El estudiante que nunca entró al campus
Los agentes de IA ya pueden hacer un curso en línea completo. La pregunta para la universidad deja de ser quién escribió el trabajo y pasa a ser quién aprendió.
Imagine a un estudiante que ha entregado el cuestionario, ha comentado en el foro y ha subido el trabajo, todo a tiempo.
Y no ha entrado al campus ni una sola vez.
Lo describe el New York Times en agosto de 2026.
Empezó con una tarea que nadie quería hacer
En febrero de 2026, Inside Higher Ed contó cómo nació Einstein, un agente de la empresa Companion que trabaja sobre Canvas. Su creador, Paliwal, no buscaba hacer cursos. Un compañero se quejó de una tarea y él le sugirió probar la herramienta. Funcionó.
La alarma venía también de otro lado. Marc Watkins, de la Universidad de Mississippi, avisó en The Chronicle of Higher Education de que Perplexity regalaba su navegador Comet a estudiantes con un mensaje directo: que completara sus tareas, cuestionarios y exámenes. Su advertencia es clara. Si el profesorado no reacciona, la educación en línea se pierde.
En agosto, el New York Times hizo la prueba
Dana Goldstein y Alan Blinder describieron agentes que ven clases, resuelven pruebas, escriben trabajos y conversan con compañeros sobre las lecturas. Basta una orden como «entra y completa mi cuestionario». Después pidieron a ChatGPT, Gemini y Grammarly que escribieran un trabajo en nombre de un estudiante. Ninguna se negó.
Kathryn Kysar enseña en un colegio universitario comunitario desde los años ochenta. Vio a estudiantes fallar la prueba inicial de puntuación y, poco después, entregar trabajos impecables con dos puntos, puntos y comas y rayas. Ahora exige exámenes presenciales en algunas clases.
Karen Costa, con casi veinte años de docencia en línea, empezó a notar más trabajos que parecían escritos por IA y a preguntarse si trataba solo con bots.
Algunos docentes pidieron que los agentes se identifiquen dentro de los cursos. Perplexity respondió que eso pondría en riesgo la privacidad del estudiante. Blackboard reconoce en su página sobre agentes que los proveedores, solos, no pueden identificarlos ni bloquearlos. Su equipo de producto añade que un agente se ve igual que la actividad normal de un estudiante.
Dato de contexto: el propio Times demanda a OpenAI y a Perplexity por derechos de autor, y lo declara en el reportaje.
La nota deja de probar que se aprendió
Una universidad entrega un título porque afirma que alguien sabe hacer ciertas cosas. Cada nota es una pequeña declaración: esta persona sabe hacer esto. Hasta ahora inferíamos el aprendizaje a partir de ensayos, pruebas y foros, porque hacerlos exigía pensar.
Con un agente, el trabajo puede existir sin que nadie haya pensado. Entonces la nota deja de decir lo que decía.
Los detectores se quedan cortos
La primera reacción fue detectar. Inside Higher Ed informa de que Yale, Vanderbilt, Johns Hopkins e Indiana desaconsejan usar un detector como única prueba de fraude. Tricia Bertram Gallant, de la Universidad de California en San Diego, sostiene que ya no es viable fomentar la integridad vigilando el uso de la IA.
Blackboard apuesta por verificar el proceso de escritura con Cursive, que analiza pulsaciones, revisiones y tiempo. El Times menciona que la empresa adquirió hace poco una aplicación de ese tipo. Sirve para un ensayo. Un cuestionario o un foro no pasan por un documento vigilado.
Cómo pedir evidencias de aprendizaje
El reportaje cita un curso en línea de estadística de la City University of New York. Cada estudiante debía nombrar, en cada unidad, el concepto más claro y el más confuso, y explicar por qué. Evalúa cómo piensa quien aprende. Ruru Rusmin, decano adjunto y experto en tecnología educativa, explica por qué funciona: se anima a mostrar las dificultades, y eso quita incentivos para hacer trampa.
Un agente también puede inventar una reflexión plausible. Por eso hace falta combinar evidencias, de modo que ninguna cargue sola con la certificación.
| Evidencia | Qué comprueba |
|---|---|
| Producto | Que existe un resultado de calidad |
| Proceso | Cómo se construyó: borradores, decisiones, errores |
| Autoría | Qué hizo la IA y qué hizo la persona, declarado por el estudiante |
| Defensa | Que la persona explica hoy, en voz alta, lo que entregó |
La defensa tiene un límite que el propio reportaje señala. Hay avatares de IA que suplantan a estudiantes por vídeo, así que una defensa a distancia necesita garantías. Marina Aminy, de California Virtual Campus, propone elementos presenciales flexibles, como un examen en aula con varias fechas disponibles.
Fronteras de delegación cognitiva
La línea que cada asignatura traza entre lo que el estudiante puede encargar a una IA y lo que debe hacer él mismo. Un estudiante de programación puede usar un agente para depurar, pero debe entender qué hace el código. Se define actividad por actividad.
La idea de «persona en el circuito» viene de la ingeniería. En educación ya la usan, por ejemplo, un panel de OE Global 2026 sobre evaluación, donde el circuito del aprendizaje se ancla en el estudiante y no en el algoritmo. Nosotros la proponemos como criterio de diseño: la automatización vale mientras el estudiante siga dentro del circuito cognitivo.
Watkins aporta una medida práctica que cuesta poco: liberar el curso por semanas, para dificultar que un agente lo complete en una sentada.
¿Qué evidencias necesitamos para afirmar que esta persona aprendió lo que certificamos?
Elija una actividad de su asignatura y escriba qué prueba, además del archivo entregado, que el estudiante la hizo.
Libro en español · Editorial IAforTeachers · 2026
IA agéntica en educación superior
Fundamentos, arquitecturas, diseño pedagógico y gobernanza de los agentes en la formación universitaria
La autonomía operativa se delega. La agencia epistémica, no.
Para decidir cuánta autonomía conceder a un agente en cada actividad, el capítulo 7 presenta el marco APR (autonomía pedagógicamente restringida), con niveles de APR-0 a APR-4.
Referencias
Blackboard. (s. f.). Responding to the threat of AI agents in pedagogy. Blackboard Community. https://community.blackboard.com/pages/ai-agents-in-pedagogy
Blackboard. (s. f.). The latest front in the battle for academic integrity: Initial thoughts in response to the rise of AI agents. Blackboard Blog. https://www.blackboard.com/blog/initial-thoughts-in-response-to-the-rise-of-ai-agents
Blackboard. (s. f.). Cursive by Blackboard. https://www.blackboard.com/solutions/cursive
Goldstein, D. y Blinder, A. (2026, 10 de agosto). A.I. agents are taking entire online courses for cheating students. The New York Times. https://www.nytimes.com/2026/08/10/us/ai-cheating-online-degrees.html
Inside Higher Ed. (2026, 26 de febrero). Agentic AI can complete whole courses for students. https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/artificial-intelligence/2026/02/26/agentic-ai-can-complete-whole-courses-now
Inside Higher Ed. (2026, 5 de agosto). AI detectors are out, new assessments are in. https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/artificial-intelligence/2026/08/05/ai-detectors-are-out-new-approaches-are
OE Global. (2026). Sesión sobre un marco de persona en el circuito para la evaluación [Programa de la conferencia OE Global 2026]. https://oeglobal2026.sched.com/event/2QUdy
Watkins, M. (s. f.). Can educators counter «agentic AI»? The Chronicle of Higher Education. https://www.chronicle.com/article/can-educators-counter-agentic-ai
El artículo principal es el de Goldstein y Blinder (2026). Y es muy explícito para entender lo que está pasando.
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