La universidad quebrada por la herramienta: la administración que se salta al profesorado y vende su futuro tecnológico por promesas de proveedor
Hay un momento en la vida de toda institución en que la manera de decidir importa más que lo decidido. La universidad latinoamericana está viviendo ese momento con la inteligencia artificial, y el diagnóstico incómodo de esta semana no es que la IA generativa amenace con reemplazar profesores o arruinar la evaluación —ese debate ya es viejo y algo cansino—, sino algo más sutil y más grave: la manera en que las instituciones están decidiendo qué hacer con ella. Se decide desde arriba, se decide rápido, se decide apoyándose en encuestas de percepción y manifiestos de consultores, y se decide sin el profesorado. Ese procedimiento —no el contenido de la decisión— es lo que está quebrando la función formativa de la universidad. Porque cuando una institución delega en un proveedor la definición de qué significa “estar alfabetizado en IA”, ya perdió la batalla más importante: la de nombrar su propio propósito.
Miremos el movimiento con cuidado, porque es un movimiento y no un accidente. La retórica de la “actualización tecnológica” funciona como un dispositivo de urgencia: instala la sensación de que quien no adopta ya, y de la manera que el mercado indica, queda condenado a la irrelevancia. García Canclini vio venir esta gramática cuando escribió que la nueva pregunta social sería si necesitaríamos “luchar contra la irrelevancia en lugar de hacerlo contra la explotación” Ciudadanos reemplazados por algoritmos. La universidad, capturada por ese miedo a la irrelevancia, actúa como si su tarea fuera no quedarse atrás en una carrera cuyas reglas escribió otro. Y ahí está el error de categoría: la universidad no compite en la carrera de adopción de herramientas. Su función es formar el criterio con que esas herramientas se usan o se rechazan. Confundir una cosa con la otra es venderse el futuro por promesas de proveedor.
Cuando “alfabetización en IA” quiere decir “aprender a usar el producto”
Empecemos por el síntoma más visible: la reducción de la alfabetización en IA a un catálogo de trucos. Los cursos que proliferan bajo ese nombre —“Prompting desde cero”, “Construí tu propio GPT”, “10 prompts para docentes productivos”— comparten una gramática que conviene desarmar. Miden competencia de interacción con un producto, no comprensión crítica de un sistema. Enseñan a operar la interfaz de un proveedor específico, con su vocabulario específico, sus límites específicos y sus incentivos comerciales específicos. Al terminar, el estudiante sabe conseguir mejores resultados de una herramienta; no sabe qué es esa herramienta, de dónde salió, qué extrae, a quién beneficia, ni cuándo conviene no usarla.
La distinción no es pedante. Cristóbal Cobo advirtió que una educación “meramente instrumental” resulta “incapaz de hacernos competentes en un contexto cada vez [más] complejo, lo cual nos desprotege y nos hace vulnerables y fácilmente manipulables” Acepto las condiciones: usos y abusos de las tecnologías digitales. La línea alternativa, escribe Cobo, es “superar la educación meramente instrumental y enfocarse en el desarrollo del pensamiento crítico y autónomo”. Cuando una universidad cataloga un taller de prompting como “alfabetización en IA”, está haciendo exactamente lo contrario: entrenando dependencia y llamándola competencia. El curso de prompt engineering no es neutral; es la forma en que un proveedor consigue que una institución pública pague por capacitar usuarios de su producto y lo acredite como formación.
Hay una asimetría de poder que la retórica de la “capacitación” oculta. El proveedor define el vocabulario (“alfabetización en IA”), define el estándar (saber operar su herramienta), y luego vende el remedio (sus cursos, sus licencias, sus certificaciones). La institución que acepta ese marco ya perdió; solo le queda negociar el precio. Kate Crawford documenta cómo toda la cadena de la IA —desde la minería de los materiales hasta el trabajo de etiquetado— se organiza para extraer valor invisiblemente, esperando “la finalización barata, ‘sin fricción’, del trabajo, sin supervisión, como si la plataforma no fuera una interfaz” hacia relaciones de explotación The Atlas of AI. El aula que enseña “usá esta herramienta sin fricción” reproduce esa lógica sin nombrarla: forma operadores que no ven la cadena, solo la interfaz.
