El futuro incierto de los Gems de Gemini

 Por Ramón Besonías

Hace poco publiqué un artículo hablando de la desaparición de los asistentes de ChatGPT (GPTs). Días después, Google anuncia en la sección dedicada a los Gems en Gemini que también los Gems desaparecerán, aunque solo a priori en cuentas personales. Mientras que ChatGPT exige convertirlos en habilidades (skills) o desaparecerán el 11 de diciembre, Google los convertirá en skills directamente, sin que debas hacerlo tú. 

¿Cuándo desaparecerán?

• Cuentas personales (incluidas Pro/Advanced): 
• Fecha de retirada de Gems: 17 de noviembre de 2026. 
• Llegada y migración a skills: noviembre 2026 (proceso automático progresivo).
• Workspace (Empresas y ONGs): 
• Fecha de retirada de Gems: Marzo de 2027. 
• Llegada y migración a skills: primer trimestre de 2027.
• Workspace for Education: 
• Fecha de retirada de Gems: Junio de 2027. 
• Llegada y migración a skills: final del curso escolar 2026–2027.

Recomendación

• Si tienes asistentes configurados con PDFs, rúbricas extensas o marcos curriculares, NotebookLM es el sustituto funcional más estable ahora mismo: preserva el anclaje riguroso a las fuentes sin depender de la interfaz de Gems. 
• Si deseas crear una Skill desde cero a partir de un Gem con archivos de Drive o PDF, extrae los extractos teóricos y normativos clave e intégralos directamente como texto dentro de las instrucciones de la habilidad. 
• Guarda tus instrucciones y matrices metodológicas en formato Markdown (.md). De este modo, tendrás un repositorio estándar e independiente para volcarlo tanto en Gemini como en cualquier otro entorno de agentes.

¿Qué pasa con las cuentas educativas?

En España y el resto de la UE, la llegada de funciones agénticas en Spark sufre retrasos por las adaptaciones regulatorias (RGPD y la Ley de IA europea). Esto crea un desfase incómodo si retiran los Gems antes de que el nuevo panel de skills esté disponible en tu interfaz. Google dice que podrás crear skills aunque no esté implementado aún Spark.

Los Gems seguirán en las cuentas corporativas y educativas (Google Workspace Business, Enterprise y Workspace for Education con complemento de Gemini), pero solo temporalmente, con una fecha de caducidad más amplia. Si utilizas Gems en tu cuenta de centro o departamento, no desaparecerán el 20 de octubre de 2026, lo que te da un colchón de seguridad importante para el inicio de curso.

Las skills de Gemini, a diferencia de lo que pasa por ahora con ChatGPT, se podrán compartir. Como sucedía con los Gems, pero adaptada al nuevo formato de archivo ejecutable y paquete modular: 

• Mediante enlace directo, de forma muy similar a los Gems o documentos: Desde el menú de gestión de skills (Ajustes > Skills), seleccionas la habilidad y pulsas en Compartir. 
• Quien recibe el enlace no comparte tu sesión ni tus chats privados, solo obtiene una copia de la configuración de la skill. 
• Al abrir el enlace, el receptor pulsa en «Añadir a mis Skills» y la habilidad queda guardada en su cuenta.

Gemini permite también descargar la skill como un archivo .zip que contiene un documento Markdown principal (SKILL.md) con las instrucciones, disparadores y parámetros estructurados. Puedes compartir este archivo SKILL.md (y su carpeta de recursos asociados) por correo, Google Drive, un repositorio o una intranet docente. Cualquier usuario puede ir a Crear Skill > Subir archivo/carpeta y cargar ese SKILL.md directamente en su Gemini para tener la herramienta lista en segundos.

Los alumnos menores de edad sí pueden utilizar Gems (tanto interactuar con Gems creados por el docente y compartidos a través de Google Classroom como crear los suyos propios si el centro lo permite). Depende exclusivamente del panel de Google Admin del centro escolar. El administrador TIC de la consola educativa debe tener habilitado el servicio principal de Gemini y los Gems para la unidad organizativa (OU) del alumnado. Este acceso para estudiantes en entornos educativos se mantendrá garantizado durante todo el curso escolar, hasta junio de 2027.

¿Todas las cuentas de Gemini pueden crear y usar skills?

Las cuentas gratuitas no tienen acceso al creador de skills. Las skills están vinculadas por ahora a suscriptores de pago. Se exige contar con una suscripción activa a Google AI Pro o Google AI Ultra. Las cuentas Workspace y Educación tienen la función completamente bloqueada por el momento.

