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Inteligencia artificial aplicada al diseño UX universitario

La Comunidad IA dedicó su sesión del 10 de julio a analizar cómo la inteligencia artificial está modificando la enseñanza del diseño de experiencias de usuario. Fernando Álvarez Ponce, docente de la carrera de Ingeniería de Sistemas en EPE, presentó la metodología que aplica en el curso Diseño y Tecnologías UX para relacionar los conceptos teóricos con los cambios que ya se observan en el entorno profesional.

La propuesta consiste en integrar la inteligencia artificial como un eje transversal del curso, en lugar de abordarla como un contenido aislado. Después de explicar temas como usabilidad, navegabilidad, interactividad o arquitectura de información, el docente muestra cómo estas áreas evolucionan mediante sistemas capaces de analizar comportamientos, personalizar interfaces y anticipar necesidades de los usuarios.

Uno de los ejemplos expuestos fue la transición de una arquitectura de información estática hacia una “arquitectura líquida”. En este enfoque, los elementos de una interfaz pueden modificar su tamaño, ubicación, contraste o acceso según la forma en que cada persona utiliza una aplicación. Así, el diseñador deja de concentrarse únicamente en construir pantallas y asume la tarea de definir reglas, supervisar resultados y verificar que las adaptaciones generen valor.

Durante las actividades prácticas, los estudiantes emplean herramientas como Figma, v0 y Lovable para generar prototipos a partir de instrucciones en lenguaje natural. Esta automatización permite elaborar varias alternativas en menos tiempo, compararlas y seleccionar las más adecuadas. El trabajo del estudiante se orienta entonces hacia la formulación del contexto, la calidad de las indicaciones, la accesibilidad y la validación de las soluciones propuestas.

El uso temprano de prototipos también ha favorecido la evaluación entre pares. Los grupos presentan sus diseños antes de la entrega final y reciben observaciones de sus compañeros sobre la claridad de los flujos, la cantidad de pasos o la facilidad de uso. Esta dinámica amplía la participación en clase y fortalece el pensamiento crítico, la argumentación y la capacidad de ofrecer retroalimentación constructiva.

La experiencia muestra que la inteligencia artificial puede liberar tiempo destinado a tareas mecánicas y trasladar la atención hacia el análisis del problema, la investigación del usuario y los requerimientos del negocio. En este escenario, el criterio profesional conserva un papel decisivo: la tecnología puede acelerar la creación de productos digitales, pero corresponde al diseñador determinar si la solución es pertinente, accesible, sostenible y útil.

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Inteligencia artificial para observar clases: alcances y límites

La sesión de la Comunidad IA del 3 de julio abordó la validación de observaciones de clase mediante inteligencia artificial, a partir de una investigación presentada por Carolina Melo, Matías Recabarren y Javiera de la Maza, de la Universidad de los Andes. El encuentro permitió revisar los alcances y límites de los modelos de lenguaje para analizar prácticas docentes, en un campo donde la observación de aula sigue siendo una herramienta clave para mejorar la enseñanza.

La exposición partió de una premisa central: la calidad docente tiene una relación directa con los aprendizajes de los estudiantes, pero observar clases de manera rigurosa requiere instrumentos validados, criterios comunes y evaluadores entrenados. En ese contexto, el equipo investigador utilizó Teach Primary, una herramienta desarrollada por el Banco Mundial para evaluar prácticas pedagógicas observables en el aula, como marco de referencia para comparar los puntajes generados por inteligencia artificial con los juicios de expertos.

El estudio analizó si los modelos de lenguaje podían producir evaluaciones estables, precisas y comparables con las de observadores certificados. Para ello, se trabajó con transcripciones de videos de clase y se realizaron múltiples iteraciones con distintos modelos, entre ellos GPT, Gemini, Claude, DeepSeek y Grok. Los resultados mostraron una variabilidad relevante: ante el mismo prompt, algunos modelos entregaban puntajes distintos, lo que plantea desafíos para su uso directo en procesos de retroalimentación docente.

Uno de los hallazgos más relevantes fue que la inteligencia artificial funciona mejor en dimensiones que dependen más del texto, como el análisis de preguntas abiertas o ciertos indicadores de pensamiento crítico. Sin embargo, presenta mayores dificultades en elementos que requieren interpretar conductas no verbales, interacciones del aula o respuestas de los estudiantes. La ausencia de información visual o contextual puede llevar al modelo a evaluar como deficiente una conducta que, en realidad, no requería intervención docente.