El 55% que no es ignorancia
Aquí conviene detenerse en un dato que suele leerse al revés. Cuando las encuestas institucionales reportan que la mayoría del profesorado evita o desconfía de la IA generativa —el orden del 55% en varios relevamientos regionales—, la lectura administrativa por defecto es que hay un problema de resistencia al cambio, un déficit de capacitación, un retraso que hay que corregir con más talleres. Esa lectura es cómoda porque convierte al profesor en el obstáculo y al proveedor en la solución. Pero es probablemente falsa.
El docente que no incorpora IA a su curso no está necesariamente confundido ni desactualizado. Muchas veces está esperando algo que la institución no le ha dado: una respuesta pedagógica que justifique el uso. Es decir, una razón —articulada en términos de qué aprende el estudiante y cómo— por la cual introducir una herramienta que automatiza precisamente la tarea que el curso pretende enseñar a hacer. Esa razón no se produce en el escritorio del vicerrectorado ni en el pitch del consultor; se produce en la discusión disciplinar de quienes conocen qué significa dominar una materia. La ausencia de esa razón no es una falla del profesor: es una falla del procedimiento institucional que decidió saltarse al profesorado.
Freire nombró la lógica opuesta con precisión. La educación bancaria trata al educando como un depósito pasivo, un recipiente donde se deposita información Pedagogía del oprimido. El profesor que se niega a convertir su curso en un ejercicio de depósito automatizado —donde el estudiante pide a la máquina el contenido y lo entrega sin haberlo pensado— está defendiendo, aunque no lo formule así, una concepción de la educación como práctica de la libertad y no como transferencia. Leer su reticencia como ignorancia es exactamente el error que comete la administración que compró el marco del proveedor: confunde el criterio pedagógico con obstáculo tecnológico. El 55% que evita la IA puede estar equivocado en casos concretos, pero merece ser tratado como interlocutor, no como problema de recursos humanos.
Lo revelador es qué hace la institución con ese 55%. En el modelo administrativo dominante, no lo consulta: lo capacita. Le ofrece el taller de prompting, mide su “adopción”, y celebra cuando el número baja. Nunca le pregunta la pregunta que importaría —¿qué debería aprender un profesional de tu disciplina que un sistema generativo no pueda hacer por él?— porque esa pregunta no tiene respuesta comercializable. No se puede vender un curso que concluya “en tu materia, conviene prohibir la herramienta en las primeras seis semanas”. Y sin embargo esa conclusión, si emergiera de la deliberación disciplinar, sería alfabetización en IA de la buena.
Las “buenas prácticas” que vienen de universidades que no se parecen a las nuestras
El tercer movimiento a vigilar es el de las “mejores prácticas”. La industria de la consultoría educativa produce, con regularidad estacional, manifiestos firmados por coaliciones de universidades de élite —seis, ocho, doce instituciones con endowments de miles de millones, laboratorios propios, acuerdos institucionales con los proveedores— que definen cómo debe integrarse la IA en la enseñanza superior. Esos documentos circulan luego como estándar universal, y las universidades latinoamericanas los reciben como hoja de ruta.
El problema no es que esas prácticas sean malas. El problema es que nacen de condiciones materiales que no existen en la región y que, por tanto, no se pueden transplantar. Una universidad con presupuesto para licencias empresariales de Copilot o Cursor, para un equipo de aprendizaje instruccional dedicado, para renegociar contratos con OpenAI o Anthropic desde una posición de fuerza, diseña prácticas para ese mundo. La universidad pública latinoamericana promedio —con salarios docentes deprimidos, infraestructura de conectividad irregular, y un presupuesto que se discute cada año en la incertidumbre— vive en otro planeta material. Adoptar sus prácticas sin sus condiciones es adoptar la coreografía sin la música: se ejecutan los pasos, pero no suena nada.
Aquí las cifras importan. México destina proporciones significativas de su manufactura a exportaciones de alta tecnología —19.3% del total manufacturado en 2024— y ocupa el tercer lugar regional en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial con 68.8/100 México — datos 2024, World Bank + ILIA. Argentina, cuarta con 67.5/100, apenas alcanza 3.9% de exportaciones de alta tecnología y cerró 2024 con el PIB en contracción de -1.3% Argentina — datos 2024, World Bank + ILIA. El Salvador, decimosexto con 42.9/100 y un PIB per cápita de 5,579 dólares, opera en una escala aún más restringida El Salvador — datos 2024, World Bank + ILIA. Hablar de una sola “universidad latinoamericana” es ya una ficción; hablar de “buenas prácticas globales” que sirvan por igual a Stanford y a una universidad provincial salvadoreña es fantasía. La distancia material entre la institución que redacta el manifiesto y la que lo recibe es precisamente el dato que el manifiesto omite.
