- Estudiantes de universidades como Princeton, UCLA y la Universidad Europea invierten horas en disimular el uso de IA en sus trabajos.
- Un alumno identificado como Theo pasó 4 horas arruinando a propósito una presentación perfecta hecha con IA.
- Princeton, que mantenía un sistema de honor sin vigilancia en exámenes desde 1893, cambió su política este año.
- Profesores advierten que el problema no tiene una solución puramente técnica.
Una nueva forma de trampa académica se extiende entre estudiantes universitarios: usar inteligencia artificial para resolver trabajos y exámenes, y después invertir un tiempo considerable en disimular que una IA participó en el proceso. La dinámica convierte cada entrega en una carrera paralela entre el software que detecta contenido generado por IA y las técnicas que los propios estudiantes desarrollan para burlarlo.
Horas de trabajo para parecer menos perfecto
El caso de Theo, un estudiante mencionado en la investigación original, resume el fenómeno. Tras generar con IA una presentación de astronomía impecable, pasó 4 horas introduciendo errores deliberados, reescribiendo frases y ajustando el ritmo para que pareciera hecha por él mismo. “Requirió mucho trabajo”, reconoció el propio estudiante sobre el proceso de arruinar intencionalmente su propio trabajo perfecto.
Otro caso, el de un estudiante identificado como Will, describe métodos más sofisticados: reescribir textos generados por IA línea por línea, recurrir a herramientas “humanizadoras” que alteran el estilo de redacción para evadir los detectores, y hasta programar bots que completan formularios y respuestas de forma lenta y espaciada, imitando el ritmo natural de escritura de una persona.
Universidades que cambian reglas de más de un siglo
El caso más simbólico es el de la Universidad de Princeton, que en mayo de este año anunció cambios en su política de honor académico, vigente sin vigilancia directa en exámenes desde 1893 —133 años de confianza institucional que la irrupción de herramientas como ChatGPT, Claude y Codex terminó por poner en duda—. La universidad no eliminó el sistema de honor, pero sí introdujo mecanismos adicionales de verificación ante el aumento de casos de uso indebido de IA.
Situaciones similares se reportan en la Universidad de Nueva York y en UCLA, donde la profesora Danielle Carr resume el fondo del problema con una frase que ha circulado entre el profesorado: “La IA no es un problema técnico con una solución técnica”. Para Carr, perseguir cada nueva forma de evasión con un nuevo detector es una carrera que la institución nunca gana del todo, porque el incentivo para hacer trampa —ahorrar tiempo y esfuerzo— no desaparece con mejores algoritmos de detección.
El experimento español: aprender primero, usar la IA después
En España, la Universidad Europea ensaya un enfoque distinto. Alberto Sols, director de la Escuela de Arquitectura, Ingeniería, Ciencia y Computación, defiende que la inteligencia artificial debería funcionar como “un exoesqueleto intelectual”: una herramienta que amplifica capacidades ya desarrolladas, pero solo después de que el estudiante haya aprendido los fundamentos sin apoyarse en ella. El modelo, todavía experimental en varias universidades españolas, busca separar la fase de aprendizaje base de la fase de aplicación asistida por IA, en lugar de prohibir sin más el uso de estas herramientas.
El resultado, por ahora, es un empate técnico entre instituciones que endurecen controles y estudiantes que perfeccionan sus métodos de disimulo, con el agravante de que buena parte de ese esfuerzo termina invertido en aparentar autenticidad en lugar de aprender algo nuevo en el proceso, una paradoja que ni profesores ni estudiantes parecen saber todavía cómo resolver del todo. Sobre otros usos y límites de estas herramientas puede revisarse esta nota sobre las nuevas funciones de Apple Intelligence y esta cobertura sobre estafas impulsadas por IA.
