SOPAIA impulsa el debate sobre los desafíos epistemológicos de la IA generativa en la educación superior
Asunción, 14 septiembre de 2026.
La Sociedad Paraguaya de Inteligencia Artificial (SOPAIA) participó durante el mes de septiembre en dos espacios académicos dedicados a analizar los desafíos que plantea la inteligencia artificial generativa para la producción de conocimiento y la educación superior.
El Dr. Luis Carlos Benítez, miembro de SOPAIA, desarrolló la presentación “Desafíos epistemológicos de la Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Superior: la delegación del proceso de conocimiento” en una clase abierta organizada por la Cátedra de Epistemología y Hermenéutica de la carrera de Sociología y el Grupo de Trabajo Estudios en Educación de la FACSO-UNA.
La misma presentación fue desarrollada posteriormente en el espacio “Desafíos epistemológicos de la IA”, organizado por el Departamento de Psicología de la Universidad Católica “Nuestra Señora de la Asunción” (UCA), el viernes 11 de septiembre, en el salón Adriano Irala Burgos. La actividad propuso una reflexión crítica sobre los desafíos que la inteligencia artificial plantea para la academia en general y para la psicología en particular.
La exposición sostuvo que el debate universitario ya no puede reducirse a determinar si un estudiante o investigador utilizó o no inteligencia artificial. La cuestión central pasa por comprender qué parte del proceso de conocimiento estamos delegando a estas tecnologías. Un texto puede ser coherente, convincente y académicamente bien construido sin que ello implique que sea verdadero, que esté respaldado por evidencia o que constituya conocimiento científicamente justificado.
Benítez explicó además que la evolución desde los chatbots hacia sistemas de IA agéntica introduce un cambio cualitativo. Estas tecnologías pueden buscar y seleccionar bibliografía, analizar documentos, clasificar información, procesar datos, ejecutar código y producir conclusiones. El desafío, por tanto, consiste en determinar en qué momento dejamos de delegar tareas y comenzamos a delegar juicio científico.
La propuesta presentada, en estos espacios, establece tres niveles necesarios de control del trabajo académico asistido por IA: validación documental, validación computacional y validación epistemológica. Una fuente puede existir y un cálculo puede ser técnicamente correcto y reproducible, pero una investigación todavía puede resultar inválida si los conceptos fueron incorrectamente operacionalizados o si la evidencia no permite sostener las conclusiones alcanzadas.
Para SOPAIA, estos cambios obligan a repensar también la evaluación universitaria. Cuando una máquina puede producir textos e intervenir en partes completas de una investigación, el producto final deja de ser evidencia suficiente del aprendizaje. La universidad deberá valorar cada vez más la capacidad de comprender, explicar y justificar las decisiones tomadas durante el proceso de producción del conocimiento.
El mensaje central de ambas jornadas fue claro: cuanto mayor sea la capacidad de la inteligencia artificial para ejecutar operaciones intelectuales, mayor será la importancia de la epistemología, la metodología y la responsabilidad humana sobre las conclusiones producidas.
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