#87 - ¿Quién merece un sobresaliente cuando todos tienen IA?

La inteligencia artificial generativa ha roto una de las premisas básicas de la universidad: que el trabajo entregado por un estudiante refleja razonablemente su esfuerzo, su autoría y su aprendizaje. Durante décadas, una nota servía como señal. Un sobresaliente quería decir algo. Un título universitario certificaba, al menos en teoría, que una persona dominaba ciertas competencias. Pero ¿qué ocurre cuando una IA puede escribir el ensayo, mejorar el código, resumir los apuntes, preparar una defensa y pulir casi cualquier entrega académica? En este episodio de Código Abierto, Álex y Diego reflexionan sobre la crisis del mérito en la universidad a partir del caso Harvard, que ha decidido limitar el número de calificaciones máximas para combatir la inflación de notas. Pero la conversación va mucho más allá de Harvard. Hablamos de cómo estudiábamos hace 25 años, de cómo ha cambiado la relación entre esfuerzo y resultado, de por qué los métodos tradicionales de evaluación empiezan a quedarse cortos, y de qué debería medir realmente la universidad en una época donde la IA ya forma parte del día a día. ¿Tiene sentido prohibir la IA en las aulas? ¿Debe evaluarse el producto final o también el proceso? ¿Qué significa hoy merecer un sobresaliente? ¿Y cómo puede la universidad seguir siendo una institución de confianza si ya no sabe distinguir bien entre aprendizaje real y producción asistida por máquinas? Quizá el problema no sea que los estudiantes usen IA. Quizá el problema sea que seguimos evaluando como si no existiera. Bienvenidos a Código Abierto.