El Claustro de la Facultad de Psicología, en respuesta a la solicitud realizada por el Consejo, elabora el siguiente informe y propuesta de formación orientada a la alfabetización y reflexión crítica sobre la integración y uso de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la Educación Superior, a realizarse a la brevedad posible y de manera periódica.

Conscientes de la transformación digital que redefine los espacios académicos, propone que la Facultad de Psicología adopte una postura crítica y proactiva ante la integración de la IAG en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Reconocemos el potencial de la IAG como herramienta de apoyo, pero enfatizamos la necesidad de una reflexión ético-política profunda que salvaguarde los principios fundamentales de la formación universitaria: la rigurosidad científica, la autenticidad autoral, la equidad y el desarrollo del pensamiento crítico para la formación de profesionales comprometidos con su tiempo, como indica el Art 2 de la Ley Orgánica.

El desafío ético-político que plantea la IAG no consiste solo en regular su uso, sino en redefinir la enseñanza universitaria en tiempos de automatización y datos masivos.

Se destacan algunas dimensiones sobre las que resulta prioritario trabajar:

1. Sesgos algorítmicos y representación sesgada

Es imperativo que la facultad aliente el escrutinio crítico de las respuestas de la IAG, utilizándolas no como fuente de verdad, sino como objetos de análisis para identificar y deconstruir los sesgos.

Los modelos de IAG se entrenan con vastos conjuntos de datos extraídos de la web, lo que, como señalan autores como Crawford (2021), inevitablemente reproduce y amplifica sesgos sociales, culturales y de género preexistentes.

Por otro lado, IAG opera a través de correlaciones que, por sus dimensión de macrodatos, contiene posibilidades de verosimilitud que desdibujan las relaciones causales. En el campo de la Psicología esto representa un riesgo significativo dado que la generación de contenido puede perpetuar enfoques teóricos hegemónicos o representaciones sesgadas de género y fenómenos psicológicos.

Así pues, la IAG podría incidir en la formación de los/as futuros/as profesionales con una visión parcial o estigmatizante, socavando la formación ética requerida para una práctica psicológica responsable.

2. De la autoría y la ética

El uso indiscriminado de la IAG para la producción de trabajos académicos (ensayos, resúmenes, informes) plantea una crisis en la definición de la autoría y la autenticidad del aprendizaje. Benkler (2006), en sus trabajos sobre la economía de la información en red, subraya la importancia del proceso cognitivo personal en la construcción del conocimiento.

Por otra parte, en tanto la definición legal de autoría implica al ser humano, los grandes modelos de lenguaje (por sus siglas en inglés, LLM) basados en el cruce de algoritmos con criterio estadístico de recurrencia, son considerados como asistentes al proceso de escritura, que debe ser acompañado de la revisión crítica, en tanto la responsabilidad final del escrito recae en el autor/a del documento.

Ahora bien, la presentación de texto generado por IAG como propio constituye una forma de fraude académico, minando la integridad del proceso de formación universitaria.

Las normas APA 7ª edición establecen la forma de referir el trabajo con IAG en la escritura académica.

3. De los procesos formativos

Cuando el o la autora de un documento delega la producción escrita a la IAG, está eludiendo el proceso fundamental de conceptualización, síntesis, argumentación y redacción que constituye el corazón de la formación en pensamiento crítico.

La facultad debe redefinir las estrategias pedagógicas para valorar el proceso sobre el producto y fomentar la integración reflexiva de la IAG.

El aprendizaje debe ser concebido como un proceso de construcción activa y situada, donde la IAG se incorpora como una herramienta para el trabajo cognitivo, no como un sustituto.

Una de las estrategias recomendadas por la literatura es la de orientar el aprendizaje basado en el error inducido por IA. Por ejemplo, las y los docentes pueden diseñar actividades donde estudiantes utilicen la IAG para que puedan analizar la información que les brinda y construir una reflexión crítica colectiva. El valor del ejercicio reside en la identificación, análisis y corrección de los errores o sesgos presentes en el texto generado, fomentando la vigilancia epistemológica (Bourdieu, 1999).

Otra posibilidad reside en el trabajo sobre el desarrollo de competencias para la formulación de Prompt crítico. Comprende la enseñanza sobre la formulación de instrucciones altamente específicas, éticas y contextualizadas a la IAG. Esto transforma el uso de la herramienta de una simple solicitud a una habilidad de investigación y refinamiento conceptual. El foco no es obtener la respuesta, sino aprender a preguntar bien.

