Las claves de México, Colombia y Chile para incorporar a la inteligencia artificial en la universidad

La inteligencia artificial dejó de ser un fenómeno exclusivo de las grandes empresas tecnológicas y empezó a tener un papel visible en la vida universitaria latinoamericana. Facultades y rectores debaten sobre cómo incorporarla en la enseñanza y qué límites conviene establecer. México, Colombia y Chile son los países que han dado pasos más concretos y, justamente, un informe reciente los toma como referencia para medir hacia dónde se encamina la región.

Se trata de un estudio elaborado por EdLatam, la red que agrupa a especialistas en educación, tecnología y políticas públicas. Con el título “Políticas de Inteligencia Artificial en la Educación Superior Latinoamericana: Análisis Comparativo de México, Colombia y Chile (2025)“, el documento analiza marcos normativos, prácticas institucionales y desafíos compartidos. La intención es aportar criterios a universidades y ministerios en un terreno que todavía no tiene reglas claras.

El trabajo llama la atención sobre un dato de contexto: a nivel global, apenas una de cada diez instituciones supervisa formalmente el uso de la inteligencia artificial. En ese marco, las iniciativas latinoamericanas aparecen como experiencias tempranas que pueden marcar tendencia. Chile, por ejemplo, figura al frente del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2024 con un puntaje de 73,07, gracias a una política nacional que se proyecta hasta 2031.

México ofrece un panorama distinto. Tiene la red institucional más amplia y diversa —más de 190 universidades con programas de IA y unos 3.600 estudiantes inscriptos— pero carece de una regulación nacional unificada. El Tecnológico de Monterrey, la UNAM o la Universidad de Monterrey se adelantaron con sus propios lineamientos, en general dejando que cada profesor decida si habilita o restringe el uso de herramientas de IA en sus cursos. Esa descentralización le da flexibilidad al sistema, aunque también lo vuelve más fragmentado.

Colombia apostó por una estrategia nacional. En febrero de 2025 adoptó la Política Nacional de Inteligencia Artificial, que fija seis objetivos que van desde la gobernanza ética hasta la formación de talento digital. Universidades como Los Andes, la Icesi o la UDI empezaron a traducir esas metas en políticas propias, con comités asesores y grupos de trabajo. El Ministerio de Educación acompañó con una inversión importante —más de 3.200 millones de pesos— para fortalecer programas en educación superior.

Chile aparece con un andamiaje más maduro. Su Política Nacional de Inteligencia Artificial fue actualizada y organiza su horizonte hasta 2031 alrededor de tres ejes: gobernanza y ética, desarrollo de capacidades y un ecosistema digital seguro. Universidades como la de Chile, la Andrés Bello o la de Las Américas ya incorporaron guías de uso con principios de transparencia, trazabilidad y equidad, además de crear comités de seguimiento y microcredenciales docentes.

El informe de EdLatam señala que, más allá de estas diferencias, hay puntos en común. En los tres países se exige que los estudiantes declaren cuándo usan inteligencia artificial y con qué fines, y el uso fraudulento se sanciona como falta de integridad académica. En algunos casos incluso se pide incluir los “prompts” como parte de la documentación. La coincidencia parece responder a una misma preocupación: no perder de vista la responsabilidad académica en la experimentación con nuevas herramientas.

También aparecen buenas prácticas que podrían difundirse en la región. Una de ellas es el llamado “semáforo de usos”, que clasifica las actividades en permitidas, restringidas o prohibidas según su relación con los objetivos pedagógicos. Otra práctica interesante es el desarrollo de plantillas estandarizadas para que los alumnos informen el uso de IA en sus tareas. Estas experiencias muestran que las instituciones no solo discuten principios generales, sino que ensayan mecanismos concretos de aplicación.

El estudio también subraya, sin embargo, la persistencia de la brecha digital entre instituciones y regiones, la velocidad con la que progresa la tecnología frente a la capacidad de formación docente y el riesgo de sesgos algorítmicos en los sistemas de IA. Sin inversión sostenida en infraestructura, capacitación y marcos éticos, advierte el estudio, las políticas pueden quedar a mitad de camino.

En lugar de cerrar con una conclusión definitiva, el informe deja planteada una perspectiva: la región funciona hoy como un laboratorio en construcción. México, Colombia y Chile ensayan respuestas distintas y complementarias, que pueden ofrecer aprendizajes más allá de sus fronteras. Qué modelo prevalecerá o qué combinación resultará más efectiva es todavía una pregunta abierta.