En la sesión del 21 de noviembre, Gianfranco Mejía (UPC) analizó el proyecto de Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial y el proyecto de Estrategia Nacional de Gobierno de Datos, destacando su interdependencia: sin gestión y calidad de datos, la IA difícilmente escalará con impacto. Subrayó que el documento de datos ofrece lineamientos más concretos (plataformas de analítica, capacitación regular, ecosistemas colaborativos), mientras que la estrategia de IA aún es parca en detalles para el sector educativo.
En educación, el diagnóstico oficial alude a pilotos de personalización del aprendizaje, monitoreo de progreso y asistencia pedagógica, y a la capacitación de ~85–87 mil docentes en 2024, equivalente a algo más del 20% del total en escuelas públicas; avance inicial que revela una brecha sustantiva en alfabetización digital docente. Mejía resaltó dos prioridades: promover estrategias educativas en IA desde etapas tempranas y fortalecer capacidades en ETP e institutos, con enfoque territorial e inclusión.
El intercambio con los asistentes enfatizó la alineación con el Plan Estratégico de Desarrollo Nacional al 2050: formar talento avanzado hoy es condición para productividad e innovación futuras. Para que las estrategias trasciendan el papel, se identificaron tres retos: financiamiento, gobernanza multisectorial (MINEDU, PCM/SGTD, MTC, PRODUCE y academia) y continuidad institucional más allá de los ciclos políticos.
Como riesgo transversal, se advirtió la ausencia de líneas de base y métricas unificadas: sin datos comparables y depurados, será difícil medir éxito o corregir rumbo. La recomendación práctica fue sincronizar la agenda de IA con la de gobierno de datos (alfabetización, microcredenciales, currículos por niveles y roles) y publicar avances verificables para escrutinio académico y ciudadano.
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