Treating students as customers cancels the educator’s duty to disappoint strategically. This duty animates grading, standards and honest feedback. Replace it with the mantra “the customer is always right” and you produce predictable substitutions: grade inflation dressed up as compassion; simplified assignments paraded as inclusivity. The result is popular and brittle.

For English professor Dan Cryer, using generative artificial intelligence to write a college essay is like bringing a forklift to the gym.

“If all we needed was the weights moved, then that would be great,” says Cryer, who teaches at Johnson County Community College outside Kansas City, Kansas.

“But we need the muscles developed, and students going through the process of writing are developing those muscles.”

Cryer says AI has also added a new type of labor for professors like him: trying to determine whether a student’s work is their own. He says that problem is compounded by the fact that his community college, like many other higher education institutions around the U.S., provides students access to AI tools.

Artificial Intelligence is continuing to rapidly reshape Higher Education. According to Ellucian’s 3rd Annual AI in Higher Education Survey Report, institution-wide adoption surged from 49% in 2024 to 66% in 2025. AI is no longer a novelty. It’s becoming a strategic priority. Ellucian’s Annual AI in Higher Education Survey Report delivers key insights from over 700 higher education administrators, revealing how leaders are operationalizing AI to enhance operations, streamline workflows, and improve student success outcomes.

Esta investigación establece un cambio de paradigma en la arquitectura del conocimiento mediante la implementación de la Inteligencia Artificial Generativa Causal (IAGC) y los principios de la Educación Disruptiva. El trabajo se centra en el desarrollo del Software 3.0, un sistema fundamentado en el Agente de Razonamiento Continuo (ARC), cuya validez científica no se mide por resultados estadísticos, sino por la métrica de diseño de Baja Entropía. Se introduce el «Causal Stress Testing» como protocolo de auditoría viva, donde la IA de Auditoría inyecta perturbaciones físicas para verificar la invariancia causal y eliminar la alucinación sistémica en entornos de Realidad Aumentada.

El marco desplaza la evaluación tradicional hacia un modelo de juicio de pares distribuido, integrando una red de doce universidades de élite (MIT, Stanford, Oxford, entre otras) para certificar la transferencia de carga cognitiva y la resiliencia del sistema. La propuesta final, denominada Simbiogénesis Tecno-Educativa, postula que el aprendizaje es un proceso de autopoiesis algorítmica donde el alumno y la máquina co-evolucionan. Este enfoque garantiza que la investigación singular del ingeniero de cuarto curso sea una contribución real y auditable a la física de la información, marcando un antes y un después en la autonomía fenomenológica de los sistemas de aprendizaje globales.

Alex Karp (2026), CEO of Palantir, recently framed AI as a force that will reduce the power of “highly educated, often female voters, who vote mostly Democrat,” while increasing the power of non-college-educated, working-class men. He did not describe this as a deliberate shift to decide who holds influence, and one could argue this is a political extension of Hans Moravec's paradox and its implications. However, educators must treat this framing as a warning, because schools and universities currently conscript themselves into the same technical stack that makes this power shift possible. When institutions centralize identity, content, and analytics into platforms (LMS, SSO, and enterprise data pipelines), they create the infrastructure necessary to rank, summarize, and throttle speech and access at scale.

Research shows that AI can supplement education when used as a collaborator for feedback, iteration or ideating. One study found that students using moderate AI assistance during lectures outperformed both the students using fully automated help and those using minimal support. When used in moderation, AI can improve human cognitive performance.

La educación superior en la era de la IA es una sinfonía de mentes humanas y algoritmos, donde el aprendizaje se fusiona con la cognición digital. En este espacio, la interfaz cognitivo-algorítmica no es solo una herramienta, sino un puente entre la intuición humana y la lógica matemática. El estudiante se convierte en un explorador interdimensional, navegando entre datos y conocimiento en tiempo real. La inteligencia artificial actúa como guía y adaptador, personalizando el viaje educativo a medida que avanza. 

