Ya no copian a escondidas

Evaluación e IA

Los estudiantes usan la IA delante de nosotros. El problema no es que nos engañen. Es que muchas de nuestras tareas ya no piden nada que la máquina no pueda hacer.

Pensemos en una escena corriente. Un aula de grado, una tarea para casa, una semana de plazo. Nadie esconde nada. La estudiante abre el portátil en la cafetería, pega el enunciado en un chat y se pone a conversar con la máquina. Lo hace en público, como quien abre un diccionario. Si le preguntáramos si está copiando, probablemente nos miraría con extrañeza.

Ahí está el cambio. La copia clásica necesitaba esconderse. La chuleta, el trabajo comprado, el párrafo pegado de una web. Todo eso vivía en la sombra. Lo de ahora ocurre a plena luz y se vive como algo normal. Y eso nos obliga a hacernos una pregunta incómoda: ¿seguimos persiguiendo un fraude que ya no se parece al que conocíamos?

Las cifras de uso ya no sorprenden a nadie. La última encuesta de Stephenson y Armstrong (2026) para el HEPI, con 1.054 estudiantes de grado del Reino Unido, habla de un uso «casi universal». En América Latina el panorama es parecido. El Digital Education Council (2026) encuestó a casi 23.000 estudiantes de 29 instituciones de la región. Nueve de cada diez trabajan ya con IA.

La cifra interesante es la tercera. Chirikov, Smirnov y Kizilcec (2026) publicaron en Science un estudio con más de 95.000 estudiantes de 20 universidades públicas de Estados Unidos. Usaron una técnica indirecta, pensada para que nadie tuviera que confesar nada en primera persona. El resultado fue que alrededor de un 9 % había usado la IA para hacer trampa. Es mucho menos de lo que sugieren los titulares alarmistas.

¿Entonces no hay problema? Sí lo hay, pero no donde lo buscamos. El 9 % es lo que los estudiantes reconocen como trampa. El resto vive en una zona gris enorme. Pedir a la IA que estructure el trabajo, que reescriba un párrafo, que proponga las ideas principales. ¿Eso es copiar? Muchos estudiantes creen sinceramente que no. Y muchas veces nuestras propias normas tampoco lo dejan claro.

Un estudio reciente ayuda a entender esa zona gris. Dai y sus colaboradores (2026) encuestaron a más de mil universitarios chinos y entrevistaron a algunos de ellos. Cuando explicaban por qué presentaban como propio un trabajo hecho con IA, apelaban a una sensación de control. Ellos habían decidido qué pedir, qué aceptar, qué retocar. Por tanto, el trabajo era suyo. Conviene matizar que el estudio mide la propensión a hacer trampa, no conductas comprobadas. Aun así, el argumento resulta revelador.

Esa frase resume el riesgo real. No es que el estudiante nos engañe a nosotros. Es que se engaña a sí mismo sobre lo que está aprendiendo. Y ese engaño no lo detecta ningún detector, porque el texto entregado puede ser impecable.

La tarea también tiene la culpa

Aquí viene la parte que nos toca. Si una tarea puede resolverse pegando el enunciado en un chat, la tarea mide sobre todo una cosa: si el estudiante tiene acceso a un chat. Durante décadas, el ensayo para casa o el resumen de lecturas funcionaban porque producir el texto costaba esfuerzo. Ese esfuerzo era la prueba del aprendizaje. Hoy el esfuerzo ha desaparecido y el texto sigue llegando.

Los propios autores del estudio de Science lo dicen con claridad. Según el comunicado de Berkeley, piden rediseñar la evaluación a largo plazo en lugar de confiar en prohibiciones difíciles de aplicar. Y advierten de que la solución no será la misma en Informática que en Historia. Coincidimos con ellos, aunque añadiríamos un matiz. La reforma no puede esperar a que la decidan las sociedades científicas o los rectorados. En América Latina, por ejemplo, solo un 30 % de las universidades había publicado normas sobre IA, según se dijo en la presentación de la encuesta del Digital Education Council. Mientras tanto, cada docente decide en su asignatura.

Nada de esto elimina el fraude. Pero cambia la pregunta. Dejamos de preguntarnos cómo pillar al estudiante y empezamos a preguntarnos qué evidencia de aprendizaje necesitamos. Es una pregunta más difícil. También es la única que tiene futuro.

Los estudiantes ya no copian a escondidas. Lo hacen delante de nosotros, con naturalidad, porque nadie les ha explicado dónde termina la ayuda y empieza la sustitución. Explicarlo es ahora parte de nuestro trabajo. Y diseñar tareas en las que esa diferencia importe, también.

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