Estudiantes de Toronto llevan un año pidiendo frenar la IA de un curso obligatorio, pero la universidad apenas cede

Por The Eyeopener · 6 de octubre de 2026.

En Toronto Metropolitan University (TMU), un grupo de estudiantes de primer año de la Creative School escribió hace un año una carta a la decana Natalie Álvarez para quejarse del uso de inteligencia artificial en CSE100: Wicked Problems and Creative Intervention, curso obligatorio para varias titulaciones de la escuela. Doce meses después, según recoge The Eyeopener, periódico estudiantil de la universidad, los firmantes se preguntan si ha habido algún cambio real.

La carta, co-redactada por la estudiante de fotografía Zoë Wolfe y con 35 firmas, se apoyaba en una encuesta propia a 52 alumnos del Creative School: un 40% dijo sentir que "no está aprendiendo nada" en el curso, y un 36,5% afirmó no sentirse valorado como estudiante. Los testimonios anónimos recogidos eran duros: "el curso es inútil para nosotros, y una bofetada a los artistas", escribió uno de los encuestados.

CSE100 es el primero de una serie de cursos bautizados "Creative School Experience", diseñado por el profesor Owais Lightwala junto con la periodista y académica Ramona Pringle tras varios años de desarrollo, y lanzado en el otoño de 2025 con la ambición declarada de enseñar a los estudiantes de carreras creativas a aplicar sus "superpoderes" a los grandes problemas del mundo. El conflicto no es con esa idea, sino con cómo se implementó la IA dentro de ella. En su primera edición, el curso incorporó un chatbot tutor entrenado con el temario y los enunciados, al que los alumnos podían subir borradores para recibir correcciones antes de entregar. Tras las quejas, ese chatbot desapareció del programa de otoño de 2026.

Lo que sí se mantuvo, en ambas ediciones, fue el uso de "personas" de IA —personajes simulados— en un ejercicio de práctica de entrevistas. La Creative School justificó la decisión por motivos prácticos, no pedagógicos: con más de 600 estudiantes matriculados, enviarlos a entrevistar a personas reales exigiría aprobaciones de ética de investigación inviables a esa escala; sin la simulación, dicen, los alumnos no tendrían ninguna práctica de entrevista.

La respuesta institucional ha sido desigual. Tras la carta, la escuela formó un grupo focal para recoger impresiones y llegó a ofrecer a Wolfe un puesto remunerado para trabajar en el rediseño del curso; la oficina de la decana prometió además 25 dólares a los participantes del grupo focal, un pago que, según Wolfe, nunca llegó. La escuela atribuyó el impago a "un error de procesamiento interno" y dice haber empezado a compensar con 50 dólares desde el 28 de septiembre. En paralelo, el informe del Leadership Task Force on Generative AI de la propia TMU, publicado la semana previa a este reportaje, cita precisamente los cursos CSE como ejemplo de integración de competencias de IA en el currículo, y advierte del riesgo de "descarga cognitiva" (cognitive offloading): que el alumno delegue en la IA el pensar y resolver problemas por él, algo que requiere, según el informe, "andamiaje educativo" y formación explícita en integridad académica. El temario de otoño de 2026 añadió como tercer resultado de aprendizaje que el alumno debe "involucrarse críticamente con las dimensiones éticas y de sostenibilidad" del uso de IA, pero Paige Connolly, estudiante de primer año actualmente matriculada, dice que esa parte del curso todavía no se ha impartido.

Esta es una historia pequeña —un periódico universitario, un curso concreto, treinta y cinco firmas— pero describe con precisión un patrón que se repetirá en cientos de campus durante los próximos años. La IA entró en CSE100 antes que la pedagogía para enseñarla: primero se desplegó el chatbot y las simulaciones, y solo después, bajo presión estudiantil, llegó el compromiso de explicar qué es esa tecnología y cómo usarla con criterio. El propio informe de la universidad lo reconoce al nombrar el riesgo de "descarga cognitiva" como algo a prevenir, no como algo ya resuelto.

Lo más revelador no es el enfado por el chatbot —que la escuela retiró al primer aviso serio— sino lo que sobrevivió a la protesta: las "personas" de IA para practicar entrevistas, mantenidas por una razón puramente logística (la burocracia de los comités de ética no escala a 600 alumnos), no pedagógica. Ahí se ve el patrón de fondo: muchas decisiones de IA en las instituciones no nacen de una convicción educativa sino de limitaciones operativas, y luego se visten de innovación. Cuando además la universidad promete una compensación de 25 dólares y no la paga durante meses, alegando un "error interno", el coste no es solo económico: es la credibilidad de todo lo demás que la institución dice sobre su propia IA.

Nuestra lectura es que el choque en TMU no es una historia sobre si la IA sirve o no para enseñar creatividad —puede servir, y de hecho el propio alumnado reconoce que aprender a usarla con criterio es parte de su formación—, sino sobre la secuencia: desplegar primero y explicar después invierte el orden que hace que la tecnología se adopte con confianza en vez de con resistencia. En la educación, a diferencia de otros sectores donde la IA ya demuestra ganancias claras de productividad, el activo que está en juego es la confianza del alumno en que su esfuerzo y su criterio siguen importando. Las universidades que inviertan en diseñar esa confianza antes de encender la herramienta —con alfabetización en IA, consentimiento real y promesas cumplidas— construirán currículos defendibles a largo plazo; las que usen la IA como casilla de cumplimiento para parecer "competentes" en un informe institucional solo multiplicarán el escepticismo que ya anida en una generación de estudiantes que, como dice Connolly, eligieron un programa creativo precisamente para ejercitar lo que una IA mal implementada amenaza con atrofiarles.