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Contribuci�n de la inteligencia artificial a las funciones sustantivas en la educaci�n superior; un estudio bibliogr�fico

 

Contribution of artificial intelligence to substantive functions in higher education: a bibliographic study

 

Contribui��o da intelig�ncia artificial para fun��es substantivas no ensino superior: um estudo bibliogr�fico

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: ndmena@espe.edu.ec

 

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

 

 

* Recibido: 13 de mayo de 2025 *Aceptado: 21 de junio de 2025 * Publicado: �25 de julio de 2025

 

        I.            Docente Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, Ecuador.

      II.            Docente Unidad Educativa Fiscal Gran Colombia, Ecuador.

   III.            Docente Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, Ecuador.

   IV.            Docente Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, Ecuador.

Resumen

La inteligencia artificial (IA) constituida como un elemento transformador en la educaci�n superior, influyendo de manera significativa en las funciones sustantivas de la educaci�n superior: docencia, investigaci�n y vinculaci�n. El objetivo de la investigaci�n fue, determinar la contribuci�n de la inteligencia artificial en las funciones sustantivas de la educaci�n superior; a partir de una revisi�n documental sistem�tica de la literatura cient�fica en bases de datos cient�ficas reconocidas; con el apoyo de m�todo: anal�tico, sint�tico y comparativo. Una vez analizados cada una de las funciones sustantivas, se desprenden hallazgos compartidos por diferentes autores. En el campo de la docencia, la inteligencia artificial promete una mayor personalizaci�n del aprendizaje, aunque tambi�n plantea el riesgo de deshumanizar el proceso educativo. En la investigaci�n, existe un aporte importante, como el an�lisis de grandes vol�menes de datos, entre otros beneficios; pero introduce desaf�os relacionados con la transparencia de los algoritmos y la replicabilidad de los resultados. En cuanto a la vinculaci�n, la inteligencia artificial, ofrece herramientas que fortalecen la interacci�n universidad, sociedad y empresa; pero requiere una mirada cr�tica hacia los riesgos de tecnocratizaci�n y exclusi�n social. La investigaci�n concluye que la incorporaci�n de la IA en la educaci�n superior debe ser gestionada de forma �tica y cr�tica, promoviendo una integraci�n responsable y contextualizada que priorice el bienestar humano, la equidad y la justicia social; con el prop�sito de buscar mejorares d�as para la universidad, y sobre todo preparando a las generaciones venideras, para un mundo digitalizado

Palabras clave: Inteligencia artificial; educaci�n superior; docencia; investigaci�n; vinculaci�n; �tica; herramienta educativa.

 

Abstract

Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative element in higher education, significantly influencing the substantive functions of higher education: teaching, research, and engagement. The objective of this research was to determine the contribution of artificial intelligence to the substantive functions of higher education based on a systematic documentary review of the scientific literature in recognized scientific databases, supported by analytical, synthetic, and comparative methods. Once each of the substantive functions was analyzed, findings shared by different authors emerged. In the field of teaching, artificial intelligence promises greater personalization of learning, although it also poses the risk of dehumanizing the educational process. In research, it makes an important contribution, such as the analysis of large volumes of data, among other benefits; however, it introduces challenges related to the transparency of algorithms and the replicability of results. Regarding engagement, artificial intelligence offers tools that strengthen the interaction between universities, society, and business. but it requires a critical look at the risks of technocratization and social exclusion. The research concludes that the incorporation of AI into higher education must be managed ethically and critically, promoting responsible and contextualized integration that prioritizes human well-being, equity, and social justice, with the goal of seeking better days for universities and, above all, preparing future generations for a digitalized world.

Keywords: Artificial intelligence; higher education; teaching; research; engagement; ethics; educational tool.

