El informe de 238 páginas de la Universidad de Cornell sobre su futuro propone un nuevo modelo de matrícula, una enseñanza basada en proyectos a escala humana y una gobernanza del campus centrada en un único producto institucional: el buen juicio. Publicado el 22 de septiembre tras un año de trabajo de 18 profesores y con la participación de más de 6000 personas interesadas, el informe trata la inteligencia artificial, la interrupción del apoyo federal a la investigación y la disminución de la confianza pública como presiones interconectadas, en lugar de crisis aisladas.
La propuesta está dirigida a Cornell y no se presenta como un modelo universal. Sin embargo, su pregunta central trasciende las fronteras de Ithaca: si la IA generativa puede producir prosa, resúmenes y análisis plausibles a bajo costo, ¿qué valor educativo sigue requiriendo una universidad? La respuesta del comité no se limita a una mayor capacitación en IA. Argumenta que las universidades deben organizar los planes de estudio, la investigación y la gobernanza para ayudar a las personas a tomar decisiones fundamentadas en situaciones de incertidumbre, al tiempo que se muestran más transparentes sobre las ventajas y desventajas en términos de costos e instituciones.
El juicio se convierte en el resultado del aprendizaje
El comité define el juicio como algo más que pensamiento crítico. Incluye plantear problemas, sopesar alternativas imperfectas, superar desacuerdos y asumir la responsabilidad de las decisiones. El resumen sintetiza el informe en cinco compromisos que abarcan la deliberación, la participación pública, la resiliencia en la investigación, la comunidad académica y la coordinación institucional. En el aula, esto se traduce en más proyectos prácticos, interacción humana a menor escala y evaluaciones diseñadas para revelar el razonamiento del estudiante, y no solo el acabado del producto final.
Este enfoque establece una distinción útil para los educadores. La alfabetización en IA se centra en cómo funciona una herramienta, qué puede hacer y dónde falla; el juicio se centra en si la herramienta es apropiada para una tarea, cómo se debe evaluar su resultado y quién es el responsable. Por lo tanto, el comité de Cornell apoya la educación con y sobre IA, al tiempo que advierte que una dependencia excesiva puede debilitar la lectura, la escritura y el pensamiento crítico necesarios para evaluar el resultado de las máquinas. Esta tensión es deliberada: el informe no prohíbe la tecnología ni considera su adopción como prueba de aprendizaje.
Una prueba de gobernanza del profesorado
Pasar de la teoría a la práctica requeriría decisiones sobre el diseño de cursos, la evaluación, la adquisición de materiales y el uso de datos. Esto convierte la gobernanza compartida en algo operativo, no meramente formal. Una encuesta realizada en 2025 por la AAUP a unos 500 miembros reveló que el 90 % afirmó que sus instituciones habían implementado iniciativas de IA, mientras que la asociación concluyó que las políticas claras y la supervisión significativa del profesorado seguían siendo poco comunes. La muestra representaba a los miembros de la asociación, no a toda la comunidad académica, por lo que describe la experiencia de un sector específico, no una estimación de la prevalencia nacional.
La respuesta de Cornell es la “cívica académica”: un mayor conocimiento práctico de cómo se financian y gobiernan las universidades, una jurisdicción más clara para la experiencia del profesorado y una deliberación más transparente. Este enfoque es importante porque, de lo contrario, la política de IA podría convertirse en un mero ejercicio de cumplimiento normativo. Las decisiones sobre si los estudiantes pueden usar un modelo, si los materiales del profesorado se incorporan a los flujos de datos de los proveedores y si los sistemas automatizados influyen en la evaluación son, simultáneamente, decisiones pedagógicas, laborales y de privacidad.
El precio es parte del problema de la confianza
El informe también se niega a separar el propósito educativo de lo que pagan las familias. Recomienda la creación de un grupo de trabajo para desarrollar un nuevo modelo de matrícula, explicaciones más claras sobre la relación entre precio y costo, y estimaciones plurianuales que se entreguen antes o al momento de la solicitud, siempre que sea posible. Cornell informa que el 83 por ciento de su ayuda financiera institucional en 2025-26 provino del presupuesto operativo en lugar del fondo de dotación, lo que limita la viabilidad de simplemente copiar las garantías de matrícula gratuita que utilizan algunas universidades más adineradas.
El problema de los precios no se limita al precio de lista. Los datos del National College Board muestran que las becas reducen sustancialmente lo que muchos estudiantes pagan y que los precios netos ajustados a la inflación pueden diferir de las tarifas publicadas. El comité de Cornell argumenta que el sistema de precios altos y ayudas generosas sigue generando asimetría de información, ya que las familias a menudo desconocen el costo real hasta después de la admisión. El informe no resuelve si la matrícula debe bajar o si las ayudas deben modificarse; simplemente solicita a Cornell que pruebe modelos sin menoscabar el acceso ni la educación intensiva en trabajo que, según afirma, necesitan los estudiantes.
La confianza requiere más que mensajes
La urgencia se hace patente en la opinión pública. Una encuesta de Gallup reveló que el 38 % de los adultos estadounidenses expresaba una gran confianza en la educación superior, cifra inferior al 42 % previsto para 2025 y al 57 % de 2015. Entre los encuestados que carecían de confianza, las principales razones fueron el coste, las supuestas agendas políticas y la deficiente preparación del mercado laboral. Estos hallazgos complican cualquier estrategia centrada principalmente en la defensa de las prácticas universitarias actuales: las preocupaciones abarcan aspectos como el dinero, la enseñanza y la legitimidad institucional.
La cobertura independiente del Wall Street Journal situó a Cornell entre las instituciones de élite que buscan corregir el rumbo ante las mismas presiones. Sin embargo, las recomendaciones del comité siguen siendo propuestas. La educación basada en proyectos puede requerir muchos recursos; la gobernanza compartida puede ralentizar la toma de decisiones; y la diversificación de la financiación de la investigación puede generar nuevos conflictos, incluso al reducir la dependencia de una sola fuente. La importancia del informe radica en explicitar estas disyuntivas, en lugar de afirmar que una sola reforma las resuelve.
Conclusiones para el educador
Para el profesorado y los líderes académicos, el informe traslada el debate sobre la IA del permiso de la herramienta al propósito del curso. Si el objetivo es el juicio, los programas de estudio y las evaluaciones deberían mostrar claramente cómo los estudiantes definen los problemas, contrastan la evidencia, revisan las conclusiones y explican los límites de la asistencia automatizada. Esta implicación es neutral respecto a si una tarea en particular debería permitir la IA; la cuestión relevante radica en qué capacidad humana se pretende desarrollar con dicha tarea y cómo la institución puede verificar ese desarrollo.
Las secciones sobre matrícula y gobernanza ofrecen una lección paralela. El diseño educativo no puede separarse de la dotación de personal, el tamaño de las clases, los contratos tecnológicos ni la previsibilidad de lo que pagan los estudiantes. Cornell aún no ha demostrado que su modelo propuesto mejore el aprendizaje ni la confianza. La próxima evidencia provendrá de las recomendaciones que se incluyan en el plan estratégico de la universidad, de cómo se midan los resultados y de si los estudiantes y sus familias reciben información más clara y temprana sobre las expectativas de aprendizaje y los costos.
