Viernes de IA en la Educación -

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Pulso de la IA en la Educación Superior 2026: resultados del estudio global del DEC

La Comunidad IA de la UPC dedicó su sesión del viernes 26 de junio al análisis de los resultados globales del Digital Education Council sobre el uso de inteligencia artificial en la educación superior. La presentación estuvo a cargo de Jorge Bossio, quien compartió hallazgos comparativos entre regiones y abrió una discusión sobre las tensiones actuales entre adopción tecnológica, calidad del aprendizaje y transformación pedagógica.

Uno de los puntos centrales fue la percepción ambivalente de estudiantes y docentes frente a la IA. Si bien muchos reconocen que estas herramientas permiten ahorrar tiempo, organizar ideas o resolver tareas con mayor rapidez, también aparece una preocupación creciente: el riesgo de que su uso debilite el pensamiento independiente. El informe muestra que parte del estudiantado considera más difícil enfrentar problemas sin apoyo de IA, mientras que docentes advierten posibles efectos sobre el desarrollo de habilidades profundas.

La sesión también abordó la limitada integración pedagógica de la IA. Aunque su uso se ha extendido, en muchos casos se mantiene en actividades superficiales, como la creación de materiales, la búsqueda de información o la generación de borradores. Bossio señaló que pocos docentes están rediseñando de manera significativa sus cursos o evaluaciones a partir de estas tecnologías. Este punto llevó a discutir la necesidad de pasar de un uso instrumental a uno orientado al aprendizaje, la retroalimentación y la toma de decisiones pedagógicas.

Otro eje relevante fue la evaluación. Según los resultados presentados, una proporción importante de estudiantes no percibe que las evaluaciones reflejen adecuadamente sus habilidades, su esfuerzo o su juicio crítico. A ello se suma la falta de lineamientos claros sobre cuándo y cómo puede utilizarse IA en tareas académicas. Esta situación genera incertidumbre y puede afectar la confianza en los procesos de evaluación, especialmente cuando los estudiantes perciben que sus pares podrían usar estas herramientas para obtener ventajas indebidas.

Durante el diálogo, los participantes coincidieron en que la respuesta no debe centrarse únicamente en enseñar a usar herramientas o redactar prompts, sino en fortalecer capacidades como la formulación de preguntas, la indagación, el pensamiento crítico y la evaluación de la información. También se destacó la importancia de una base pedagógica sólida: sin criterios claros de enseñanza y evaluación, la tecnología difícilmente podrá aportar valor al aprendizaje.

La sesión concluyó con una reflexión sobre el rol docente en la era de la IA. Más que reemplazar la labor educativa, estas tecnologías obligan a revisar qué tareas pueden automatizarse y cuáles requieren mayor presencia humana, acompañamiento y criterio pedagógico. En esa línea, la Comunidad IA continuará abordando los retos vinculados con la gobernanza, la ética, la evaluación y el futuro del trabajo en el contexto de la inteligencia artificial.

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Inteligencia artificial e investigación académica: experiencias, oportunidades y desafíos para el aula

La Comunidad IA de la UPC dedicó su sesión del viernes 19 de junio a analizar el uso de la inteligencia artificial en la investigación académica, a partir de la exposición de Pedro Bazo Quintana, profesor investigador de la UPC. La reunión abordó experiencias, oportunidades y desafíos asociados al uso de herramientas de IA para la búsqueda bibliográfica, la revisión de literatura y la formación de estudiantes en cursos de investigación.

Durante la sesión, se destacó el avance de plataformas especializadas como Consensus, presentada como una herramienta útil para iniciar procesos de revisión bibliográfica. A diferencia de los motores de búsqueda generales, este tipo de soluciones permite acceder a bases amplias de artículos académicos, identificar referencias, revisar metodologías y obtener una primera lectura del estado de la evidencia sobre una pregunta de investigación.

