En tiempos donde la inteligencia artificial (IA) acelera procesos y además reorganiza el espacio cognitivo en el que se aprende y se desarrollan competencias, la presión actual para las instituciones de educación superior (IES) es doble: modernizar la arquitectura tecnológica y pedagógica, y responder a la transformación de estudiantes y aprendices. La universidad pierde el monopolio de organización y validación del conocimiento y compite con un ecosistema global de plataformas, repositorios y sistemas de recomendación que operan con mayor rapidez y flexibilidad.
Para definir la era que vivimos se usan múltiples conceptos, como la “infósfera” (entendida como toda la información, datos, sistemas digitales e interacciones informacionales) o la cognición distribuida (procesos cognitivos que no residen únicamente en una mente humana, sino que se distribuyen entre personas, herramientas, artefactos y entornos), pero independientemente de las etiquetas, lo que es claro es que la educación enfrenta grandes retos y oportunidades.
El aprendizaje “a la carta” y “justo a tiempo” de las plataformas educativas digitales (EdTech) tensiona los modelos secuenciados y rígidos de las llamadas habilidades “por si acaso” de las universidades. Las plataformas incursionan en un sector que atiende a más de 260 millones de personas y representa más de un 4 % del PIB mundial. La educación superior hoy opera “en”, “sin” o “más allá” de la universidad tradicional. Ese es el desafío estructural.
El entorno se vuelve más complejo. Ninguna universidad puede ignorar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la arquitectura cognitiva y experiencial. No se trata sólo de una herramienta avanzada, sino de una infraestructura basada en algoritmos y aprendizaje estadístico capaz de generar y organizar información, intervenir en procesos cognitivos y configurar entornos informacionales que median la acción humana.
En la superficie, la IA transforma la manera de aprender e interactuar en entornos educativos; en un plano más profundo, modifica el objeto mismo del aprendizaje: el conocimiento adquiere nuevas formas y significados; el pensamiento se construye por rutas radicalmente distintas.
Su alcance radica en que no únicamente automatiza tareas y optimiza procesos. Opera simultáneamente como herramienta, como agente, como infraestructura cognitiva, como inteligencia relacional y —cada vez con mayor claridad— como mediación de los sentidos. Ante este escenario, las instituciones de educación superior deben definir cómo se posicionan —de manera deliberada o inercial— en cada una de estas cinco dimensiones. De ello depende no sólo la pertinencia de cada institución individual, sino la sostenibilidad de la educación superior en su conjunto.
Para lograrlo, las IES deben concebirse como nodos activos en un sistema abierto, actuando como socios estratégicos —y no meramente como usuarios— de laboratorios de IA, EdTechs y plataformas globales. Esto exige estrategia, capacidades institucionales e infraestructura interoperable. No hay un modelo único, pero sí una orientación común: formar aprendices capaces de utilizar la IA con competencia y responsabilidad a lo largo de la vida.
Sin embargo, esa meta instrumental es insuficiente. Las universidades deben también formar ciudadanos capaces de deliberar, juzgar y participar en la construcción de políticas públicas y marcos institucionales en una sociedad mediada por tecnologías inteligentes.
El gran reto de la educación es desarrollar la inteligencia humana y adoptar nuevas tecnologías para sumarse a la era de la cognición distribuida y las inteligencias múltiples. Se requiere transformar el sentido, la arquitectura y la responsabilidad pública de la universidad.
Las cinco dimensiones de la IA en la experiencia formativa
La IA no es un artefacto unidimensional. Opera simultáneamente en cinco planos crecientes de profundidad. Cada plano amplía el anterior y redefine el alcance institucional de su adopción.
IA como herramienta (dimensión operativa)
En esta primera dimensión la IA funciona como instrumento especializado al servicio de tareas delimitadas. Automatiza actividades concretas, acelera procesos existentes y mejora la eficiencia en acciones como redacción, traducción, clasificación, búsqueda, simulación o análisis de datos.
En esta dimensión no se redefine qué significa saber ni se altera la arquitectura del pensamiento; se optimiza la ejecución de tareas dentro de marcos ya establecidos. Permite usarla para diseñar materiales, generar ejemplos, evaluar, detectar plagio, ofrecer retroalimentación preliminar y adaptar evaluaciones que reconozcan su uso legítimo. Permite automatizar procesos documentales y administrativos de las instituciones o fortalecer la atención a usuarios.
