Esta entrevista con Santiago Fernández, doctor en Ingeniería Electrónica, investigador en ingeniería aplicada a la salud y docente universitario en España, aborda una discusión clave para la educación superior: cómo la inteligencia artificial está transformando la enseñanza, el aprendizaje, la investigación, la programación y el trabajo profesional. La conversación permite observar, desde una experiencia concreta, cómo estas herramientas ya forman parte de las prácticas académicas y laborales, y por qué resulta insuficiente reducir el debate a la prohibición, la sospecha o el control.

El video invita a revisar con calma una mirada práctica sobre el uso de IA en contextos universitarios. A partir de su experiencia como investigador y profesor, Santiago Fernández explica cómo utiliza herramientas como Claude Code, Gemini, Copilot, NotebookLM y otros entornos asistidos por IA para programar, analizar información, organizar procesos de investigación, desarrollar simulaciones y apoyar tareas complejas vinculadas al trabajo académico y científico.

Uno de los puntos centrales de la conversación es que la IA actual ya no puede entenderse únicamente como una herramienta para redactar textos o responder preguntas simples. Su uso se ha expandido hacia agentes capaces de trabajar con carpetas, revisar archivos, ejecutar código, detectar errores, proponer mejoras y operar sobre repositorios completos. Esto modifica de manera profunda las condiciones del trabajo intelectual, técnico y profesional.

Desde el ámbito educativo, la entrevista plantea una pregunta inevitable: ¿qué corresponde hacer con la IA en la universidad? La respuesta no parece estar en prohibirla ni en perseguir su uso, sino en enseñar a utilizarla con criterio, responsabilidad y capacidad de verificación. En este punto, el rol docente adquiere una importancia renovada, porque ya no se trata solo de revisar productos finales, sino de acompañar procesos, formular preguntas, exigir comprensión y evaluar la capacidad del estudiante para fundamentar lo que produce.

La conversación también aborda un aspecto especialmente relevante para la evaluación. La IA puede generar textos correctamente redactados, pero eso no garantiza que exista aprendizaje. Un informe, una memoria o una presentación pueden parecer sólidos en su forma y, al mismo tiempo, carecer de comprensión real por parte del estudiante. Por ello, cobran mayor importancia la defensa oral, la trazabilidad del proceso, la revisión de avances, la justificación de decisiones y la declaración transparente del uso de herramientas digitales.

Otro tema relevante es la diferencia entre estudiantes de primeros años y estudiantes avanzados. En los niveles iniciales, resulta fundamental asegurar la comprensión de las bases disciplinares. En cursos superiores, en cambio, la IA puede integrarse con mayor profundidad, siempre que las exigencias también se eleven. Si una herramienta permite resolver en minutos tareas que antes tomaban días, la evaluación debe desplazarse hacia proyectos de mayor calidad, mejor planificación, más análisis y mayor capacidad de validación.

La entrevista también deja planteado el problema de la equidad en el acceso. No todos los estudiantes ni todos los académicos cuentan con las mismas herramientas, planes o versiones pagadas. Esto abre una discusión institucional relevante: qué condiciones mínimas deberían garantizar las instituciones de educación superior para que la alfabetización en IA no dependa solo del entusiasmo individual o de la capacidad de pago de cada persona.

Finalmente, la conversación permite pensar la incorporación de la IA desde una perspectiva curricular. Si estas herramientas ya están presentes en el mundo profesional, resulta necesario discutir cómo se integran en los planes de estudio, en los programas de asignatura y en las metodologías de enseñanza y evaluación. La IA no elimina la necesidad de aprender; por el contrario, exige aprender mejor, formular mejores preguntas, verificar resultados, comprender límites y sostener juicio profesional.

Esta entrevista ofrece una mirada concreta, técnica y pedagógica sobre un tema que seguirá ocupando un lugar central en la educación superior. La pregunta de fondo ya no es si la IA estará presente en la formación y en el trabajo, sino cómo se formará a estudiantes, docentes e investigadores para utilizarla de manera crítica, responsable y académicamente exigente.