En los últimos 18 meses la inteligencia artificial (IA) ha transformado la educación superior a nivel global; América Latina y Perú no son la excepción. Entre los efectos más relevantes se encuentran la personalización del aprendizaje, la optimización de procesos administrativos y la capacidad de predecir patrones de conducta y resultados académicos con alto grado de precisión.
Para aprovechar esta transformación, las instituciones deben apoyarse en tres pilares: una gobernanza ética y de riesgos sólida, decisiones estratégicas sobre “build vs buy” y una observabilidad precisa de impactos y uso. Implementados con rigor, estos elementos ayudan a mitigar riesgos como sesgos amplificados, inversiones poco rentables o el aumento de desigualdades. Para las universidades, su adopción acelera el posicionamiento en un entorno educativo competitivo impulsado por IA.
En América Latina, donde la deserción universitaria supera el 50% y existen brechas en infraestructura tecnológica y acceso digital, la IA bien implementada representa una oportunidad para elevar la calidad educativa, mejorar la retención y reducir brechas de aprendizaje. El éxito no depende solo de adoptar tecnología, sino de dominar estos tres pilares con una visión estratégica.
1. Gobernanza en IA: fundamento ético y gestión de riesgos
Un marco de gobernanza claro y riguroso es la base para integrar la IA en la educación superior. Establece reglas y límites para estudiantes y docentes que reducen riesgos como sesgos que amplían desigualdades, aumento del plagio o el deterioro de habilidades críticas. La ausencia de gobernanza expone a las instituciones a problemas legales, pérdida de reputación y a agravar brechas socioeconómicas y de conocimiento.
En este proceso, las universidades son actores esenciales, y los desarrolladores de modelos de lenguaje y el ecosistema EdTech aportan innovación y experiencia en tutores y plataformas adaptativas. Un enfoque eficaz clasifica los usos de IA por niveles de riesgo (bajo para tareas administrativas, medio para análisis predictivos y alto para decisiones académicas) y aplica supervisión proporcional. Para usos de alto riesgo, es imprescindible la intervención humana para validar resultados y mitigar sesgos y errores mediante revisiones alineadas con estándares internacionales.
2. Build vs Buy: importancia de aliados estratégicos
La decisión entre desarrollar soluciones internamente o comprarlas es crítica. Construir capacidades propias requiere curvas de aprendizaje largas y un time-to-market que puede consumir recursos centrales y dejar a la institución rezagada frente a la rápida evolución de la IA. Optar por adquirir soluciones implica seleccionar proveedores que actúen como socios en todo el despliegue, acelerando la implementación, reduciendo riesgos de obsolescencia y preservando la agilidad ante actualizaciones continuas.
Las universidades deben concentrar sus esfuerzos en la innovación curricular y la formación de profesionales, exigiendo a los partners que garanticen rigurosidad académica, integración con sistemas institucionales y un retorno de inversión medible en términos de retención y personalización pedagógica. De este modo, el conocimiento interno se dirige a mejorar la experiencia educativa en lugar de enfocarse en la construcción técnica de herramientas.
3. Observabilidad: datos para cerrar brechas y reducir la deserción
Después de desplegar IA en enseñanza y aprendizaje, la observabilidad permite medir adopción, frecuencia de uso y efectos concretos, como el engagement estudiantil (tiempo activo y tasas de interacción), la evolución de notas entre periodos y las brechas temáticas dentro de los cursos. Estos indicadores posibilitan intervenciones precisas que contribuyen a reducir la deserción. Además, el uso de metodologías rigurosas como ensayos controlados aleatorizados (RCTs) ayuda a distinguir correlación de causalidad y generar evidencia robusta sobre el impacto pedagógico.
Una forma práctica de materializar esta observabilidad es mediante dashboards predictivos que entreguen visibilidad estratégica al nivel ejecutivo con métricas agregadas de uso y brechas de aprendizaje, permitiendo decisiones informadas. Es igualmente importante orientar la observabilidad hacia el docente, proporcionando informes en ciclos cortos (semanales o quincenales) para acciones inmediatas en aula, lo que aumenta la efectividad pedagógica y demuestra resultados tangibles.
Las instituciones de educación superior en América Latina que prioricen una gobernanza ética, establezcan alianzas estratégicas y desarrollen observabilidad robusta estarán en mejor posición en la era de la IA: no solo mitigarán riesgos y pérdidas, sino que podrán construir un sistema educativo más inclusivo y competitivo. Los líderes que actúen con visión hoy estarán moldeando la próxima generación de profesionales en la región.