 

Resumo

A intelig�ncia artificial (IA) surgiu como um elemento transformador no ensino superior, influenciando significativamente as fun��es substantivas do ensino superior: ensino, pesquisa e engajamento. O objetivo desta pesquisa foi determinar a contribui��o da intelig�ncia artificial para as fun��es substantivas do ensino superior com base em uma revis�o documental sistem�tica da literatura cient�fica em bases de dados cient�ficas reconhecidas, apoiada por m�todos anal�ticos, sint�ticos e comparativos. Uma vez analisada cada uma das fun��es substantivas, surgiram descobertas compartilhadas por diferentes autores. No campo do ensino, a intelig�ncia artificial promete maior personaliza��o da aprendizagem, embora tamb�m represente o risco de desumanizar o processo educacional. Na pesquisa, ela traz uma contribui��o importante, como a an�lise de grandes volumes de dados, entre outros benef�cios; no entanto, introduz desafios relacionados � transpar�ncia dos algoritmos e � replicabilidade dos resultados. Em rela��o ao engajamento, a intelig�ncia artificial oferece ferramentas que fortalecem a intera��o entre universidades, sociedade e empresas, mas requer um olhar cr�tico sobre os riscos da tecnocratiza��o e da exclus�o social. A pesquisa conclui que a incorpora��o da IA no ensino superior deve ser gerida de forma �tica e cr�tica, promovendo uma integra��o respons�vel e contextualizada que priorize o bem-estar humano, a equidade e a justi�a social, com o objetivo de buscar dias melhores para as universidades e, sobretudo, preparar as gera��es futuras para um mundo digitalizado.

Palavras-chave: Intelig�ncia artificial; ensino superior; ensino; pesquisa; engajamento; �tica; ferramenta educacional.

 

Introducci�n

Un hito fundamental en el desarrollo de la Inteligencia Artificial, fue en 1842, cuando la matem�tica y pionera de la inform�tica, Ada Lovelace, program� el primer algoritmo destinado a ser procesado por una m�quina. Este personaje muy adelantado a su �poca, especul� que la m�quina �podr�a actuar sobre otras cosas adem�s de los n�meros; quer�a decir el motor (la m�quina). Tiempo m�s tarde, la visi�n de Ada se convirti� en una realidad gracias a lo que hoy conocemos como IA. Sin embargo, un hito considerado como el momento fundacional de la �inteligencia artificial; en ella, los organizadores invitaron a unos diez investigadores para formalizar el concepto de inteligencia artificial como un nuevo campo de estudio cient�fico.(Abeliuk & Guti�rrez, 2021)

Continuando con la l�nea de tiempo en el a�o 2010, dos aspectos har�an posible la revoluci�n de aplicaciones de algoritmos de aprendizaje y redes neuronales. Los avances de hardware especializado han acelerado dr�sticamente, el entrenamiento y el rendimiento de las redes neuronales y reducido su consumo de energ�a. Segundo, el aumento exponencial de datos abiertos disponibles online y servicios a costos muy bajos que permiten etiquetar datos que impulsan el desarrollo de la IA.

La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una tecnolog�a transformadora con un creciente impacto en m�ltiples sectores, incluyendo la educaci�n superior. La IA, es una realidad, no se la puede concebir como un elemento futurista. Su capacidad para procesar grandes vol�menes de informaci�n, identificar patrones y tomar decisiones automatizadas plantea oportunidades significativas para la mejora de los procesos educativos y cient�ficos (Brynjolfsson & McAfee, 2017). En este contexto, las universidades enfrentan el reto de integrar la IA en sus funciones sustantivas: docencia, investigaci�n y vinculaci�n con la sociedad, de manera �tica, reflexiva y contextualizada; es evidente que un buen n�mero de Instituciones de Educaci�n Superior � IES, est�n adoptando un acercamiento gradual con la creencia de que, �m�s que intentar prohibir su uso, los estudiantes y el personal necesitan ser apoyados para utilizar herramientas de IA de forma �tica, efectiva y transparente� Russell Group, 2023).

En el �mbito de la docencia, la IA est� transformando la educaci�n, gracias a la automatizaci�n de las tareas administrativas, mejorando los procesos educativos, as� tambi�n los docentes pueden identificar patrones de aprendizaje, analizando datos de los alumnos, permitiendo adoptar materiales y herramientas did�cticas de acuerdo a las necesidades propias del estudiante; adem�s existen opciones para aplicar tutor�a inteligentes, an�lisis de aprendizaje y personalizaci�n de contenidos, lo que permite responder a las necesidades individuales del estudiantado y mejorar los procesos de ense�anza-aprendizaje (Holmes et al., 2019). Estos sistemas pueden adaptar din�micamente los contenidos a partir del desempe�o del estudiante, promoviendo trayectorias formativas m�s eficientes y aut�nomas. Sinn�mero de alternativas que brinda la IA est� permitiendo liberar a los docentes de tareas repetitivas, creando un tiempo para dedicarse en la interacci�n con los estudiantes y el desarrollo de habilidades socioemocionales, necesarias para la formaci�n integral del estudiante.

