Cuando la universidad no regula, el estudiante inventa sus propias reglas

Una universidad de cinco mil estudiantes, sin una sola política institucional sobre inteligencia artificial. Ningún lineamiento, ninguna guía, ningún documento que diga qué se vale y qué no. Ese fue el escenario donde investigadores de Azerbaiyán, Turquía y Filipinas entrevistaron a 23 estudiantes universitarios para entender algo que en México llevamos meses documentando desde otro ángulo: qué hace un estudiante con la IA cuando nadie le dijo cómo usarla.

El estudio, publicado en mayo de 2026 en Computers and Education: Artificial Intelligence, encontró algo que debería preocuparnos y, al mismo tiempo, darnos una pista de por dónde construir. Quince de los 23 estudiantes desarrollaron, por su cuenta, una especie de protocolo informal de verificación: usan la IA para entender un tema o redactar un borrador, pero después cruzan esa información con el libro de texto, con un canal de YouTube confiable o con una fuente oficial antes de darla por buena. Los investigadores llamaron a esto “trust but verify” — confiar, pero verificar. Nueve de ellos llegaron incluso a pedirle a la IA que les diera las fuentes de sus propias respuestas, como quien le exige a un testigo que muestre pruebas.
Nadie les enseñó a hacer esto. Lo inventaron.

El mito de la institución ausente
La narrativa dominante sobre la falta de gobernanza de IA en las universidades suele ser que, sin reglas, todo es caos: estudiantes que copian sin pensar, que delegan su pensamiento crítico a un chatbot, que pierden la capacidad de cuestionar lo que leen. Y sí, esa preocupación existe — ocho de los 23 estudiantes del estudio dijeron explícitamente que les angustia perder creatividad o pensamiento crítico por depender demasiado de la herramienta. Pero el hallazgo más interesante no es ese. Es que, en ausencia de una estructura institucional, los estudiantes no se quedaron paralizados ni se entregaron sin más: construyeron su propio sistema de control, aunque fuera incompleto, aunque fuera invisible para la universidad que los formaba.

Esto cambia la pregunta que nos hemos estado haciendo en México. No es solo “¿qué tan grave es que las instituciones no tengan políticas de IA?” — esa pregunta ya la contestamos el 25 de junio con el caso de la UNAM y sus mil 117 exámenes de admisión cancelados por supervisión asistida con IA. La pregunta que falta es: si los estudiantes ya están generando, por necesidad, sus propias prácticas de verificación, ¿qué tanto se está perdiendo la institución al no tener un lenguaje común para reconocerlas, corregirlas y fortalecerlas?

De Azerbaiyán a México, el mismo vacío con distinto acento
Los números mexicanos no son muy distintos en espíritu. La Encuesta Nacional de Innovación, Aprendizaje y Gestión (ENIAG) de la SEP encontró que 76 por ciento de los estudiantes y 75 por ciento de los docentes de instituciones públicas no conoce ninguna normativa institucional sobre IA. El diagnóstico OIIAES-Anuies, que cubrió 161 instituciones de educación superior, mostró que solo 27 por ciento cuenta con entre uno y tres documentos oficiales sobre el tema — lo cual, vale la pena subrayarlo, no equivale a tener un marco de gobernanza funcional. Son documentos, no necesariamente políticas operativas.

¿Qué significa esto en la práctica? Que probablemente, ahora mismo, en cientos de aulas mexicanas, hay estudiantes desarrollando sus propias versiones del “trust but verify” azerbaiyano. Algunos lo harán bien. Otros no tendrán ni la formación ni las herramientas para distinguir una fuente confiable de una alucinación bien redactada. Y la institución, mientras tanto, no tiene manera de saber cuál es cuál, porque nunca preguntó.

El llamado de la presidenta Sheinbaum del pasado 19 de junio a una regulación nacional de IA se centró en el uso estudiantil, no en el despliegue institucional — una distinción que ya señalamos en la columna anterior y que aquí cobra más sentido todavía. Regular el uso de los estudiantes sin primero entender qué están haciendo ya, por su cuenta, es regular a ciegas.

Verificar no es vigilar
El estudio plantea algo pedagógicamente valioso: en lugar de prohibir, sugiere que las instituciones tomen esas prácticas espontáneas de verificación —que ya existen, aunque informales— y las conviertan en alfabetización académica explícita. Bitácoras de verificación, citas anotadas, explicaciones reflexivas sobre cómo se usó la IA en una tarea. No se trata de inventar el comportamiento desde cero; se trata de darle estructura a algo que el estudiante ya está intentando hacer solo.

Ese es, en el fondo, el espíritu detrás de instrumentos como el Índice Campus de Gobernanza Universitaria: no calificar a una institución frente a otra, sino ofrecerle un espejo donde pueda ver con claridad qué prácticas — formales o informales, institucionales o estudiantiles — ya están ocurriendo dentro de sus aulas, y a partir de ahí decidir qué fortalecer.

Los estudiantes ya están usando la IA sin reglas; eso ya lo sabemos. Lo que todavía no sabemos —porque nadie se ha tomado el trabajo de examinarlo de cerca— es cómo lo están haciendo. Y esa es la pregunta que las instituciones tendrían que responder antes de decidir qué prohibir.