Al eliminar los Gems en cuentas personales, migrará automáticamente los Gems existentes a skills. Los usuarios con cuenta gratuita podrán usar las Skills procedentes de sus Gems migrados. Google aún no ha detallado si las cuentas gratuitas mantendrán la capacidad de crear nuevas skills complejas desde cero o si esa potencia quedará limitada a los planes Pro/Ultra como factor de diferenciación de pago.

Las cuentas de centros educativos (Google Workspace for Education) y de empresa no pueden crear ni usar Skills todavía. Para estos entornos, Google mantendrá los Gems hasta marzo de 2027 (empresas) y junio de 2027 (educación).

¿Cómo puedo crear una skill?

Ve a la sección Gems de tu barra lateral izquierda y verás esta ventana:

Pincha sobre "Crear habilidades". Te saldrá esta interfaz:

Tienes 3 opciones: subir un archivo de skill ya creado, crear la skill manualmente o pedirle a Gemini que te ayude a crearla. Para iniciarse, mejor elige esta última opción.

Gemini te va guiando paso a paso hasta que tengas tu skill lista para instalarla en Gemini.

Si eliges la opción "Crear manualmente", te saldrá la ventana típica de configuración que te salía también en la creación de Gems.

Si tengo una skill en ChatGPT o desde Github, ¿funcionará en Gemini?

Cualquier skill de GitHub es 100% compatible a nivel de texto, lógica y metodología en Gemini. Basta con subir el archivo o copiar y pegar su contenido en el creador de Gemini.

El único motivo por el que una skill externa fallará o se comportará de forma incompleta en Gemini son las llamadas a herramientas dependientes del entorno:

• Si la skill de ChatGPT/GitHub depende de ejecutar scripts en un contenedor Python local (antiguo Code Interpreter o scripts bash en scripts/), Gemini necesitará que esa directiva se ajuste si debe usar sus propias extensiones o su entorno de análisis.
• Las skills de ChatGPT suelen llamar a conectores específicos (Notion, Dropbox, Canvas). En Gemini, si la skill requiere leer o guardar documentos, debes indicarle que interactúe con Google Drive, Docs o Sheets.
• Parámetros propios que algunas plataformas añaden en la cabecera (como ciertas directivas avanzadas de subagentes de Claude o OpenAI) se ignoran en Gemini, aunque no rompen el archivo principal.

Recomendación:

Subir el archivo de la skill en una conversación en Gemini y pedirle que adapte la skill para que funcione en Gemini. 

Posible prompt: 

«Actúa como arquitecto de Agent Skills para el ecosistema de Gemini. He adjuntado una skill procedente de otra plataforma (ChatGPT / GitHub / Claude). Tu tarea es refactorizarla y adaptarla para que funcione de forma nativa como una Skill en Gemini.

Aplica las siguientes transformaciones: 

1. Cabecera (Frontmatter): Ajusta el name (en minúsculas con guiones) y optimiza la description para que actúe como un disparador semántico preciso (cuándo activarse automáticamente y cuándo no). 

2. Compatibilidad de herramientas: Elimina cualquier dependencia de entornos externos (como Code Interpreter de OpenAI o scripts bash locales) y adáptala para operar con texto estructurado, tablas Markdown o integración con Google Workspace (Drive, Docs, Sheets). 

3. Estructura procedimental: Organiza el cuerpo en: Rol y Criterio, Procedimiento de Ejecución paso a paso, Reglas y Restricciones, y Formato de Salida predefinido.

Entrega el resultado completo dentro de un único bloque de código Markdown listo para guardarse como SKILL.md».

Tomado de IA Educativa

Imaginarios pedagógicos para resignificar la IAG

 Por Cristóbal Súarez

Desde la popularización de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), nov de 2022, asistimos a un cambio -no solicitado- que es ya una práctica masiva, pero también una exigencia: dar significado educativo a la IAG.

Este proceso no se logra solo con el uso, sino con prácticas densas de reflexión y debate pedagógico -complejas y no siempre estructuradas, como es la educación- sobre si la IAG realmente está alineada a los fines educativos y que, junto idearios políticos, utopías sociotecnológicas, prioridades y dinámicas comerciales edtech, experiencia y formación docente, investigación y información científica, creencias docentes nuevas o heredadas, gestión y cultura escolar, pautas didácticas y muchos aspectos no tecnológicos, forman parte de una complejidad que no se puede descuidar en esa búsqueda de sentido educativo de la IAG.

Lo educativo está en un proceso de resignificación sobre la IAG y es aquí donde cabe tener en consideración cómo se están construyendo esos los imaginarios pedagógicos que nos permitan acercaros a ese sentido educativo, además de usar la IAG.