En la investigaci�n cient�fica, la IA ha facilitado de manera importante el an�lisis de grandes cantidades de bases de datos, tambi�n la simulaci�n de escenarios complejos y la identificaci�n de correlaciones no evidentes para el investigador humano. Como podemos darnos cuenta esta herramienta, aceler� los procesos de producci�n del conocimiento en todas las ciencias, sin excepci�n alguna (Jordan & Mitchell, 2015). Pero es oportuno realizar un alto y tener un grado de concientizaci�n sobre lo que estamos haciendo, si bien es cierto, se est� optimizando los procesos investigativos a trav�s de la IA, que est� transformando numerosos aspecto en el �mbito educativo; por ejemplo, nos permite mejorar los servicios que ofrecen las bibliotecas y la interacci�n con los usuarios, ser� que puede ser el inicio del fin de las tradicionales bibliotecas, es importante meditar hacia donde vamos y como utilizarla de manera responsable.

En concreto, la IA optimiza los procesos de b�squedas bibliogr�ficas y documentales, da soporte a la creaci�n de contenidos y puede mejorar significativamente los procesos de investigaci�n cient�fica: analizar nuevos puntos de vista en una investigaci�n, mejorar el contexto y planteamiento de las metodolog�as e hip�tesis, perfeccionar el an�lisis de datos y hechos, generar y traducir textos para la investigaci�n, realizar correcciones gramaticales en una publicaci�n, obtener res�menes de otros trabajos en cualquier idioma, en definitiva, mejorar todos los procesos que intervienen en la investigaci�n cient�fica.(Mancha, 2021)

Respecto a la vinculaci�n, la IA puede fortalecer la relaci�n entre universidad y sociedad mediante el an�lisis predictivo de problem�ticas sociales, vincul�ndose efectivamente no solo creando contenidos, sino ir m�s all�, utilizando la IA, para difundir estos contenidos, instaurando de esta manera un nexo entre la universidad y la sociedad; est� estrategia permitir� encontrar soluciones tecnol�gicas participativas, promoviendo espacios de innovaci�n abierta. Solo as�, las instituciones de educaci�n superior responder�n de manera eficiente y oportuna a las m�ltiples necesidades del entorno (Zawacki-Richter et al., 2019). En este sentido vincularse efectivamente con una comunidad requiere interacci�n, no solo crear contenidos y dejarlos en las redes sociales para que alguien los encuentre. Las unidades de comunicaciones pueden colaborar en la difusi�n de los contenidos, pero dejarles a ellos toda la responsabilidad no permite cumplir con el objetivo de establecer un efectivo nexo entre la educaci�n superior y la sociedad.(Osorio Gonz�lez & Palma Behnke, 2024)

Una vez planteada la problem�tica de la presente investigaci�n de tipo bibliogr�fica, es necesario formular la pregunta interrogativa que ser� respondida al final del documento, con el aporte de insumos de diferentes autores reconocidos sobre la tem�tica. �Cu�l es la contribuci�n de la Inteligencia Artificial a las funciones sustantivas en la Educaci�n Superior? En concordancia con la interrogante planteada la investigaci�n presenta el objetivo. Determinar la contribuci�n de la inteligencia artificial en las funciones sustantivas de la educaci�n superior. Se propone, adem�s, reflexionar sobre las condiciones necesarias para una integraci�n cr�tica y transformadora de la IA en la universidad contempor�nea.