Uno de los ejemplos trabajados giró en torno a los influencers virtuales y su capacidad para generar confianza en sus seguidores. A partir de esta pregunta, se mostró cómo la IA puede organizar resultados, distinguir estudios que respaldan o cuestionan una hipótesis y ofrecer una visión inicial sobre posibles vacíos de investigación. Este uso permite acelerar tareas que antes demandaban más tiempo, aunque no reemplaza la lectura crítica ni la comprensión profunda de los artículos.

La sesión también abrió una discusión sobre el rol docente frente a estas herramientas. Bazo planteó que el desafío ya no consiste solo en exigir una revisión de literatura, sino en definir qué habilidades deben desarrollar los estudiantes: comprender el problema de investigación, reconocer fuentes, articular argumentos, identificar brechas y redactar con coherencia académica. En ese sentido, la IA puede servir como apoyo, siempre que su uso sea guiado y evaluado con criterios claros.

En el diálogo posterior, los participantes coincidieron en la necesidad de enseñar el uso responsable de estas tecnologías. Se mencionó que los estudiantes ya están incorporando herramientas de IA en sus procesos académicos, por lo que la universidad tiene la oportunidad de orientar su empleo hacia prácticas éticas, rigurosas y alineadas con los objetivos de aprendizaje. La sesión dejó planteada una pregunta central para la docencia: hasta qué punto permitir el uso de la IA y cómo integrarla sin debilitar los procesos cognitivos propios de la investigación.

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Inteligencia artificial para potenciar plataformas LMS

La sesión de la Comunidad IA abordó el uso de agentes inteligentes y entornos cognitivos de aprendizaje integrados en Moodle. La exposición estuvo a cargo de Diego Quisi, especialista en inteligencia artificial aplicada a educación, quien presentó una solución orientada a optimizar procesos académicos, administrativos y de acompañamiento estudiantil dentro de plataformas LMS.

El punto de partida fue diferenciar la inteligencia artificial generativa de los agentes inteligentes. Mientras la primera permite crear contenido en formatos como texto, imagen, audio o código, los agentes incorporan capacidades de razonamiento, planificación, ejecución y validación. En el contexto educativo, esta arquitectura permite automatizar tareas, consultar información institucional y generar respuestas contextualizadas a partir de los datos disponibles en el entorno de aprendizaje.

Durante la demostración, se mostró cómo un plugin instalado en Moodle puede apoyar al administrador mediante reportes sobre consumo de recursos, interacción de usuarios, rendimiento por cursos y seguimiento de estudiantes. Para el docente, la herramienta permite identificar estudiantes en riesgo académico, analizar actividades con bajo desempeño, generar informes, crear presentaciones, diseñar tareas y elaborar rúbricas desde instrucciones en lenguaje natural.

La sesión también presentó el uso del agente desde la perspectiva del estudiante. En este caso, el sistema funciona como tutor adaptativo, capaz de explicar conceptos, generar simulaciones, proponer analogías según los intereses del usuario, ofrecer guías de estudio y crear cuestionarios de autoevaluación. El objetivo no es reemplazar el rol docente, sino ampliar las posibilidades de acompañamiento, especialmente en cursos con grupos numerosos o con necesidades diferenciadas de aprendizaje.

Un aspecto relevante de la discusión fue la seguridad de los datos. Quisi señaló que el plugin puede instalarse dentro de la infraestructura de la universidad, bajo su propia soberanía de datos, y conectarse a modelos de lenguaje propios o de terceros. Asimismo, explicó que el sistema puede configurarse con el modelo pedagógico institucional y con reglas adicionales para asegurar que las respuestas mantengan criterios académicos, culturales y éticos definidos por la institución.

La presentación permitió observar cómo los agentes de IA pueden transformar el uso de los LMS al integrar analítica, automatización y personalización en una misma plataforma. Su aplicación plantea oportunidades para reducir la carga operativa del docente, fortalecer el aprendizaje autónomo del estudiante y facilitar decisiones basadas en datos, siempre que su implementación considere criterios pedagógicos, infraestructura adecuada y una gobernanza clara.

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Estrategia nacional de inteligencia artificial y educación en Perú

La Comunidad IA dedicó su sesión del 5 de junio a revisar los alcances de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial del Perú, con énfasis en educación, alfabetización y academia. La exposición estuvo a cargo de Gianfranco Mejía, abogado especializado en gestión pública, regulación, derecho administrativo e inteligencia artificial, quien analizó el documento recientemente aprobado y sus implicancias para el sistema educativo peruano.

