La ofensiva docente contra los trabajos escritos con inteligencia artificial

A seis meses de que comenzara a debatirse en ámbitos universitarios la magnitud del fenómeno, los docentes debieron pasar de la advertencia a la instrumentación de nuevas estrategias para identificar cuándo un trabajo fue generado total o parcialmente por sistemas de inteligencia artificial generativa. La consulta publicada este año por el Higher Education Policy Institute, con sede en Oxford, sobre 1.054 estudiantes de pregrado del Reino Unido arrojó que alrededor del 94% recurre a herramientas de inteligencia artificial para apoyarse en trabajos evaluados y que un 12% admitió haber incorporado directamente texto producido por esas plataformas en sus entregas.

En Estados Unidos, relevamientos aplicados a más de 95.000 alumnos de veinte universidades estimaron que un 9% empleó inteligencia artificial en sus trabajos de curso aun conociendo que esa práctica infringía la normativa vigente. En México, según los registros disponibles, más del 60% de los estudiantes y docentes de educación superior reconoció utilizar esas herramientas como parte del proceso de elaboración de trabajos académicos.

¿Qué modificaciones introdujeron los profesores en sus evaluaciones?

• Inclusión de consignas orales o defensas en persona, en las que el alumno debe explicar el recorrido de su producción escrita.
• Diseños de Trabajos Prácticos con datos específicos del curso, del docente o de la propia clase, imposibles de replicar por un modelo genérico.
• Solicitud de borradores intermedios, bitácoras de proceso y registros de consultas a fuentes bibliográficas para reconstruir el itinerario de escritura.
• Reducción del peso relativo de los ensayos tradicionales en favor de evaluaciones en aula, parciales presenciales y producción bajo tiempo limitado.
• Desarrollo de consignas basadas en problemas locales o coyunturales que requieren referencia directa a documentos no indexados masivamente.

A esa batería se sumó una técnica identificada como el método del caballo de Troya, consistente en introducir dentro del propio enunciado de la consigna señales o referencias que un sistema generativo tendería a interpretar erróneamente, lo que delataría la intervención automática. El procedimiento se inscribe en una tendencia más amplia que apunta a reconstruir el proceso por encima del producto final, privilegiando la trazabilidad del razonamiento del estudiante sobre la simple apariencia del texto entregado.

“El uso generalizado de herramientas como ChatGPT, Claude y Gemini ha obligado a los profesores a replantear sus métodos de evaluación.”WIRED

El debate excede el plano pedagógico y se proyecta sobre la formulación de políticas institucionales. La proliferación de estas plataformas colocó a los docentes ante la necesidad de actualizar reglamentos, redefinir criterios de originalidad y, en muchos casos, revisar la pertinencia de los formatos de evaluación vigentes desde hace décadas. La discusión en curso en distintos sistemas universitarios gira en torno a la elaboración de protocolos que contemplen tanto la transparencia del proceso como la autorización explícita de herramientas específicas en etapas concretas del trabajo.

¿Hasta dónde puede extenderse la regulación?

Mientras las casas de estudio avanzan en la redacción de normativas internas, las encuestas disponibles dejan en evidencia que la adopción de la inteligencia artificial por parte de los estudiantes supera la capacidad de respuesta institucional. El saldo provisional es un cuerpo docente que, como ocurrió en otros momentos de transformación tecnológica, debió improvisar mecanismos de detección antes de que los sistemas formales pudieran ofrecer respuestas acabadas.