Renato Moretti: “La presión sistémica de producir más nos mueve a delegar en dispositivos”
17/07/2026
La columna reflexiona sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación y sostiene que el problema no radica solo en el fraude académico, sino en un sistema que privilegia la productividad y el rendimiento por sobre los procesos de aprendizaje, incentivando el uso indebido de estas tecnologías.
Fuente: El País
La irrupción masiva de la inteligencia artificial generativa en la vida académica y educacional ha desatado una respuesta institucional predecible. Reglamentos de uso, declaraciones de integridad, sistemas de detección automatizada de plagio, comités de ética digital. Las universidades han desplegado un enorme esfuerzo regulatorio cuyos resultados son dudosos: los sistemas no cumplen su cometido y, de paso, aumentan las sospechas mutuas dentro de las comunidades educativas. No porque las normas y los controles estén mal en sí mismos. Sino porque son cualitativamente insuficientes. No tocan las condiciones que producen el problema.
El diagnóstico dominante se formula así: hay personas deshonestas que usan máquinas para engañar, y hay que detectarlas y sancionarlas. La solución es más vigilancia, mejores herramientas, normas más claras. Técnica para controlar la conducta, moral para interpelar la conciencia. Cada cosa en su carril.
Esa escisión es exactamente el problema.
Vale la pena detenerse en una tensión que la IA hace visible pero no produce. La promesa tecnológica dominante es la del aumento de productividad: la misma tarea en menos tiempo. Eso podría significar más libertad. Históricamente, sin embargo, la ganancia de productividad no se traduce en tiempo liberado sino en expectativa de mayor rendimiento por unidad de tiempo. Se produce más, más rápido, y eso eleva el piso de lo exigible. El tiempo “ahorrado” no se devuelve: se reinvierte en la máquina.
En educación esto tiene una forma específica. Cuando un estudiante usa IA para completar una tarea en un tercio del tiempo, no está simplemente siendo deshonesto. Está respondiendo racionalmente a un sistema que exige demasiado en demasiado poco tiempo, que evalúa productos en vez de procesos, y que ha convertido la formación en una carrera de rendimiento. La tentación de la IA es la tentación de eludir ese sistema sin transformarlo. Y las instituciones, al responder con más control, refuerzan exactamente la lógica que produce el problema.
Lee la columna completa aquí
Renato Moretti: “La presión sistémica de producir más nos mueve a delegar en dispositivos”
17/07/2026
La columna reflexiona sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación y sostiene que el problema no radica solo en el fraude académico, sino en un sistema que privilegia la productividad y el rendimiento por sobre los procesos de aprendizaje, incentivando el uso indebido de estas tecnologías.
Fuente: El País
La irrupción masiva de la inteligencia artificial generativa en la vida académica y educacional ha desatado una respuesta institucional predecible. Reglamentos de uso, declaraciones de integridad, sistemas de detección automatizada de plagio, comités de ética digital. Las universidades han desplegado un enorme esfuerzo regulatorio cuyos resultados son dudosos: los sistemas no cumplen su cometido y, de paso, aumentan las sospechas mutuas dentro de las comunidades educativas. No porque las normas y los controles estén mal en sí mismos. Sino porque son cualitativamente insuficientes. No tocan las condiciones que producen el problema.
El diagnóstico dominante se formula así: hay personas deshonestas que usan máquinas para engañar, y hay que detectarlas y sancionarlas. La solución es más vigilancia, mejores herramientas, normas más claras. Técnica para controlar la conducta, moral para interpelar la conciencia. Cada cosa en su carril.
Esa escisión es exactamente el problema.
Vale la pena detenerse en una tensión que la IA hace visible pero no produce. La promesa tecnológica dominante es la del aumento de productividad: la misma tarea en menos tiempo. Eso podría significar más libertad. Históricamente, sin embargo, la ganancia de productividad no se traduce en tiempo liberado sino en expectativa de mayor rendimiento por unidad de tiempo. Se produce más, más rápido, y eso eleva el piso de lo exigible. El tiempo “ahorrado” no se devuelve: se reinvierte en la máquina.
En educación esto tiene una forma específica. Cuando un estudiante usa IA para completar una tarea en un tercio del tiempo, no está simplemente siendo deshonesto. Está respondiendo racionalmente a un sistema que exige demasiado en demasiado poco tiempo, que evalúa productos en vez de procesos, y que ha convertido la formación en una carrera de rendimiento. La tentación de la IA es la tentación de eludir ese sistema sin transformarlo. Y las instituciones, al responder con más control, refuerzan exactamente la lógica que produce el problema.