LA IA APRENDIÓ SOLA; LOS DOCENTES MEXICANOS APENAS EMPIEZAN A CAPACITARSE

Ninguna herramienta enseña a usarse bien por sí misma. Eso vale para un microscopio, para una calculadora, y vale también para un chatbot que redacta un ensayo en diez segundos. La diferencia es que esta vez la herramienta ya está en manos de todos antes de que exista quien enseñe a usarla con criterio.

La Organización de las Naciones Unidas para la Educación calcula que apenas 16% de los países del mundo tiene una política formal de inteligencia artificial en sus sistemas educativos. México decidió no seguir improvisando y en octubre de 2025 la Secretaría de Educación Pública, con Mario Delgado al frente, levantó la Encuesta Nacional sobre Usos y Percepciones de la Inteligencia Artificial Generativa, la ENIAG. Un millón 143 mil estudiantes y 133 mil 582 docentes de 2 mil 900 instituciones respondieron. La Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior, la ANUIES, la calificó como la más grande de su tipo en el planeta.

Ahí aparece el dato que debería ser la prioridad número uno de cualquier rector, por encima del pánico por las trampas: 91% de los docentes mexicanos manifestó interés en tomar cursos de formación en inteligencia artificial. Nueve de cada diez. No es un grupo resistente al cambio pidiendo que lo dejen en paz. Es un magisterio completo levantando la mano y pidiendo que alguien le enseñe.

La capacitación existe, pero repartida con una desigualdad que raya en lo absurdo. En las universidades particulares, 51% de los docentes ya tomó algún curso sobre IA generativa. En las escuelas normales públicas, 50%. En las universidades tecnológicas y politécnicas, 49%. Bajando en la lista: universidades públicas federales 44%, universidades públicas estatales 41%, unidades del Tecnológico Nacional de México 39%, universidades interculturales 33%, y hasta el fondo, las universidades públicas estatales de apoyo solidario, con apenas 25%. Uno de cada cuatro. El resto está dando clase con una herramienta que domina uno de cada dos alumnos, sin haber recibido nunca una sola sesión formal sobre cómo integrarla, detectarla o evaluarla.

El resultado de esa asimetría se mide en confianza rota, no solo en estadística. Ni docentes ni estudiantes mexicanos se sienten competentes con estas herramientas, y no es percepción exagerada ni modestia falsa: en la escala de autoevaluación de la propia ENIAG, ninguna institución del país, ni la mejor posicionada, supera 5.5 sobre 10 en dominio autopercibido de la IA generativa. Se usa mucho y se entiende poco. Esa combinación, en un salón de clases, es la fórmula perfecta para que la evaluación deje de medir lo que dice medir.

Falta la otra mitad del problema, la que casi nadie menciona cuando habla de regular la IA en la universidad: el alumno tampoco está capacitado, y ahí las cifras son todavía más alarmantes. En instituciones públicas, 76.7% de los estudiantes no conoce ninguna normativa institucional sobre el uso de estas herramientas. La propia SEP lo puso como uno de sus diez Principios de Acción: garantizar la literacidad en IA para los estudiantes, no solo para quien está frente al pizarrón. Usar la herramienta todos los días no equivale a saber verificar sus resultados, detectar un sesgo o reconocer cuándo el chatbot inventó una fuente que no existe.

La Universidad Nacional Autónoma de México ya pagó el precio de operar sin esa doble capacitación. Tuvo que bloquear mil 117 exámenes de ingreso de más de 107 mil aspirantes por irregularidades y aplicar un examen adicional de control para sostener la confianza en su propio proceso de admisión. No fue un caso de alumnos genios burlando el sistema. Fue un sistema sin protocolo enfrentando una tecnología que ya estaba ahí desde antes.

La ANUIES formalizó en septiembre de 2025 el Observatorio Interinstitucional de Inteligencia Artificial en la Educación Superior, con la Universidad Pedagógica Nacional al frente, y una de sus tres mesas de trabajo se llamó exactamente así: actualización docente, cerrar la brecha de adopción, formación tecno-pedagógica. Ahí está el diagnóstico correcto, hecho por la gente correcta. Lo que falta es que baje del observatorio al salón de clases, con presupuesto etiquetado y calendario obligatorio, y no como curso optativo de fin de semestre que solo toma quien ya tenía la inquietud propia.

Capacitar no es un trámite administrativo ni una casilla que se marca para cumplir con un principio bien redactado. Es la diferencia entre una generación que aprende a pensar con la IA como apoyo y una que delega el pensamiento completo porque nadie le explicó dónde está la línea. Esa línea no la traza la tecnología. La tienen que trazar las universidades, y todavía no lo han hecho.