Un diagnóstico reciente en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) reveló una paradoja que se repite en campus de todo el mundo: cerca del 80% de estudiantes y docentes tiene una opinión favorable de la inteligencia artificial, pero una proporción similar afirma que la institución carece de lineamientos claros para su uso ético y pedagógico. El estudio, basado en más de seis mil cuestionarios, mostró además que un 39,7% del alumnado teme posibles efectos negativos y un 41% del profesorado no sabe cómo incorporarla en la enseñanza. La fotografía mexicana refleja un momento global en el que la adopción de herramientas como ChatGPT, DeepSeek o los nuevos modelos abiertos chinos avanza mucho más rápido que la reflexión normativa.

En las aulas y redacciones de distintos continentes, la IA ya funciona como compañera de estudio, asistente de programación o analista de documentos. En Ghana, jóvenes universitarios describen que rara vez visitan bibliotecas porque TikTok, YouTube y las aplicaciones de IA les ofrecen explicaciones inmediatas; en Indonesia, se reporta que la tecnología ayuda a médicos a leer imágenes diagnósticas y a abogados a revisar contratos, aunque la decisión final sigue siendo humana. El nuevo modelo chino GLM-5.2, de código abierto y con una ventana de contexto de un millón de tokens, ha despertado admiración en Silicon Valley por su capacidad para tareas de programación, reavivando la competencia entre Estados Unidos y China por la supremacía en IA. Sin embargo, analistas rusos advierten que Pekín podría restringir el acceso abierto a sus modelos más avanzados, lo que afectaría a desarrolladores de otros países que dependen de esa tecnología para entrenar sus propias versiones.

El entusiasmo por la eficiencia convive con advertencias de fondo. Desde la óptica de Malasia, especialistas señalan que los modelos occidentales manejan mejor la escritura académica en inglés y evitan las restricciones de contenido que aplican plataformas chinas sobre temas históricos sensibles, lo que puede limitar el debate en la educación superior. En México, la Iglesia católica, citando la encíclica Magnífica Humanitas del Papa León XIV, ha pedido que el debate no se centre solo en algoritmos sino en “qué tipo de personas queremos formar”, y ha alertado sobre el riesgo de que los estudiantes dejen de hacer el esfuerzo de pensar por sí mismos. En Argentina, el cofundador de una escuela de programación resume la ecuación: “Tu resultado es igual al conocimiento que tengas multiplicado por la inteligencia artificial”; la herramienta potencia, pero no reemplaza lo que no se sabe. Esta visión coincide con la de editores en Indonesia, que insisten en que el periodista debe mantener el control y la verificación, porque la IA acelera pero no sustituye el criterio.

Las respuestas institucionales empiezan a perfilarse. La UNAM se ha propuesto construir una política coordinada entre facultades y centros de investigación. En Rusia, un informe de analistas financieros plantea que, ante un posible cierre de modelos abiertos chinos, el escenario más realista a medio plazo es un modelo híbrido: desarrollar competencias propias de adaptación mientras se usan tecnologías externas para el entrenamiento, ya que la independencia total exigiría inversiones millonarias en infraestructura de datos. El próximo hito será la capacidad de las universidades y gobiernos para traducir el amplio consenso sobre la necesidad de alfabetización en IA en marcos éticos concretos, antes de que la brecha entre la velocidad tecnológica y la madurez normativa se convierta en un factor de desigualdad educativa.