Inteligencia artificial hasta en la sopa
En el lenguaje coloquial, cuando decimos que algo está “hasta en la sopa” es que aparece por todas partes, que se repite tanto y con tanta insistencia que termina por saturarnos. Como se dice, lo poco gusta, y lo mucho cansa, y cuando se abusa de cualquier cosa, por mucho que nos agrade o nos parezca interesante, termina cansando y perjudicando, porque los excesos son negativos en todo.

Por Faraón Llorens, Universidad de Alicante, Blog UniverSídad, 27/05/2025
¡Que viene la IA!
Así titulé una de las primeras charlas que di sobre inteligencia artificial en educación tras la irrupción de ChatGPT y el auge mediático de la IA. El título, “¡Que viene la IA!”, aludía a la fábula del pastor mentiroso: una advertencia que, con el tiempo, deja de tomarse en serio hasta que ya es demasiado tarde. Porque sí, en esos momentos ya le estábamos viendo las orejas al lobo.
Al principio, el anuncio genera alarma y solidaridad, y todos acuden en su ayuda. Pero cuando se repite una y otra vez sin consecuencias claras, las alertas se diluyen, el cansancio se impone y la reacción desaparece. Hasta que finalmente el lobo llega, y nos pilla desprevenidos.
Soy un defensor convencido del uso de las IA y de las tecnologías digitales en la universidad. Desde la redacción de trabajos con herramientas como ChatGPT hasta el apoyo en la planificación curricular o la gestión de la investigación, la IA ya forma parte de nuestras conversaciones, estrategias y propuestas de innovación.
Pero, ¿de qué hablamos cuando hablamos de IA en educación?
No se trata de una tecnología única, sino de un ecosistema amplio, diverso y en continua evolución: modelos generativos, sistemas de recomendación, asistentes automatizados, plataformas adaptativas, analítica del aprendizaje… Herramientas que prometen personalización, eficiencia e inclusión, pero que también acarrean riesgos: opacidad algorítmica, dependencia tecnológica, sesgos, trivialización del conocimiento y, quizá lo más preocupante, el debilitamiento de competencias esenciales como la escritura, la argumentación o la autoría crítica.
Más allá del entusiasmo inicial o del rechazo instintivo, la IA plantea desafíos profundos: ¿qué significa aprender en un contexto de abundancia de respuestas? ¿cómo garantizamos la autoría, la originalidad y el pensamiento crítico? ¿qué papel debe jugar la ética en la incorporación de estas tecnologías en el aula? ¿quién controla los datos y los algoritmos que influyen en nuestras decisiones educativas? y ¿cómo evitamos que se abran nuevas brechas de acceso, uso y comprensión de la tecnología?
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