Por Diego Castrillón Dioses, Director de Alianzas de uDocz
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Hace unas semanas, en una conversación con directivos universitarios, alguien describió una escena que no me ha dejado: el docente diseña la actividad con inteligencia artificial, el estudiante la resuelve con inteligencia artificial y el docente la califica con inteligencia artificial. Todos cumplieron. ¿Alguien aprendió? Lo más inquietante es que nadie decidió que fuera así. Simplemente ocurrió.
Esa escena retrata un problema de velocidad. Docentes y estudiantes adoptan la IA más rápido de lo que las instituciones deciden cómo usarla. Por eso, en educación, la brecha ya no es solo de acceso: es, sobre todo, de gobierno. Una encuesta de UNESCO IESALC a 200 universidades de 19 países de América Latina encontró que el 86,5% ya usa IA en alguna área. Sin embargo, solo el 18,5% tiene políticas institucionales y apenas el 9% evalúa formalmente sus resultados. Hay casi diez universidades usando IA por cada una que mide lo que esa IA produce.
En el Perú, además, el reloj ya corrió. El 10 de septiembre venció el plazo para que las instituciones privadas que implementan sistemas de IA en educación se adecúen al reglamento de la Ley 31814. La norma clasifica estos usos como de riesgo alto y exige políticas internas, supervisión humana, trazabilidad y transparencia. Sospecho que muchas instituciones descubrieron ese día que la IA ya estaba en sus aulas, pero no en sus actas de directorio.
Usar no es integrar
En el mundo corporativo, en industrias tan distintas como la banca, la minería o el retail, nadie discute que un proyecto complejo necesita gobernanza. En el Estado, tampoco. En educación, con la IA, todavía lo estamos discutiendo. Y solemos confundir dos cosas: (i) usar IA, que es tolerar herramientas sueltas, cada docente con la suya, sin reglas ni medición; y (ii) integrar IA, que es decidir con qué datos se alimenta, qué puede y qué no puede hacer, quién responde cuando falla y cómo sabremos si ayuda a aprender.
Prohibirla no funciona: los estudiantes la usan igual, solo que a escondidas. Dejar hacer tampoco funciona: según la misma encuesta, casi la mitad de las universidades reporta estudiantes confundidos sobre qué uso es aceptable. Entre ambos extremos está la gobernanza, y conviene entenderla bien. Gobernar no es redactar un PDF de prohibiciones.
Gobernar es, sobre todo, lo que permite escalar con confianza. Es lo que convierte el entusiasmo de unos pocos docentes en un uso institucional que se puede sostener, medir y defender ante estudiantes, familias y reguladores. Sin gobernanza, la IA se queda en experimentos aislados. Con ella, se vuelve una capacidad de la institución.
Cinco decisiones que no se pueden delegar
En el trabajo con instituciones de la región he visto que la gobernanza se juega en cinco decisiones concretas.
La primera es el propósito y sus límites. Una institución puede decidir, por ejemplo, que su asistente de IA guíe con preguntas en lugar de entregar respuestas, que trabaje solo con los materiales del curso y que se apague durante las evaluaciones. Eso es ética convertida en diseño pedagógico. También implica saber dónde no usarla: en cursos con contenido muy local, como el derecho laboral peruano, generar preguntas de forma automática puede hacer más daño que bien.
La segunda son los datos. La IA debe presentarse como IA desde la primera interacción. Debe existir un consentimiento informado revisado por quien protege los datos de la institución. Y las autoridades deben ver tendencias de uso, no conversaciones individuales. La confianza de estudiantes y docentes se construye ahí.
La tercera es quién decide. La IA no es un asunto solo del área de TI ni solo de las facultades. Requiere en la mesa a la academia, al área legal, a quienes gestionan los datos, a bienestar estudiantil y, sí, a los estudiantes. Hoy ellos participan apenas en el 8% de las estructuras de gobernanza de IA de las universidades de la región.
La cuarta es el rol docente. Cuando se pregunta a los docentes qué necesitan, la respuesta no es solo más herramientas: piden formación y ejemplos concretos de uso. Un taller suelto no alcanza. Los docentes tienen que ser co-diseñadores de cómo se usa la IA en su institución, no receptores de decisiones tomadas por otros.
La quinta es la evidencia. Antes de escalar, hay que medir con pilotos acotados, indicadores definidos de antemano y, cuando se pueda, un grupo de comparación. Es la única forma de saber si la IA mejora el aprendizaje o solo lo acelera en apariencia.
Gobernar para poder decir que sí
Las instituciones que mejor gobiernan la IA no son las que más la restringen, sino las que pueden decirle que sí con tranquilidad. Saben dónde se usa, con qué reglas y con qué resultados. Las demás seguirán reaccionando a lo que docentes y estudiantes ya hacen por su cuenta.
Para cualquier directorio, el punto de partida cabe en tres preguntas. ¿Sabemos dónde y cómo se usa hoy la IA en nuestra institución? ¿Quién responde cuando algo sale mal? ¿Cómo sabremos si está ayudando a aprender? Si alguna no tiene una respuesta clara, ahí empieza el trabajo.
La IA no va a esperar a que nuestras instituciones estén listas. Gobernarla es la forma de que el aprendizaje no se quede atrás.
