Javier López Otero
En la carrera por adoptar la IA en las universidades, el verdadero reto no es tecnológico, sino estratégico. La regulación de un buen uso convierte a las humanidades y ciencias sociales en competencias de supervivencia profesional.
En apenas tres años, la inteligencia artificial ha pasado de ser una curiosidad tecnológica a convertirse en compañero de estudio de millones de estudiantes universitarios en América Latina. Según la Encuesta sobre IA en la Educación Superior en América Latina 2026, elaborada por el Digital Education Council y el Tecnológico de Monterrey, el 92% de los estudiantes de Latinoamérica ya usa alguna herramienta de IA de forma regular. En este sentido, ChatGPT es la herramienta más usada con diferencia, seguida de Gemini y Meta AI.
Sin embargo, la velocidad de adopción por parte de las instituciones educativas a las que pertenecen estos estudiantes es mucho más lenta. Solo el 30% de los estudiantes y profesores encuestados considera que su universidad integra la IA de forma eficaz o proporciona recursos suficientes para usarla bien. La pregunta, entonces, no es si la IA llegó a las aulas. Es si está llegando para todos los agentes que participan en la enseñanza universitaria por igual.
“Según la Encuesta sobre IA en la Educación Superior en América Latina 2026, solo el 30% de los estudiantes y profesores encuestados considera que su universidad integra la IA de forma eficaz o proporciona recursos suficientes para usarla bien”.
Aprender solos: la IA sin manual de instrucciones
Lo interesante en este proceso no es solo cuántos usan IA, sino cómo aprendieron a usarla. A este respecto, un estudio reciente realizado en universidades públicas de Ecuador afirma que el 81% de los estudiantes que emplean ChatGPT lo aprendió de forma autodidacta. Por el contrario, ninguno de los encuestados declaró haber recibido formación institucional en la materia.
En Perú el panorama es similar. Un informe elaborado por la plataforma uDocz señala que el 97% de los universitarios peruanos considera que la IA será muy relevante en su futuro profesional, pero cuatro de cada cinco consideran que no están preparados para usarla profesionalmente. Y dos de cada tres creen que la formación en IA debería ser obligatoria en todas las carreras, no solo en las técnicas.
“Dos de cada tres universitarios peruanos creen que la formación en IA debería ser obligatoria en todas las carreras, no solo en las técnicas”.
Sin embargo, el uso de la IA sin una estrategia clara rara vez genera el aprendizaje o las competencias deseadas. En muchos centros se repite un síntoma que cualquier docente universitario reconoce hoy: trabajos aparentemente impecables en su redacción, pero sin hilo argumental ni propósito claro.
La IA permite redactar en minutos lo que antes llevaba horas. El problema no es la velocidad, sino lo que se pierde en el camino: la capacidad de elaborar un argumento, analizar su coherencia y defenderlo con criterio propio. Un ensayo no es útil por el número de páginas ni por lo pulida que esté su prosa, sino por la calidad de las ideas que articula.
Ante esta situación, la conclusión más obvia consiste en que los alumnos que cuenten con acceso, formación y un marco institucional que regule el uso de la IA aprovecharán estas herramientas para aprender más y mejor. Por el contrario, las instituciones que no lo hagan podrían quedar un paso más atrás.
“Los alumnos que cuenten con acceso, formación y un marco institucional que regule el uso de la IA aprovecharán estas herramientas para aprender más y mejor. Por el contrario, las instituciones que no lo hagan podrían quedar un paso más atrás”.
Pensamiento crítico: la competencia que la IA no sustituye
En esta carrera por adoptar la IA en las universidades, el verdadero reto no es tecnológico, sino estratégico: cómo introducir la IA en las instituciones educativas de forma que genere aprendizaje real. La encuesta del Digital Education Council identifica una brecha significativa y creciente entre el uso de las tecnologías IA y la alfabetización crítica necesaria para aprovecharlas con éxito. En otras palabras, muchos estudiantes saben pedir respuestas a la IA, pero pocos saben evaluar si esas respuestas son correctas, sesgadas o inventadas.
Aquí es donde las humanidades, las ciencias sociales y el pensamiento crítico dejan de ser disciplinas “complementarias” y se convierten en competencias de supervivencia profesional. Saber formular buenas preguntas, distinguir fuentes fiables, contextualizar la información y cuestionar los resultados de un algoritmo son habilidades que ningún modelo de lenguaje puede enseñar por sí solo.
Universidades que ya han dado el paso
Algunas universidades ya han dado pasos concretos para responder a este reto. En este sentido, cabe destacar que UNIR no se ha limitado a regular el uso de la IA en su oferta formativa, sino que ha incorporado la formación en competencias de inteligencia artificial de forma transversal en sus grados y posgrados.
“UNIR no se ha limitado a regular el uso de la IA en su oferta formativa, sino que ha incorporado la formación en competencias de inteligencia artificial de forma transversal en sus grados y posgrados”.
El Máster en Estudios Latinoamericanos es un buen ejemplo: integra la IA como herramienta de aprendizaje dentro de una disciplina humanística, y al mismo tiempo entrena al estudiante en lo que estas herramientas no pueden hacer por sí solas: detectar sesgos, cuestionar resultados y pensar con rigor sobre una región que no se deja reducir a respuestas automatizadas.
(*) Javier López Otero es director académico del Máster en Estudios Latinoamericanos de UNIR. Profesor experto en Geografía, Economía, Urbanismo y Paisaje. Posee una amplia experiencia en análisis espacial, GIS, machine learning e inteligencia artificial. Ejerce la consultoría a empresas.
- Facultad de Ciencias de la Educación y Humanidades
