Al menos 12 facultades de derecho estadounidenses adoptaron políticas nuevas o revisadas sobre inteligencia artificial durante el verano, lo que dio lugar a un semestre de otoño en el que algunos estudiantes deberán apagar sus computadoras portátiles mientras que otros deberán completar la instrucción en IA. Los cambios, documentados el lunes por Reuters, muestran que la educación jurídica está pasando de las advertencias generales sobre el mal uso de los chatbots a decisiones explícitas sobre qué tareas intelectuales deben realizar los estudiantes sin la ayuda de las máquinas.
Las políticas no convergen en un único modelo. Algunas facultades prohíben el uso de la IA para la lluvia de ideas, la edición o el aula; otras la permiten para la investigación, la crítica y el estudio, pero prohíben el análisis generado por IA en los trabajos presentados. Esta divergencia trasciende las facultades de derecho, ya que pone de manifiesto un problema más amplio en la educación superior: las instituciones deben ahora definir la diferencia entre usar la IA como herramienta de aprendizaje y permitirle realizar el razonamiento que una evaluación pretende medir.
Dos problemas producen reglas diferentes
Las facultades de derecho se enfrentan a dos riesgos que apuntan en direcciones opuestas. Si los estudiantes dependen de la IA antes de desarrollar un juicio independiente, podrían debilitar los hábitos de lectura, memoria y razonamiento que la formación profesional busca fomentar. Si las escuelas excluyen por completo esta tecnología, los graduados podrían incorporarse a una profesión donde la investigación y la redacción asistidas por IA son cada vez más comunes, sin comprender las limitaciones de estas herramientas ni las implicaciones éticas.
Un archivo recopilado por Andrew Perlman, decano de la Facultad de Derecho de la Universidad de Suffolk, ilustra la magnitud de esta tensión. Actualizado el domingo, cataloga los registros públicos de 180 facultades de derecho e identifica 38 con algún tipo de plan de estudios obligatorio sobre IA. Además, registra por separado las normas de estudio, la presentación de trabajos, los exámenes, la divulgación de cursos, la carga de materiales y el apoyo al profesorado, lo que demuestra que la "política de IA" ya no es una decisión única, sino una serie de decisiones sobre distintas actividades académicas.
Las políticas abarcan desde la prohibición hasta el permiso
La nueva estrategia combina la enseñanza presencial tradicional con la exigencia de que los estudiantes cursen al menos una asignatura relacionada con la IA. El diseño considera el razonamiento en el aula sin ayuda y la competencia tecnológica como complementarios, en lugar de mutuamente excluyentes. Según Reuters, esta política surgió en parte a raíz de testimonios de estudiantes que consultaban a la IA cuando los profesores utilizaban el método socrático para evaluar el análisis en tiempo real.
de Berkeley adopta una postura inicial más restrictiva. Su política prohíbe, por defecto, que los estudiantes utilicen IA para generar ideas para sus trabajos, resumir normas jurídicas, corregir la gramática o identificar repeticiones, si bien el profesorado puede establecer normas diferentes. La política permite el uso de IA para tareas como la comprobación de argumentos, la generación de hipótesis, la organización de la investigación y la corrección lingüística, pero exige que las ideas y los análisis presentados sean de autoría propia. Ambas facultades prohíben que el razonamiento jurídico generado por IA sustituya el criterio evaluado, aunque establecen los límites en puntos distintos.
Los deberes profesionales elevan el nivel de exigencia
Las facultades de derecho se enfrentan a presiones distintas a las de muchos programas de pregrado. Los estudiantes en prácticas clínicas pueden manejar información confidencial de los clientes, mientras que los graduados serán responsables de la exactitud de los documentos presentados y del asesoramiento legal. La guía ética (ABA) establece que los abogados que utilizan IA generativa deben considerar la competencia, la confidencialidad, la comunicación con el cliente, la supervisión, la honestidad ante los tribunales y los honorarios razonables.
Este marco conceptual ayuda a explicar por qué una escuela podría restringir la IA durante los cursos básicos, pero aun así exigir instrucción antes de la graduación. La competencia profesional no se demuestra simplemente dando una respuesta correcta; incluye reconocer resultados poco fiables, proteger la información confidencial y asumir la responsabilidad del juicio legal. Por el contrario, los estudiantes no pueden aprender estas obligaciones únicamente mediante la prohibición si las herramientas formarán parte de su entorno profesional.
La evaluación se convierte en la cuestión central
Las nuevas políticas desvían la atención de la detección del uso de la IA hacia el diseño de tareas que especifiquen qué deben aprender los estudiantes. Un examen puede requerir, razonablemente, la capacidad de recordar y analizar sin ayuda, mientras que un ejercicio independiente puede evaluar si un estudiante puede analizar, verificar y mejorar un borrador asistido por IA. Se trata de competencias diferentes, y tratarlas como intercambiables puede restar credibilidad tanto a la evaluación como a la aplicación de la normativa.
La discreción del profesorado sigue siendo fundamental en la mayoría de las políticas, pero también puede generar inconsistencias. Un estudiante puede cambiar de curso, incluso dentro del mismo semestre, en el que la IA esté prohibida, permitida condicionalmente o sea obligatoria. Por lo tanto, las normas escritas claras, las expectativas de divulgación y las justificaciones específicas de cada tarea se convierten en parte integral del diseño instruccional, en lugar de ser una consideración administrativa secundaria. Las instituciones educativas también necesitarán evidencia de que el enfoque elegido mejora el aprendizaje, ya que el mero cumplimiento de las políticas no demuestra si los estudiantes razonan de forma más independiente o utilizan la IA de manera más responsable.
Conclusiones para el educador
Para el profesorado y los líderes académicos, la división en las facultades de derecho sugiere que una política de IA sólida podría requerir al menos tres niveles distintos: salvaguardas institucionales para la integridad y la información sensible, normas específicas de cada curso vinculadas a los objetivos de aprendizaje e instrucción explícita sobre el uso profesional responsable. Un permiso o prohibición general puede desdibujar la diferencia entre el estudio privado, la participación en clase, los trabajos entregados, los exámenes y las prácticas supervisadas.
La siguiente evidencia útil provendrá de los resultados, más que del lenguaje político: casos de integridad académica, desempeño estudiantil en evaluaciones sin ayuda, evaluaciones de empleadores a los graduados y auditorías sobre la precisión y confidencialidad del trabajo asistido por IA. Hasta que se disponga de estas medidas, las políticas actuales se entienden mejor como hipótesis educativas contrapuestas. Las facultades de derecho coinciden en que los estudiantes necesitan juicio independiente y competencia tecnológica; están probando diferentes secuencias para enseñar ambas. La lección más amplia para la educación superior es que la gobernanza de la IA se está convirtiendo en gobernanza curricular: una vez que las instituciones deciden qué tareas puede realizar una máquina, también deciden qué capacidades humanas deben desarrollar y demostrar sus cursos.
