Introducción
En las últimas semanas comenzó a circular en universidades públicas y privadas de México una convocatoria para un Programa de Introducción a la Ingeniería en Inteligencia Artificial, impulsado por fundaciones tecnológicas internacionales. La oferta es atractiva: formación gratuita, modalidad en línea, constancia internacional y la posibilidad de asistir a Dreamforce 2026 en San Francisco.
A primera vista, se trata de una iniciativa positiva. Sin embargo, en el contexto actual, la formación en inteligencia artificial no puede leerse solo como capacitación técnica. También es una forma de producción de sentido, alineamiento institucional y ejercicio de poder.
Formación en inteligencia artificial: ¿néutral o dirigida?
La inteligencia artificial suele presentarse como un campo técnico, objetivo y políticamente neutro. No lo es. Los programas de formación en IA no solo transmiten conocimientos, sino definen qué se entiende por inteligencia artificial, qué problemas son relevantes y qué soluciones son legítimas.
En este caso, el programa se articula explícitamente desde el ecosistema Salesforce y su apuesta por la llamada IA agéntica. Esto implica que la IA enseñada no es “la IA” en abstracto, sino una versión concreta, situada y corporativamente mediada de ella.
La universidad y el nuevo sentido común tecnológico
Las grandes empresas tecnológicas ya no se limitan a desarrollar herramientas. Hoy producen lenguajes, marcos conceptuales y pedagogías. Cuando estos programas ingresan a las universidades, especialmente a las públicas, no solo actualizan competencias: configuran el sentido común tecnológico de docentes y estudiantes.
La universidad corre así el riesgo de pasar de ser un espacio de problematización crítica a convertirse en reproductora de narrativas tecnológicas prefabricadas, muchas veces sin un debate profundo sobre sus implicaciones sociales, políticas o económicas.
¿Sirve participar en estos programas?
Sí, pero no por las razones que suele destacar la publicidad institucional.
Para un docente universitario, este tipo de formación puede ser útil para:
- Comprender el lenguaje técnico dominante en la IA actual.
- Conocer cómo operan las big tech en la formación de talento.
- Identificar tendencias que luego impactarán en políticas públicas y educación superior.
El error no está en participar, sino en hacerlo sin conciencia crítica del marco desde el cual se aprende.
De curso introductorio a objeto de análisis crítico
Paradójicamente, el mayor valor académico de estos programas no reside en su contenido técnico —generalmente introductorio—, sino en su potencial como objeto de análisis.
Permiten formular preguntas centrales para la investigación contemporánea:
- ¿Quién define hoy qué es “talento en inteligencia artificial”?
- ¿Qué modelos de IA se legitiman y cuáles quedan fuera?
- ¿Qué papel juegan las universidades en la gobernanza algorítmica?
En este sentido, la formación en IA se convierte también en un campo de disputa simbólica y política.
El desafío para la universidad pública
La inteligencia artificial no es solo tecnología: es infraestructura de poder. Quien forma, orienta. Quien define el lenguaje, delimita el horizonte de lo posible.
La universidad pública no puede quedar al margen de estos procesos, pero tampoco puede incorporarlos acríticamente. El desafío es participar sin subordinarse, aprender sin renunciar a la crítica y actualizarse sin perder autonomía intelectual.
Ahí reside la verdadera discusión sobre inteligencia artificial en la educación superior.
La discusión sobre inteligencia artificial no es técnica, es política.
¿Estamos formando usuarios de tecnología o ciudadanos capaces de cuestionarla?