No reestructura el conocimiento, pero sin competencias sólidas en este plano operativo, los niveles superiores de integración se vuelven inestables. Su impacto práctico plantea desafíos éticos y formativos, especialmente en el desplazamiento o reconfiguración de conocimientos y habilidades básicas.
IA como agente (dimensión de la delegación procesual)
La IA actúa como agente delegado, reconfigura la acción y automatiza. La IA integra información, propone soluciones y sostiene interacciones continuas en áreas de asesoría académica y el servicio estudiantil. No cambia la arquitectura del conocimiento, sino la dinámica mediante la cual se ejecutan y articulan procesos académicos y administrativos.
Permite al estudiante interactuar, mediante servicios personalizados, con tutores inteligentes que detectan vacíos conceptuales, sugieren rutas de mejora y apoyan la persistencia; la IA identifica patrones de desempeño y anticipa dificultades. Activa el aprendizaje adaptativo y facilita la operación de modalidades educativas centradas en problemas e investigación. A nivel institucional, permite automatizar flujos complejos de atención y seguimiento con mayor autonomía operativa.
La IA como agente representa un nivel más profundo que la IA como herramienta, porque afecta procesos continuos y no tareas aisladas, pero aún no configura el entorno informacional completo en el que ocurre el pensamiento. Esa transformación corresponde a la siguiente dimensión.
IA como estructura cognitiva (dimensión arquitectónica del conocimiento)
La IA se integra a la infraestructura que organiza el entorno informacional. La IA filtra, jerarquiza y conecta conocimiento científico, académico y profesional. Influye en qué contenidos se vuelven visibles, qué trayectorias de aprendizaje se sugieren y cómo se integran datos institucionales para orientar decisiones. El impacto es arquitectónico: no modifica únicamente la ejecución del trabajo académico, sino la estructura misma y el alcance del espacio cognitivo. El monopolio universitario sobre la organización y validación del conocimiento se diluye en este ecosistema global compuesto por plataformas, repositorios, motores de búsqueda, sistemas de recomendación y redes abiertas.
La universidad pierde el control del espacio cognitivo tradicionalmente basado en libros y artículos, conocimiento docente, planes de estudios, laboratorios y talleres, pero puede intervenir en su configuración por medio de marcos de validación, gobernanza de datos y formación para el discernimiento.
La transformación generada por estas primeras tres dimensiones no es hipotética sino operativa y exige de una transformación profunda de los procesos universitarios. La IA erosiona prácticas basadas en memorización y reproducción; se vuelven centrales la formulación de preguntas, el pensamiento crítico, la validación de la información y la integración ética de herramientas algorítmicas. La evaluación tradicional pierde estabilidad cuando el análisis y la redacción pueden externalizarse en segundos; la investigación se acelera con procesamiento masivo de datos; la docencia transita de transmitir contenidos a diseñar experiencias formativas y a evaluar de formas creativas. Cambia así la lógica de validación del conocimiento y la posición del profesor y del estudiante en el ecosistema cognitivo.
La evidencia internacional confirma que la respuesta universitaria deja de ser experimental y se vuelve cada vez más estratégica; la OCDE documenta inversiones en infraestructura interoperable, gobernanza de datos y capacidades analíticas. Transita del uso de herramientas a la reconfiguración de modelos educativos, la arquitectura cognitiva y la estructura organizacional.
De ello, se desprende una agenda concreta: redefinir criterios de evaluación, establecer marcos de responsabilidad y uso legítimo de la IA, fortalecer infraestructura de datos y cómputo, y desarrollar nuevas capacidades tecnopedagógicas. Más allá de lo operativo, el desafío es integrar la aceleración tecnológica con la misión humanista. Esto implica incorporar consideraciones éticas y entender los límites de la IA en la producción y mediación del espacio cognitivo.
IA como inteligencia relacional (dimensión emergente de co-inteligencia).