Sobre cómo va esta construcción de sentido aquí van dos ejemplos -dos fotografías del movimiento- de esos esfuerzos de resignificación con el que mirar educativamente la IAG: una estructurada, el Modelo EurekAI Es un esfuerzo por sistematizar y atender de forma coherente la integración de la IA en la docencia desde 4 dimensiones clave: Desarrollo profesional, reflexión pedagógica, práctica docente y capacitación del estudiante.

El otro ejemplo de resignificación, más diseminado, son las creencias docentes sobre las IA. Estas creencias sobre la IAG se fraguan en el día a día en ese cruce difuso entre diversos tipos de información de fuentes heterogéneas y el contraste con la práctica educativa y escolar. Una fuente para observar parte del proceso de resignificación es el último reporte TALIS 2024 que, con sus obvios sesgos metodológicos y sus propias creencias sobre el poder de la IAG, presenta información sobre las creencias docentes en torno a los beneficios, desafíos, obstáculos y barreras sobre el uso de la inteligencia artificial.

Un ejemplo sobre las creencias docentes sobre la IA es que “apenas 4 de cada 10 docentes de esta etapa (secundaria) considera que la IA reporta beneficios para la planificación de la enseñanza, la adaptación de materiales y la atención al alumnado con necesidades educativas. Aún más bajo es el porcentaje de profesorado que piensa que la IA le ayudará a apoyar al alumnado individualmente (33 %) o a automatizar tareas administrativas (37 %)”(pág. 92).

Aquí hay mucha tela que cortar, pero estas creencias forman parte del uso educativo de la IAG y, junto a las propuesta estructuradas como los modelos, son parte de esos procesos de resignificación de la IAG al que estamos abocados.

Tomado de Educación y virtualidad

Cuando la inteligencia artificial exige recuperar el arte de la planeación didáctica

 Por Mercedes Leticia Sánchez Ambriz y Carlos Bravo Reyes

Los avances en las herramientas de los ecosistemas de la inteligencia artificial generativa nos llevan a una reflexión necesaria en educación: quizá el desafío ya no consiste solo en conocer una herramienta nueva, sino en aprender a formular mejores preguntas.

Cada vez que un docente utiliza una IA para investigar, diseñar una actividad, crear una rúbrica, preparar una presentación o planear una clase, aparecen preguntas esenciales que no deberían dejarse al azar: ¿qué quiero lograr?, ¿para quién?, ¿con qué propósito?, ¿qué información necesito?, ¿en qué formato deseo recibirla?, ¿qué características debe tener el producto final?

Estas preguntas no son un simple requisito técnico para escribir una instrucción. Son, en realidad, el corazón de una buena planeación didáctica. Con frecuencia se ha asumido que usar tecnología en el aula depende principalmente de dominar plataformas, aplicaciones o recursos digitales. Hoy la experiencia muestra algo distinto: una inteligencia artificial puede producir textos, imágenes, ejercicios, guiones, mapas conceptuales o propuestas de evaluación en pocos segundos; sin embargo, su calidad depende en gran medida de la claridad con la que orientamos la solicitud.

Cuando pedimos: “hazme una actividad sobre lectura”, probablemente recibiremos una propuesta general. Pero si especificamos: “diseña una actividad colaborativa de 40 minutos para estudiantes de secundaria, orientada a identificar ideas principales en un texto narrativo; incluye propósito, instrucciones, producto esperado y una rúbrica breve”, la respuesta cambia de manera significativa. La diferencia no está solo en la herramienta. Está en el nivel de claridad pedagógica de quien pregunta, en coherencia con la idea, ampliamente defendida en la literatura sobre IA en educación, de que la tecnología debe estar al servicio de la intención pedagógica y no al revés (Holmes et al., 2019).

La instrucción también es una microplaneación

Es común llamar prompt a la instrucción que damos a una IA. Sin embargo, para el ámbito educativo conviene verla como una microplaneación. Antes de solicitar un recurso, el docente necesita anticipar algunos elementos:

• El objetivo de aprendizaje.
• Las características de los estudiantes: edad, nivel educativo, contexto, necesidades y saberes previos.
• El contenido o problema que se abordará.
• El tipo de actividad, el método predominante y la forma de organización.
• El producto que se espera obtener.
• Los criterios con los que se valorará ese resultado.

Esto nos obliga a recuperar una competencia docente fundamental: planear con intención.

La IA puede sugerir caminos, ampliar posibilidades y acelerar tareas que antes consumían mucho tiempo; pero no conoce por sí sola las particularidades de un grupo, las condiciones de una institución ni el sentido formativo de una experiencia. Esa interpretación sigue siendo responsabilidad del profesor. Por ello, no se trata de pedirle a la IA que “haga la clase”, sino de dialogar con ella desde una decisión pedagógica previa. La herramienta puede ser una aliada creativa, pero la dirección del aprendizaje debe conservarla el profesor (véase Luckin, 2018).