Durante la sesión se destacó que el país cuenta por primera vez con una estrategia nacional formal sobre inteligencia artificial, luego de antecedentes previos que no llegaron a oficializarse. Sin embargo, el análisis mostró que las referencias a educación aparecen de manera dispersa y con un nivel todavía general. Entre los puntos identificados se encuentran la capacitación docente, la incorporación de herramientas de IA en procesos académicos y el fortalecimiento de capacidades en educación básica, técnico-productiva y superior.

Uno de los aspectos centrales de la conversación fue la alfabetización en inteligencia artificial. Mejía señaló que el término aparece poco desarrollado en la estrategia peruana, pese a que resulta clave para que docentes, estudiantes, servidores públicos, empresas y ciudadanos comprendan no solo cómo usar estas tecnologías, sino también sus riesgos, límites y criterios éticos. En ese sentido, la sesión planteó la necesidad de pasar de acciones de capacitación aisladas a una política más amplia de formación crítica y sostenida.

La discusión también incorporó el análisis de un proyecto de ley orientado a establecer estándares mínimos para el uso de IA en el sistema universitario nacional. La propuesta incluye principios como ética algorítmica, protección de datos, transparencia, no discriminación y complementariedad entre humanos e inteligencia artificial. Asimismo, plantea la creación de comités de gobernanza algorítmica y ética digital en universidades, así como programas vinculados a ciencia de datos, ciberseguridad, robótica, gobernanza algorítmica y transformación digital.

Otro punto relevante fue la comparación con la reciente estrategia de inteligencia artificial de Canadá, denominada “IA para todos”. A partir de este caso, se observó una diferencia importante: mientras la estrategia peruana enfatiza la capacitación, la canadiense otorga un lugar central a la alfabetización, la infraestructura digital, la calidad de los datos, la seguridad y la soberanía tecnológica. Esta comparación permitió abrir una reflexión sobre las condiciones previas que requiere el Perú para integrar la IA en educación, especialmente en conectividad, infraestructura y acceso.

La sesión concluyó con aportes de los participantes sobre los desafíos de aplicar la estrategia en contextos educativos diversos, como escuelas rurales o instituciones con brechas tecnológicas. También se abordó la relación entre IA, pequeñas y medianas empresas, soberanía digital y regulación internacional. En conjunto, el encuentro dejó planteada una idea clave: el desarrollo de la inteligencia artificial en educación no depende solo de capacitar usuarios, sino de construir condiciones institucionales, técnicas y éticas que permitan una adopción responsable y contextualizada.

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Externalización cognitiva y evaluación con IA

La sesión de la Comunidad IA del 29 de mayo abordó uno de los debates más urgentes en la educación actual: cómo repensar la evaluación en un contexto donde la inteligencia artificial ya forma parte de los procesos de aprendizaje. El expositor invitado fue Jesús Vivanco, quien presentó el tema “Externalización cognitiva y evaluación: hacia un nuevo paradigma educativo en la era de la IA”, a partir de investigaciones recientes sobre el uso de estas herramientas en entornos educativos y profesionales.

Vivanco explicó que la externalización cognitiva ocurre cuando las personas utilizan herramientas externas para apoyar funciones mentales como recordar, calcular, escribir o razonar. Así como la calculadora modificó la forma de resolver operaciones matemáticas y la escritura permitió ampliar la memoria, la inteligencia artificial generativa está interviniendo ahora en procesos más complejos, como la síntesis de información, la producción de textos y la toma de decisiones.

El expositor sostuvo que el problema educativo no está en la existencia de la herramienta, sino en que muchos sistemas de evaluación fueron diseñados para contextos donde no se consideraba la colaboración con tecnologías avanzadas. En ese sentido, las evaluaciones tradicionales, centradas en la memoria, la repetición o la respuesta final, enfrentan dificultades para distinguir entre aprendizaje auténtico y dependencia tecnológica.