Durante el diálogo con los participantes, se discutió también el potencial de estas herramientas para apoyar procesos de autoevaluación, mentoría y acompañamiento docente. La IA podría contribuir a reducir costos, ampliar la frecuencia de la retroalimentación y crear espacios más privados para que los profesores revisen su práctica. No obstante, los expositores subrayaron que el conocimiento experto sigue siendo indispensable para diseñar criterios, interpretar evidencias y transformar los resultados en recomendaciones accionables.

La sesión dejó una conclusión prudente: la inteligencia artificial ofrece oportunidades para fortalecer la observación de aula, pero aún no puede reemplazar el juicio profesional. Su valor parece estar en aumentar la capacidad de análisis de los expertos y no en automatizar por completo decisiones pedagógicas complejas. El desafío futuro estará en integrar modelos multimodales, análisis de video y marcos pedagógicos más precisos para construir sistemas de evaluación más confiables y útiles para la mejora docente.

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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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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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Adolescencia, neurociencias y aprendizaje: retos de la vida universitaria

Por Bruno Chacón Jimeno

El ingreso a la universidad no solo representa un cambio académico. Para miles de estudiantes, implica también una transición neuroemocional profunda.

Hoy, desde las neurociencias educativas, sabemos que el cerebro adolescente continúa desarrollándose durante los primeros años universitarios, especialmente en áreas vinculadas a:

· Toma de decisiones
· Regulación emocional
· Organización y planificación
· Control de impulsos
· Motivación y autonomía

Esto explica por qué muchos estudiantes de primeros ciclos enfrentan retos como la procrastinación, la ansiedad académica o dificultades para gestionar el tiempo, aun cuando poseen grandes capacidades intelectuales.

La evidencia científica muestra que el cerebro adolescente posee una alta plasticidad neuronal, lo que convierte esta etapa en una oportunidad extraordinaria para fortalecer competencias clave como:

· Pensamiento crítico
· Autorregulación emocional
· Resolución de problemas
· Habilidades colaborativas
· Aprendizaje autónomo

En este contexto, la innovación educativa tiene un rol fundamental.

Las universidades no solo deben transmitir contenidos; también deben diseñar ecosistemas de aprendizaje que comprendan integralmente el desarrollo humano de sus estudiantes.

Algunas estrategias que hoy cobran especial relevancia:

• Acompañamiento tutorial y socioemocional
• Experiencias de aprendizaje significativas
• Metodologías activas y colaborativas
• Uso ético y responsable de plataformas digitales
• Fortalecimiento de hábitos saludables y bienestar estudiantil

La educación superior del siglo XXI necesita combinar ciencia, empatía e innovación para responder a las verdaderas necesidades de los estudiantes.

Porque comprender cómo aprende el cerebro adolescente no reduce la exigencia académica: la hace más humana, estratégica y efectiva.

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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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Universidad, IA y empleabilidad: formar profesionales para un mercado en evolución

El mercado laboral está cambiando con rapidez, impulsado por la inteligencia artificial. Más que generar incertidumbre, este contexto plantea nuevas exigencias y oportunidades para quienes se están formando hoy. Según el Banco Mundial y la Organización Internacional del Trabajo, esta transformación no implica necesariamente la desaparición del empleo, sino su evolución. De hecho, según el informe IA generativa y empleo en América Latina y el Caribe: ¿La brecha digital es un factor protector o un cuello de botella? (2024) del Banco Mundial y la Organización Internacional del Trabajo entre el 26% y el 38% de los empleos en América Latina están expuestos a la inteligencia artificial; sin embargo, solo entre el 2% y el 5% podrían automatizarse completamente, mientras que una proporción significativa podría mejorar su productividad. En ese sentido, la diferencia no está en evitar la IA, sino en aprender a integrarla con criterio en el desarrollo profesional.

A lo largo del tiempo, la empleabilidad ha evolucionado junto con los cambios tecnológicos. Si antes se priorizaba la especialización y luego la adaptación digital, hoy el diferencial está en combinar habilidades humanas con el uso estratégico de la tecnología. Por ello, aprender deja de ser un momento puntual y se convierte en un proceso continuo, donde la actualización constante es clave.

En este escenario, la IA se posiciona como una aliada en el desarrollo profesional. Permite optimizar el currículum vitae (CV), prepararse para entrevistas, analizar tendencias del sector y generar ideas de proyectos. No obstante, su valor radica en el uso consciente: interpretar resultados, cuestionar la información y adaptarla a contextos reales siguen siendo capacidades humanas esenciales. Así, la empleabilidad depende cada vez más de cómo se articula el conocimiento con la tecnología para generar valor.