Especificar es enseñar a pensar

Una buena solicitud no requiere palabras complicadas; requiere precisión. Entre más clara sea la intención, más útil puede ser la respuesta. Por ejemplo, antes de pedir apoyo para una planeación, podemos preguntarnos:

• ¿Qué deben comprender, aplicar o crear los estudiantes?
• ¿Qué evidencia mostrará que lograron aprender?
• ¿Qué recursos sí están disponibles en su contexto?
• ¿Cuánto tiempo tengo?
• ¿Deseo una actividad individual, colaborativa, lúdica, reflexiva o basada en proyectos?
• ¿Qué tono, extensión, formato o nivel de complejidad necesito?

Este ejercicio tiene un efecto interesante: obliga al docente a pensar antes de solicitar. En otras palabras, la IA no sustituye la planeación; puede hacer más visible la necesidad de una planeación consciente.

También puede convertirse en una oportunidad para formar a los estudiantes. Si aprenden a dar instrucciones claras, contextualizadas y con criterios de calidad, no solo estarán utilizando una tecnología: es posible que también fortalezcan habilidades para investigar, argumentar, tomar decisiones y evaluar información de manera autónoma.

La IA interviene solo al pedir; planear, verificar y aplicar siguen siendo decisiones del docente.

 

 

La respuesta no siempre es verdad

Otro aspecto indispensable es reconocer que la inteligencia artificial generativa puede inventar datos, autores, referencias, fechas o explicaciones aparentemente convincentes. A este fenómeno se le suele llamar “alucinación” (Ji et al., 2023), pero en términos educativos conviene nombrarlo con claridad: la IA puede equivocarse y presentar información falsa con seguridad. Además, opera con patrones probabilísticos y puede reproducir sesgos algorítmicos, lo que exige una sólida alfabetización digital crítica (Selwyn, 2019; UNESCO, 2023; Williamson & Eynon, 2020).

Por eso, una respuesta generada no debe asumirse como resultado final. Debe considerarse un primer borrador que requiere revisión. Si una IA menciona una investigación, una cifra o una referencia bibliográfica, es necesario comprobar que exista realmente y que respalde lo que se afirma, acudiendo a fuentes académicas confiables, repositorios institucionales, libros, artículos científicos o documentos oficiales. Contrastar con otra herramienta de IA puede ayudar a detectar inconsistencias o a formular preguntas de verificación, pero no sustituye la consulta de fuentes verificables, porque dos modelos pueden equivocarse de la misma manera.

Contrastar no significa desconfiar de todo de manera paralizante. Significa ejercer pensamiento crítico. Así, el resultado no depende de una respuesta automática, sino de un proceso de análisis informado.

Del consumidor de respuestas al diseñador de experiencias

La llegada de la IA plantea un cambio importante en el rol docente. Ya no basta con ser consumidor de contenidos digitales. Hoy se vuelve necesario ser diseñador de experiencias de aprendizaje, curador de información y evaluador crítico de los resultados que producen las herramientas. La pregunta más importante no es: “¿qué puede hacer la IA por mí?”. Tal vez sea esta: “¿qué quiero que mis estudiantes aprendan y cómo puedo orientar la tecnología para lograrlo con sentido?”.

Cuando el docente tiene claridad sobre el propósito, el destinatario, el producto esperado y los criterios de calidad, la IA deja de ser una máquina que entrega respuestas genéricas. Se convierte en una posibilidad para crear, explorar y enriquecer la práctica educativa. La tecnología puede responder con rapidez, pero la pregunta, la intención y el juicio crítico siguen siendo profundamente humanos.

Referencias

Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.

Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y. J., Madotto, A., & Fung, P. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), Article 248. https://doi.org/10.1145/3571730

Luckin, R. (2018). Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st century. UCL IOE Press.

Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZM9535

Williamson, B., & Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223–235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995

Tomado de 366-días

La mayor colección de indicadores de reutilización de datos ya está disponible de forma abierta

 Tomado de Universo Abierto

Make Data Count. “Largest Collection of Data Reuse Indicators Now Openly Available.” Make Data Count, 15 de octubre de 2026. https://makedatacount.org/read-our-blog/new-frontier-for-open-data-metrics/. DOI: 10.60804/YG9V-7Q17

El proyecto Make Data Count presenta, en colaboración con Digital Science, una nueva colección abierta de indicadores que permite identificar las conexiones entre los artículos científicos y los conjuntos de datos que mencionan, citan o reutilizan.

