“EL GRAN ROBO DE CEREBROS DE LA IA Y CÓMO LAS UNIVERSIDADES PUEDEN CONTRARESTARLO, IV”

Columnas jueves 06 de agosto de 2026 -

Para continuar con el análisis, ahora abordaremos un aspecto también fundamental para el presente y futuro de la humanidad, que en lo particular forma parte de mis preocupaciones ligadas a las IA´s. y es el relacionado con el desplome de las horas de estudio de los alumnos, este es otro de los motivos por lo que llamó mi atención el ensayo de Ferguson y sobre todo porque se toca de manera muy precisa y directa.

La dedicación al estudio e investigación escolar era uno de los aspectos a los que se les venía dedicando importantes números de horas; debido a que desde mi óptica es vital en la formación, para posteriormente desplegar esos conocimientos adquiridos en el ejercicio de la profesión elegida.

De ahí que comparta la opinión de Ferguson en cuanto a que las cuestiones económicas y geopolíticas pasan a segundo término cuando hablamos de las educacionales y para ser explícitos y contundentes, el ensayo hace alusión a un artículo de investigación publicado por el Manhattan Institute, cuyos autores Frederick Hess y Greg Fournier se preguntan: ¿Qué hacen los estudiantes universitarios durante todo el día? Y la respuesta no es estudiar; ya que, se estima que los estudiantes norteamericanos dedican entre 12 y 19 horas semanales a todas las actividades concernientes a la educación, cuando de acuerdo con los sociólogos Richard Arum y Josipa Roksa lo anterior se traduce en una disminución de casi el 50%, en correspondencia con las últimas décadas.

Hess y Fournier estiman que un estudiante universitario con carga promedio por curso, debiera estar al menos 36 horas semanales en clases o realizando trabajos en casa e infortunadamente están muy lejos de esa cifra.

El decremento en las horas de estudio no está relacionado como en décadas anteriores, con la necesidad de emplearse en múltiples actividades para sostener una carrera universitaria y para ello se acude a cifras del National Centre for Education Statistic, cuyo registro indica que tan sólo un 40% de los estudiantes tenía trabajos a jornada parcial en 2020, en comparación con el 79% de mediados de los noventa, siendo la IA uno de los motivos principales por los que los universitarios pasen tan poco tiempo estudiando. De tal manera que muchos están concluyendo una carrera engañando.

Para acreditar las cifras anteriores, basta un dato, Open AI lanzó en noviembre de 2022 ChatGPT y tan sólo 2 meses más tarde realizó una encuesta entre 1,000 estudiantes universitarios, cuyo resultado fue que el 90% de ellos lo utilizó para efectuar los trabajos en casa. Con base en ello, Open AI buscó y encontró la forma de ir por el restante 10% y lo hizo lanzando ChatGPT Plus bajo un costo de 20 dólares y gratuito en periodo de exámenes finales.

Como ustedes notarán, es preocupante lo que está aconteciendo y no precisamente porque no queramos entender que se viven tiempos distintos y el aprendizaje debe evolucionar; sino por la apertura que están mostrando las mayorías a la idea de que para ir a la Universidad tan sólo basta con saber utilizar ChatGPT, esta tendencia está relacionada con la facilidad, comodidad, obviedad de tiempos para ejecutar tareas; no obstante, en el camino esa despreocupación por no esforzarnos mental e intelectualmente nos estará llevando por el camino del deterioro de nuestras capacidades cognitivas y de raciocinio, creando cerebros perezosos y en consecuencia sociedades muy manipulables.

Ante tal escenario, Ferguson propone la creación de un espacio aislado en el que se puedan preservar y conservar los métodos tradicionales de aprendizaje y en el que estén excluidos todos los dispositivos; debido a que es evidente los profesores y las propias escuelas no cuentan con los elementos necesarios para detectar el uso de las IA´s. en los trabajos que presentan los alumnos, lo cual quedó comprobado mediante un estudio de 2024, en el que se usaron perfiles falsos de estudiantes para incrustar trabajos generados al 100% con IA; como resultado, en las correcciones de los profesores de la Universidad del Reino Unido sólo se lograron ubicar un 3% como generados por grandes modelos de lenguaje (LLM); debo aclarar que lo anterior aún y con la utilización de programas detectores de IA que resultan ineficientes.

Por hoy nuevamente se nos agotó el espacio, la próxima semana continuaremos, saludos cordiales.

Luis Escobar Ramos

Email: lescobarramos67@gmail.com

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