Durante la sesión también se discutió la necesidad de evaluar el proceso y no solo el resultado. Esto implica observar la calidad del razonamiento, la justificación de las decisiones, la capacidad crítica frente a lo generado por la IA y las evidencias de iteración durante el trabajo. En lugar de prohibir el uso de estas herramientas, se planteó la importancia de integrarlas en experiencias educativas más complejas, donde el estudiante tenga que contrastar, argumentar y explicar sus elecciones.

El diálogo con los participantes permitió ampliar la reflexión hacia temas como la citación del uso de IA, la alfabetización cognitiva digital, el rediseño de foros académicos y la creación de tareas con mayor demanda intelectual. Se compartieron experiencias docentes en las que la IA no se usa solo para responder preguntas, sino también para buscar información, producir evidencias, elaborar videos, verificar fuentes y desarrollar propuestas aplicadas.

La sesión concluyó con una idea central: enseñar en la era de la inteligencia artificial no consiste en evitar la tecnología, sino en diseñar condiciones para que pensar con tecnología también signifique aprender a pensar mejor. Este enfoque demanda nuevas rúbricas, criterios de evaluación más transparentes y una cultura académica que promueva el uso reflexivo, ético y crítico de la IA en la educación.

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NotebookLM para crear recursos educativos con IA

En la sesión de la Comunidad IA del 22 de mayo, José Colán presentó el tema “De la información al aprendizaje: creación de recursos educativos con NotebookLM”, una exposición orientada a explorar el potencial pedagógico de esta herramienta de Google en el diseño de materiales para la educación superior. La reunión partió de una pregunta central: cómo atender la diversidad del aula sin incrementar de manera significativa la carga laboral docente.

Durante la presentación, se explicó que NotebookLM permite trabajar en un entorno controlado, en el que la inteligencia artificial responde a partir de las fuentes cargadas por el docente. Esta característica resulta relevante para cursos con alta densidad conceptual, pues facilita organizar información, reducir la sobrecarga cognitiva y promover una revisión más guiada de los contenidos por parte de los estudiantes.

Colán destacó que la herramienta puede generar diversos recursos de apoyo, como mapas mentales, tarjetas de estudio, infografías, cuestionarios, guías de estudio, presentaciones, audios y videos. Estos formatos permiten transformar materiales extensos en recursos más accesibles para distintos estilos de aprendizaje, sin reemplazar el criterio pedagógico del docente en la selección, curaduría y validación de la información.

Uno de los puntos abordados fue el uso de NotebookLM como apoyo al andamiaje cognitivo. A través de recursos visuales, auditivos y textuales, los estudiantes pueden revisar conceptos, solicitar ejemplos, contrastar ideas y recibir explicaciones adicionales. En ese sentido, la herramienta no solo contribuye a la comprensión inicial, sino también a procesos de análisis, metacognición y autorregulación del aprendizaje.

La sesión también incluyó una demostración de la integración entre NotebookLM y Gemini, especialmente para la elaboración de presentaciones editables y materiales visuales. Se enfatizó, sin embargo, la necesidad de formular instrucciones precisas y de mantener cuidados sobre la información compartida, evitando cargar datos personales, documentos sensibles o información institucional que no deba circular fuera de los espacios autorizados.

Finalmente, la sesión planteó que estas herramientas pueden optimizar tareas operativas y liberar tiempo docente para actividades de mayor valor pedagógico, como la retroalimentación, el acompañamiento y el diseño de experiencias aplicadas. NotebookLM fue presentado así como una herramienta de apoyo para diversificar recursos, fortalecer el aprendizaje autónomo y ampliar las posibilidades de acceso a la información en entornos educativos.

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IA ética para fortalecer el pensamiento crítico

La Comunidad IA dedicó su sesión del 15 de mayo a analizar el vínculo entre inteligencia artificial, pensamiento crítico e investigación científica en la educación superior. La reunión contó con la participación de José Luis Vásquez Correa, docente universitario y especialista en innovación, quien presentó la ponencia “El fin del pensamiento crítico o su evolución: IA, ética e investigación científica”, centrada en el proyecto Oriana.

