El provost de Dartmouth usó IA para su ensayo contra las trampas con IA (y hasta su defensa era IA)

Por Boston Globe · 25 de septiembre de 2026.

Santiago Schnell, provost (máximo responsable académico) de Dartmouth College desde hace poco más de un año, publicó en agosto un artículo de opinión en The Washington Post titulado "Las universidades combaten las trampas con IA. Pero hay un problema más profundo". Según un análisis de la plataforma Semafor con el detector Pangram, publicado el 26 de agosto, el texto estaba escrito al 100% por IA. Semanas después, estudiantes del periódico universitario The Dartmouth ampliaron la investigación a nueve textos de Schnell de 2026 y hallaron una mediana del 96% de contenido generado por IA, frente al 0% en sus escritos anteriores a 2022, según Pangram.

El giro más incómodo llegó cuando el propio provost intentó defenderse. The Dartmouth pasó por el detector la declaración que Schnell envió por email para responder a las acusaciones: también dio 100% IA. Es decir, según la investigación estudiantil, un responsable académico acusado de usar IA para escribir sobre las trampas con IA usó IA para redactar su defensa sobre el uso de IA. Schnell sostiene que se limitó a usar ChatGPT "para pulir algunos argumentos, corregir la gramática y enviarlo" tras varias rondas de edición propia, y apunta que los detectores de IA "muestran sesgo contra hablantes no nativos de inglés" como él, que es venezolano.

La reacción interna ha sido dura. El capítulo de Dartmouth de la Asociación Americana de Profesores Universitarios (AAUP) circula una petición para destituir a Schnell por, según sus críticos, vulnerar el Principio de Honor Académico de la institución. "Es un caso de manual de exactamente lo que decimos a nuestros estudiantes que no hagan", declaró Christopher MacEvitt, profesor y jefe del departamento de Religión. La historiadora Bethany Moreton fue más allá: "Si no somos capaces de establecer una experiencia humanista en el aula y unas barreras intelectuales que funcionen en este momento, no sé a quién le estamos pidiendo que haga esa tarea por nosotros". La presidenta Sian Leah Beilock anunció el viernes una "revisión rigurosa y objetiva" del uso de IA de Schnell, tras reconocer que las normas al respecto están cambiando muy rápido.

El momento no podría ser más simbólico: Dartmouth celebra este año el 70º aniversario del Dartmouth Summer Research Project de 1956, el encuentro que dio nombre al campo de la inteligencia artificial, y hace poco se convirtió en la primera universidad de la Ivy League en desplegar IA "a escala institucional", de la mano de Anthropic y Amazon Web Services. Beilock había publicado apenas este mes un artículo en The Atlantic titulado "Por qué quiero más IA en Dartmouth". La política del propio centro prohíbe expresamente a los estudiantes usar herramientas de IA generativa en trabajos de clase salvo autorización explícita, lo que agrava la percepción de doble rasero entre lo que se exige al alumnado y lo que se tolera en la cúpula.

Más allá del escándalo puntual, el caso pone el dedo en una llaga que casi ninguna universidad ha resuelto: qué cuenta como autoría cuando un texto puede pulirse, reescribirse o incluso generarse casi por completo con IA sin que el resultado deje de "sonar" humano. Dorothy Leidner, profesora de ética de la IA en la Universidad de Virginia, discute directamente el argumento de Schnell sobre el sesgo de los detectores: recuerda que la IA produce inglés gramaticalmente impecable, por lo que cabría esperar el efecto contrario en textos de no nativos. Para Leidner, la cuestión de fondo no es técnica sino filosófica: "la escritura solo es humana cuando representa fielmente el pensamiento de una persona", y moldear las ideas en palabras es, en sí mismo, parte de la autoría.

Nuestra lectura es que este episodio es menos una anécdota universitaria que un adelanto de un problema que toda institución basada en el texto —académica, editorial, corporativa— tendrá que resolver en los próximos años: la brecha entre la capacidad técnica de generar prosa indistinguible de la humana y la ausencia casi total de normas de divulgación claras y aplicadas por igual a todos los niveles jerárquicos. Los detectores como Pangram, con su reivindicada tasa de falsos positivos casi nula, se han convertido de facto en árbitros de un debate que ninguna universidad ha zanjado por escrito, y eso genera un terreno movedizo donde la sanción depende más de quién te señale que de una regla previamente aceptada. A corto plazo, el coste es de confianza: instituciones que exigen honestidad académica a sus estudiantes mientras sus máximos responsables usan las mismas herramientas sin declararlo alimentan exactamente el cinismo que forma parte del precio de esta transición.

A medio plazo, sin embargo, es previsible que casos como este —vergonzosos pero clarificadores— aceleren lo que debería haber existido desde el principio: políticas de divulgación explícitas y simétricas, aplicables igual a un alumno de primer año que al provost. Ese es, de hecho, el patrón habitual de las tecnologías disruptivas: primero la zona gris y el escándalo, después la norma. Y si el largo plazo de la IA pasa por liberar a las personas de la parte mecánica del trabajo intelectual —incluida buena parte de la redacción rutinaria— para que dediquen su criterio a lo que de verdad importa, la pregunta que deja Dartmouth no es si se debe usar IA para escribir, sino quién tiene la autoridad moral para fijar esa norma cuando no la cumple ni siquiera al defenderse de haberla incumplido.