Y hay un costo oculto en importar el marco ajeno: legitima la dependencia. Si la práctica correcta se define como “integrar la suite del proveedor X del modo que lo hace la universidad de élite Y”, entonces la institución latinoamericana que no puede pagar la suite queda automáticamente definida como atrasada, deficiente, en falta. Se le vende su propia inferioridad como diagnóstico y luego se le vende el remedio. García Canclini leía en esta psicología algo más profundo: la advertencia de que la inteligencia artificial tendría “competencia en la zona de los sentimientos” y que los sistemas “pulsarán cada vez más nuestros botones emocionales para vendernos autos o políticos” Ciudadanos reemplazados por algoritmos. El botón emocional que se pulsa aquí es el miedo institucional a quedar afuera. Vender ese miedo es el negocio.
La administración que se salta al profesorado
Reunamos ahora las piezas en el mecanismo que las articula. El patrón de la semana no es un contenido específico sino una forma de gobierno: la decisión sobre IA se toma como adopción tecnológica administrativa, no como redefinición de la función formativa. El vicerrectorado contrata al consultor, el consultor trae la encuesta y el manifiesto, la encuesta legitima la urgencia, el manifiesto provee las “buenas prácticas”, y el profesorado se entera cuando ya hay una política que debe implementar. La deliberación disciplinar —el único lugar donde puede producirse una respuesta pedagógica genuina— queda fuera del circuito.
Este atajo tiene una economía política reconocible. Es más rápido comprar un marco que construirlo colectivamente. Es más medible reportar “adopción de IA en el 70% de los cursos” que reportar “el departamento de historia decidió, tras tres meses de discusión, prohibir el uso de generadores en el primer año y permitirlo con protocolos de citación en el último”. Lo primero se ve bien en un informe de gestión y en una acreditación; lo segundo es trabajo lento, conflictivo y difícil de vender. La lógica administrativa favorece lo primero por razones que nada tienen que ver con la calidad formativa y todo con la legibilidad institucional.
El precio de ese atajo es la abdicación. Cuando la institución deja que el proveedor defina la alfabetización en IA, cede la potestad de nombrar su propio propósito. Y esa potestad es lo único que la distingue de un centro de capacitación corporativa. Una universidad que solo enseña a operar las herramientas del mercado del momento no es una universidad: es una franquicia de entrenamiento con matrícula más cara y peor relación costo-beneficio que un tutorial de YouTube. El valor específico de la formación superior —el criterio, la capacidad de evaluar, la comprensión de sistemas más allá de su interfaz— es exactamente lo que el atajo administrativo sacrifica.
Conviene ser justos con la complejidad. No todo liderazgo administrativo actúa de mala fe ni toda urgencia es fabricada. Hay decanas y rectores que perciben, correctamente, que sus egresados enfrentarán un mercado laboral transformado y que ignorar la IA sería una negligencia formativa. La crítica no es al reconocimiento de que algo cambió; es al procedimiento con que se responde. Reconocer la transformación e imponer un marco de proveedor son dos cosas distintas. La primera es responsabilidad; la segunda es abdicación disfrazada de responsabilidad. La pregunta no es si la universidad debe responder a la IA —debe—, sino quién decide cómo y sobre qué evidencia.
El destete que ya empezó: la dependencia como resultado, no como riesgo
Hay una razón por la cual este debate sobre gobierno institucional no es abstracto, y tiene que ver con lo que le pasa efectivamente a quien se forma bajo el marco del proveedor. La evidencia sobre asistentes de código es el laboratorio más claro de lo que está en juego. Los desarrolladores que delegan sistemáticamente en asistentes de IA obtienen ganancias de productividad reales en el corto plazo y, en paralelo, pierden destreza en comprensión profunda de código, arquitectura, depuración y diseño de sistemas. Es un destete silencioso: la habilidad no se pierde de golpe, se atrofia por desuso mientras la herramienta la suple. Y cuando la herramienta falla —cuando el producto se cae en un entorno de alta demanda porque el “slop” que compilaba no resistía la carga— no queda nadie que sepa por qué.