La IA se convierte en un interlocutor cognitivo estable cuya interacción sostenida con el usuario crea la experiencia de inteligencia compartida. Y es que la inteligencia no reside sólo en el estudiante, el docente o el sistema algorítmico, sino que emerge en la relación entre ellos. La IA reformula preguntas, sugiere conexiones, integra dominios distintos y acompaña procesos de exploración intelectual personalizados. Este plano es relacional, no estructural: la arquitectura informacional puede estar dada, pero la inteligencia se configura en la interacción situada. Los modelos educativos se vuelven determinantes.
La universidad que reconoce esta dimensión no se limita a enseñar el uso de herramientas; sino que forma en la gestión consciente de relaciones humano-algorítmicas. El objetivo es desarrollar capacidades para orquestar la interacción con sistemas inteligentes sin diluir la responsabilidad humana. En términos prácticos, esto implica aprender a dialogar con la IA, formular preguntas de alta calidad, evaluar críticamente respuestas generadas, validar la información e integrar aportaciones humanas y algorítmicas en procesos de juicio. Se trata de desarrollar el pensamiento en diálogo continuo con asistentes cognitivos.
Esto transforma la unidad operativa del pensamiento humano, que ya no actúa aislada sino en interacción continua con sistemas inteligentes. Las personas integran unidades de pensamiento complejas que —siguiendo a Gary Kasparov—podemos llamar “centauros” y que aprovechan la intuición, estrategia y creatividad humanas con la potencia de cálculo y precisión de la IA. Es decir, se transforma la configuración operativa del sujeto cognitivo.
Emerge la inteligencia como un proceso distribuido y relacional. No se trata de delegar pensamiento, sino de co-construirlo. La transformación en este plano es interactiva: modifica la dinámica de creación de sentido sin alterar todavía la estructura profunda de la experiencia consciente.
IA como nueva “qualia” y mediación intensificada de los sentidos
La IA interviene en la experiencia misma de pensar, aprender y habitar el mundo. Históricamente, toda tecnología cognitiva ha transformado la experiencia consciente: la escritura permitió objetivar el pensamiento; el libro profundizó la identidad narrativa; internet amplía el alcance y la inmediatez informativa. La IA integrada al ecosistema digital introduce una mediación dinámica, personalizada y adaptativa de la percepción. Se convierte en una presencia permanente.
En esta dimensión, la IA filtra y prioriza información en tiempo real, amplifica patrones invisibles, genera síntesis que se experimentan como intuiciones estructuradas y co-produce entornos multimodales (texto, imagen, sonido, simulación) que modelan la comprensión del mundo. No sólo organiza información: modifica la forma en que esta se presenta, se interpreta y se experimenta.
En este plano emerge lo que puede denominarse una nueva qualia : una experiencia consciente co-mediada por capas algorítmicas que seleccionan, recombinan y presentan la realidad de forma dinámica. Hablar de una nueva “qualia” es una adaptación significativa.
Max Tegmark utiliza el término como una propiedad emergente de la materia. Lo que propongo es ubicar la experiencia en el contexto de la teoría de la mente al interactuar con la tecnología. Andy Clark habla de “mente extendida”; David Chalmers habla de “experiencia mediada”; Byung-Chul Han habla de “experiencia digital”. Así, la transformación no es únicamente cognitiva, también cambia los tiempos y la estructura del pensamiento.
En este plano emerge lo que puede denominarse una nueva qualia: una experiencia consciente co-mediada por capas algorítmicas que seleccionan, recombinan y presentan la realidad de forma dinámica. Hablar de una nueva qualia es una aportación propia. Andy Clark habla de “mente extendida”; David Chalmers habla de “experiencia mediada”; Byung-Chul Han habla de “experiencia digital”. Lo que propongo es ubicar la experiencia en el contexto de la teoría de la mente. Así, la transformación no es únicamente cognitiva, también cambia los tiempos y la estructura del pensamiento.
Esta es la dimensión más profunda y transformadora, ya que reconfigura la agencia humana: cuando cambia la experiencia consciente, cambian también el sentido de identidad, la deliberación ética y la forma de interacción ciudadana. Cambia el objeto mismo del aprendizaje, surgen nuevas rutas y significados. La universidad no puede limitarse a adoptar tecnologías; debe asumirse como actor cognitivo capaz de intervenir críticamente en la configuración de esta nueva experiencia compartida. Los modelos educativos y las interacciones académicas deben adoptar criterios para preservar la autonomía reflexiva y validar la información en esos entornos de mediación intensificada.
