, la novela de Benjamín Labatut, que recorre la historia de científicos como Gödel, Turing o von Neumann, y muestra cómo la razón humana, en su afán por comprender el mundo, termina construyendo máquinas y sistemas que luego superan nuestra capacidad de controlarlos. No es un libro sobre tecnología, sino sobre algo más inquietante. La novela aborda cómo el conocimiento se convierte en poder, y cómo ese poder crece más rápido que nuestra capacidad ética, política y educativa para manejarlo.

Leyéndolo, no pude dejar de pensar en la inteligencia artificial (IA) y en lo que está ocurriendo hoy en las universidades.

Hasta hace muy poco, aprender implicaba básicamente adquirir información y aprender a usarla. Hoy aparece un tercer actor en esa ecuación, la inteligencia artificial generativa, capaz de producir textos, resolver problemas, resumir artículos científicos y responder preguntas en segundos. Esto abre oportunidades enormes para la educación, pero también nos plantea una pregunta fundamental: ¿qué significa aprender cuando una máquina puede “entender y producir” más que nosotros?, ¿qué significa enseñar cuando los estudiantes pueden externalizar, al menos en parte, sus procesos de pensamiento?

La IA puede ser una aliada formidable. Permite personalizar el aprendizaje, apoyar a estudiantes con distintos ritmos y liberar tiempo para actividades más analíticas y creativas. Pero también introduce la tentación de delegar el pensamiento. Si una herramienta puede escribir un ensayo, resolver un ejercicio o generar un resumen, el riesgo es que el estudiante deje de practicar justo aquello que la universidad debería formar, la capacidad de pensar, argumentar, contrastar y decidir. El problema no es que la IA esté en el aula, sino cuándo y cómo entra. Usada como una “calculadora intelectual” antes de que la mente esté formada, puede debilitar el aprendizaje en lugar de fortalecerlo.

Esto obliga a un giro importante en la educación superior. Ya no basta con transmitir contenidos, hay que formar criterio, juicio y pensamiento crítico. El estudiante hoy no solo debe saber responder preguntas, sino evaluar respuestas, incluyendo las que provienen de sistemas automáticos. En un mundo lleno de información generada por máquinas, la competencia central pasa a ser distinguir entre lo que suena bien y lo que está bien fundamentado.

Aquí aparece otro desafío que “MANIAC” pone en primer plano, nuestra relación con la verdad. Durante siglos, el lenguaje humano fue una huella de la experiencia. Alguien veía o vivía algo, pensaba algo y, a partir de ello, decidía decir algo. Hoy una máquina puede producir lenguaje sin haber visto, pensado ni vivido nada. Esto no elimina la verdad, pero sí vuelve más difícil rastrearla. Por eso la universidad tiene un rol crucial, enseñar a preguntar de dónde viene la información, cómo fue producida, con qué datos, con qué supuestos y con qué límites. La alfabetización del siglo XXI ya no es solo leer y escribir, sino saber interpretar sistemas que generan discursos automáticamente.

La IA, además, no es solo una herramienta educativa, es una nueva infraestructura social que afecta el trabajo, la comunicación, la política y la cultura. Por eso la universidad no solo debe formar usuarios competentes, sino ciudadanos capaces de participar en la gobernanza de estas tecnologías. Eso implica discutir privacidad, sesgos, derechos de autor, responsabilidad por errores automatizados y uso ético de sistemas que pueden influir en millones de personas. Gobernar la IA no es solo una tarea técnica o legal, sino que es una tarea fundamentalmente educativa.

En este contexto, en la UTP hemos empezado a asumir este desafío como una oportunidad. Hemos impulsado capacidades en ciencia de datos, inteligencia artificial y transformación digital en nuestros programas, y promovemos la formación docente para integrar estas herramientas de manera reflexiva. La lógica no es reemplazar al profesor ni automatizar el aprendizaje, sino usar la tecnología para enriquecerlo y, sobre todo, para enseñar a pensar mejor con ella.

El énfasis en proyectos aplicados y en la conexión entre tecnología y problemas reales busca que los estudiantes no vean la IA como algo abstracto o mágico, sino como una herramienta poderosa que exige responsabilidad, criterio y contexto. La universidad no debería correr detrás de la tecnología, sino ponerle marco, sentido y dirección.

Al cerrar “MANIAC” queda una sensación inquietante, la historia parece avanzar empujada por una lógica que nadie controla del todo. Sin embargo, la educación sigue siendo uno de los pocos espacios donde podemos intervenir conscientemente en esa trayectoria. La pregunta no es si la IA va a estar en la universidad, porque ya está. La pregunta es qué tipo de universidad queremos construir con ella.

Y aquí aparece una razón para el optimismo prudente. La universidad sigue siendo el lugar donde generaciones distintas conversan, donde el conocimiento se desacelera para volverse comprensión y donde el poder puede volverse responsabilidad. Una universidad relevante en la era de “máquinas que piensan” no será la que enseñe a usar la última herramienta, sino la que forme personas capaces de entenderla, cuestionarla y decidir cómo usarla. Personas capaces de pensar en un mundo lleno de respuestas automáticas, de buscar verdad en un mundo lleno de simulaciones y de ejercer responsabilidad en un mundo con poder tecnológico creciente. Esa es, probablemente, la nueva misión de la educación superior y también su mayor oportunidad.