La iniciativa responde a un problema importante para la ciencia abierta: aunque cada vez se publican más datos de investigación en repositorios y plataformas especializadas, todavía resulta difícil conocer con precisión hasta qué punto se utilizan en nuevos trabajos científicos y qué contribución realizan al avance del conocimiento. La publicación de un conjunto de datos constituye un primer paso hacia la apertura de la investigación, pero conocer su reutilización efectiva permite comprender mejor su alcance, su influencia y su valor para la comunidad científica. El nuevo recurso pretende cubrir esta necesidad mediante una infraestructura compartida que facilite el análisis sistemático de las relaciones entre publicaciones y datos de investigación.

La colección reúne referencias a conjuntos de datos identificados mediante DOI u otros números de acceso, extraídas de artículos científicos de distintas disciplinas. Uno de sus aspectos más relevantes es la distinción entre dos modalidades de utilización: los datos primarios, generados específicamente para desarrollar el estudio publicado, y los datos secundarios, procedentes de investigaciones anteriores y reutilizados en un nuevo trabajo. Esta diferenciación permite ir más allá del simple recuento de conjuntos de datos disponibles y estudiar cómo circula la información científica entre investigaciones. De este modo, se puede avanzar hacia una visión más completa del ciclo de vida de los datos: desde su producción y publicación hasta su reutilización por otros equipos, su incorporación a nuevos análisis y su contribución a la generación de conocimiento.

El desarrollo de esta iniciativa se apoya en una experiencia previa impulsada por Make Data Count a través de una competición organizada en Kaggle, en la que se invitó a especialistas a diseñar métodos capaces de detectar referencias a conjuntos de datos dentro de los artículos científicos y diferenciar entre datos originales y datos reutilizados. La competición dio lugar a cinco propuestas ganadoras, cuyos métodos se pusieron a disposición de la comunidad para facilitar su evaluación y reutilización. El paso decisivo ha consistido en llevar estos algoritmos a una escala mucho mayor, gracias a la colaboración con Digital Science, que aporta experiencia en el análisis de literatura científica y la infraestructura necesaria para mantener y ampliar el recurso. La iniciativa demuestra así cómo los resultados de una competición técnica pueden transformarse en un servicio de interés colectivo, abierto a investigadores, instituciones y proveedores de servicios de información científica.

Otro elemento destacable es el compromiso con la transparencia y la reproducibilidad. La colección se distribuye bajo una licencia de dominio público CC0, lo que facilita su reutilización, integración y adaptación sin las restricciones habituales de otros modelos de distribución. Además, se actualizará mensualmente y cada versión quedará fechada para que los usuarios puedan identificar y citar con precisión la edición utilizada en sus análisis. La publicación incorpora documentación técnica sobre los métodos empleados, su implementación y sus limitaciones, de manera que los resultados no tengan que aceptarse como indicadores incuestionables, sino que puedan examinarse, contrastarse y mejorarse. El primer conjunto de datos puede consultarse mediante un archivo CSV descargable y a través de BigQuery, una opción que facilita su análisis a gran escala.

La disponibilidad de esta colección puede tener implicaciones importantes para la evaluación de la investigación científica. Las agencias financiadoras, las universidades y los centros de investigación necesitan demostrar que los recursos destinados a producir y preservar datos generan beneficios reales para la comunidad científica. Hasta ahora, la evaluación de la producción investigadora ha estado muy condicionada por indicadores relacionados con las publicaciones, las citas bibliográficas y el impacto de las revistas. Sin embargo, estos indicadores no reflejan por sí solos el valor de los conjuntos de datos ni permiten conocer adecuadamente su reutilización en investigaciones posteriores. La nueva infraestructura ofrece una base común para desarrollar métricas complementarias, identificar conexiones entre trabajos científicos y conjuntos de datos, y analizar cómo los recursos compartidos contribuyen a la continuidad y al desarrollo de nuevas líneas de investigación.

La iniciativa también puede favorecer el desarrollo de nuevas herramientas bibliométricas y servicios de información científica. Los repositorios de datos, las bibliotecas universitarias, las oficinas de investigación y las plataformas de evaluación podrán incorporar estas relaciones a sus sistemas para mejorar la identificación de los datos citados y reutilizados. Para las bibliotecas, supone una oportunidad de ampliar su papel en la gestión de la ciencia abierta: no solo facilitar el depósito, la descripción y la preservación de los datos, sino también ayudar a visibilizar su uso, estudiar su impacto y asesorar a los investigadores sobre cómo documentar correctamente las fuentes de datos empleadas. La disponibilidad de información estructurada y reutilizable puede facilitar, además, la creación de paneles de seguimiento y nuevos indicadores institucionales sobre la contribución de los datos abiertos a la investigación.

