Dedico esta columna a Roberto Rodríguez Gómez, que escribió en Campus durante veinticinco años y nos enseñó que sobre la universidad no se opina: se estudia. Falleció el 1 de septiembre. Descanse en paz.
USC y UCLA abrieron a finales de agosto carreras de inteligencia artificial con apuestas opuestas. El dato relevante para México no es cuál de las dos conviene copiar, sino cuánto tarda una universidad mexicana en cambiar lo que enseña. Ese plazo, y no el catálogo de carreras, es lo que decide si un egresado sale preparado o desactualizado.
Erik Johnson, vicedecano de programas académicos de la Escuela de Ingeniería Viterbi de la Universidad del Sur de California (USC), ofreció el 27 de agosto un dato que pasó casi inadvertido entre los titulares. Su universidad empezó a trabajar en una licenciatura de inteligencia artificial hace seis o siete años, bastante antes de que ChatGPT apareciera en escena. El programa abre ahora, con una cohorte proyectada de unos cincuenta estudiantes al año y alrededor de doscientos inscritos a la vez. La carrera dura cuatro años.
Hagamos la suma. La conversación institucional empezó cerca de 2019. El primer estudiante entra este ciclo escolar. El primer egresado sale en 2030. Once años entre la intuición y el primer titulado. Una universidad puede detectar una necesidad formativa con muchos años de anticipación y, aun así, el sistema universitario tarda años en convertir esa detección en egresados.
No es un reproche a USC, que hizo exactamente lo que debe hacer una universidad seria: planear con tiempo. Es la descripción del reloj con el que se toman las decisiones curriculares. Y ese reloj, no el catálogo de carreras, es lo que a México le conviene examinar de cerca.
Dos apuestas y una advertencia
Esa cobertura de Los Angeles Times contrastó dos caminos. USC forma para construir la tecnología y aplicarla a campos tan distantes entre sí como el descubrimiento de fármacos, la robótica y la agricultura. UCLA abrió el que sus autoridades describen como el primer departamento independiente de humanidades digitales del país, con una licenciatura que integra la IA y las herramientas digitales a sociología, arqueología, historia y estudios de raza y género. Una forma, constructores; la otra, intérpretes.
Es tentador leer ahí una disyuntiva y preguntarse cuál conviene importar. Sería un error de lectura. El mismo texto consigna que Carnegie Mellon, el MIT y la Universidad de Pensilvania ya otorgan licenciatura en inteligencia artificial, que Northwestern arranca este otoño y que la Universidad de California en Santa Bárbara también. Y que Stanford la maneja como una de diez trayectorias dentro de computación, que Berkeley optó por una maestría profesional y que Caltech decidió no crear ni carrera ni especialidad, sino formación transversal. No hay un modelo ganador. Hay instituciones distintas resolviendo con criterio propio.
La advertencia relevante llegó de otro lado. Michael Horn, académico de la Escuela de Posgrado en Educación de Harvard, señaló que el riesgo real de cualquier programa nuevo es envejecer mal: para cuando un curso se escribe y se aprueba a través de una revisión académica que suele ser lenta, la enseñanza puede haber quedado desfasada del campo o apuntando en otra dirección.
Esa frase es el verdadero hallazgo del artículo. Y en México pesa mucho más que en California.
El calendario
Aquí el problema deja de ser una metáfora sobre velocidad y se vuelve un asunto de fechas.
En las instituciones particulares, el Acuerdo 17/11/17 de la Secretaría de Educación Pública establece que un cambio de plan de estudios obliga a tramitar un nuevo reconocimiento de validez oficial de estudios (RVOE). Y el mismo Acuerdo, reformado en febrero de 2024, dispone que las solicitudes se reciben únicamente en los días hábiles de marzo, junio y noviembre de cada año calendario.
Tres ventanas al año. Después, los plazos de resolución y el ciclo escolar que corresponda.
En las universidades públicas autónomas el trámite es otro, pero el reloj no corre más rápido: una reforma curricular atraviesa comisiones, consejos técnicos y consejo universitario, con calendarios que se cuentan en semestres y, con frecuencia, en años.
Contrastemos ese calendario con el testimonio que publicamos la semana pasada. Francisco J. Mayorga, ex rector de la Universidad Privada Boliviana, revisa el contenido de sus cursos cada tres meses y describe ese esfuerzo como titánico. Lo hace porque las plataformas cambian cada tres meses.
