El 25 de abril de 2025, Andre Mai se paró frente a sus compañeros en el Pauley Pavilion de la UCLA a recibir su título en Biología Computacional. Antes de bajarse del estrado, giró su laptop hacia el público y las cámaras de la transmisión en vivo. En la pantalla: una larga conversación con ChatGPT. Ese día tenía dos exámenes finales. Los había preparado con IA. Y lo estaba diciendo en voz alta, en su graduación, delante de todos.
Lo que vino después fue exactamente lo que cabría esperar: el video se volvió viral, las opiniones se dividieron entre quienes lo calificaron de fraude académico y quienes lo aplaudieron como un gesto de honestidad generacional, y circularon rumores —no confirmados— de que su título sería revocado. Mai aclaró después en redes sociales que sus profesores no solo lo sabían: lo alentaban. Habían fomentado el uso responsable de la IA como herramienta de apoyo durante todo el semestre.
El caso volvió a circular esta semana en redes sociales —un año después sigue generando debate, lo que dice algo sobre la pregunta que dejó sin responder.
Ahí está el problema, y no donde la mayoría lo está buscando.
La pregunta equivocada
El debate que generó el caso Mai se centró en el estudiante: ¿hizo trampa o no? Pero hay una pregunta más útil que casi nadie está haciendo: ¿cómo es posible que dos profesores del mismo curso tengan políticas tan distintas sobre el uso de IA que lo que en uno es fraude, en el otro es práctica recomendada?
La respuesta es incómoda: porque en la mayoría de las universidades del mundo —y México no es la excepción— no existe una política institucional clara sobre el uso de IA en el aula. Lo que existe es la suma de las decisiones individuales de cada docente. Uno prohíbe todo. Otro permite todo. Un tercero pide declaraciones de uso que nadie verifica. Y el estudiante navega ese laberinto sin mapa.
Eso no es un problema del estudiante. Es un problema de la institución.
Lo que dice el noventa y uno por ciento
La encuesta que la SEP publicó en abril de este año — la más amplia realizada hasta ahora en México sobre el tema, con más de 163 mil docentes encuestados — encontró que el noventa y uno por ciento reconoce que necesita capacitarse en inteligencia artificial.
No es un hallazgo aislado. En las encuestas que Campus Consulting ha levantado entre académicos y directivos de instituciones de educación superior de todo el país, el patrón se repite con una consistencia que resulta difícil de ignorar. Cuando se les pregunta cuál es su mayor reto frente a la IA, la respuesta más frecuente no es técnica ni regulatoria: es formación. Aprender a usarla. Y, en palabras de una docente de universidad pública que lo resumió con precisión involuntaria: «aprender a usarla al mismo ritmo que los alumnos».
Esa frase dice más que cualquier estadística. Hay un cuerpo docente que siente que va un paso atrás de sus propios estudiantes, sin que nadie en su institución le esté tendiendo una escalera.
La respuesta institucional, hasta ahora, ha sido insuficiente. En las mismas encuestas, la reacción más frecuente de los profesores ante el uso de IA por parte de sus estudiantes es, simplemente, que no hay postura clara. La mayoría de las instituciones reporta lineamientos de IA en desarrollo —o que no existen. Y cuando se les pregunta directamente si están trabajando en una política institucional de IA, la respuesta más común es: «Aún no» o «Estamos explorando el tema.»
Menos del diez por ciento de las universidades mexicanas cuenta con un marco formal de formación docente en IA, según datos de Anuies. El noventa por ciento restante está dejando que cada profesor resuelva solo una pregunta que ningún profesor debería resolver solo.
Lo que sí funciona
La Universidad de Lingnan, en Hong Kong, lleva dos años documentando cómo sus docentes integran IA en su práctica. Una de sus conclusiones más útiles es también la más sencilla: el factor que más predice si un docente integra bien la IA no es su edad, ni su disciplina, ni su acceso a tecnología. Son la familiaridad y la confianza. Los docentes que lo hacen bien son los que tuvieron espacio para explorar, cometieron errores sin consecuencias y recibieron acompañamiento específico.