Tomado de Universo Abierto

De la universitas medieval a la universidad actual: lo humano a todo lo que da

 Por Andrés García Barrios

La tradición ubica el surgimiento de la primera universidad en Bolonia, ciudad de la actual Italia, en el año 1088, momento alrededor del cual un maestro de nombre Irnerio daba clases particulares de derecho romano a estudiantes procedentes de distintas partes de Europa. Ciertamente, esta cátedra era un acontecimiento por completo innovador, en un contexto en el que aquella antigua forma de entender el derecho estaba casi por completo olvidada. El Código de Justiniano, que reunía casi todo lo que el imperio romano había desarrollado en materia de leyes, se había extraviado durante siglos y había sido redescubierto apenas en los años setentas de ese primer siglo del segundo milenio. 

La reaparición del corpus de leyes que había permitido regular todo un imperio no podía ocurrir en mejor momento: encajaba a la perfección con la pretensión de la Iglesia católica de fortalecer su unidad para hacer frente a las poderosas monarquías que estaban surgiendo. También encajaba con la necesidad de estas de fortalecer su presencia, gobernar a sus súbditos y reordenar la relación con sus oponentes. 

Cabe aclarar que, tal como en la actualidad los países tienden a disolverse en regiones globales, así los pequeños reinos que habían ido brotando aquí y allá, ahora se agrupaban bajo la férula de los nuevos monarcas. Esta creciente unidad daba confianza a la población, que empezaba a movilizarse con mayor libertad y a reunirse en grupos cada vez más grandes, con base en intereses comunes. Dichos grupos atraían cada vez más gente, tanto hacia su interior como a su alrededor, provocando el desarrollo de las primeras ciudades, así como nuevos modos de vida asociados con el creciente intercambio de bienes, conocimientos y servicios.

Sin embargo, aunque suponían grandes ventajas, esos cambios tan drásticos también aumentaban la tensión tanto fuera como dentro de las poblaciones. Ciertamente, la estabilidad y el bienestar crecían, pero —igual que ocurre en nuestros días— los poderosos se habían vuelto más poderosos, y los conflictos entre ellos amenazaban con volverse peores que nunca; peores, incluso, que los que, durante al menos ocho siglos, habían tenido a Europa convertida en un campo de guerra. 

Hacía muy poco que el continente había entrado en una etapa de relativa estabilidad y prosperidad, había que preservarla. En este contexto, la reaparición del Código de Justiniano dio cierta esperanza y atrajo la atención de todo el mundo. Fue entonces cuando el maestro Irnerio, que se había especializado en estudiar, comentar y enseñar el código, se volvió, él mismo, una “institución” del momento, y Bolonia figuró como el primer centro europeo donde gente de todas partes podía acudir a estudiar el nuevo tipo de derecho. Lo que después sería llamado universidad comenzó, no con una compleja estructura institucional, sino con la relación personal de un maestro con su grupo de alumnos.

Este modelo pronto fue replicado en muchos lugares, con la enseñanza, no solo del derecho romano, sino de diversas disciplinas. El auge alcanzado acabó por obligar a maestros y alumnos a formalizar sus relaciones y a crear comunidades cada vez mejor organizadas. Fue a estas a las que se llamó universitas, que significa, justamente, comunidad.

Queremos pensar que la sinergia entre aquella sociedad contradictoria y dichos centros de enseñanza resultó explosiva. Sesenta años después de que Irnerio empezara su aventura en Bolonia, Europa era ya un hervidero de ciudades, mercados, poblaciones migrantes, dinero en circulación, productos novedosos y asombrosas tecnologías (entre ellas, la del papel, que aceleraría la propagación del conocimiento).

Pero tantos cambios súbitos también trajeron consigo necesidades inéditas. Sería difícil exagerar la intensidad de lo emergente. La urbanización, el hacinamiento, el comercio y los innumerables intercambios con gente de distintas regiones (incluidas algunas muy remotas) habían modificado las condiciones de salud de la población y provocado la aparición de nuevas enfermedades. En estas, lo mismo que en la falta de un sistema jurídico de suficiente alcance, radicaba el primer y más grande riesgo en aquel momento.

Un segundo desafío competía con la religión. La iglesia, de ser una entidad más o menos dispersa en pequeños reinos, con un credo relativamente común pero gran diversidad de prácticas distintas, y hasta de creencias, se veía ahora en la urgencia de unificar el dogma, la doctrina y el ritual, y de propagarlos entre la inmensa y dispersa población. Sin esa unidad simplemente le sería imposible atajar a sus cada vez más voraces contrincantes políticos.

