La primera sesión del ciclo 2026 del espacio de conversaciones sobre inteligencia artificial en educación reunió a la comunidad docente para reflexionar sobre la relación entre programación, exploración tecnológica y desarrollo profesional. El invitado fue Andy García Peña, docente de la UPC y la Universidad Continental, emprendedor y consultor de innovación, quien compartió su experiencia aprendiendo programación desde cero y utilizando herramientas de IA para transformar su práctica docente. 

Durante la sesión, el expositor expuso el dilema que enfrentan muchos profesores: si aprender a programar es realmente un recurso potenciador o una inversión innecesaria en tiempos en que la inteligencia artificial genera código de manera automática. Para él, la respuesta no es absoluta. Mostró cómo distinguir entre el “by coding” orientado a prototipado rápido y el desarrollo asistido por IA responsable, que implica comprender la estructura del código y revisar lo generado por los modelos. Según comentó, dominar las bases del pensamiento computacional le permitió integrar herramientas de manera más sólida y creativa en sus cursos. 

El docente relató cómo la curiosidad lo llevó a experimentar con diversas plataformas, desde Google Sheets y Notion hasta entornos más complejos como Google Antigravity. Explicó su proceso para instalar, configurar y evaluar esta herramienta de desarrollo con agentes, así como las estrategias que aplicó para manejar riesgos, probar modelos y automatizar partes de su flujo de trabajo docente. Detalló también cómo utiliza Notebook LM junto con Antigravity para generar contenidos, sintetizar clases y optimizar la creación de materiales semanales. 

A partir de su experiencia, García Peña compartió ejemplos de cómo la programación había fortalecido su capacidad para diseñar actividades, integrar APIs, crear prototipos y combinar herramientas con metodologías como el design thinking y la gamificación. Este proceso, según indicó, contribuyó a que varias de sus propuestas fueran reconocidas como innovaciones educativas en instituciones donde enseña. Insistió en que aprender programación no implica volverse desarrollador, sino adquirir una lógica que permita entender, validar y guiar mejor el uso de la IA. 

La sesión concluyó con un intercambio entre docentes sobre evaluación, ética y la necesidad de elevar el nivel de curiosidad en el aula. Los participantes coincidieron en que la IA obliga a repensar las estrategias pedagógicas, promover procesos más reflexivos y fomentar experiencias donde los estudiantes produzcan, contrasten y expliquen, más allá de lo que un modelo generativo puede resolver. La conversación dejó claro que la exploración tecnológica sigue abriendo caminos para renovar la enseñanza en educación superior. 

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El 7 de noviembre de 2025, la Comunidad IA recibió a Nicolás Núñez (CENTRUM PUCP), quien presentó resultados de un cuasi-experimento sobre el uso de IA generativa en cursos de innovación y diseño de modelos de negocio. La sesión planteó una hipótesis provocadora: aunque los modelos de lenguaje aumentan la productividad y facilitan la personalización, su uso grupal podría conducir a soluciones más homogéneas y menos originales. 

El marco conceptual fue el “groupthink”, fenómeno de toma de decisiones que privilegia consensos rápidos y minimiza la disidencia. Núñez lo conectó con la “convergencia algorítmica” propia de los LLM: respuestas similares ante preguntas similares, lo que puede estandarizar ideas y reducir la fricción creativa necesaria para la innovación. 

La investigación comparó dos configuraciones. En el Grupo A, cuatro estudiantes interactuaron de forma conjunta —una sola computadora— con la IA para diseñar un producto digital. En el Grupo B, cada integrante trabajó primero en solitario con IA y luego, en equipo, debatieron y consolidaron la propuesta. Así se observaron diferencias tanto en tiempos como en la diversidad de resultados. 

Los hallazgos son claros. La co-creación simultánea con IA fue más veloz, especialmente en el desarrollo de prototipos. No obstante, la ruta individual-primero generó más debate, más iteraciones con el modelo y mayor disposición a defender ideas propias informadas por la IA. Además, quienes se autopercibían “menos creativos” reportaron un incremento en su autoeficacia creativa al trabajar inicialmente de manera individual. 