La exposición partió de una preocupación recurrente en el ámbito universitario: el uso de herramientas de inteligencia artificial por parte de los estudiantes para producir textos académicos sin una apropiación clara del contenido. Según lo discutido en la sesión, el problema no se limita al plagio o a la deshonestidad académica, sino que se relaciona con la ausencia de trazabilidad en el proceso de investigación y con la delegación pasiva de tareas cognitivas a sistemas generativos.

En ese contexto, Vásquez presentó Oriana como una propuesta orientada a acompañar el uso ético de la inteligencia artificial en procesos de investigación. La herramienta busca analizar la intención de los prompts, sugerir reformulaciones éticas y registrar las interacciones del estudiante. Su enfoque se apoya en el método socrático, es decir, en una dinámica de preguntas que promueve la reflexión antes que la entrega inmediata de respuestas.

Durante la sesión se explicaron los resultados de un piloto aplicado con estudiantes en proceso de tesis y docentes tutores. La experiencia mostró mejoras en la organización del trabajo investigativo, reducción de tiempos en algunas etapas del proceso y mayor claridad en la defensa de ideas. Más allá de los indicadores, el énfasis estuvo en el sentido de autoría: que el estudiante no solo entregue un producto, sino que comprenda, explique y sostenga lo que ha construido.

El diálogo posterior permitió ampliar la discusión hacia los desafíos institucionales. Algunos docentes señalaron que el reto no está únicamente en crear herramientas de acompañamiento, sino también en repensar las formas de evaluación, diferenciar producción textual de producción de conocimiento y enseñar a los estudiantes a pensar con inteligencia artificial. La trazabilidad, en ese sentido, fue reconocida como un componente valioso para observar cómo se construye el aprendizaje.

La sesión concluyó con una idea central: la inteligencia artificial no implica necesariamente el fin del pensamiento crítico, pero sí exige nuevas formas de orientación pedagógica. Su uso responsable en la educación superior requiere criterios éticos, acompañamiento docente y modelos que permitan convertir la interacción con estas tecnologías en una oportunidad para fortalecer la reflexión, la autoría y la investigación académica.

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IA para evaluar competencias transversales

La sesión de la Comunidad IA del 8 de mayo abordó el uso de inteligencia artificial para evaluar competencias transversales en educación superior, a partir de la presentación de Juan Pablo Delacroix, CEO y cofundador de Reskilling AI. La exposición planteó una discusión relevante para las instituciones educativas: cómo pasar de una evaluación centrada en rúbricas y percepciones individuales hacia sistemas capaces de generar evidencia más objetiva, escalable y útil para la toma de decisiones académicas.

Delacroix señaló que el avance de la inteligencia artificial está acelerando la obsolescencia de algunas competencias técnicas y, al mismo tiempo, incrementando el valor de habilidades humanas como pensamiento crítico, comunicación, adaptabilidad, resiliencia y trabajo en equipo. En este contexto, las universidades enfrentan el desafío de actualizar sus procesos formativos y de evaluación para responder a las demandas del mercado laboral, que cada vez exige perfiles con mayor capacidad de adaptación y resolución de problemas.

Uno de los puntos centrales de la sesión fue la dificultad de medir estas competencias a gran escala. Aunque muchas instituciones utilizan rúbricas, autoevaluaciones u observaciones docentes, estos mecanismos pueden estar condicionados por sesgos, diferencias de criterio y limitaciones de tiempo. Frente a ello, se presentó una propuesta basada en el análisis de respuestas de audio mediante inteligencia artificial, que permite observar tanto el contenido de lo que expresa el estudiante como ciertos elementos prosódicos vinculados a la forma en que responde.

La herramienta expuesta trabaja con preguntas abiertas y reflexivas, diseñadas para obtener respuestas auténticas y evitar formatos cerrados en los que el estudiante pueda anticipar la opción esperada. A partir de esas respuestas, el sistema analiza competencias cognitivas, sociales, emocionales y de acción, generando reportes individuales y tableros agregados. Estos datos permiten identificar brechas respecto del perfil de egreso, orientar intervenciones formativas y realizar mediciones longitudinales sobre la evolución de los estudiantes.

