Del Asombro a la Ejecución
Por Rafael Isidro Rodríguez, representante de los egresados al Consejo Superior e integrante del equipo directivo del PED 2025–2035 con Visión 2045.
Podría parecer paradójico, pero escribir hoy sobre el impacto de la IA en la Educación Superior exige usar IA como parte del propio método, para explorar fuentes, contrastar tendencias, revisar literatura reciente, localizar y comparar datos y finalmente tomar decisiones sobre el contenido. Esta columna no es 100% “de autor” en el sentido tradicional: combina ideas y experiencias propias de mi pasado reciente aprendiendo sobre IA, con el apoyo de sistemas de IA para identificar y verificar referencias de alto prestigio, por ejemplo, la UNESCO 1, así como buenas prácticas universitarias documentadas.
La IA, quizás el mayor salto tecnológico en la historia de la humanidad, y su gran poder, está reconfigurando y revolucionando nuestras vidas a todo nivel (social, cultural, económico, intelectual, etc.), y, por supuesto en la educación tanto superior, como la media y la elemental en el mundo es un actor cada vez más influyente y decisivo. En este artículo me concentro en la educación superior. Desde los asistentes virtuales hasta las plataformas de aprendizaje adaptativo, la tecnología está redefiniendo el rol de docentes, estudiantes y administrativos en las IES (Instituciones de Educación Superior), transformando la manera de aprender, de enseñar, de investigar, de comunicarnos y de administrar. Y, en mayor o menor grado, dependiendo de la universidad, del entorno social, cultural, tecnológico y de la disponibilidad de recursos, puede acelerar la personalización del aprendizaje, redefinir procesos de evaluación y automatizar tareas para liberar tiempo académico. Los docentes pueden alcanzar nuevos niveles de eficiencia y calidad educativa y ofrecer a sus alumnos experiencias de aprendizaje novedosas, enriquecedoras y dinámicas. En la parte administrativa se optimizan y automatizan procesos.
Aunque el origen más primigenio de la IA se remonta a la década de los años 30 del pasado siglo, sus raíces en el campus pueden situarse a inicios del este milenio, los tutores inteligentes y cursos de la “Open Learning Initiative” de Carnegie Mellon que se hicieron visibles para el gran público con pioneros como “Jill Watson” (Georgia Tech en 2016) 2, el primer asistente docente con IA desplegado en clases reales. Jill era realmente un robot creado por IBM y los más de 300 alumnos que tomaron ese curso online de diseño de programas informáticos, NO se percataron de ello.
Últimamente las universidades han integrado plataformas adaptativas (p. ej., ALEKS (Assessment and Learning in Knowledge Spaces) 3 en matemáticas y, más recientemente, se presentan despliegues institucionales de IA generativa como lo han hecho Arizona State University (ASU) en 2024, California State University (CSU) en el 2025 y muchos otros.
Con esas lecciones esta columna propone algunas ideas – no exhaustivas - para potenciar la IA en las IES, siempre con altos estándares de ética, equidad y calidad. Se presentan algunas evidencias que pueden invitar a adaptar lo que funciona en otras partes y, en lo posible, dar el salto estratégico que nuestro sistema educativo requiere.
Según un artículo actualizado por www.gostudent.org al 2025 4, el mercado global de la IA en el sector educativo se estima en US$6.000 millones. Ese valor es solo un indicativo, pues diferentes fuentes pueden presentar otras cifras, pero no muy diferentes.
Hoy podemos hacernos tres preguntas:
1) ¿Dónde impacta y crece más la IA en las universidades?
Salud y medicina. La IA está muy madura en radiología, imagenología y dispositivos médicos (detección de nódulos, priorización de estudios, soporte de informes, planificación de tratamientos), en el diagnóstico temprano de enfermedades y hoy se ofrecen tratamientos especializados basados en la genética del paciente. Los avances en cirugía robótica, en telemedicina, en la monitorización remota de pacientes con enfermedades crónicas son sorprendentes, como se puede observar 5. La IA en medicina está transformando la forma de diagnosticar, de tratar y de cuidar al paciente, allanando el camino a una atención médica más accesible y centrada en el paciente. La FDA (Federal Drug Administration) publica periódicamente listados de dispositivos y soluciones con IA autorizados, y el ACR (American College of Radiology) mantiene “AI Central”, un directorio con +200 soluciones con autorización en EE. UU., lo cual son señales de madurez clínica y regulatoria 6. En educación médica, el “New England Journal o Medicine” 7 es fuente imprescindible de consulta. Muchas escuelas ya incorporan estándares de alfabetización en IA y simulaciones con pacientes virtuales estandarizados (LLMs actuando como pacientes), que son útiles para evaluar el razonamiento clínico y la comunicación 8. Un video muy reciente presenta un avance maravilloso en China: los kioscos sin doctor y propulsados por IA son máquinas que escanean, diagnostican e incluso dispensan medicamentos en minutos—no se necesita médico humano 9.