Las fronteras entre lo biológico y lo computacional se diluyen, creando un ecosistema donde los algoritmos aprenden del estudiante y el estudiante evoluciona con los algoritmos. Este nuevo modelo de educación es una danza entre el pensamiento consciente y la automatización, una colaboración fluida y casi telepática. La interfaz, como un tercer cerebro, convierte cada interacción en una oportunidad de transformación infinita.

Esta entrevista forma parte del proyecto de divulgación "Tecnología educativa: reinvención de las prácticas ante la disrupción de la IA". Este pretende recoger distintas voces de personajes relevantes dentro del mundo educativo que puedan aportar valor sobre la reinvención de las prácticas ante la disrupción de la IA.

This alternative degree-granting model is important and urgently needed, says Guo Tong, a civil engineer at Southeast University. “[It] can guide students to carry out real research that can solve real-life problems in those industries that carry strategic importance or have technological choke points in China

Scaling up models will move us toward superintelligence, but progress is slowing. Key technical experts and researchers alluding to this trend are calling out for an "age of research," and the need for the next algorithmic breakthroughs.

Here's what could accelerate the timeline: scaling out, not just up. The collective is exponentially more powerful than the individual. We've been building smarter individual agents while ignoring how they could think together.

La evidencia en el ámbito de la Psicología Organizacional apunta a que el problema no es la adopción o no de herramientas digitales, sino las condiciones estructurales en las que el profesorado se encuentra mientras se produce esta transformación digital.

La digitalización eficaz requiere dispositivos e infraestructura básica, por supuesto. Pero sirven de poco si no se acompañan del desarrollo continuado de las competencias digitales docentes que faciliten el adecuado uso de la tecnología.

One of the most talked-about topics at this year’s meeting in Davos was AI — from conversations with leaders from the field, to debates on whether or not there’s an AI bubble, the transformational technology dominated the agenda.

While much of the focus was on what impact it will have on industries and jobs, another important question came up throughout the week: what does it mean for young people? Here are three messages leaders in Davos were keen to get across on the issue.

El propósito de las universidades, tal y como las hemos venido entendiendo en los últimos 200 años, no puede ser seguir tendencias, ser un simple laboratorio de algoritmos al servicio del mercado. La IA acelera y evidencia las contradicciones que acumulan las instituciones de educación superior, pensar la educación superior desde la IA puede ser un punto de inflexión, la oportunidad para construir una universidad ejemplar, para alertar a la comunidad universitaria sobre su responsabilidad con la esperanza.

Las universidades actuales enfrentan su propia anaciclosis: tras nacer como faros de excelencia intelectual (aristocracia del saber), corren el riesgo de degradarse en burocracias endogámicas (oligarquías) o en espacios de complacencia populista (oclocracia), perdiendo así su capacidad de transformar la sociedad.

Hybrid systems are increasingly shaping day-to-day academic work. Students use them as writing companions, tutors, brainstorming partners and on-demand explainers. Faculty use them to generate rubrics, draft lectures and design syllabuses. Researchers use them to summarize papers, comment on drafts, design experiments and generate code.

This is where the cheating conversation belongs. With students and faculty alike increasingly leaning on technology for help, it is reasonable to wonder what kinds of learning might get lost along the way. But hybrid systems also raise more complex ethical questions.

La mayoría de los docentes universitarios nunca aprendieron a evaluar. Aprendieron a calificar ensayos, a corregir ortografía y verificar citas, a detectar si un texto “suena” original o copiado. Pero evaluar, en el sentido profundo del término: diseñar experiencias que permitan observar competencias en acción, medir transferencia de conocimiento a contextos nuevos, documentar el proceso de pensamiento y no solo su producto final, eso nunca fue parte de su formación.

In education, authority and credibility are often misaligned. The voices that shape education policy are rarely those of current teachers. Firsthand insights gained from classroom experience take a backseat to the musings of outsiders. Frequently, those farthest from students dictate the narrative, while ever fewer actual teachers influence national discussions about teaching.

