Durante aproximadamente un siglo, las calificaciones universitarias cumplieron una función sencilla: ofrecer una referencia confiable sobre el desempeño de un estudiante para quien no estuvo presente en el aula. Un empleador podía revisar el promedio de un candidato y, sin conocerlo personalmente, asumir que esa persona había resuelto problemas complejos, cumplido plazos y mantenido un rendimiento constante. La nota actuaba como un puente de confianza entre dos desconocidos. Según un reciente análisis académico, ese puente está colapsando, y la inteligencia artificial está empujando el último soporte.
Una investigación de la Universidad de California en Berkeley, liderada por el investigador Igor Chirikov y publicada el pasado 13 de mayo, examinó más de 500.000 registros de calificaciones entre 2018 y 2025 en una universidad pública de Texas. El resultado es contundente: en las materias más susceptibles al uso de IA —principalmente escritura y programación—, la proporción de notas sobresalientes aumentó en 13 puntos porcentuales, lo que representa un incremento cercano al 30% en comparación con los niveles de 2022.
Un comportamiento divergente en las aulas
En contraste, las disciplinas donde la inteligencia artificial no tiene un rol significativo —como escultura o trabajo práctico de laboratorio— mantuvieron sus distribuciones de notas prácticamente sin cambios. Hasta el año 2022, ambos grupos de materias mostraban patrones de calificación similares. A partir de ese momento, las curvas se separaron drásticamente.
Una interpretación superficial llevaría a concluir que los estudiantes simplemente copian con ChatGPT. Si bien eso es cierto, no es nuevo. El plagio existe desde que existen las tareas para casa. Lo que revela este estudio es algo más profundo y preocupante.
El sobresaliente ya no refleja dominio real
El documento académico es claro en un punto que no debe distorsionarse. El incremento en las notas máximas no demuestra que los alumnos estén aprendiendo más. Demuestra que utilizan la herramienta para rendir mejor en las evaluaciones. En el sistema universitario estadounidense, la calificación más alta es la A, equivalente a un sobresaliente o un 10. Chirikov, en declaraciones al The Wall Street Journal, lo expresó sin ambages: una A actual puede indicar que el estudiante domina la materia, o puede significar que tiene acceso a un modelo de IA avanzado y sabe cómo solicitarle las respuestas adecuadas. Son dos realidades completamente distintas. El título universitario ya no logra diferenciarlas.
“El problema no es que los estudiantes usen la inteligencia artificial. El problema es que construimos un sistema entero —contrataciones, becas, honores— sobre la base de que una nota dice la verdad, y dejamos de verificar si todavía la dice.”
Ese es el verdadero costo oculto de la tecnología. No se trata de la trampa individual de un alumno, sino de la avería del sistema de señales en su conjunto. Una calificación funciona como una moneda: tiene valor porque todos confían en que representa lo mismo para todos. Cuando la mitad de los sobresalientes miden competencia real y la otra mitad mide habilidad para acceder a una tecnología, la moneda se devalúa para todos, incluyendo al estudiante que realmente aprendió y ahora posee un título que comunica menos.
Los empleadores buscan una señal que se desvanece
La importancia de esa señal se refleja en el mercado laboral. De acuerdo con datos de la National Association of Colleges and Employers, citados por el mismo medio, el uso del promedio académico como filtro en las contrataciones subió del 37% en 2023 al 42%. Las empresas, enfrentadas a una avalancha de postulantes para puestos iniciales, han vuelto a solicitar el GPA justo en el momento en que ese indicador vale menos. Están comprando un termómetro que ya no mide la temperatura real.
Las universidades de élite ya habían anticipado esta crisis. Harvard cerrará mañana la votación para imponer un tope del 20% de sobresalientes por curso. Yale, por su parte, propuso fijar un promedio general de 3.0. Estas no son decisiones nostálgicas; son intentos institucionales por preservar el significado de sus diplomas. Un informe interno de Yale, también referido por The Wall Street Journal, lo dijo con una claridad quirúrgica: las notas existen para comunicar lo que un estudiante aprendió, y en Yale ya no cumplen esa función.
Queda una pregunta que el estudio apenas roza y no logra responder, pero que resulta inquietante. Chirikov, en la misma entrevista, sostiene que el aprendizaje requiere una fricción productiva: el esfuerzo de enfrentarse a un problema difícil y resolverlo. Si la inteligencia artificial elimina esa fricción, el egresado terminará generando informes pulidos sin haber desarrollado el músculo cognitivo necesario para sostenerlos. La universidad seguirá otorgando títulos, pero es posible que detrás de cada diploma ya no haya una persona con las habilidades que el certificado promete.
Fuente: Infobae