En otra dirección, las IAG resultan una herramienta experta para el manejo e integración de datos reales y Big Data. Utilizar la IAG como herramienta para analizar grandes conjuntos de datos (simulados o reales anonimizados) dentro de un marco ético, y pedir a los estudiantes que interpreten los resultados en función de la teoría psicológica, en lugar de generar texto, es un ejercicio de gran valor para la apropiación de conocimiento.

Finalmente, en un plano geopolítico del conocimiento, es imperativo que nuestra reflexión no ignore las asimetrías de poder en el desarrollo tecnológico. La reciente discusión sobre la creación de una Inteligencia Artificial Latinoamericana, que busca romper con la "colonización ideológica" de los modelos entrenados predominantemente en el norte global, es un llamado a la acción. Como Facultad, debemos apoyar y participar en la creación de contenidos y herramientas que se originen y adecuen a nuestra propia realidad, fomentando la soberanía tecnológica y la diversidad epistémica.

Recomendaciones estratégicas

La integración responsable de la IAG exige una inversión estratégica y sostenida en Alfabetización Digital Ética (ADE) tanto para el cuerpo docente como para los estudiantes. La ADE debe ir más allá del mero manejo instrumental de las herramientas, centrándose en la comprensión de la arquitectura algorítmica, las implicaciones éticas y los riesgos de sesgo y manipulación (Floridi, 2019). No es solo una cuestión tecnológica, sino un imperativo ético y pedagógico.

• Adoptar una política institucional formal que incluya reglamentaciones de uso de IAG en trabajos evaluativos, sanciones claras ante usos fraudulentos, y reconocimiento de formas legítimas de uso.
• Proveer herramientas y recursos institucionales (licencias, plataformas, acceso a modelos auditados, espacios de apoyo técnico) para docentes y estudiantes.
• Se recomienda implementar espacios de formación específicos obligatorios para docentes y la integración de Alfabetización Digital Crítica en el plan de estudio del primer año.
• Monitorear sistemáticamente los efectos de las evaluaciones con IAG en grupos vulnerables o minoritarios, para detectar brechas de rendimiento.
• Instrumentar una estructura académica interdisciplinaria que supervise y asesore sobre la incorporación de la IAG a la enseñanza universitaria y la producción académica.

Anexo

Aporte al Consejo para elaborar un plan de formación

Una posición ética frente al uso de las IAG obliga a que se destinen recursos y tiempo para capacitar tanto a docentes como a estudiantes en el uso crítico y competente de la IAG y de las herramientas digitales más generales. La alfabetización digital no debe entenderse solo como manejo técnico, sino también como comprensión ética, legal, de sesgos, de autoría, de privacidad, etc.

• Capacitación en comprensión de cómo funcionan los modelos generativos: qué datos usan, qué limitaciones tienen, qué tipos de errores cometen (“alucinaciones”, sesgo de entrenamiento, errores factuales).
• Formación en buenas prácticas de uso de IAG: cómo integrarlos como apoyo, cómo editar/supervisar/criticar sus outputs.
• Sensibilización sobre autoría y honestidad académica: qué es plagio, qué es tergiversación, cómo declarar contribuciones.
• Desarrollo de competencias digitales más amplias: evaluación de fuentes, pensamiento crítico digital, ciudadanía digital, privacidad, seguridad, protección de datos.

Cronograma de formación a desarrollarse en un semestre (16 semanas)

Se sugiere el siguiente cronograma de formación que incluye acciones para alfabetización digital, implementación gradual de uso ético de IAG, ajustes en evaluación, seguimiento y revisión.
 

Referencias

• Benkler, Y. (2006). The Wealth of Networks: How Social Production Transforms Markets and Freedom. Yale University Press.
• Bourdieu, P., Chamboredon, J. C., & Passeron, J. C. (1999). El oficio de sociólogo: presupuestos epistemológicos. Siglo XXI Editores.
• Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press.
• Floridi, L. (2019). Establishing the rules for building a better world. Nature, 576(7786), 185–187.

El Consejo de la Facultad de Psicología de la Universidad de la República, en sesión ordinaria de fecha 24 de noviembre de 2025, adoptó la siguiente resolución:

73.
(Exp. S/Nº )  -  El Consejo de Facultad resuelve:
Tomar conocimiento y aprobar la Declaración de la Asamblea del Claustro de la Facultad de Psicología con relación al uso e integración de la Inteligencia Artificial.
Distribuido N° 1877/25.-10 en 10