De la Metáfora a la Métrica: La IA en la Educación Superior Latinoamericana entre el Discurso y la Realidad Regional (3a parte)

 La brecha evidenciada entre la metáfora seductora de la IA y la métrica desafiante del ILIA/CEPAL (2025) exige una respuesta coordinada y proactiva de la academia latinoamericana. Las universidades en su rol de agentes de cambio social y centros de producción de conocimiento crítico, no pueden limitarse a esperarse la regulación gubernamental o la llegada de la tecnología extranjera. Deben tomar la iniciativa en la definición de una agenda de la IA propia, pertinente a la región que propicie la equidad y la soberanía.

La herramienta fundamental para lograr esta autonomía es la colaboración interregional latinoamericana. Los convenios entre universidades de América Latina son vitales porque permiten socializar costos, compartir expertise limitado (una debilidad señalada por el ILIA en la dimensión Talento) y crear masas críticas de investigadores y diseñadores pedagógicos que individualmente no podrían sostenerse.

Para nombrar y enlistar los puntos claves de desarrollo a la creación de un proyecto interregional entre universidades de la región, es pertinente mencionar un estudio realizado por el IESALC/UNESCO (2025), el cual señala en su análisis que, de acuerdo a la literatura y las iniciativas universitarias existentes revela tres razones principales que subrayan la necesidad de un marco de competencias (MC) de IA en la educación superior: a) la falta de competencias adecuadas entre estudiantes y docentes; b) el progreso limitado de las universidades en el desarrollo de estos marcos; y, c) la ausencia de un MC integral diseñado para este nivel educativo.

Esto significa y coincide con el informe de la CEPAL (2025), sobre la existencia de una brecha notable en las competencias digitales en IA tanto en docentes como en estudiantes. Falta de preparación que revela, por ejemplo, que el 58% carece de confianza en sus conocimientos y habilidades de IA, y un 48% cree estar inadecuadamente preparado en las universidades para la fuerza laboral impulsada por IA (Digital Education Council, 2024).

Eso aunado a la demanda de formación donde el 73% de los estudiantes indica que las universidades deberían ofrecer formación a los docentes para el uso correcto de la IA en su práctica académica frente al aula. De parte de los docentes exponen que tienen temor de ser reemplazados por la IA, aunado al plagio de su integridad académica y las posibles implicaciones éticas como el sesgo y la desinformación.

La alfabetización en IA debe adoptar en este nivel de educación superior, un enfoque centrado en el ser humano, integrando la dimensión ética (justicia, responsabilidad, transparencia) y promoviendo el uso de pedagogías infundidas con IA (AI infused pedagogy), es por lo tanto, parte de los aspectos a considerar en esta propuesta concreta, como propósito central de crear conciencia académica y promover la necesidad de un marco de competencia en IA.

Una de las líneas del trabajo interregional propuestas sería entre las más urgentes la creación de Observatorios  de la IA Ética y Educativa de América Latina. Estas redes académicas no solo podrían monitorizar las políticas de IA implementadas por las universidades, sino que generarían métodos de diagnóstico y evaluación continua para proyectos curriculares. 

A través de estos observatorios se podrían generar un tipo de benchmarks regionales basados en el bienestar social y la inclusión, en lugar solo de establecer la eficiencia económica que a menudo guían las implementaciones comerciales.

El valor de este tipo de colaboración se sustentaría en la necesidad de generar una metodología de auditoría algorítmica adaptada a las realidades locales de cada universidad. Esto incluiría, herramientas de IA utilizadas en currículos (desde tutores hasta evaluadores) que tendrían que ser examinadas bajo la óptica de la justicia algorítmica (O´Neil, 2016), asegurando de esta manera que los sesgos socioeconómicos y lingüísticos no fueran susceptibles de ser amplificados en la región, una tarea que una sola universidad difícilmente podría emprender con rigor.

Otra línea esencial a considerar, debería ser abordada mediante convenios interregionales para impulsar el desarrollo de currículos modulares y transdisciplinarios comunes. Así, por ejemplo, el Journal of Interactive Media (2025), subraya la necesidad de desmitificar la IA. Implica formar ciudadanos y profesionales críticos que entiendan cómo se construyen, quién se beneficia y cómo se regulan los sistemas de IA es fundamental. Compartir estos módulos formativos a través de plataformas interuniversitarias podría reducir la duplicidad de esfuerzos y así garantizar un estándar de calidad regional.

En el caso concreto para impulsar proyectos de investigación académicos relacionados con el uso y creación de lenguajes, convendría considerar sobre la pertinencia y relevancia del aspecto imperativo para lograr la soberanía de datos. 

La IA educativa la cual se basa en modelos entrenados, y si estos no logran reflejar las especificidades del español, el portugués y las lenguas de América Latina, se corre el alto riesgo de marginalizar identidades y sesgar la enseñanza. En ese sentido, una investigación interuniversitaria financiada de manera conjunta podría abordar este déficit de soberanía lingüística de los datos, un factor que el ILIA destaca indirectamente a través de la baja producción científica regional.

¿Cuáles entonces, podrían ser las líneas de trabajo académico interregional clave?

1. Red Latinoamericana de Auditoría Algorítmica Educativa (RLAAE): Para auditar sesgos en soluciones de IA, creando protocolos de certificación compartidos.
2. Consorcio de Datos Abiertos Educativos (CDAE): Creación de repositorios de datasets educativos regionalmente pertinentes para investigación.
3. Mallas Curriculares Conjuntas con Ética y Política de la IA: Para estandarizar la formación crítica transdisciplinaria de la región.

Cabe señalar que el papel de los convenios es estratégico: implica en primera instancia, transformar las universidades de simples consumidoras de tecnologías a productoras críticas de soluciones adaptadas (Winner, 1980). 

Esto significa que los proyectos curriculares no solo deberían usar la IA, sino investigarla y evaluarla constantemente en su contexto específico. La respuesta al desafío del ILIA no es solo la inversión, sino la articulación inteligente de los recursos humanos existentes.

Los convenios interregionales deben también incluir la evaluación continua de las políticas de adopción de IA en las distintas instituciones. Al comparar los resultados de implementación de IA en universidades con diferentes niveles de infraestructura (datos del ILIA), se podrían identificar buenas prácticas y evitar los errores ya cometidos, logrando un crecimiento más equitativo y menos costoso a largo plazo.

Solo a través de estos lazos de solidaridad académica interregional se podrá construir un ecosistema que responda a los principios humanistas y sociales que definen la educación superior latinoamericana, y no simplemente a las demandas del mercado tecnológico global (CEPAL, 2025).

Ante la urgencia de cerrar la brecha tecno-pedagógica regional. ¿Qué compromisos institucionales concretos están dispuestas a asumir nuestras universidades para formalizar estas alianzas interregionales y pasar de ser meros consumidores de tecnología a productores críticos éticos de una IA que sirva a nuestros propios fines educativos y sociales? Tarea pendiente a ser realizada.