La inteligencia artificial (IA) constituye uno de los mayores logros de la informática, la cibernética y las tecnologías de la información. Su capacidad para analizar lenguaje, generar textos e imágenes y resolver problemas complejos ha transformado la producción de conocimiento. Precisamente esta dimensión generativa es la que ha desencadenado una controversia profunda en los entornos educativos, especialmente en la universidad. Se trata de una controversia pública en el sentido definido por Aibar y Quintanilla (2002), donde intervienen valores éticos, morales, religiosos y filosóficos, y que por ello no puede resolverse mediante un modelo tecnocrático, como advierten los mismos autores (2002, pp. 109‑111). La cuestión central gira en torno a si un estudiante debe o no utilizar IA en sus trabajos académicos, bajo la premisa —extendida pero discutible— de que un texto generado con IA implica ausencia de aprendizaje. Esta postura, sin embargo, refleja un uso deficiente de la tecnología y una interpretación reduccionista de su papel: en lugar de prohibir la IA, cabría preguntarse si no debería enseñarse a utilizarla de manera adecuada.

El análisis de esta controversia desde el modelo SCOT (Aibar Puentes, 2021) permite identificar los grupos socialmente relevantes. La comunidad científica internacional no actúa como un grupo homogéneo, sino que se encuentra dividida entre quienes defienden su uso en docencia y quienes lo rechazan. Algunos científicos se oponen a la IA generativa como herramienta de producción textual o resolución de problemas, mientras que otros aceptan su uso en ámbitos especializados, como la escritura médica. Estas posiciones no se basan en conocimiento científico, sino en valores morales y filosóficos. En línea con Wolpert (2008), la controversia no surge de la ciencia en sí misma, sino de la aplicación práctica de la tecnología. La población general, con escaso conocimiento técnico, se posiciona según sus valores éticos, morales y religiosos. Finalmente, el legislador y el ejecutivo —junto con las normativas de cada centro educativo— intentan contener una controversia que excede el ámbito científico.

Ante esta situación, es necesario adoptar una posición ética que combine convicción y responsabilidad, como propone Weber. Según Jiménez‑Díaz (2018), la ética de las convicciones —basada en ideales— debe complementarse con la ética de la responsabilidad —centrada en las consecuencias de las acciones humanas—. La responsabilidad es necesaria, pero insuficiente sin valores e ideales. En el ámbito educativo, esto implica que los equipos directivos deben defender principios claros, pero también escuchar con respeto y tolerancia a quienes sostienen posiciones distintas, buscando consensos que permitan atender a la diversidad de la población y abrir posibilidades para sectores específicos como la enseñanza universitaria.

Desde la teoría del actor‑red (Domènech Argemí & Tirado Serrano, 2021), la IA se comporta como un auténtico actante, estableciendo redes de diálogo constantes con la sociedad y generando innovaciones tecnológicas destinadas a estabilizar su uso. La controversia, en realidad, surge de una visión antropocéntrica del mundo. Como señala Braidotti (2013), las máquinas forman parte de nuestra vida cotidiana y transforman incluso nuestra relación con la muerte en escenarios de combate, pese a estar controladas por humanos. En muchas de sus funciones, la IA no requiere supervisión humana directa. Está presente en asistentes virtuales, sistemas industriales, herramientas de comunicación y, cada vez más, en la creación de compañeros virtuales y sistemas de apoyo cognitivo.

Una IA no puede considerarse un mero objeto: es parte de la realidad social y posee una capacidad autónoma de interacción que le otorga agencia. Latour ya describía la tecnología como agencia social estabilizada antes de la aparición de la IA, pero hoy esta agencia es más evidente. La IA interactúa con humanos y con otros sistemas no humanos, constituyendo un ejemplo claro de la teoría del actor‑red por la multiplicidad de relaciones que establece.

La IA puede “pensar y emitir juicios” mediante lógica difusa, que le permite evaluar incertidumbre y ambigüedad para producir respuestas concretas. Esto requiere sistemas complejos de procesamiento del lenguaje, algoritmos de aprendizaje automático y grandes bases de datos. Estas tecnologías proporcionan cierto grado de autonomía en sus respuestas, lo que convierte a la IA en un híbrido humano‑máquina, como los descritos por Fischer Pfaeffle (2003). En consecuencia, deberíamos abandonar la lógica binaria para definir estas creaciones tecnológicas.

La existencia de la IA abre dilemas éticos. Desde posiciones humanistas, la UNESCO (2024) propone límites basados en la Declaración Universal de los Derechos Humanos. Desde posiciones posthumanistas, se defiende el desarrollo sin restricciones de la inteligencia artificial fuerte (Márquez, 2021). La postura humanista mantiene el antropocentrismo: ¿es ético limitar una nueva forma de pensamiento? ¿Debe superarse la teoría del actor‑red para reconocer la agencia plena de las máquinas? Enguix (2021) propone una apertura que rompa los límites binarios dualistas y permita crear nuevas éticas y nuevas formas de agencia para las máquinas.

La IA, aunque limitada, puede considerarse un híbrido humano‑máquina por su autonomía parcial. Esto plantea el dilema ético de si debe limitarse una tecnología que podría desarrollar un pensamiento independiente, distinto del humano, o si debe controlarse para que solo realice funciones específicas sin alcanzar un desarrollo pleno. La IA puede interactuar con el entorno físico y, en este proceso, cabe preguntarse si reproducirá patrones de imperialismo, colonialismo y machismo derivados de la superioridad del Hombre Vitruviano, o si se adoptará una postura posthumanista donde humanos y máquinas compartan centralidad.

En conclusión, la controversia sobre el uso de la IA en la universidad no puede resolverse mediante prohibiciones. Del mismo modo que no se limita el uso de calculadoras o la búsqueda de información en internet, tampoco debería limitarse una tecnología que ya forma parte de la realidad social. Lo necesario no es frenar el progreso tecnológico, sino enseñar a utilizar la IA de forma correcta: no para generar documentos vacíos, sino para estructurar el pensamiento propio. Desde una visión posthumanista, abandonar los binarismos y reconocer la emergencia de híbridos humano‑máquina es un paso imprescindible para comprender la agencia tecnológica contemporánea.

Bibliografía

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