¿Qué sabemos realmente sobre cómo la IA está afectando los empeos en el sector educativo? La respuesta exige distinguir entre lo que se mide y lo que se especula. Este documento reúne y sintetiza siete estudios internacionales (2024-2026) que abordan, desde ángulos complementarios, la relación entre IA, mercado laboral y profesión docente. Algunos son economistas y trabajan con datos de nóminas reales. Otros analizan percepciones del profesorado. Otros proponen marcos conceptuales para orientar políticas. Ninguno, por sí solo, ofrece una imagen completa. Pero leídos conjuntamente, permiten trazar un panorama matizado.

La paradoja central que emerge de esta síntesis es elocuente: la docencia no figura entre las profesiones de mayor riesgo de desplazamiento directo, pero tampoco dispone de estudios específicos con la misma solidez metodológica que los dedicados a programación o atención al cliente. El profesorado universitario habita un ángulo ciego de la investigación empírica sobre impacto laboral de la IA.

Necesitamos transformar nuestras escuelas en laboratorios de experimentación. «La validación de nuestro sistema educativo no vendrá de una nota en un examen estandarizado, sino de la capacidad de nuestros graduados para lanzar proyectos que satisfagan las necesidades de un mercado global.»

• Las habilidades que necesita la industria y la sociedad cambian rápidamente debido a los avances tecnológicos y a la IA.
• En el IFE Conference 2026 se presentaron dos iniciativas insignia para impulsar a las instituciones de educación superior y el aprendizaje a lo largo de la vida.
• Las dos iniciativas tienen metas claras hacia la próxima década, en la que esperan impactar a millones de personas a través de la educación y el desarrollo de habilidades.

Cristóbal Cobo reflexiona sobre los desafíos que la IA presenta para los docentes. Señala que la incorporación de la IA no debería ser vista como una solución tecnológica inmediata, sino como un proceso que debe ser supervisado y evaluado críticamente. En este contexto, advierte que un cambio educativo impulsado únicamente por la IA podría ser riesgoso, ya que «cuando el sistema educativo se actualice, la IA habrá evolucionado hacia algo distinto».

En cuanto a las políticas educativas, Cobo es escéptico de que el modelo educativo deba cambiar exclusivamente por la aparición de la IA. Considera que los cambios deben responder a necesidades más profundas, como el acompañamiento de procesos cognitivos transformadores y el desarrollo de habilidades para enfrentar un mundo en el que las máquinas toman decisiones con nosotros. La reflexión final es que, si bien la IA tiene un gran potencial, su integración en la educación debe ser cuidadosamente pensada y acompañada de una reflexión crítica sobre sus implicaciones éticas y sociales.

Por primera vez en 20 años, las matriculaciones en la carrera de informática han caído en la Universidadde California, en Estados Unidos. Un hecho que se repite en todo el país: o se mantienen, o caen, pero en ninguna suben. Muchos estudiantes se echan para atrás argumentando que para qué estudiar tres años, si luego la IA te va a quitar el trabajo.

Este año, 12,652 estudiantes universitarios se han matriculado en Ingeniería Informática en la Universidad de California, lo que supone un descenso del 6% con respecto a 2024 y del 9% en dos años. No había una caída desde hace dos décadas, cuando explotó la burbuja de las puntocom, y se produjo una ola de cierres y despidos.

Los currículos universitarios en Puerto Rico —y me atrevo a decir que en la mayoría de Latinoamérica— ya están obsoletos. No van a quedar obsoletos. Ya lo están. Hoy. Mientras lees esto.

Estamos graduando abogados que no saben que la IA ya redacta contratos, analiza jurisprudencia y prepara mociones a un nivel que rivaliza con asociados junior. Estamos graduando contadores que no saben que la IA ya hace análisis tributarios complejos. Estamos graduando programadores que no saben que la IA ya escribe cientos de miles de líneas de código funcional sin intervención humana. Estamos graduando analistas financieros, escritores, diseñadores, profesionales de salud… todos entrenados para un mercado laboral que está dejando de existir mientras ellos completan sus créditos.

Students use AI to write papers, professors use AI to grade them, degrees become meaningless, and tech companies make fortunes. Welcome to the death of Higher Education.