En la lección anterior viste que la detección no sostiene decisiones de calificación. El caso de Andrés llegó al comité académico, que ahora debe proponer al consejo de la facultad una política sobre IA generativa. Sobre la mesa hay tres propuestas. Elena, que abrió el curso pidiendo prohibir, ya no está segura de su voto, pero tampoco acepta la propuesta de «dejar que cada quien la use como quiera».

• Propuesta A · Prohibición: prohibir el uso de IA generativa en toda evaluación, con detector obligatorio y sanción por reincidencia.
• Propuesta B · Permisión: permitir cualquier uso, contratar una licencia institucional y medir el impacto por aumento en la tasa de aprobación.
• Propuesta C · Gobernanza: exigir declaración del uso, rediseñar las evaluaciones por programa, evaluar los sistemas antes de contratarlos y revisar la política cada semestre.

Para Muñoz Mujica (2026), las decisiones sobre qué sistemas se incorporan, en qué condiciones, con qué garantías y bajo qué supervisión configuran el entorno cognitivo en el que se aprende. Por eso la gobernanza no es un trámite administrativo: exige evaluar críticamente los sistemas antes de incorporarlos, supervisar su funcionamiento, transparentar sus condiciones de operación y construir marcos normativos y pedagógicos que orienten su uso.

A esa dimensión técnica se suma una política. Los sistemas que hoy se incorporan a la educación están concentrados en infraestructuras corporativas privadas que controlan modelos, datos y condiciones de acceso. Cuando una institución delega funciones cognitivas en ellos, delega sin proponérselo parte de su arquitectura formativa en estructuras que escapan a su gobierno. El autor advierte que esa dependencia es particularmente apremiante donde los recursos son limitados, y reconoce que cómo construir en esas condiciones los marcos, las capacidades de auditoría y los acuerdos que la gobernanza requiere es una pregunta que su marco deja abierta.

En este curso nombramos soberanía cognitiva la capacidad de una institución educativa de mantener el gobierno sobre la arquitectura cognitiva del aprendizaje frente a esa dependencia. Es una extensión que el autor del marco propone para nombrar el problema; no forma parte del artículo que sirve de base al curso, que lo trata como la dimensión política de la gobernanza.

Con estos elementos, una política puede valorarse con cuatro preguntas que se derivan de los principios: ¿hace visible la mediación o la oculta?, ¿forma la mediación crítica?, ¿subordina la incorporación a un horizonte formativo?, ¿asume la institución la responsabilidad que le corresponde, incluida la política?

La figura compara las tres propuestas. La prohibición protege un bien real —un piso común de reglas—, pero se apoya en una verificación que, como viste en la lección 6, no existe: Corbin, Dawson y Liu (2025) llaman a esto una ilusión de control, y los detectores obligatorios añaden un riesgo de sesgo documentado por Liang et al. (2023). Además, empuja a ocultar la mediación, lo que viola el primer principio. La permisión sin condiciones toma el rendimiento como criterio: es la integración funcional de la lección 3, y deja la responsabilidad sin lugar preciso. La gobernanza reflexiva exige más a la institución, pero es la única que responde a los cuatro criterios.

Bearman, Ryan y Ajjawi (2023) muestran, en su revisión crítica de la literatura sobre IA en educación superior, que el discurso dominante suele presentar la IA como un cambio sin precedentes ante el cual la universidad tiene el imperativo de responder, y como una fuerza que altera dónde residen la autoridad y la agencia del trabajo académico. Valorar una política exige salir de ese imperativo de respuesta rápida y preguntar qué forma y quién responde.

La integridad académica no desaparece: cambia de objeto. Si la cognición se distribuye, exigir que todo el trabajo sea individual pide algo que ya no describe cómo se aprende. Lo que sí puede exigirse es transparencia de la mediación: declarar qué se coprodujo y responder por las decisiones propias. El primer principio lo formula en sus dos direcciones: falta a la integridad quien oculta la contribución del sistema para reclamar autoría, y también la institución que invisibiliza esa contribución.

El material sitúa esta transformación en coherencia con las recomendaciones de organismos internacionales, entre ellos la guía de UNESCO (2023) sobre IA generativa en educación e investigación. Una política de integridad coherente con el marco sanciona el ocultamiento y la falta de juicio, no el uso declarado.

El comité recomienda la propuesta C con dos añadidos de Elena: una etapa de transición para rediseñar evaluaciones y un protocolo que prohíbe usar reportes de detección como prueba única. En la última lección integrarás todo el recorrido en el rediseño de una unidad de tu propio curso.