En la actualidad la educaci�n superior est� viviendo una transformaci�n digital, la IA se erige como un elemento clave para los ejes sustantivos de la educaci�n superior. Su incorporaci�n acelerada en los diferentes procesos de investigaci�n, docencia y vinculaci�n est� generando m�ltiples oportunidades para la mejora continua de la calidad educativa en la universidad; esta herramienta est� aportando a mejorar la eficiencia institucional. Sin embargo, estos cambios conllevan a un elevado riesgo asociados al uso incorrecto de la tecnolog�a, la automatizaci�n excesiva de funciones humanas y la posible reproducci�n de inequidades socioeducativas, basados en los principios �ticos del ser humano.

A pesar del creciente inter�s por la inteligencia artificial en el �mbito de la educaci�n, a�n no est� delimitado la utilizaci�n de esta herramienta, no est�n las reglas claras de su uso, no existe una pol�tica que proporcione las reglas de su uso; existen estudios que abordan de manera integral su impacto en las tres funciones sustantivas de la universidad. Numerosos trabajaos relacionando la IA con la docencia y un n�mero menor la IA con la investigaci�n, pero de manera m�nima se observa aportes de la IA con la vinculaci�n con el entorno social. Asimismo, se advierte una escasa problematizaci�n cr�tica sobre las implicaciones �ticas, pedag�gicas y epistemol�gicas de la aplicaci�n de IA en contextos educativos de nivel superior.(Vera Rubio et al., 2023)

La importancia de presente documento, radica en la contribuci�n a la discusi�n, al an�lisis y reflexi�n acad�mica; insumos que permitir�n mejorar la toma de decisiones, para implementar pol�ticas que mejoren el quehacer acad�mico; esa realidad permitir� perfeccionar los procesos a nivel institucional, ofreciendo un an�lisis comprehensivo y fundamentado sobre el papel de la inteligencia artificial en la educaci�n superior.

La relevancia del documento se fundamenta en su enfoque interdisciplinario y cr�tico que promover� a docentes, estudiantes y a toda la comunidad universitaria conocer sobre la realidad de la IA, permitiendo identificar las oportunidades y los desaf�os que esta tecnolog�a est� proponiendo; orientando de manera �tica y responsable su utilizaci�n contextualizada y centrada en el bienestar humano y el desarrollo sostenible del ser humano.

 

Bases te�ricas

La inteligencia artificial en el contexto educativo

En la era digital, que estamos viviendo la IA permite hacer frente a un sinn�mero de desaf�os que actualmente afronta y de manera particular en el contexto educativo, definiendo la IA, como la capacidad de los sistemas computacionales para realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el razonamiento, el aprendizaje y la toma de decisiones (Russell & Norvig, 2020). En el �mbito educativo, la IA ayuda a desarrollar pr�cticas de ense�anza y aprendizaje innovadoras, orientadas principalmente hacia la mejora de los procesos de ense�anza y aprendizaje; a trav�s de la aplicaci�n de sistemas de tutor�as inteligentes, asistentes virtuales y plataformas adaptativas (Luckin et al., 2016). En este sentido, tratar a la educaci�n como hace una o m�s d�cadas, es algo totalmente err�neo, imposible que una instituci�n educativa de nivel superior, pueda mantenerse bajo esos modelos educativos, es preciso dotar de tecnolog�a con el fin de resaltar e impulsar la utilidad de las nuevas tecnolog�as de IA.(Esteban-Carbonell & Del Olmo-Vic�n, 2021)

Numerosos estudios demuestran que la implementaci�n de herramientas basadas en Inteligencia Artificial est�n favoreciendo la individualizaci�n de contenidos, esta realidad permite optimizar el tiempo de docentes que tienen a su cargo diferentes actividades: de docencia, de investigaci�n, de vinculaci�n y administrativas, esta optimizaci�n de tiempo permitir� mejorar la calidad de ciertos procesos investigativos y de vinculaci�n, necesarios para la mejora de la calidad educativa (Holmes et al., 2019). No obstante, como observamos esta incorporaci�n tambi�n envuelve cierto desaf�os pedag�gicos, �ticos y tecnol�gicos que requieren tratar con mucha prudencia una reflexi�n anal�tica y cr�tica sobre el papel del docente, en la privacidad de los datos y los riesgos que conlleva la deshumanizaci�n de la ense�anza en todos los niveles de educaci�n (Williamson & Eynon, 2020).