La universidad debe intervenir en los debates sobre responsabilidad, propiedad intelectual y uso de sistemas inteligentes en ámbitos sensibles como salud, justicia y seguridad, así como en discusiones emergentes sobre agencia y personalidad jurídica de las distintas formas de inteligencia. Tampoco puede desentenderse de las tensiones epistemológicas y geopolíticas que atraviesan el desarrollo tecnológico: control de infraestructura, concentración de poder y disputa por estándares globales (Hinton; Harari; Kissinger; Russell). En un entorno marcado por oligopolios tecnológicos y rivalidad entre países por el control de la cadena de valor de la IA, la cuestión ya no es si debe utilizarla, sino cómo reconfigurar la universidad sin renunciar a su misión formativa y humanista.
¿Qué hacer?
La universidad que quiera mantenerse pertinente en la era de la IA debe reconocer que enfrenta la reconfiguración escalonada de la inteligencia y el conocimiento. Las cinco dimensiones anteriores interactúan, se superponen y se potencian. No se trata de una simple adaptación. Se requiere contribuir activamente a reconfigurar la arquitectura cognitiva y experiencial de nuestra época.
Para actuar con lucidez en este escenario, las universidades deben tomar decisiones en al menos cuatro frentes: i) definir su estrategia en cada dimensión; ii) establecer marcos éticos y normativos claros; iii) invertir en infraestructura interoperable y soberanía de datos; y iv) rediseñar currículo, evaluación y formación docente conforme a una arquitectura cognitiva ampliada. Esto exige capacidades institucionales que superan la alfabetización digital básica. Se requiere avanzar en: gobierno y analítica de datos, diseño pedagógico centrado en juicio y uso responsable de IA, gestión de ecosistemas tecnológicos abiertos, desarrollo de talento en IA aplicada y liderazgo académico capaz de articular innovación tecnológica con misión formativa. Así, la universidad puede transitar de usuaria reactiva a arquitecta consciente de su propio espacio cognitivo y experiencial.
En este ecosistema articulado por cinco dimensiones, la universidad puede incrementar su impacto social. Puede impulsar una alfabetización digital crítica a gran escala; formar ciudadanos capaces de distinguir evidencia de simulación, correlación de causalidad y automatización de criterio; contribuir al diseño de marcos éticos y estándares de transparencia algorítmica; generar investigación interdisciplinaria sobre los efectos cognitivos y experienciales de la IA; y fortalecer competencias sistémicas como pensamiento crítico ampliado, orquestación humano-IA, gobernanza de datos y juicio ético en entornos automatizados. En última instancia, puede orientar la co-evolución de la inteligencia humana y la inteligencia artificial bajo criterios públicos y éticos.
Al hacerlo, el nodo universitario se posiciona como infraestructura cognitiva social que orienta, estabiliza y da sentido a la transformación tecnológica. En esta etapa de autoconstrucción, universidades y plataformas hablan menos de “estudiantes” y más de “aprendices” a lo largo de la vida: menos grados secuenciales y más trayectorias flexibles basadas en competencias. Dado que las respuestas institucionales serán necesariamente parciales y desiguales, muchos egresados se verán obligados a construir redes, rutas formativas y credenciales por cuenta propia. La tarea crítica de las universidades será ofrecer al mayor número posible de personas los marcos sólidos de criterio, integridad y actualización permanente que faciliten el ejercicio de su responsabilidad individual. Los desafíos de inserción y permanencia laboral son hoy más exigentes que en generaciones anteriores.
En México, el reto se agrava por la ausencia de un lenguaje compartido sobre competencias digitales y capacidades vinculadas con la IA. Cada año egresan o desertan cerca de dos millones de personas de la educación superior sin garantías de haber desarrollado esas habilidades. Si no se establece un piso común explícito de competencias, la brecha en productividad, ciudadanía y movilidad social podría ampliarse de manera significativa.
Bernardo González-Aréchiga
Secretario General de FIMPES