En un artículo publicado en el blog Universidad, sí, Andrés Pedreño, catedrático de Economía Aplicada y ex-rector de la Universidad de Alicante y fundador de la empresa especializada en IA 1MillionBot, aborda la situación de las instituciones de educación superior frente al desarrollo de la inteligencia artificial.
Estos son algunos de los puntos principales del texto original:
1. Evolución hacia la IA agéntica y sistemas multiagente
A diferencia de la IA generativa inicial basada en flujos de pregunta y respuesta, la IA agéntica permite automatizar procedimientos de varios pasos e interactuar con entornos digitales sin intervención humana constante en cada etapa. Estos sistemas operan de forma multimodal (procesando texto, imágenes, vídeo, audio y datos estructurados) y pueden coordinarse en sistemas multiagente para interactuar entre sí. Las consultas sobre sistemas multiagente registradas por la consultora Gartner aumentaron un 1.445% entre principios de 2024 y el segundo trimestre de 2025.
2. Transformación de la docencia presencial
El texto expone que la clase magistral basada en el monólogo pierde efectividad frente al acceso inmediato a dispositivos móviles que ofrecen explicaciones adaptadas a la velocidad del alumno. Howard Gardner, psicólogo de Harvard, señala que la evaluación uniforme y el modelo de escolarización de más de una década perderán vigencia ante esta tecnología. El artículo plantea que la presencialidad en el aula debe enfocarse en actividades que la IA no realiza, como el debate socrático y la confrontación de ideas, utilizando sistemas multiagente para la personalización de la enseñanza.
3. Tiempos de adaptación y desarrollo de la AGI
El ritmo de reforma de las instituciones universitarias contrasta con las proyecciones de desarrollo de la Inteligencia Artificial General (AGI). Directivos del sector como Dario Amodei (Anthropic) y Demis Hassabis (Google DeepMind) sitúan la llegada de sistemas con capacidades equivalentes o superiores a investigadores humanos en un horizonte entre 2027 y 2030, con estimaciones que contemplan el año 2026. Esto implica que los estudiantes que inician actualmente sus estudios se incorporarán al mercado laboral en dicho periodo de transición. El autor utiliza el caso de la empresa Kodak para ilustrar el riesgo de que las organizaciones no adapten su funcionamiento a tiempo frente a cambios tecnológicos de esta velocidad.
4. Implementación práctica en la evaluación
En la sección de comentarios del artículo, un profesor asociado de la Universidad de Salamanca expone cómo ha integrado simuladores basados en IA en el sistema de gestión del aprendizaje (LMS) institucional. Esta experiencia muestra que la aplicación de una evaluación continua y adaptativa personalizada para cada estudiante reduce las posibilidades de fraude o copia de respuestas prefabricadas. El docente señala que el principal reto actual consiste en evitar que los estudiantes utilicen la tecnología como sustituto del pensamiento, orientándolos para que funcione como una herramienta de profundización.
Artículo original y discusión: El texto completo, junto con las aportaciones y réplicas de otros docentes e investigadores sobre la integración de la IA agéntica en el ámbito universitario, se encuentra disponible en el siguiente enlace: La universidad ante la IA agéntica: despertar o morir para siempre