IA y la funci�n de docencia en la educaci�n superior

La docencia universitaria est� experimentando una serie de cambios con la implementaci�n de tecnolog�as emergentes, siendo la IA una de las m�s promisorias en el campo de la educaci�n. Esta tecnolog�a permite dise�ar entornos de aprendizaje m�s inclusivos, accesibles y din�micos; realidad que ha impulsado investigaciones en donde se demuestra que la utilizaci�n de la IA por parte de estudiantes sin un acompa�amiento �tico pedag�gico puede presentar altos riesgos de dependencia cognitiva, tambi�n banalizaci�n del proceso de ense�anza aprendizaje; estos efectos producidos por la utilizaci�n de la IA, conlleva a concluir que el quehacer docente es algo insustituible en la configuraci�n entorno educativo, como la cimentaci�n del c�digo de valores y actitudes que fortalezcan la formaci�n integral del individuo (Zawacki-Richter et al., 2019). Sin embargo, es necesario considerar la funci�n mediadora del docente como agente pedag�gico que oriente el proceso formativo.(Posso-Pacheco, 2025)

IA aplicada a la investigaci�n acad�mica

En el �mbito de la investigaci�n, la IA se ha convertido en un instrumento fundamental en el procesamiento de grandes cantidades de informaci�n, asimismo en el an�lisis de predicci�n y en la automatizaci�n de procesos metodol�gicos; existen resultados que muestran que la IA est� transformando la investigaci�n, sin embargo, es responsabilidad de las autoridades que regentan la educaci�n superior desarrollen marcos �ticos, tambi�n que se capaciten a los docentes y fomenten una cultura de aprendizaje y adaptaci�n al uso de la IA. (Romero, 2024) A trav�s de esta aplicaci�n se observa reconocidos avances significativos en la mayor�a de los campos disciplinares. (Jordan & Mitchell, 2015).

Sumado a estas realidades, es importante no desatender problemas m�s puntuales como la dependencia excesiva de algoritmos sin que exista una comprensi�n cr�tica, esto puede originar sesgos metodol�gicos o interpretaciones err�neas que provoquen problemas a los usuarios de estas herramientas. Por ello, es indispensable formar a los investigadores en el uso �tico y riguroso de estas tecnolog�as que democraticen el conocimiento, sustentado en una cultura investigativa, en la integridad cient�fica, preparando de esta manera a las generaciones venideras, para un mundo digitalizado (Floridi et al., 2018).

La inteligencia artificial y la vinculaci�n universidad-sociedad

La funci�n de vinculaci�n, definida como la suma de relaciones e interacciones entre la universidad y su entorno social o productivo, igualmente estos sectores se benefician del uso de esta tecnolog�a conocida como IA. Podemos mencionar herramientas que permitan identificar sistemas de an�lisis de datos de tipo social y productivo, la simulaci�n de escenarios prospectivos que permiten trazar estrategias m�s eficientes y pertinentes con la realidad (Faggiano, 2021). En este contexto mencionar que esta tecnolog�a al servicio de la sociedad � universidad puede aporte conocimiento �tiles y eventualmente significativos; casos como proyectos que tienen como prop�sito el desarrollo de aplicaciones basadas en conocimientos de IA para solucionar problemas de grupos en desventaja social, estas aportaciones pueden ser de utilidad para distintos colectivos.(Santos Corral et al., 2023)

Sin embargo, es necesario tener en cuenta que estas aplicaciones pueden influir en contextos sociales, afectando de cierta manera en la sensibilidad intercultural, para ello es importante mantener una comprensi�n �tica y participaci�n activa de las comunidades involucradas en este tipo de estudios que puedan desarrollarse. La Inteligencia Artificial no puede concebirse como una soluci�n tecnocr�tica, sino m�s bien, debe entenderse como un medio para enaltecer el di�logo y relaci�n universidad-sociedad-empresa; desde una perspectiva de justicia social y sostenibilidad (UNESCO, 2021).

