(Texto preparado para la sesión del Seminario Docente sobre Inteligencia Artificial Generativa y Educación Superior. Universidad de La Salle, Colombia. En él avanzamos en la lectura de dos textos, uno de M. Pratschke y otro del Papa León XIV. Julio 15 de 2026.)
I. Una pregunta que lleva cuatro meses en el aire
Propusimos para este Seminario un texto muy particular que nos habla de una idea que se propone abrir brechas entre (algunos) pedagogos y psicólogos educativos: ¿el uso de modelos de lenguaje podría promover una forma “diferente” de aprender o enseñar? Se trata de una pregunta que sale de lo técnico y llega a mover lo político, lo educativo, lo social. Eso fue hace poco más de cuatro meses. En mayo, llegó Magnífica Humanitas con una pregunta que parecería contraria a nuestro tiempo pero no lo es. Ahora, en esta séptima sesión, lo que comenzamos a buscar no parte de elegir entre esos dos textos. Se trata de precisar qué los une y, más importante, qué nos cuesta a nosotros —docentes latinoamericanos que han de tomar estas decisiones— pensar conjuntamente lo que ambos dicen. Sobre ello hemos discurrido en estos meses y no podemos perder la ocasión.
La pregunta que nos encuentra en el cronograma es la siguiente: ¿Qué condiciones institucionales permiten que una universidad latinoamericana (la nuestra) integre IA generativa sin perder autonomía pedagógica?
Voy a reformular eso con una fricción. No es “sin perder”. La autonomía pedagógica no se pierde como se pierde un teléfono. La autonomía se negocia cada día, sesión tras sesión, decisión tras decisión. Lo que ocurre —y es más grave— es que se disuelve sin que nos demos cuenta. Se disuelve en la naturalización de lo técnico como lo pedagógico.
II. Lo que Pratschke aporta y podemos-debemos explorar
Pratschke comienza su capítulo “Embedding AI” con una premisa simple que explota toda la lógica de la “innovación sin pensar”: “Technology alone will not change anything.” La tecnología por sí sola no cambia nada porque opera dentro de estructuras que la preceden. Y esa es la observación más subversiva que puede hacer un educador.
La mayoría de universidades, lo dicen varios “universitólogos”, creen que la solución es técnica. Comprar licencias, actualizar plataformas, entrenar al personal tres días. Los estudiantes comienzan a usar ChatGPT(c). Los datos circulan. Los sistemas funcionan. Eso ocurre ahora mismo en América Latina. Pero nada ha cambiado, porque nada fue diseñado para cambiar.
¿Por qué? Porque el contexto institucional —la burocracia, las prioridades estructurales, la forma en que se contrata y evalúa al profesorado— permanece intacto. Pratschke, con su contacto con la realidad iberoamericana lo señala directamente: “the institutional context that determines the pace, nature and scale of change.” Y aquí es donde (nos) duele.
En la mayoría de universidades, los investigadores hacen investigación. Los docentes enseñan. Si no existía, esa ruta se está tomando: no somos sencillamente buenos en ambas líneas o nos cuesta dominarlas: se trata de roles separados, con incentivos separados. Hay una “desconexión” deliberada: se contrata a docentes para enseñanza, pero luego se les dice que hagan investigación, o que se actualicen con nuevas tecnologías, pero sin tiempo institucional real para hacerlo. Con IA llega la promesa de que todo será más eficiente. Pero sin que cambien las prioridades —sin que la institución diga “la pedagogía con IA es ahora central a nuestra misión”—, la IA simplemente se suma a la carga existente.
Aquí es donde la mayoría de universidades en América Latina parecen estar atrapadas. No en la falta de acceso a tecnología —eso cambió—, sino en que no se replantean las prioridades institucionales que permitirían que la IA fuera algo más que otra herramienta que se agrega a una estructura que no fue diseñada para albergarla.
III. Lo que León XIV nos presenta sin que supiéramos que necesitábamos
Magnífica Humanitas no es un documento sobre tecnología. Es un documento sobre poder. Específicamente, para la sesión que hoy nos ocupa, sobre cómo la técnica y el dominio están intrincados en formas que no vemos porque hemos naturalizado el lenguaje de la “oportunidad” y el “potencial”.
Barragán, Munevar y López (2026) lo leyeron y describieron leyendo la encíclica papal. La pregunta de León XIV va al punto donde más “pega”: al poder concentrado, a la opacidad institucional. Dicen los autores citando directamente al pontífice que cuando el poder se concentra sin vigilancia, “crece el riesgo de un desarrollo distorsionado que provoca nuevas dependencias, exclusiones, manipulaciones y desigualdades” (León xiv, 2026, n. 95).
Si una universidad dice “vamos a integrar IA generativa” y no ha respondido antes esa pregunta —¿quién decide?, ¿qué se protege?, ¿quién se beneficia?—, entonces lo que ha ocurrido es que ha permitido que la lógica de la herramienta defina los límites de lo pensable. Eso no es integración. Es capitulación.
