En la Universidad de Oregon cada profesor pone sus propias reglas sobre la IA: los estudiantes piden un estándar

Por Zendoric · 25 de septiembre de 2026.

En el arranque de curso en la Universidad de Oregon (UO), en Eugene, la televisión local KVAL recogió el pulso de los estudiantes sobre la inteligencia artificial en sus estudios: vigilancia, no rechazo. La universidad no impone una política única. Cada profesor debe declarar en su temario ('syllabus') cómo permite o prohíbe el uso de IA en su asignatura, y es responsable de blindar sus propios exámenes frente al mal uso de estas herramientas. Un 'AI Council', consejo interno que asesora a la institución sobre la integración de la IA en el campus, completa el andamiaje, según describe KVAL.

Las voces recogidas dibujan un mapa de posturas por disciplina. Tiana Atkins, estudiante de cuarto año de Arquitectura, pide 'más regulación' y advierte de que externalizar la creatividad del proceso de diseño produce resultados 'menos orientados a lo humano' en un campo que vive del criterio propio. Piper Such, de Periodismo, admite miedo ante la incertidumbre: no sabe qué forma tomará la tecnología ni cómo condicionará su carrera. Ayla Ballew, de primer año, ofrece el matiz contrario: la usó en el instituto como herramienta de autoaprendizaje, no como sustituto del trabajo propio. Otros estudiantes, según la fuente, sí señalan que les ayuda a mejorar en materias como matemáticas y ciencias.

Como contexto del sector, este modelo descentralizado -dejar la política de IA en manos de cada docente, con un consejo asesor pero sin norma única- es el que están adoptando muchas universidades estadounidenses ante una tecnología que cambia más rápido de lo que tarda en aprobarse un reglamento académico. Tiene la ventaja de la flexibilidad por disciplina; tiene el riesgo de la inconsistencia: un mismo campus puede tratar la IA como fraude en una clase y como herramienta recomendada en la de al lado.

Nuestra lectura es que el patrón que emerge en Oregon reproduce, a escala de aula, algo que ya hemos visto sector a sector en el mercado laboral: donde el valor está en la ejecución técnica repetible (resolver una ecuación, depurar un cálculo), la IA se adopta sin demasiado drama; donde el valor está en el criterio y la sensibilidad difícilmente replicables -el diseño arquitectónico, el reporterismo con voz propia-, genera más resistencia y más demanda de límites explícitos. No es una paradoja: es la misma frontera que separa lo automatizable de lo que sigue exigiendo un ser humano detrás.

La ansiedad laboral que expresa Piper Such -'nos preocupa nuestro futuro profesional'- es real y no conviene minimizarla: esta generación entra al mercado justo cuando las tareas de entrada que antes servían para aprender el oficio empiezan a automatizarse. Ese es el problema de corto plazo que no hay que edificar sobre falsas certezas. Pero conviene no perder de vista el horizonte más amplio: si la IA termina liberando tiempo y reduciendo el coste de las tareas rutinarias, el criterio, la creatividad distintiva y la relación humana -justo lo que Atkins defiende en arquitectura- ganan peso relativo, no lo pierden. La universidad que hoy improvisa reglas caso por caso podría estar, sin saberlo, entrenando ya a la generación que sabrá exigir que la tecnología trabaje para el criterio humano y no al revés.