 

Figura 1 Estado del arte

 

M�todos y materiales

Enfoque y dise�o

El estudio est� enmarcado desde una perspectiva cualitativa, a partir de un dise�o investigativo de tipo documental, con un alcance descriptivo, utilizando m�todos anal�ticos, sint�ticos y comparativos. Este tipo de enfoque cualitativo prioriza la comprensi�n de los fen�menos de tipo sociales desde una representaci�n contextual y hol�stica, proporcionando atenci�n a los diferentes percepciones y relaciones construidas en torno a la IA y su relaci�n con los ejes sustantivos de la educaci�n superior (Denzin & Lincoln, 2018).

Dado el car�cter documental de la presente investigaci�n de la IA en el campo educativo, basado en la b�squeda, recuperaci�n, an�lisis, cr�tica e interpretaci�n de datos secundarios.(Arias, 2012). Se opt� por elegir metodolog�as que permitan realizar an�lisis e interpretaciones de la literatura obtenida, con el prop�sito de invitar a la reflexi�n cr�tica de los lectores del art�culo, esto crear� el inter�s de otros investigadores por profundizar el tema y encontrar un camino correcto.

T�cnicas de recolecci�n de informaci�n

Con la finalidad de construir el cuerpo del documento, se utilizaron t�cnicas especializadas en recolecci�n de datos secundarios:

La t�cnica de revisi�n documental sistem�tica, est� orientada al desarrollo de un proceso de identificar y analizar literatura cient�fica recolectada en bases de datos cient�ficas como Scopus, Scielo, Dialnet, Web of Sciencie, Eric, Redalyc, entre otras de relevancia, enfocadas en la relaci�n existente de la inteligencia artificial y su influencia en los ejes sustantivos de la educaci�n superior. Para mencionada b�squeda se utilizaron palabras claves, conocidos como descriptores, con el apoyo de conectores boleano: and, or y and not.

Asimismo, el equipo investigador acudi� a la revisi�n de documentos institucionales y pol�ticas p�blicas, incluyendo planes estrat�gicos de universidades nacionales e internacionales, marcos normativos nacionales e internacionales, con el fin de explorar las orientaciones presentes con relaci�n al uso de la IA en el �mbito educativo y de manera particular en la educaci�n superior.

Criterios de an�lisis

En relaci�n a la informaci�n recolectada fue distribuida y analizada de forma individual cada eje sustantivo de la educaci�n superior: docencia, investigaci�n y vinculaci�n. Se aplic� un an�lisis de contenido de corte cualitativo (Krippendorff, 2018), los ejes mencionados est�n fundamentados a partir de modelos pedag�gicos, aplicaciones tecnol�gicas, la �tica de la inteligencia artificial, producci�n de conocimiento. Este an�lisis documental esta desarrollado bajo los principios �ticos de la investigaci�n cient�fica, manteniendo una postura cr�tica sin el af�n de perjudicar a personas, ni instituciones; al contrario, el prop�sito de buscar mejorar d�as para la universidad, y sobre todo preparando a las generaciones venideras, para un mundo digitalizado.

 

Resultados y discusi�n

Revisada la literatura seleccionada, se mencionada criterios coincidentes y contrapuestos de investigaciones locales e internacionales relacionadas con la tem�tica:�

La IA en la docencia en el contexto universitario: entre la deshumanizaci�n y la personalizaci�n

Es evidente que los sistemas apoyados en la IA, han introducido novedosas din�micas en el contexto de la ense�anza a nivel universitaria, y de manera particular a trav�s de herramientas, que permiten el desarrollo de plataformas adaptativas, tutores inteligentes y an�lisis del aprendizaje en el aula de clase. En este contexto, (Zambrano Noboa et al., 2022) coincide en afirmar que en la docencia; la inteligencia artificial ha sido presentada como una herramienta que permite personalizar la ense�anza � aprendizaje, optimizar la gesti�n del aprendizaje y tambi�n la automatizaci�n de procesos administrativos. En acuerdo con los investigadores mencionados (Luckin et al., 2016; Holmes et al., 2019). Concluye que estas tecnolog�as permiten personalizar el proceso educativo en el aula universitaria, provocando individualizar el proceso educativo, de acuerdo con estilos, ritmos y trayectorias de cada estudiante.