Eso tiene una implicación directa: una capacitación de tres horas no es una política de formación. Es un evento. La diferencia entre las dos cosas es la diferencia entre un docente que sabe que existe ChatGPT y uno que sabe cómo integrarlo en su curso de forma que sume al aprendizaje en lugar de sustituirlo —y que puede explicarle a sus estudiantes exactamente por qué.
El Observatorio sobre Inteligencia Artificial en Educación que la Unesco lanzó en abril para América Latina y el Caribe lo dice con claridad: el potencial de la IA para apoyar la práctica docente depende de formación adecuada, marcos institucionales claros y una cultura pedagógica que ponga el juicio humano por encima de la eficiencia del algoritmo. Condiciones que en la región, reconoce el propio Observatorio, todavía están lejos de ser universales.
La pregunta que le toca a la institución
El investigador Aran Levasseur, de la Universidad de California en Berkeley, lo planteó recientemente de una forma que vale la pena traer aquí: los estudiantes de hoy ya están preguntando en voz alta qué hace significativa la vida humana cuando las máquinas pueden replicar nuestras capacidades. Esa pregunta no la responde una plataforma tecnológica. La responde un docente —si tiene los elementos para hacerlo.
Formar a los docentes en IA no es solo enseñarles a usar herramientas. Es darles criterio para decidir cuándo la herramienta suma y cuándo estorba, cómo rediseñar una evaluación para que siga midiendo lo que importa y cómo acompañar a un estudiante que trabaja con IA sin perder su propio pensamiento en el proceso.
Andre Mai se graduó. Sus profesores le enseñaron a usar IA como herramienta. Eso, en principio, es exactamente lo que debería pasar. El problema es que en la universidad de al lado, el mismo estudiante con las mismas prácticas habría reprobado —porque nadie definió cuál de los dos docentes tiene razón.
Eso es lo que una política institucional de formación docente viene a resolver. Y mientras no exista, el noventa y uno por ciento seguirá esperando que alguien se la explique.
Campus publica el Índice Campus de Gobernanza Universitaria (ICGU), el primer instrumento nacional de medición del estado de preparación de las instituciones de educación superior mexicanas para gobernar el cambio tecnológico. La convocatoria piloto 2026 está abierta. Cierre 30 de mayo. https://suplementocampus.com/icgu2026/
Referencias
• Secretaría de Educación Pública (2026, abril). Encuesta nacional sobre uso de inteligencia artificial en instituciones de educación superior. 163,000 docentes encuestados.
• Anuies (2024). Estimaciones sobre marcos formales de gobernanza digital en instituciones de educación superior mexicanas.
• Infobae (2026, 7 de mayo). En plena ceremonia de graduación, un joven mostró cómo usó ChatGPT para aprobar sus exámenes. https://www.infobae.com/tecno/2026/05/07/en-plena-ceremonia-de-graduacion-un-joven-mostro-como-uso-chatgpt-para-aprobar-su-examen/
• La Vanguardia (2026, 7 de mayo). Estudiante aprovecha su graduación para admitir que aprobó gracias a la IA. https://www.lavanguardia.com/neo/ia/20260507/11532111
• Qin, S.J. et al. (2026). AI for education: The digital transformation of a liberal arts institution — implementation at Lingnan University. Computers and Education: Artificial Intelligence. ScienceDirect.
• Unesco (2026, 14 de abril). Unesco launches the Observatory on Artificial Intelligence in Education for Latin America and the Caribbean. Santiago, Chile.
• Levasseur, A. (2026, 20 de abril). What is education for in the age of artificial intelligence? Greater Good Magazine, UC Berkeley.
Vanessa Medina Armienta
Especialista en regulación, educación superior e inteligencia artificial, con más de 25 años de experiencia en el sector público federal mexicano — SHCP, CNBV, SRE y Cámara de Diputados, entre otras instituciones. Es Directora de Campus Consulting, donde acompaña a universidades mexicanas en el diseño e implementación de políticas institucionales de IA responsable. Licenciada en Relaciones Internacionales por la UNAM, Maestra en Relaciones Internacionales por la Universidad de Nottingham, Reino Unido (Beca Chevening) y Maestra en Consultoría Organizacional y de Negocios por ICE México.
Columna Campus: Un-Common Sense
