En 2025, más del 80 % de los estudiantes está incorporando IA generativa en sus tareas académicas, según investigaciones recientes del sector educativo. Esta práctica ha transformado desde los trabajos escritos hasta el desarrollo de ejercicios visuales, complicando radicalmente la supervisión tradicional.
La adopción masiva de inteligencia artificial ha pasado de simples redacciones por ChatGPT a composiciones construidas con múltiples herramientas que evaden los rastros de su origen. Los estudiantes ahora combinan salidas de diversos modelos o solicitan que se introduzcan errores a propósito para pasar los detectores de plagio.
La naturaleza del fraude académico ha cambiado. Ya no basta con copiar y pegar: se fragmentan y reensamblan fragmentos generados, incluso se incorporan imágenes o documentos completos para justificar correcciones solicitadas.
Factores que inciden en el cambio
- Tecnología más sofisticada: El despliegue de IA multimodal ha elevado tanto el potencial como el riesgo.
- Desigualdad en el acceso: Distritos con mejores recursos despliegan herramientas de IA con mayor rapidez, lo que podría ampliar brechas educativas.
- Respuestas dispares del sistema educativo: Mientras algunas regiones integran la tecnología, otras imponen prohibiciones estrictas o recurren a formatos tradicionales para evitar el engaño.
Dilemas y desafíos emergentes
El sistema enfrenta una disyuntiva: ¿restringir o adaptar? Prohibir IA podría resultar inútil y desfasado; sin embargo, usarla sin directrices claras genera riesgos de deterioro intelectual y aumenta las desigualdades.
La integración controlada permitiría incorporar IA como herramienta pedagógica para generar contenidos de apoyo, fomentar pensamiento crítico y liberar tiempo docente. Esta aproximación exige políticas claras y capacitación tanto para profesores como para estudiantes.
Por otro lado, la resistencia normativa plantea el establecimiento de reglas rígidas, evaluaciones presenciales y un retorno parcial a formatos analógicos. Esta vía busca preservar el esfuerzo individual, aunque limita la exposición a herramientas tecnológicas que ya forman parte del entorno laboral.
Un escenario híbrido combina lo mejor de ambos mundos, fusionando recursos tecnológicos y metodologías tradicionales para reforzar habilidades esenciales frente a la creciente automatización.
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