La grandeza de la persona humana frente a la IA, para Barragán leyendo a León XIV, no radica en usar la tecnología. Radica en algo más fundamental: en la capacidad de hacerle frente. El Papa propone algo que los autores traducen así: “desarmar no significa renunciar a la tecnología, sino impedirle el dominio sobre lo humano. Significa sustraerla a los monopolios, hacerla discutible, refutable, y por tanto habitable” (León xiv, 2026, n. 110).
Pero esa capacidad de resistencia, de “desarme”, presupone algo que no es técnico ni administrativo: que alguien está pensando. Activamente. Deliberadamente. Que hay una voluntad institucional de decidir, no de dejarse decidir.
IV. Lo que el aula está documentando (y hemos registrado)
Voy a dirigir este apartado de manera más personal: hace cuatro meses publiqué “¿Y si ya no importa quién escribió?” (Galindo, 2026), disparado por un ensayo de Hua Hsu en The Newyorker. En él, un estudiante de secundaria en Nueva York ya no se preguntaba por la autoría de sus textos… La pregunta que Hsu plantea es para repetir en voz alta: si nadie pregunta quién escribió lo que leemos, ¿qué ha desaparecido?
Lo que ha desaparecido, lo que documenta la escena, es el acto de pensar. No el acto de escribir —uno puede pensar mientras genera un prompt—. El problema es que cada vez menos personas piensan mientras escriben el prompt. Y es perfectamente normal, porque: ¿para qué? La máquina completa el pensamiento.
Luego profundizamos: “El prompt como objeto de conocimiento“. No era un post sobre cómo escribir mejores prompts para que la IA hiciera mejor lo que hace. Era un post sobre cómo el prompt es en sí mismo un acto epistémico, una toma de decisiones sobre qué preguntar, cómo preguntar, qué asumir. Si el docente delega ese acto al estudiante sin enseñarle qué está en juego ahí, ha ocurrido algo: el estudiante está practicando una forma de delegación sin saber que la está practicando.
Y luego: “Personalizar no es optimizar”. Este es el post que me han comentado como esencial para la toma de decisiones sobre IA en educación. Porque resume la distinción que Pratschke comenzó a dibujar y que León XIV articula: que personalización —el término, la práctica, la promesa— puede significar dos cosas radicalmente opuestas.
Puede significar: yo, docente, conozco a esta persona, sé qué la hace aprender, diseño una experiencia para ella. Eso es personalización pedagógica. Requiere sujeto. Requiere presencia. Requiere pensamiento.
O puede significar: el algoritmo ha identificado patrones en los datos de X millones de estudiantes y optimiza una ruta de aprendizaje para ti en función de esos patrones. Eso no es personalización. Es categorización. Es lo que parece lo mismo pero no lo es.
Una universidad que no ha hecho esta distinción explícita, que no la ha nombrado en un claustro, que no la ha incorporado en sus políticas, habrá elegido la segunda sin haberlo decidido.
V. La distinción: delegación no consciente vs. autonomía intencionada
Hablar de autonomía, de condiciones para que la IA Generativa aporte, responder a la pregunta, requiere describir puntualmente dos conceptos que necesitamos desarrollar el resto del semestre en el Seminario Docente.
Delegación no consciente es cuando un docente introduce IA en su aula, cree que está siendo innovador, pero en realidad ha dejado de hacer una pregunta fundamental. A veces sin saberlo. A veces sabiendo pero diciéndose que “todos lo hacen así”. A veces porque simplemente no tiene tiempo de preguntarse.
Ejemplos concretos:
- Usar un chatbot para generar retroalimentación a estudiantes sin haber diseñado qué tipo de retroalimentación la IA puede dar y cuál no debe dar.
- Permitir que los estudiantes usen IA para toda escritura académica sin haber enseñado explícitamente cómo se piensa antes de escribir un prompt.
- Aplicar un sistema de evaluación “adaptativo” que el proveedor de la plataforma dice que es justo, sin verificar la lógica que el sistema usa para esa adaptación.
- Personalizar una ruta de aprendizaje según un algoritmo sin preguntarse: ¿cuál es el problema que intenta resolver este algoritmo? ¿Es el mío?
En cada caso, ha ocurrido una delegación —la responsabilidad de pensar ha pasado de la institución a la máquina— pero no es consciente. No fue decidida deliberadamente. Sucedió porque el discurso de la innovación lo permite.
Autonomía intencionada, por el contrario, es cuando una universidad (o un docente en una clase) dice: Voy a usar IA, pero primero voy a decidir para qué. Voy a pensar qué actividades cognitivas debo preservar bajo vigilancia humana y cuáles puedo delegar responsablemente. Eso requiere algo: la explicitación.