Sin embargo, esta visi�n, centrada en la eficiencia, tiende a invisibilizar los aspectos relacionales, emocionales y formativos que caracterizan la pr�ctica educativa. Como concluye Williamson y Eynon (2020), en su investigaci�n; existe un riesgo de �deshumanizaci�n� si se reemplaza el gran aporte del docente, que es el juicio pedag�gico, por una cantidad de movimientos algor�tmicos. En este contexto, (Salmer�n Moreira et al., 2023) concluye� que tanto estudiantes como profesores tendr�n que actualizarse para hacer frente a los nuevos desaf�os y herramientas disponibles para mejorar la experiencia de ense�anza y aprendizaje. Por ello, se vuelve necesario una combinaci�n equilibrada en el uso de la IA que act�e como un recurso eminentemente complementario, y no un sustituto de la gran labor educativa que el docente se ha ganado a trav�s de los tiempos.

Sin embargo, el an�lisis revela tensiones importantes. Por un lado, si bien la IA mejora la capacidad de seguimiento y retroalimentaci�n, tambi�n corre el riesgo de reducir la educaci�n a un proceso algor�tmico centrado en la eficiencia operativa, m�s que en el desarrollo cr�tico y �tico del estudiantado (Williamson & Eynon, 2020). Por otro lado, el desplazamiento de funciones docentes hacia sistemas automatizados podr�a afectar la relaci�n pedag�gica como espacio de di�logo, afectividad y formaci�n integral. Esta dualidad plantea la necesidad de una integraci�n de la IA que complemente, pero no sustituya la mediaci�n humana en el aula.

IA en la investigaci�n cient�fica: oportunidades para la expansi�n del conocimiento

Al tenor de estas ideas (Jordan & Mitchell, 2015; Zawacki-Richter et al., 2019) coinciden en que la IA en el �mbito de la investigaci�n, ha movido las bases de la investigaci�n de manera notable, particularmente en la modelaci�n predictiva y el an�lisis de datos complejos, pero sin dejar a un lado en otros procesos investigativos como el ahorro del tiempo en actividades de recopilaci�n de literatura; se observa que la IA, ayuda en el procesamiento de grandes cantidades de informaci�n en menor tiempo, tambi�n encontramos beneficios en automatizar b�squedas bibliogr�ficas.

En concordancia (Floridi et al., 2018). Concluye afirmando que la IA, ha ampliado significativamente las posibilidades de procesamiento de informaci�n, en la actualidad permite una mayor capacidad de an�lisis y descubrimiento de datos secundarios. Pero esta realidad es preocupante porque est� creando dependencia de ciertos modelos algor�tmicos que plantean una serie de desaf�os metodol�gicos, como la p�rdida de control sobre la capacidad que los estudiantes y docentes de las habilidades interpretativas que no puede perderse en el proceso investigativo. Sumado a esta realidad, se observa una brecha cada vez m�s profunda entre las habilidades tradicionales del investigador y las nuevas exigencias del mundo digitalizado. Hallazgos que coinciden con (Costa et al., 2025) al mencionar que es necesario implementar ideas valiosas que pueden considerarse para orientar las estrategias institucionales para la adopci�n de la IA en la educaci�n superior de manera �tica. En consecuencia, es necesario incorporar pol�ticas que defiendan los saberes transversales en ciencia de datos, la �tica computacional y pensamiento cr�tico sobre tecnolog�as emergentes. Es imprescindible una alfabetizaci�n en IA, dentro de la comunidad investigadora en todos los niveles de educaci�n, as� como pol�ticas que impulsen las autoridades en relaci�n a la �tica en el uso de estas tecnolog�as.