Lo mismo ocurre, con menos visibilidad, en cualquier disciplina donde el estudiante aprende a pedir en lugar de aprender a hacer. El profesional formado como operador de autocompletado no es un profesional con una herramienta más: es un dependiente cuya competencia reside en el proveedor, no en él. Y aquí está la trampa de la movilidad social latinoamericana. La industria tecnológica de la región depende de talento formado en las universidades y de profesionales que migran hacia plataformas globales. Si esas universidades forman operadores dependientes en lugar de ingenieros con criterio, están produciendo trabajadores condenados a la parte más barata y más reemplazable de la cadena —precisamente la posición que Crawford describe cuando documenta el trabajo “bajo demanda” que las plataformas contratan esperando finalización barata y sin supervisión The Atlas of AI. Formar dependientes es formar mano de obra descartable con diploma.
La institución que reduce la alfabetización en IA a interacción con la herramienta está, sin proponérselo, entrenando este destete. Enseña a pedir mejor, no a evaluar. Produce estudiantes fluidos en la interfaz y ciegos ante el sistema. El daño no aparece en la evaluación del curso —donde el estudiante entrega buenos resultados— sino tres años después, cuando el mercado descubre que sabe operar un producto que ya cambió de versión y no sabe la disciplina que el producto simulaba dominar. La función formativa de la universidad es precisamente prevenir esa obsolescencia. Renunciar a ella por “actualización tecnológica” es el más amargo de los chistes: se moderniza al costo de fabricar obsolescencia.
Las lentes LATAM: disponibilidad desigual, alternativas materiales
Conviene aplicar dos de las lentes con las que esta publicación lee la región, porque tensan el diagnóstico contra la realidad material.
Disponibilidad. Los asistentes de código y las suites de IA generativa más avanzados operan en América Latina, sí, pero bajo un régimen de acceso profundamente desigual. Las versiones premium de alto rendimiento —las que producen los resultados que aparecen en los manifiestos de buenas prácticas— exigen suscripciones cuyo costo en moneda local resulta impagable para el desarrollador o el estudiante promedio. El resto vive de planes gratuitos limitados por cuotas, que entregan la peor experiencia de la herramienta. Esto tiene una consecuencia perversa para la formación: la percepción de lo que la IA “es” y “puede” queda sesgada por la versión degradada a la que se accede. El estudiante argentino que evalúa una herramienta desde su plan gratuito y el estudiante de una universidad de élite que la usa en su versión empresarial no están evaluando el mismo objeto. Cuando la universidad importa el marco del proveedor sin considerar esta asimetría, forma criterio sobre una realidad que sus egresados no habitan. La disponibilidad desigual no es un detalle logístico: contamina la propia base de la alfabetización.
Alternativas. Justamente porque el costo y la dependencia son estructurales, la alternativa efectiva no es más acceso premium sino otra cosa: formación en evaluación crítica de código y de contenido generado, en arquitectura y en diseño de sistemas, incluso si eso significa desacelerar la entrega a corto plazo. Y, materialmente, existe una vía que las instituciones con poco presupuesto pueden recorrer sin capturarse: los modelos de código abierto. Experimentar internamente con CodeLlama, StarCoder2 u otros modelos abiertos permite a un departamento entender el sistema desde adentro —sus límites, sus sesgos, su arquitectura— en lugar de operar la caja negra de un proveedor. Es más lento, exige más del profesorado, y no produce un informe de gestión tan lucido. Pero forma criterio real y no dependencia. La alternativa no es abstracta ni utópica: es una decisión presupuestaria y pedagógica al alcance de una institución que decida priorizar la comprensión sobre la fricción cero. La pregunta es si la administración, capturada por la urgencia del proveedor, sabrá siquiera que esta alternativa existe.
Estas dos lentes convergen en una conclusión incómoda para el marco importado: las prácticas diseñadas por y para instituciones con acceso premium ilimitado y presupuesto de laboratorio no solo son inaplicables en la región —son contraproducentes, porque orientan el escaso recurso hacia la dependencia en lugar de hacia la soberanía. La universidad latinoamericana que quiera formar profesionales con criterio hará mejor en construir su propio marco desde su propia materialidad que en importar el ajeno desde el miedo a la irrelevancia.
