INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA Y AUTONOMÍA INTELECTUAL EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR: RIESGOS, DESAFÍOS Y PROPUESTAS PEDAGÓGICAS

Resumen

Introducción: La Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) plantea una paradoja en la educación superior: puede democratizar el conocimiento, pero también erosionar el pensamiento crítico si no se gestiona pedagógicamente. Quien delega su razonamiento a un algoritmo sin validarlo no aprende menos, sino que cree aprender más, generando una brecha entre competencia real y ficticia. Objetivo: Analizar los riesgos del uso no supervisado de la IAGen en el ámbito universitario y proponer un modelo formativo centrado en la autonomía intelectual, que permita usar estas tecnologías como apoyo al aprendizaje sin comprometer el desarrollo cognitivo. Método: Se realizó una revisión con 33 fuentes (2020-2025), consultando Scopus, SciELO, Redalyc y Google Scholar, centrada en IA, educación superior, pensamiento crítico, integridad académica y gobernanza tecnológica. Resultados: Se identificaron siete riesgos clave: erosión de la integridad académica, simulación de autoría, dependencia algorítmica, alucinaciones artificiales, homogeneización cognitiva, brecha docente-estudiante y falta de gobernanza institucional. Menos del 10% de las universidades tenían políticas formales de uso de IA. Prompt Logic (Maldonado, 2025) muestra que el 78,01% de los usuarios considera innecesaria la formación técnica formal, confirmando que la competencia disciplinar y el juicio crítico son determinantes. Conclusión: El antídoto contra la dependencia algorítmica no es la alfabetización tecnológica, sino la formación del juicio crítico. La universidad que no prepare a sus estudiantes para interrogar la IA con rigor no graduará profesionales aptos para el siglo XXI.