Vinculaci�n e inteligencia artificial: repensar la interacci�n universidad-sociedad

Uno de los ejes sustantivos, menos explorados a trav�s de aplicaciones de inteligencia artificial, ha sido la vinculaci�n, la IA representa una variedad de alternativas para fortalecer el di�logo universidad-sociedad- empresa, mediante proceso de an�lisis que permiten predecir, posibilidades y monitoreo de fen�menos sociales a trav�s de sistemas de an�lisis de datos sociales, simulaci�n de escenarios. Asimismo, IA contribuye con la identificaci�n de problem�ticas emergentes del entorno social y de la empresa (Faggiano, 2021). Importante tener en cuenta el uso de IA en contextos sociales debe orientarse a partir de principios de justicia, inclusi�n y sostenibilidad, prevaleciendo siempre la contribuci�n activa de los actores involucrados y respeto por la diversidad cultural y ancestral de los pueblos y sociedades. UNESCO (2021),

Ante lo mencionado, surgen una serie de inquietudes, para ello, es pertinente abrir espacios de debate, donde se promueva la discusi�n sobre inteligencia artificial en la educaci�n superior; remiti�ndonos a distintas preguntas, pero de manera principal una pregunta de fondo: �Qu� tipo de universidad se quiere construir en la era digital que estamos viviendo? Esta pregunta abrir� una serie de debates y contraposiciones; consideramos que las respuestas no pueden limitarse a la adopci�n de tecnolog�as, sino que debe incluir una serie de reflexiones sin alejarse de contexto �tico, asimismo, deben plantearse pol�ticas sobre el sentido de la educaci�n, la producci�n del conocimiento, vinculado con la responsabilidad social de las instituciones de educaci�n superior. (Luckin et al., 2016), que no solo responda a las demandas del mercado o la eficiencia institucional, sino que contribuya a formar ciudadanos conscientes, investigadores comprometidos con los problemas de la sociedad.

 

Conclusiones

La inteligencia artificial, est� cambiando el quehacer humano y de manera particular en la educaci�n, representa un cambio profundo en las labores de la educaci�n superior; claro que con distintos impactos en las funciones sustantivos de investigaci�n, docencia y vinculaci�n. Est� comprobado el potencial de la IA, apresurar la producci�n cient�fica, individualizar el aprendizaje y fortalecer la responsabilidad social de las instituciones de educaci�n superior es innegable. En este sentido es incuestionable que su implementaci�n debe darse a partir de un marco �tico y pedag�gico, omitir esta implementaci�n causar� problemas cr�ticos, acarrear procesos de automatizaci�n deshumanizada, reproducci�n de desigualdades y tecnocratizaci�n de las relaciones educativas, que se han mantenidos intactas durante cientos de a�os.

En la docencia, la inteligencia artificial puede ser un aporte al proceso de ense�anza aprendizaje, que permita atender la variedad de estudiantes, de esta manera mejorar� la gesti�n acad�mica, siempre y cuando se mantenga ese car�cter relacional, afectivo y formativo de la ense�anza en la educaci�n superior. En el �mbito de la investigaci�n, la IA se ha convertido en un recurso activo y poderoso para analizar grandes cantidades de datos; sin embargo, no podemos dejar a un lado el fortalecimiento de las capacidades anal�ticas, cr�ticas, reflexivas y digitales de los equipos de investigadores. En el �rea de la vinculaci�n, a criterio del equipo investigador, la funci�n menos beneficiada por la IA, es menester que su uso debe orientarse al servicio de la justicia social y la participaci�n, ese inter�s evitar� que se ignore la complejidad cultural y territorial de los contextos comunitarios de la sociedad actual.

Finalmente, reconocer que el presente an�lisis desarrollado en el manuscrito, estuvo orientado desde una perspectiva anal�tica, critica, reflexiva, bajo aspectos sociales, �ticos y pedag�gicos en el uso de la inteligencia artificial. Creemos que estas consideraciones expuestas en este apartado abrir�n nuevas posibilidades para estudiosos que profundicen el tema desde distintos contextos cualitativos y cuantitativos, documentales y trabajos de campo; que se sit�en en la comprensi�n multidimensional del papel de la inteligencia artificial en la educaci�n superior, con el prop�sito de buscar mejorar d�as para la universidad, y sobre todo preparando a las generaciones venideras, para un mundo digitalizado

 

 

 

Referencias

1.      Aaggiano, F. (2021). Artificial intelligence and its application in community-based interventions: Potential and limits. Public Health Reviews, 42, 1604315. https://doi.org/10.3389/phrs.2021.1604315

2.      Abeliuk, A., & Guti�rrez, C. (2021). Historia y evoluaci�n de la inteligencia artificial. Revista Bits de Ciencia, 21, 14-21.

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