Contraargumento: ¿y si el profesorado está, de hecho, atrasado?
Sería deshonesto no considerar la objeción más fuerte contra todo lo anterior. Un lector escéptico podría decir: idealizás al profesorado. Buena parte del cuerpo docente latinoamericano sí está desactualizado, sí es reacio a cualquier cambio, y si esperamos a que la deliberación disciplinar produzca respuestas, esperaremos una década mientras los egresados llegan al mercado sin herramientas. La deliberación colectiva, en instituciones con culturas gremiales atrincheradas, puede ser un mecanismo de parálisis más que de criterio. ¿No es la decisión administrativa, con todos sus defectos, la única capaz de moverse a la velocidad que el momento exige?
El argumento tiene fuerza y merece respuesta, no descarte. Es verdad que la deliberación puede degenerar en parálisis y que existe reticencia que sí es mero conservadurismo. Pero la respuesta correcta a un profesorado atrasado no es saltárselo: es invertir en él. La disyuntiva entre “administración rápida” y “deliberación lenta” es falsa, porque una administración que impone un marco de proveedor sobre un profesorado atrasado no produce criterio veloz; produce implementación resentida y superficial de una política que nadie del cuerpo docente comprende ni defiende. La velocidad de la imposición es ilusoria: se avanza rápido hacia ningún lado. La única velocidad que importa es la de la formación de criterio, y esa no se acelera por decreto.
Además, la premisa de que el momento “exige velocidad” es ella misma parte del dispositivo que estamos desarmando. ¿Quién define que la urgencia es tanta que justifica saltarse la deliberación? El proveedor, cuyo modelo de negocio depende de la adopción rápida. La urgencia es un recurso retórico antes que un hecho. La universidad que resiste el imperativo de velocidad no está siendo lenta: está protegiendo el único tiempo —el de la comprensión— que su función requiere. Toffler llamó shock del futuro a la desorientación que produce el cambio demasiado rápido; la respuesta no es correr más, es construir estructuras de sentido que absorban el cambio sin desintegrarse. La deliberación disciplinar es esa estructura. Prescindir de ella en nombre de la velocidad es prescindir de la capacidad institucional de dar sentido al cambio.
Cierre: la institución en juego
Lo que se decide esta semana, y en las semanas que vienen, no es qué herramienta de IA adopta cada universidad. Es quién define qué significa formar un profesional en un mundo automatizado, y sobre qué evidencia. Si esa definición se deja en manos de proveedores que la reducen a interacción con un producto, o de líderes administrativos que la tratan como una adopción tecnológica más, la institución será digerida por el mercado que pretendía servir a sus egresados. Terminará formando operadores dependientes, no profesionales con criterio, y descubrirá tarde que su ventaja competitiva —la única que tenía— era precisamente el criterio que abdicó.
La salida no es tecnológica, es de gobierno. Un marco de apropiación de la IA que surja de la discusión colectiva del profesorado, que defienda la función formativa frente al imperativo de “actualización”, y que parta de la materialidad latinoamericana en lugar de importar la ajena. Eso implica tratar al 55% reticente como interlocutor y no como problema; implica evaluar el “slop” antes de imponer la herramienta; implica probar las alternativas abiertas antes de firmar con el proveedor premium; implica, sobre todo, recordar que la pregunta que ninguna herramienta puede responder por la institución es la pregunta por su propio propósito.
Quedan las preguntas abiertas, que son las que importan. ¿Puede la universidad pública latinoamericana, con sus presupuestos discutidos año a año y sus salarios deprimidos, financiar la deliberación lenta que la formación de criterio exige, cuando el atajo administrativo es tan barato y tan legible? ¿Existe una masa crítica de profesorado dispuesta a asumir el trabajo de construir marcos propios, o la reticencia dominante es efectivamente conservadurismo que la deliberación no resolverá? ¿Habrá acreditadores y ministerios capaces de premiar la formación de criterio en vez de la métrica de adopción, o el propio sistema de evaluación institucional empuja hacia la captura? Y la más incómoda: si la respuesta correcta es más lenta, más conflictiva y más cara que el atajo del proveedor, ¿qué incentivo tiene una administración —cualquiera— para elegirla? La universidad que responda bien a estas preguntas será la que siga siendo universidad. La que no, ya está a la venta; solo falta que firme.