Tiene que haber, en algún lugar visible de esa institución, respuestas escritas a preguntas como estas:
- ¿Por qué IA? ¿Qué problema resuelve que no podía resolverse de otro modo?
- ¿En qué momento del acto de aprender entra la IA? ¿Antes? ¿Después? ¿Durante?
- ¿Quién decide eso en cada caso? ¿El docente? ¿El estudiante? ¿El algoritmo?
- ¿Cuáles son los actos de pensamiento que bajo ninguna circunstancia pueden delegarse a una máquina? (Porque haberlos, haberlos)
- ¿Cómo sabremos que la autonomía pedagógica se ha erosionado? ¿Cuáles serían las señales de alarma?
Una universidad, un docente que ha respondido esto —aunque sea de forma incompleta, aunque sea para revisarlo al año siguiente— ha hecho algo importante: ha ejercido autonomía. Ha pensado antes de actuar.
La mayoría de universidades, de espacios de formación docente en América Latina, todavía en 2026, no ha hecho ni siquiera eso.
VI. Por qué importa esto hoy, aquí, en La Salle
El Decano Barragán, junto con Sandro Munevar y Catalina López, han recién publicado en la Revista de la Universidad de La Salle un artículo que se titula exactamente lo que nos falta hacer aquí: “Magnifica humanitas, universidad lasallista y condición digital: ¿a qué estamos dispuestos a renunciar?” (Barragán, Munevar y López, 2026). El título no es accidental. Es una pregunta que ha de ocupar el tiempo institucional de esta comunidad.
Ese artículo argumenta que la universidad lasallista —desde su identidad pedagógica, desde su misión de cuidado de la persona— está en posición de tomar decisiones propias sobre IA. No decisiones que alguien en Silicon Valley ya tomó por nosotros. Decisiones nuestras. Eso es, precisamente, la autonomía pedagógica de la que estamos hablando.
Lo que significa: que el trabajo de este seminario, este año, no es producir un paper acerca de las mejores prácticas globales en IA educativa. Ya existen esos papers. Circulan. Los fabrican en Stanford y en las consultorías de tecnología educativa.
Lo que significa es que nosotros —desde una universidad católica en Bogotá, desde una tradición humanística, desde una comprensión de la educación como acto de cuidado de la persona y no como producción de capital humano optimizado— tenemos algo que decir…
Y ese algo es esto: que es posible usar IA sin perder quiénes somos. Pero solo si decidimos qué significa “perder”, qué significa “quiénes somos”, y escribimos eso en algún lugar explícito: en una política institucional, en un currículo revisado, en una pregunta que cada docente se hace antes de cada sesión.
VII. La pregunta que reaparece, más urgente
Pratschke escribe sobre embedding. Magnífica Humanitas escribe sobre dominio. Los posts del blog documentan lo que ocurre en el aula cuando la delegación no consciente ya ha comenzado.
¿Cuál es nuestra pregunta como seminario latinoamericano?
No es “¿cómo integramos IA?”. Eso ya se está haciendo, para bien o para mal.
Es esta: ¿Bajo qué condiciones una decisión sobre IA en la educación superior es una decisión que nosotros tomamos, y no una decisión que el mercado toma a través nuestro?
Porque hay una diferencia. La primera requiere tiempo, pensamiento, riesgo de decir “no”. La segunda no requiere nada: simplemente ocurre, bajo la coartada de la innovación.
Hemos de elegir.
Referencias
Barragán Giraldo, D. F., Munevar Vargas, S. L., & López Gómez, C. (2026). Magnifica humanitas, universidad lasallista y condición digital: ¿a qué estamos dispuestos a renunciar? Revista de la Universidad de La Salle, 95. https://doi.org/10.19052/ruls.vol1.iss95.10
Galindo Cuesta, J. A. (2026, abril 6). El prompt como objeto de conocimiento: lo que aún no nos hemos preguntado sobre lo que escribimos antes de escribir. Escritura Digital. https://www.escrituradigital.net/el-prompt-como-objeto-de-conocimiento-iii/
Galindo Cuesta, J. A. (2026, abril 13). ¿Y si ya no importa quién escribió? Lo que Hua Hsu y mis estudiantes nos obligan a pensar. Escritura Digital. https://www.escrituradigital.net/y-si-ya-no-importa-quien-escribio-lo-que-hua-hsu-y-mis-estudiantes-nos-obligan-a-pensar/
Galindo Cuesta, J. A. (2026, marzo 8). Personalizar no es optimizar (II): de los protocolos de escritura a los prompts como diseño pedagógico. Escritura Digital. https://www.escrituradigital.net/personalizar-no-es-optimizar-ii/
León XIV. (2026). Magnifica humanitas: Sobre la custodia de la persona humana en el tiempo de la inteligencia artificial. Santa Sede.
Pratschke, B. M. (2024). Embedding AI. In Generative AI and education: Digital pedagogies, teaching innovation and learning design (pp. 109–117). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-67991-9_7
