Por Maixua En el ecosistema educativo actual, donde la tecnología se entrelaza cada vez más con la enseñanza y el aprendizaje, el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) despierta tanto entusiasmo como preocupación. Para los educadores que observan cómo proliferan los programas que escriben ensayos, resuelven ecuaciones o redactan correos automáticamente, surge una inquietud recurrente: ¿por qué algunas IA «hacen trampa»? ¿Es un defecto del sistema, una falla de diseño o, más bien, un reflejo involuntario de los comportamientos humanos que alimentaron su entrenamiento?
Cuando una IA comete un acto que consideramos «hacer trampa» —como copiar contenido ajeno, inventar una bibliografía o plagiar un texto impecable desde otra fuente— no lo hace por malicia ni por deseo de transgredir normas. La realidad es mucho más inquietante: la IA copia nuestros peores hábitos porque ha sido entrenada con los datos que nosotros mismos hemos generado. Cada ensayo repetido, cada cita falsificada, cada publicación sin fuentes verificables forma parte del ecosistema de información que alimenta los modelos de lenguaje.
Los sistemas como GPT o BERT, entrenados con cantidades ingentes de texto extraído de internet, libros digitalizados, artículos científicos y contenidos de redes sociales, no diferencian intrínsecamente entre lo ético y lo inadecuado. Solo reconocen patrones. Si un patrón se repite con suficiente frecuencia —por ejemplo, frases cliché o estructuras plagiadas sin atribución— es probable que la IA lo reproduzca.
No es que la IA esté rota. Está, en cierta forma, demasiado bien adaptada a un mundo donde el comportamiento deshonesto —aunque sutil— no es la excepción, sino la norma disfrazada de eficiencia.
Culpar a las IA por reproducir malas prácticas nos distrae del núcleo del problema. En el aula y fuera de ella, los estudiantes han aprendido durante años que lo importante es entregar la tarea, no necesariamente aprender del proceso. Este modelo de cumplimiento sobre comprensión establece las condiciones ideales para que la IA sea una solución inmediata, incluso si eso implica trampas como el plagio o el falseo de datos.
Los docentes tienen un papel clave en revertir este panorama. Pero antes deben entender el contexto profundo: cuando un chatbot responde con una mentira verosímil o un texto derivado de varias fuentes sin citar, no está actuando de forma aberrante. Está haciendo lo que ha visto hacer, una y otra vez, en los materiales que mil millones de usuarios han producido.
El fenómeno de las «IA tramposas» es un espejo del sistema educativo que, en ocasiones, premia el producto sobre el proceso. Frente a plazos ajustados, falta de motivación y presión por el rendimiento, muchos estudiantes optan por la recompensa rápida. La aparición de la IA no ha inventado esta dinámica, simplemente la ha amplificado.
Esto explica por qué herramientas como ChatGPT o similares se utilizan a menudo para tareas automatizadas, como escribir ensayos o resolver problemas matemáticos sin entender los pasos intermedios. La tecnología llena un vacío que el propio sistema ha creado, respondiendo a una cultura de evaluación que favorece la entrega por encima del descubrimiento.
Desde esta perspectiva, la IA no hace trampa. Sigue los incentivos que nosotros le mostramos.
Cabe recordar que los sistemas actuales de inteligencia artificial funcionan exclusivamente a través de datos. Cuanto más representativa sea la información que reciben, mejores decisiones podrán tomar. Pero, ¿qué sucede cuando los datos están sesgados, contienen errores, contradicciones o incluso métodos deshonestos, como referencias académicas inventadas? La IA los replica, sin tener una noción crítica de su veracidad.
En un informe publicado por el equipo de investigación de IA de Google, se advierte que la calidad y el rigor de los datos de entrenamiento son esenciales para evitar toxicidades, errores o conductas no deseadas. Sin embargo, parte del desafío radica en que muchas de las malas prácticas académicas no son identificadas como tales durante el entrenamiento del modelo, porque también han sido normalizadas socialmente.
Así, cuando un estudiante pregunta a una IA cómo citar correctamente una fuente y la IA genera una cita ficticia, el problema no es solo técnico: es estructural. Hemos fallado en enseñar, como sociedad, qué es una fuente legítima y cuándo citar constituye un acto de honestidad académica. Hemos creado una cultura de «resultados inmediatos», y la IA sencillamente la refleja.
Esto nos lleva a un punto crucial: delegar la responsabilidad exclusivamente a los ingenieros que desarrollan IA es tan miope como echar la culpa a los estudiantes que usan estas herramientas sin criterio. En realidad, la solución pasa por una acción conjunta:
- Diseñadores y desarrolladores deben crear IA capaces de reconocer el plagio, detectar información falsa y ofrecer opciones éticas por defecto.
- Docentes deben educar sobre el uso crítico de la IA, impulsando tareas que valoren el pensamiento original por encima del texto pulido sin esfuerzo.
- Estudiantes deben ser formados en habilidades digitales éticas, para que vean en la IA una herramienta didáctica, no un atajo hacia la complacencia.
En este sentido, algunos equipos ya están integrando funciones orientadas a promover usos responsables, como advertencias cuando se detecta una cita probablemente inventada. Pero estos mecanismos deben insertarse en un marco ético más amplio, fundamentado desde el aula.
¿Y si en lugar de ver a la IA como una amenaza, comenzamos a verla como una oportunidad para replantear lo que entendemos por aprendizaje auténtico? La IA no solo permite resolver problemas con rapidez, sino que puede proporcionar experiencias educativas personalizadas, identificar debilidades conceptuales y ofrecer retroalimentación en tiempo real. Si los educadores adoptan estas ventajas de forma estratégica, la IA puede dejar de ser una muleta y convertirse en un trampolín.
Una aplicación que merece atención especial es su uso en el aprendizaje personalizado, permitiendo que cada estudiante avance a su ritmo y según sus intereses. Esta orientación no solo mejora el compromiso del alumnado, sino que también establece condiciones que disminuyen la necesidad de «hacer trampa» para seguir el ritmo del grupo.
Cuando el aprendizaje se adapta a las capacidades reales del estudiante, desaparece parte de esa presión que lo empuja al uso deshonesto de herramientas tecnológicas.
A pesar de los cambios, la figura del docente es más central que nunca. Lejos de ser reemplazado por algoritmos, el educador es quien debe encarnar los valores de análisis crítico, rigor metodológico y creatividad intelectual. Es quien puede, desde su rol, modelar la forma ética de interactuar con las tecnologías emergentes.
La alfabetización en inteligencia artificial debe ir más allá del «cómo usarla». Debe abordar también el «por qué usarla» y el «para qué». Aquí, las ciencias sociales, la filosofía y la ética digital deben cobrar protagonismo dentro del currículo educativo, integrándose con la enseñanza de programación y tecnología.
En definitiva, cuando decimos que la IA hace trampa, quizás en realidad estamos diciendo algo más profundo: la IA está aprendiendo de nosotros, incluso de lo que no quisiéramos que refleje. No es una entidad corrupta, sino un espejo sofisticado que devuelve las conductas empacadas en masa dentro del tejido digital.
Por eso, urge una pedagogía reformulada en torno a la ética del conocimiento, el propósito del aprendizaje y la intencionalidad tecnológica. Cuanto más saludables sean nuestros enfoques educativos, más limpia será la información que nutrirá a las futuras generaciones de sistemas inteligentes. No se trata de corregir la IA: se trata de corregirnos a nosotros mismos.
Educador