Otro tema era la seguridad. Por supuesto, no sorprende —mucho menos a nosotros— que los cambios sociales llegaran acompañados de un aumento de la delincuencia organizada (los habitantes del siglo XXI tenemos mucha experiencia en ello). La vida se convirtió en un constante rumor de alerta que hablaba de salteadores de caminos, piratas navales, secuestradores, extorsionadores, falsificadores (de moneda, de documentos, de productos), contrabandistas, evasores de impuestos…, todos ellos, como es obvio, en contubernio con gobernantes, mercaderes, militares, miembros de la iglesia.

En un mundo así —y también en esto la semejanza con la actualidad no es mera coincidencia— resultaba vital estar informado de lo que ocurría en otras regiones y de lo que podía ocurrir en la propia. Advino, entonces, un auge de la comunicación, favorecido por la inmensa telaraña de caminos que se había construido en aras del comercio. Deambulando por estos, una verdadera red de pregoneros, mensajeros, oradores, peregrinos, mercaderes y gente de paso inundaba las ciudades, iniciando en ellas un frenético correr de noticias, rumores, mensajes, advertencias.

Como hermano gemelo de aquel boom informativo, creció también el arte de los trovadores, juglares y demás figuras teatrales, que, yendo de pueblo en pueblo y de ciudad en ciudad, convertían aquel torbellino de noticias en relatos, canciones y espectáculos, haciendo más digerible el estruendo. Sus cantos, a diferencia de los eclesiales, no eran en latín sino en las lenguas del pueblo, y no solo hablaban de historias bíblicas, sino también de acontecimientos presentes, de plena vigencia. Sus innovadores recursos poéticos (rimas, métricas, estrofas, arquitecturas verbales) y su inédito virtuosismo en el arte histriónico conformaban una verdadera tecnología de comunicación y entretenimiento, no muy distinta de lo que hoy, para nosotros, son las fantásticas creaciones de la inteligencia artificial.

Visto todo lo anterior, ¿es necesario explicar la urgencia, para esa gente, de hacer crecer las universitas e intensificar sus programas, a fin de formar más y más personas capaces de regular la nueva realidad? La sociedad necesitaba más expertos; además, era importante que esos expertos, que muchas veces venían de lugares lejanos, estuvieran respaldados por autoridades confiables que los acreditaran para —de manera urgente, como digo— ocupar cargos administrativos, juzgar delitos, construir caminos, filosofar sobre los fundamentos de la fe, curar gente, componer canciones y poemas, hacer discursos, calcular transacciones y reunir discípulos para enseñarles todas estas artes. 

Fue así como, del germen de aquellas incipientes comunidades formadas en torno a Irnerio y otros maestros, surgieron las grandes instituciones de enseñanza que, con el paso del tiempo, se convertirían en las universidades modernas.

La imagen idealizada de esas primeras universidades nos las pinta como centros de un saber resguardado por sabios pausados y elocuentes, monjes estudiando a la luz de velas y muchachos concentrados en leer y discutir libros. Pero esa imagen es más simbólica que real. Simbólica porque todos quisiéramos que los saberes humanos fueran, de verdad, resguardados de esa manera, con devoción insondable. Dado el valor que, intuimos, guardan éstos, vislumbramos a los sabios como pozos de conocimiento sin fondo, donde se custodia lo mejor de nosotros.

Pero la verdad es que, aunque las universidades son eso, sin duda (guardianes del saber, casi sagrados), también son muchas otras cosas, algunas muy prosaicas y otras, de verdad, perturbadoras. Todas ellas se mezclan con aquella primera vocación de custodia, y no es raro que la opaquen, la oculten e incluso la corrompan. Las universidades siempre han sido una especie de crisol experimental y, muchas veces, explosivo de la condición humana.

Ayer y hoy, las instituciones de educación superior han tenido fases en que la transmisión de saber se centra en resolver lo social urgente (o lo que, desde el poder, se considera tal) y deviene en una especie de formación de expertos estándar. La enseñanza se convierte en adiestramiento. Su función es dotar al estudiante de todos los recursos para renunciar a su autonomía y adoptar como propia la vida del sistema.

En estos contextos, ya no se evalúa lo intrínseco del saber sino lo extrínseco. Los exámenes funcionan como tests que acreditan si tu conocimiento está al día y si eres competente en este mundo. Los maestros, con todo su saber personal, dejan de ser el origen vivo del conocimiento para convertirse en intermediarios. El objetivo es alcanzar estándares, no importa cómo. La intimidad de la enseñanza oral y su poder de transmisión, exclusivo de la hora de clase (intimidad que llega a alcanzar grados de iniciación), cae en el olvido. La experiencia humana, subjetiva, vivida (existencial, digamos), solo cabe en el aula si ha pasado por un proceso de homologación y cuantificación. 