Asimismo, este cambio está transformando la forma de aprender. Las micro y nano credenciales permiten desarrollar habilidades específicas en menos tiempo y con mayor flexibilidad, complementando la formación universitaria. De este modo, el perfil profesional deja de ser estático y se construye de forma progresiva, en respuesta a un entorno laboral dinámico.

Frente a este panorama, la universidad tiene un rol clave. Más allá de transmitir contenidos, debe formar profesionales capaces de pensar críticamente, adaptarse y utilizar la tecnología de manera responsable. Esto implica integrar la IA en el aprendizaje, promover experiencias prácticas y abrir espacios más flexibles. Así, la educación superior no solo prepara para el primer empleo, sino para una trayectoria en constante cambio.

En el contexto peruano, este proceso convive con desafíos estructurales como la brecha digital y la alta informalidad laboral. Según el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), en su informe Perú: Comportamiento de los indicadores del mercado laboral a nivel nacional y en 27 ciudades (2026), el 70,2% de la población ocupada se encuentra en condición de informalidad, lo que evidencia un acceso desigual a oportunidades laborales y protección social. En este escenario, la inteligencia artificial no impactará de la misma manera en todos los perfiles; sin embargo, también abre una oportunidad: quienes desarrollen competencias digitales y utilicen estas herramientas de forma estratégica podrán potenciar su perfil y acceder a nuevas posibilidades. Así, la educación se posiciona como un actor clave para reducir brechas y ampliar oportunidades.

Finalmente, la empleabilidad siempre ha estado ligada a la capacidad de adaptación. Hoy, la inteligencia artificial no cambia esa lógica, pero sí eleva el nivel de exigencia. En un entorno donde la tecnología avanza rápidamente, ser empleable implica aprender de forma continua, cuestionar y crear con intención. Porque, más allá de cualquier avance, la verdadera ventaja sigue siendo profundamente humana.

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UPCinos en acción: participación en el Meet Up de University Innovation Fellows en Países Bajos

La Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas continúa fortaleciendo su presencia en espacios globales de innovación. Este 2026, estudiantes y docentes participaron en el Meet Up internacional del programa University Innovation Fellows, realizado en la University of Twente, en Países Bajos.

En esta edición, representaron a la UPC Paola Torres, Erika Bedoya, Silvana Balarezo, Majo Boza, Alessandra Ravettino, Cristobal Cortés y Kiara Sánchez como parte de una red internacional que promueve el liderazgo, la colaboración y la generación de soluciones con impacto. Silvana Balarezo
Más que un viaje: una experiencia global de aprendizaje

Participar en este encuentro significa integrarse a un entorno donde la innovación se vive desde la práctica. A lo largo del Meet Up, los asistentes se involucraron en dinámicas orientadas al desarrollo de proyectos, intercambio de ideas y análisis de desafíos comunes en distintos contextos.

Este espacio permitió identificar que, a pesar de las diferencias entre universidades, existen retos compartidos que pueden abordarse de manera conjunta, abriendo paso a iniciativas colaborativas con proyección internacional.

Construir soluciones desde la colaboración

Uno de los ejes centrales del encuentro fue el trabajo en equipos diversos, donde estudiantes y docentes compartieron roles y perspectivas para desarrollar propuestas frente a problemas reales, reforzando así la importancia de la cocreación interdisciplinaria y del aprendizaje basado en la experimentación, en el que probar, ajustar y volver a intentar forma parte esencial del proceso.

La innovación educativa nace de la forma en que concebimos el aprendizaje y el rol de nuestros estudiantes. – Erika Bedoya

Ampliar la mirada para generar impacto

Ser parte de una comunidad global también implica cuestionar los propios límites y abrirse a nuevas formas de pensar y actuar.

Es inspirador ver cómo, desde distintas partes del mundo, existen iniciativas orientadas a resolver problemas reales desde la innovación. – Majo Boza

Este tipo de experiencias fortalece una mentalidad abierta al cambio y reafirma el valor de conectar con otros para construir soluciones con mayor alcance.

Una comunidad que transforma

La participación en este Meet Up reafirma el compromiso de la UPC con el desarrollo de personas capaces de liderar procesos de innovación en distintos entornos.

Formar parte de University Innovation Fellows implica integrarse a una comunidad que impulsa la acción, el aprendizaje constante y la creación de nuevas formas de generar impacto.

Porque innovar hoy es también atreverse a cuestionar, colaborar y construir soluciones que respondan a los desafíos del presente y del futuro.