Ingenierías: El diseño generativo en universidades como actividad evaluable, la integración BIM–IA (Building Information Modeling) conectan criterios reales de desempeño y sostenibilidad, enseñan y evalúan casos reales, es decir, va más allá de la teoría, y se aprende haciendo con datos y restricciones reales, donde la IA propone y el estudiante decide y justifica; hay cursos universitarios que lo usan para obligar al estudiante a considerar restricciones reales de desempeño, materiales y costo. La biblioteca digital de la “Association for Computing Machinery” (ACM 10), la mayor asociación científica/profesional de informática, a la cual muchas universidades están suscritas, da accesos a artículos, revistas técnicas, noticias, tutoriales y materiales especiales 11.
Computación y ciencia de datos. Cursos emblemáticos como el CS50 de Harvard 12, que es el curso insignia de Introducción a las Ciencias de la Computación de Harvard University, es famoso por su versión abierta y por un enfoque muy práctico: problemas semanales, laboratorios y proyectos finales, integra a los asistentes con IA para depurar código, provee feedback formativo y aprendizaje personalizado. Ha sido, a través de los años, muy influyente en docencia de computación pues integra la IA como andamiaje del aprendizaje, no como atajo.
Derecho y ciencias sociales. La profesión legal también está introduciendo IA en investigación, redacción y revisión, y las facultades están ajustando sus currículos y evaluaciones para enseñar su uso responsable y evitar “alucinaciones”. Incluso hay innovaciones en admisiones que exigen demostrar alfabetización en IA 13. No deja de ser relevante la experiencia de la escuela de leyes de Harvard 14
Economía, contaduría y administración. En finanzas y auditoría, IA y RPA (Robotic Process Automation) ya automatizan conciliaciones, clasificación de gastos, analítica y muestreo inteligente. Asociaciones globales del gremio (ACCA – Asociación de Contadores Certificados, IFAC – Federación Internacional de Contadores) anticipan migración del rol hacia análisis, control y criterio profesional.
Humanidades y artes. Son frecuentes los laboratorios de Humanidades Digitales e IA que exploran estilos lingüísticos, su historia y crítica de modelos; esto expande metodologías de investigación y plantea debates éticos y culturales necesarios en toda la universidad. Ver ejemplos de la Universidad de Washington en St. Louis 15 y del “Cogut Institute for Humanities” de Brown University 16 que investigan sesgos, estilos y métodos computacionales aplicados a corpus culturales.
Gestión universitaria (académica y administrativa). Desde tutores y asistentes para cursos masivos hasta respuestas a mensajes estudiantiles y automatización de trámites, la IA muestra efectos interesantes en productividad y alivio de carga cognitiva del personal. Importante mencionar que las soluciones de OPEN AI (ChatGpt en sus diversas modalidades) son similares a las de otros proveedores como Gemini de Google, Claude de Anthropic, etc. Cada solución desde las gratuitas hasta las versiones pagas, tiene algunas características especiales, ventajas y desventajas frente a las otras, todas pueden equivocarse – alucinar -, y, se puede afirmar, por ahora, que carecen de empatía humana y siempre requieren de la supervisión del usuario. Este tema no hace parte del objeto de este documento. En el caso concreto de Open AI, existe una versión ChatGpt Edu 17 pensada para instituciones académicas que algunas universidades han adquirido para toda su comunidad: estudiantes, docentes, administrativos.
2) ¿Qué carreras/funciones son más “automatizables”?
No es prudente “condenar” disciplinas, pero sí identificar tareas con alta exposición a la automatización. Evidencia comparada sugiere que entre 27–28 % de empleos en países OCDE están en ocupaciones con alto riesgo de automatización (considerando IA y otras tecnologías), afectando sobre todo tareas rutinarias y basadas en reglas.
En principio los estudiantes universitarios tienen menor riesgo agregado, porque su trabajo integra juicio y comunicación de alto nivel, pero sí verán una reestructuración de actividades. Por ejemplo, procesos contables repetitivos como lo muestran la “Association of Chartered Certified Accountants” 18 , Investigación documental y redacción estándar, soporte de TI de primer nivel y atención por canales digitales (chat, tickets), y en cursos con muchos estudiantes, la IA puede ser útil en el proceso de calificación se dan criterios claros y medibles.
Algunas actividades son menos automatizables, como labores clínicas y de campo con interacción humana, manipulación física o contexto no estructurado (enfermería, laboratorios clínicos, campo ambiental), y funciones de liderazgo, diseño, investigación original, docencia con alta interacción. Una excelente referencia para el tema que se ha venido desarrollando es el documento “La Educación Hoy, La Perspectiva de la OCDE” 19.