Las implicancias para la docencia y el diseño instruccional son matizadas. Cuando el objetivo es cumplir plazos ajustados (por ejemplo, hackatones), la co-creación puede ser conveniente. Si se busca calidad creativa y diversidad de soluciones, es preferible exigir ideación individual previa y posponer la convergencia grupal. Complementariamente, conviene nivelar competencias de prompting, exigir trazabilidad (borradores y prompts) y equilibrar la responsabilidad individual con la discusión crítica del equipo. 

En suma, el estudio sugiere que combinar fases individuales y colectivas con IA mitiga la homogeneidad y favorece resultados más robustos. La agenda futura apunta a explorar sesgos en las interacciones humano-máquina y estrategias para evitar la “aversión al algoritmo”, manteniendo la creatividad como eje del aprendizaje. 

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Durante este año, el curso “Fundamentos de Inteligencia Artificial Generativa en la Educación” volvió a abrir sus puertas con gran acogida. En total, se desarrollaron tres grupos, cada uno con más de 100 docentes inscritos provenientes de diversas carreras y niveles de experiencia en el uso de la inteligencia artificial. Esta variedad de perfiles reafirma el carácter inclusivo del curso, diseñado para acompañar a cualquier docente, sin importar su nivel de conocimiento previo, en la incorporación responsable y efectiva de herramientas de IA en la enseñanza.

El programa, ofrecido de manera virtual y síncrona, constó de cuatro sesiones de dos horas cada una. A lo largo de estas jornadas, los participantes exploraron los conceptos esenciales de la inteligencia artificial generativa y sus aplicaciones educativas.

El curso se estructuró en cuatro módulos temáticos:

  1. Introducción a la inteligencia artificial generativa
  2. Exploración y mejora de la interacción con modelos de lenguaje
  3. Integración de la IA generativa en el proceso de enseñanza y aprendizaje
  4. Herramientas de IA generativa complementarias

Cada edición del curso se actualiza antes de su inicio, con el fin de incorporar los avances más recientes en herramientas y prácticas de IA, lo que le otorga un valor añadido al mantener sus contenidos alineados con el ritmo acelerado de esta tecnología.

La metodología combinó sesiones síncronas con trabajo autónomo, promoviendo el análisis, la reflexión y la aplicación práctica. Al finalizar, los participantes desarrollaron un proyecto aplicativo, donde propusieron una forma pedagógica de integrar la IA generativa en sus cursos o sesiones.

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Tras la culminación del curso, el equipo de Innovación Educativa se comunicó con los docentes que aprobaron el programa para acompañarlos en la implementación de sus propuestas. Este proceso incluyó reuniones personalizadas para profundizar en las ideas presentadas, ajustar los enfoques pedagógicos y apoyar su puesta en práctica.

Actualmente, el equipo trabaja en la documentación de estas experiencias para compartirlas con la comunidad académica a través del Catálogo de Experiencias de Aprendizaje, donde se presentarán las iniciativas y los resultados obtenidos por los docentes con sus estudiantes.

De acuerdo con los resultados de la encuesta de satisfacción aplicada al finalizar cada grupo, el 77.42% de los participantes manifestó estar muy satisfecho y el 22.58% satisfecho con la experiencia. En cuanto a la valoración del contenido del curso, el 64.52% lo calificó como muy bueno y el 35.48% como bueno, destacando la pertinencia y actualidad de los temas abordados. Además, el 71% indicó que es muy probable que recomiende el curso y el 29% que probablemente lo haría, lo que evidencia el alto nivel de valoración y el impacto positivo que esta formación mantiene entre los docentes de la universidad.

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El curso “Fundamentos de IA Generativa en la Educación” se ha consolidado como un espacio de formación, exploración y acompañamiento docente que promueve el uso responsable y pedagógico de la inteligencia artificial en la enseñanza. Su impacto trasciende la capacitación técnica: representa un paso importante en la alfabetización digital de la comunidad académica, preparando a los docentes para incorporar nuevas herramientas de manera crítica y con sentido educativo.