Tres meses de un lado. Tres ventanas al año del otro, en el mejor de los casos.
No es que las universidades mexicanas sean lentas por descuido. Es que su arquitectura de decisión fue diseñada para un mundo donde el conocimiento de una disciplina se movía a un ritmo que un plan quinquenal podía absorber. Ese supuesto dejó de ser cierto y nadie lo ha derogado.
Lo que sí se movió, y lo que no
Conviene reconocer que México no se quedó quieto en el contenido.
El diagnóstico del Observatorio Interinstitucional de Inteligencia Artificial en la Educación Superior (OIIAES), levantado en 161 instituciones de 31 entidades federativas, documenta que 99 de ellas —el 61.49 por ciento— ya incluyen en su estructura curricular de licenciatura asignaturas, materias o módulos cuyo propósito es el estudio de la inteligencia artificial. En promedio, 103 instituciones imparten o planean impartir IA.
En abril de este año, el director general de Vinculación Estratégica de la Anuies, Gustavo Rodolfo Cruz Chávez, describió a Excélsior un movimiento aún más amplio: carreras que se acortan de cinco a tres años o tres años y medio, educación dual y microcredenciales, frente a un abandono cercano al 30 por ciento en el primer año.
El sistema sí está reformando planes de estudio. Lo hace, sobre todo, por razones de empleabilidad y deserción.
Y aquí aparece el número que descoloca. El mismo diagnóstico del OIIAES reporta que 118 instituciones —el 73.29 por ciento— no cuentan con mecanismos para evaluar el uso de la inteligencia artificial. La lámina que lo presenta dibuja un puente roto, y la imagen es exacta: de un lado, 103 instituciones enseñando IA; del otro, 118 sin manera de saber qué está produciendo eso en sus aulas.
Metimos el contenido. No construimos la capacidad de evaluarlo ni de corregirlo.
Un contenido curricular sin mecanismo de actualización no es una capacidad institucional. Es una apuesta de una sola vez.
Gobernar el reloj
De ahí sale la tarea que casi nadie está nombrando así: la actualización curricular es una función de gobernanza, no un trámite administrativo. Y admite preguntas concretas, de esas que se pueden responder esta semana con el reglamento en la mano.
¿Cuánto tarda su institución, de la decisión al aula? No en teoría. Con fechas.
¿Quién tiene facultad para actualizar el programa de una asignatura sin abrir el plan de estudios completo? Entre modificar un plan y actualizar programas y criterios de evaluación hay un margen normativo real, y ahí vive la capacidad de respuesta. Pocas instituciones lo tienen mapeado.
¿Cada cuándo se revisan formalmente los contenidos de las materias donde la IA ya cambió la práctica profesional —contaduría, derecho, diseño, radiología, traducción— y no solo los de las carreras de tecnología?
¿Existe alguien con la responsabilidad explícita de detectar que una materia quedó desfasada, antes de que lo detecte un empleador en una entrevista?
Ninguna de estas preguntas requiere presupuesto. Todas requieren decisión.
Lo que no se puede importar
Cierro donde cerró Mayorga. Cuando le pregunté cómo va América Latina en la medición de todo esto, me dijo que buscó esa información para escribir su ensayo y no la encontró. Estamos operando con diagnóstico prestado.
El artículo de Los Angeles Times es, precisamente, diagnóstico prestado. Documenta decisiones de dos universidades —una privada y una pública de un sistema estatal— con recursos, plantas académicas de tiempo completo y un mercado laboral que no son los nuestros. Sirve para pensar. No sirve para copiar.
Lo que sí es exportable de esa nota es la advertencia de Horn, porque no habla de contenidos, sino de procesos. Y los procesos sí son comparables: toda universidad, aquí y allá, decide a una velocidad determinada. La diferencia es que allá esa velocidad ya se reconoce como un riesgo, y aquí todavía no la medimos.
Medirla es el primer paso. El Índice Campus de Gobernanza Universitaria (ICGU) 2026 —diagnóstico gratuito y confidencial, espejo institucional y no ranking— cierra su levantamiento el 11 de septiembre. Entre sus dimensiones está justamente esa: si la institución tiene mecanismos, responsables y plazos, o solamente buenas intenciones.
Porque una universidad puede abrir una licenciatura en inteligencia artificial y seguir siendo incapaz de actualizar las que ya tiene. En 2030, cuando salga la primera generación, esa diferencia será visible en cada currículum.