Algunos expertos opinan que en el corto/mediano plazo no “desaparecen” carreras, cambian, lo cual implica recomponer planes de estudio para que el egresado domine flujos de trabajo híbridos (humano+IA). Sin embargo el espectro de opiniones con relación al impacto de la IA en todos los campos del saber y del quehacer humano es amplísimo y cada día es más sorprendente que el anterior.
Es innegable que la influencia y el impacto de la IA en todas las disciplinas académicas, y en todos los procesos educativos, es simplemente inmenso y hasta cierto punto impredecible. Las instituciones educativas, deben incluir dentro de sus planes estratégicos de desarrollo de corto, mediano y largo plazo, una política institucional de IA que debe ser dinámica y adaptable al entorno donde opera la institución y a los avances en el campo de la IA. Lo anterior significa estructurar un programa de navegación dinámico – hoja de ruta - cuyo principio rector sea la IA como capacidad transversal (IA en todas las disciplinas y áreas de la institución) en el cual se identifiquen responsables, se establezcan pilotos y programas de formación intensiva para el personal docente y administrativo, e incluso para la comunidad, tutorías asistidas, modificaciones en los currículos, programas de investigación, y se identifiquen los fondos y fuentes de financiación requeridas (estatales y/o privadas) por el plan de inversiones de IA tanto en el “back” como en el “front office” que, dependiendo de los objetivos, puede alcanzar varios millones de US$. Al respecto se pueden explorar esquemas de donación, fondos semilla, iniciativas tipo “crowdfunding”, etc. En ese plan no pueden faltar indicadores que permitan medir los avances y cumplimiento de objetivos, semestrales y anuales, trianuales, quinquenales, etc.
Concluyendo, es importante resaltar que la IA no sustituirá la misión universitaria; la ampliará.
Los estudios de productividad señalan que, si se gestiona bien la transición, la IA puede aportar crecimiento económico y liberar tiempo para lo humano a través de mentorías, de creatividad y con orientación al servicio público. La ventaja competitiva será institucional, no tecnológica: gobierno, datos, talento, currículos y alianzas 20.
En el caso de UNIVALLE, la IA, aplicada con sentido territorial y una política con énfasis en la virtualidad le permitirá ampliar significativamente la cobertura, elevar productividad y formar una ciudadanía que elija el conocimiento y las oportunidades legítimas, para no incursionar en economías ilegales.
Dado que el Valle del Cauca y el Pacífico colombiano combinan una fuerte vocación agroindustrial, como también actividades logísticas, industriales y manufactureras, UNIVALLE y sus 10 sedes regionales, puede proponer una estrategia de IA con énfasis territorial y virtual. Por ejemplo: Agro y Bioeconomía (Palmira, Zarzal, Tuluá, Buga, Yumbo, Suárez), Logística - Industrial (Yumbo, Cali), Salud y Bienestar (Cali, Buenaventura, Santander de Quilichao), Derecho (Cali), Educación y Gestión Pública (todas las sedes). Explorar y promover la expansión de Programas Virtuales – que no requieren inversión en sedes físicas - e híbridos donde sea mejor y más conveniente, y explorar alianzas con universidades a distancia y abiertas, locales e internacionales, con propuestas de valor orientadas a escalar de manera significativa la cobertura con calidad. La combinación de tutores con IA y mentoría humana, arte y deporte comunitarios, y rutas de empleabilidad con microcredenciales, ayuda a mantener a jóvenes aprendiendo y conectados con oportunidades reales, reduciendo riesgos de deserción y vinculación con economías ilegales.
En términos generales las IES para mantener su pertinencia y competitividad, deben priorizar la necesidad de adaptación curricular y pedagógica y responder a los desafíos que impone la IA como motor de transformación y eje transversal para alcanzar las metas en investigación, docencia, extensión y gestión. Dependiendo del grado de desarrollo de cada institución, en algunos casos es posible pensar en medidas proactivas como una fuerza de tarea multidisciplinaria que defina una política institucional de IA y los pasos a seguir para garantizar que la IA sea ética, sostenible y alineada con el contexto social de la institución.
Si medimos, aprendemos y actuamos, la IA no reemplazará a la universidad: la hará más grande con más cobertura, con más calidad y más futuro para nuestros jóvenes; la tecnología es el medio, el fin es claro: más aprendizaje, más dignidad y más caminos legítimos para la juventud que confía en la educación.
2 Jill Watson – Design Intelligence Lab
5 https://www.instagram.com/reel/DPekla9E2wq/
6 U.S. Food and Drug Administration+2AI Central+2
8 https://stanmed.stanford.edu/issue/2025issue2/
9 https://www.instagram.com/reel/DPekla9E2wq/
12 CS50's Introduction to Programming with Scratch | Harvard University
13 https://news.bloomberglaw.com/
14 https://hls.harvard.edu/search?search=IA+in+Law+School
15 https://aihumanities.wustl.edu/
16 https://humanities.brown.edu/