Durante el diálogo con los participantes, se abordaron aspectos prácticos de la evaluación, como la cantidad de preguntas, el tiempo estimado para responder y la retroalimentación generada por el sistema. También se discutió la necesidad de validar científicamente este tipo de instrumentos, así como su posible utilidad para procesos de acreditación, empleabilidad y emisión de microcredenciales. La conversación permitió situar la inteligencia artificial no solo como una herramienta de eficiencia o control, sino como un recurso para comprender mejor el desarrollo de competencias humanas.

La sesión dejó abierta una reflexión clave para la educación superior: si las competencias transversales son cada vez más relevantes para el desempeño profesional, las instituciones necesitan mecanismos rigurosos para medirlas, acompañarlas y evidenciar su progreso. En ese sentido, la inteligencia artificial puede contribuir a fortalecer la evaluación académica, siempre que se integre con criterios pedagógicos, validación científica y una lectura ética de los datos.

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IA en odontología: recetas clínicas con apoyo digital

En la sesión del viernes 24 de abril de la Comunidad IA en la Educación se presentó una experiencia aplicada en el campo de la odontología, a cargo de Maritza Meza, docente de la UPC, quien compartió el diseño de una sesión orientada a fortalecer la prescripción farmacológica en estudiantes de esta carrera. La propuesta, titulada “Más allá del papel: recetas odontológicas en la era de la inteligencia artificial”, abordó el uso de herramientas generativas para conectar el conocimiento teórico con la toma de decisiones clínicas en el aula.

La sesión partió de una necesidad identificada en el curso de Terapéutica: la dificultad de algunos estudiantes para trasladar los contenidos farmacológicos a la redacción correcta de recetas odontológicas. Según la experiencia presentada, esta brecha se evidenciaba en la inseguridad para elegir medicamentos, definir dosis, precisar vías de administración y completar los elementos formales de una receta. Ante ello, la docente diseñó una actividad que integró inteligencia artificial como recurso de simulación, diseño y retroalimentación.

Entre las herramientas utilizadas estuvieron Gamma, para la creación de materiales didácticos; ChatGPT y otras plataformas similares, para generar casos clínicos y ejercicios de identificación de errores; Canva, para el diseño de recetas; y Eleven Labs, para producir audios que simularan relatos de pacientes. Este último recurso permitió acercar a los estudiantes a una situación más parecida a la práctica profesional, en la que el paciente no presenta la información de manera ordenada, sino a través de una narración que debe ser interpretada clínicamente.

La dinámica incluyó actividades progresivas: primero, la identificación de errores en recetas generadas con apoyo de IA; luego, la elaboración de recetas a partir de casos clínicos; y, finalmente, la resolución de un escenario narrado en audio, acompañado de imágenes diagnósticas. Durante el proceso, los estudiantes trabajaron de forma colaborativa, expusieron sus decisiones y recibieron retroalimentación de sus pares y docentes, lo que permitió reforzar el razonamiento clínico y la comunicación profesional.

De acuerdo con la experiencia compartida, la incorporación de estas herramientas favoreció una mayor autonomía y confianza en los estudiantes al momento de enfrentar ejercicios de prescripción. También se observó una reducción de errores frecuentes en la redacción de recetas, especialmente en aspectos vinculados con dosificación y vía de administración. La sesión abrió además una conversación sobre el papel del docente en el diseño de experiencias con IA, la necesidad de verificar los resultados generados por estas herramientas y la importancia de promover pensamiento crítico en su uso.

El encuentro concluyó con una reflexión sobre el valor de integrar inteligencia artificial en actividades concretas de enseñanza, sin reemplazar el criterio profesional ni la mediación docente. La experiencia mostró que, en áreas como la salud, la IA puede funcionar como apoyo para simular escenarios, ampliar oportunidades de práctica y fortalecer competencias clínicas, siempre que su uso esté acompañado de orientación pedagógica, revisión crítica y objetivos de aprendizaje claramente definidos.

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