Nuevo Rector de la U T, pagará 3 mil millones, por manual que diga cómo usar la IA en el Alma Mater

El negociazo de la IA en la Universidad del Tolima: el Rector John Jairo Méndez, promotor del cambalache de la Inteligencia Artificial al interior del Alma Mater.

 

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Por: Editor General. cambioin.com

 

En la Universidad del Tolima se presenta como un avance institucional un documento titulado “Lineamientos para el uso de la Inteligencia Artificial”, una especie de hoja de ruta que busca ordenar la llegada de la IA a los procesos académicos, administrativos y de investigación. Sobre el papel, la estructura es impecable: gobernanza, ética, docencia, investigación, transformación digital y un plan de implementación que intenta cubrirlo todo. Pero cuando se lee con detenimiento, lo que aparece no es solo un plan de modernización, sino un documento que deja más preguntas abiertas que respuestas estructurales.

 

El primer punto de tensión está en el desfase temporal. El texto parece escrito desde una lógica institucional tradicional, casi administrativa, que trata la inteligencia artificial como una herramienta más dentro del ecosistema universitario. Sin embargo, el contexto real ya es otro. En muy poco tiempo la IA ha modificado de forma profunda la relación entre conocimiento, autoría, evaluación, trabajo docente y producción científica. Y ese cambio no es gradual ni accesorio: es estructural. El documento, en cambio, sigue hablando de la IA como si fuera una tecnología externa, controlable desde manuales de uso y comités de gestión.

 

Esa distancia genera una sensación incómoda: la universidad está intentando regular un fenómeno que ya está transformando sus cimientos.

 

El segundo elemento crítico es el vacío epistemológico. El documento insiste en principios como ética, transparencia, inclusión y gobernanza, pero no desarrolla con suficiente profundidad qué significa producir conocimiento en un entorno donde la inteligencia artificial ya no solo asiste, sino que interviene directamente en la escritura, el análisis, la evaluación y la investigación. No se discute la transformación del acto de conocer, ni el impacto de la IA sobre la autonomía cognitiva de estudiantes y docentes.

 

En otras palabras, se regula el uso, pero no se comprende plenamente la mutación del conocimiento.

 

Ahí aparece uno de los vacíos más sensibles: el llamado “rapto cognitivo” de la producción intelectual. Hoy los datos, los textos, los análisis y hasta los procesos de evaluación ya no circulan exclusivamente en manos humanas. Son mediados por sistemas algorítmicos que generan, clasifican, recomiendan y reescriben conocimiento. Sin embargo, el documento no problematiza quién controla esos flujos, ni cómo se reconfigura la soberanía académica cuando parte de la producción intelectual depende de plataformas externas.

 

El resultado es una arquitectura normativa que habla de IA, pero no de poder.

 

El tercer punto crítico es la evaluación académica. Aunque el documento menciona el uso responsable de la tecnología en los procesos formativos, no aborda de manera directa uno de los cambios más profundos del presente universitario: la evaluación intermediada por inteligencia artificial. Hoy ya no se trata solo de detectar plagio o regular el uso de herramientas. Se trata de un escenario donde la retroalimentación, la calificación y la orientación del aprendizaje pueden estar parcial o totalmente mediadas por sistemas automatizados. Ese debate simplemente no está desarrollado.

 

Y ese silencio es significativo.

 

En paralelo, el enfoque pedagógico mantiene una estructura clásica: el docente como mediador, el estudiante como usuario y la IA como apoyo. Pero en la práctica esa jerarquía ya está en tensión. La producción de textos académicos asistidos, la investigación apoyada en modelos generativos y la automatización de análisis están reconfigurando el rol docente mucho más rápido de lo que el documento reconoce.

 

Es un marco que intenta ordenar una realidad que ya cambió de forma.

 

En el plano más amplio, el documento también presenta vacíos en términos culturales y sociales. Aunque menciona inclusión y equidad, no profundiza en cómo la inteligencia artificial puede reproducir sesgos de género, desigualdades estructurales o exclusiones epistémicas. Tampoco desarrolla la relación entre IA y saberes locales, indígenas o populares, lo que deja la impresión de que la tecnología se asume como neutral, universal y culturalmente homogénea.

 

Ese vacío no es menor: en contextos universitarios públicos, la pregunta por el tipo de conocimiento que se valida es central.

 

Pero quizás el punto más sensible del documento no está en lo que dice, sino en lo que cuesta.

 

El plan financiero proyecta una inversión cercana a los $2.990 millones de pesos en tres años, distribuidos entre gobernanza, formación, investigación, administración, ética y proyección social. Solo en el componente administrativo se destinan alrededor de $760 millones, con un peso importante en licencias, plataformas y soluciones tecnológicas. En investigación se contemplan $710 millones, y en fortalecimiento académico $680 millones.

 

A primera vista, la cifra puede parecer coherente dentro de un proceso de modernización institucional. Pero el problema no es sólo cuánto se invierte, sino en qué lógica se invierte.

 

Una parte importante del presupuesto se orienta a la contratación de plataformas, licencias y servicios externos de inteligencia artificial. Es decir, más que una apuesta clara por soberanía tecnológica o desarrollo propio, lo que se perfila es una adopción progresiva de infraestructura ya existente en el mercado global de la IA.

 

Eso abre una pregunta de fondo: ¿se está construyendo capacidad institucional real o simplemente financiando dependencia tecnológica?

 

El documento no desarrolla con suficiente profundidad métricas de retorno académico, impacto en la calidad del conocimiento o sostenibilidad tecnológica a largo plazo. Tampoco se explica qué ocurre después del ciclo de tres años: mantenimiento, actualización, escalabilidad o renovación de sistemas.

 

En ese sentido, la arquitectura financiera es sólida en ejecución, pero débil en prospectiva.

 

La conclusión que deja esta lectura es incómoda pero necesaria: el documento intenta cubrir todas las dimensiones de la inteligencia artificial —ética, pedagógica, administrativa y legal—, pero en el fondo parece no haber procesado del todo la magnitud del fenómeno que intenta regular.

 

La inteligencia artificial no es simplemente una herramienta de modernización institucional. Es una reconfiguración profunda del conocimiento, del trabajo académico y de la estructura misma de la universidad.

 

Y cuando una institución invierte, regula y planifica sobre una tecnología que aún no termina de comprender en toda su complejidad, el riesgo no es solo técnico. Es estructural.

 

Porque más allá de los millones invertidos, lo que está en juego no es la implementación de la IA en la universidad, sino el tipo de universidad que se está construyendo en medio de ella.  Continuará la segunda parte de esta crónica de un negocio redondo al interior de la UT.

 

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