La personalidad y la propia voz se ocultan. Ahora se trata de un intercambio rápido. Fast school, podemos llamarle. Los grados, títulos, credenciales y créditos son moneda que hace a las personas comparables y, por lo tanto, más fácilmente elegibles por el sistema social que las requiere. El posible empleador ya no valora saberes y solo se interesa en conocer qué tanto el egresado es capaz de circular por el sistema económico; es decir, qué tanto podrá cumplir, obedecer y adaptarse en el ámbito de su labor; si logrará acabar tareas “en tiempo y forma”, seguir órdenes y lineamientos, trabajar con equipos de personas y tolerar cambios imprevistos —e incluso arbitrarios— de tiempo, espacio, dirección, y hasta de premisas, valores y metas. A ello, la universidad, claro, habrá añadido conocimientos específicos sobre algunas materias, sin entrar en temas que no vayan a aplicarse en la práctica: ¡nada de antecedentes históricos, teoría o contextos que no “sumen” al resultado específico —casi siempre cuantificable— que se está buscando!

En resumen: desde su origen y por largos periodos, las universidades han vivido momentos de alta tensión entre sabiduría y rendimiento. El título universitario siempre ha representado una combinación, difícilmente equilibrada, de ambos. En sus mejores momentos, las instituciones forman sabios y, a la vez, son proveedoras de confianza social, en la medida en que reducen la incertidumbre de la comunidad acerca de las aptitudes de sus miembros. Los jóvenes que ingresan a sus aulas siendo unos ilustres desconocidos, egresan como sujetos socialmente reconocibles. Sin embargo, no siempre son solo esto. Como hemos visto, a veces el moldeamiento se ocupa de llevarlos hasta un extremo lamentable: el de resultar previsibles. En tales casos, la universidad sustituye la verdadera confianza humana por la certificación.

Así, si bien los centros de estudios superiores armonizan dos vocaciones —la de ser la conciencia crítica de la sociedad y la de ser una entidad formadora de personas útiles—, con demasiada frecuencia una de ellas se enfatiza, e incluso se radicaliza, y la institución pierde su autonomía y se confunde con algún interés dominante. Entonces, la universalidad de la universidad cede el paso a la estandarización, la relación maestro/discípulo se reduce a la de evaluador/evaluado y la búsqueda de la verdad se abandona para perseguir el crédito.

Cabe añadir que esta dramática visión de lo universitario (hecha, lo sé, muy a vuelo de pájaro) perdería veracidad si se limitara a describir solo los dos pilares que he mencionado. Hay otro pilar más, uno que añade la tercera dimensión a lo que vengo planteando (esto de la tercera dimensión me gusta porque supone la sensación de profundidad que es inseparable de la experiencia educativa). Ese tercer pilar es algo así como la hondura cotidiana, la vida en su flujo diario, esa que se niega a ser moldeada por el saber, y mucho más a ser conducida por objetivos y propósitos. John Lennon la describió muy bien cuando dijo que la vida es lo que pasa mientras estamos haciendo planes; yo añadiría que, también, mientras estamos “conociendo”. Los estudiantes, los docentes, las autoridades universitarias, los gobernantes, los empleadores (de hoy y de siempre) pueden tener muchos planes y saberes para sí mismos y para los otros, pero es, a final de cuentas, en la vida misma —la vida de cada uno de ellos— donde las cosas ocurren. Además de “templo del saber” y “taller de habilidades”, la universidad es el sitio en el que transcurrimos de forma cotidiana. En sus espacios, el estudiante se enamora, hace amigos, huye del tedio familiar, pospone la edad adulta y sus responsabilidades, aprende mañas (que, a veces, convierte en competencias) y reinventa eso que llaman profesión. Los docentes también crean relaciones, forman comunidades externas al aula con sus estudiantes, los protegen, reinterpretan los programas y escapan a la falta de libertad con mil subterfugios. Estos refugios subterráneos, que todos los universitarios crean y descubren, son los que, a final de cuentas, junto con sus conocimientos y obligaciones, hacen que en la universidad “la persona viva una verdadera transformación biográfica” (confieso que esta hermosa frase me la regaló mi asistente de IA). John Dewey (quien, por cierto, es uno de los más distinguidos asesores de ese asistente mío) lo resume así: “La educación no es preparación para la vida; la educación es la vida misma”. 

Karl Jaspers, el filósofo alemán, pensaba que la educación superior no debía producir solamente especialistas, sino seres humanos capaces de confrontar las preguntas últimas de la existencia. Creo que estas preguntas son, justamente, las que buscamos responder al sumergirnos en esas tres dimensiones universitarias: la cotidianeidad, el saber esencial y la utilidad futura. El hecho de que en la actualidad se tienda a reducir la educación a esta última es una grave desviación del espíritu universitario.

Tomado de EDUNEWS del Tec de Monterrey