El proceso de acompañamiento posterior —en el que los docentes reciben apoyo para implementar sus propuestas en el aula— refuerza el compromiso institucional con una transformación educativa sostenible, centrada en la experimentación, la colaboración y la mejora continua.

De esta manera, la experiencia se convierte no solo en un curso, sino en un espacio de formación y experimentación pedagógica, que impulsa el uso responsable de la inteligencia artificial en la enseñanza y promueve el aprendizaje continuo en una comunidad docente cada vez más innovadora.

La educación digital evoluciona a un ritmo acelerado gracias a la aparición de tecnologías emergentes que están redefiniendo cómo se enseña y aprende. Estas herramientas son parte esencial de la innovación educativa, pues permiten personalizar la enseñanza, promover la inclusión y enriquecer la experiencia de aprendizaje.

Desde la inteligencia artificial en educación hasta el metaverso educativo, el reto para instituciones, docentes y estudiantes es integrarlas con un enfoque ético y pedagógico. Conocerlas resulta clave para anticipar el futuro y aprovechar su verdadero potencial.

1. Inteligencia Artificial (IA) generativa en educación

La IA abre la posibilidad de crear contenidos adaptados a cada estudiante, ofrecer retroalimentación inmediata y apoyar la gestión académica. Según Engageli, más de ocho de cada diez instituciones educativas ya emplean IA generativa, lo que la posiciona como una de las innovaciones con mayor adopción en el sector.

2. Realidad aumentada (RA) y realidad virtual (RV) en el aula

Las experiencias inmersivas que ofrece la RA y la RV permiten simular laboratorios, recorrer lugares históricos o realizar prácticas complejas sin riesgo. Proyecciones de Takeaway-Reality indican que el mercado educativo de la VR crecerá más de seis veces hacia 2030, consolidándose como una tendencia con gran impacto en la motivación y participación de los estudiantes.

3. Blockchain para certificaciones académicas

El blockchain aporta transparencia y seguridad al registro de credenciales digitales, facilitando que los títulos académicos sean verificables y transferibles a nivel global. Investigaciones recientes de MDPI destacan que esta tecnología será clave para la movilidad académica y profesional en un mundo cada vez más interconectado.

4. Analítica de aprendizaje avanzada

El análisis de datos en educación permite comprender cómo aprenden los estudiantes, anticipar riesgos de deserción y mejorar la toma de decisiones docentes. Un estudio de Vieriu revela que más del 95% de los estudiantes ya utiliza tecnologías de IA en sus actividades académicas, especialmente asistentes virtuales, lo que evidencia el creciente valor de la educación basada en datos.

5. Metaverso educativo

El metaverso abre la puerta a entornos virtuales colaborativos donde los estudiantes interactúan en 3D. Aunque su implementación aún es inicial, su potencial es enorme para impulsar el aprendizaje híbrido y la creatividad. Según Matsh, en Estados Unidos más del 40% de las escuelas ya incorporan RA/VR en el aula, lo que anticipa una expansión acelerada hacia espacios inmersivos de enseñanza. Las tecnologías emergentes representan una oportunidad para transformar la educación siempre que se integren con visión pedagógica y responsabilidad ética. El futuro del aprendizaje será tanto humano como digital, con docentes y estudiantes construyendo juntos experiencias más inclusivas, creativas y significativas.


Referencias

Engageli. (2025). AI in Education Statistics
Takeaway-Reality. (2024). VR Training and Education Statistics 2024
Vieriu, A. et al. (2025). Artificial Intelligence Adoption in Education. MDPI
Matsh. (2024). Statistics on AI/VR Adoption in Education

La IA generativa, representada por herramientas como ChatGPT, está revolucionando la educación superior al mejorar las experiencias de aprendizaje tanto para los estudiantes como para los instructores. Estas tecnologías permiten soporte de aprendizaje inmediato, diseño de cursos mejorados, mayor compromiso estudiantil, aprendizaje experiencial y personalización. Sin embargo, su uso debe ser manejado con responsabilidad para asegurar resultados positivos y evitar posibles daños.