¿Dónde ganar en el despliegue de IA en educación?

En los últimos 18 meses, la inteligencia artificial (IA) ha redefinido la educación superior a nivel global, y el impacto en América Latina y Perú no es la excepción. La personalización del proceso de aprendizaje, la optimización de procesos administrativos y la predicción de patrones de aprendizaje con altos niveles de precisión emergen como los impactos más potentes que genera la IA en el sector educativo.

Para capitalizar esta revolución, las instituciones deben transitar por tres pilares fundamentales: gobernanza ética robusta, decisiones informadas sobre el dilema “build vs buy” y observabilidad precisa. Estos pilares, implementados con rigor, permiten a universidades, Estados y hacedores de políticas mitigar riesgos como sesgos amplificados, inversiones no rentables o inequidades crecientes. Para las instituciones académicas, su adopción acelera su posicionamiento como líderes en un ecosistema competitivo de educación con IA.

En ese sentido, en América Latina, donde la deserción universitaria supera el 50% y persisten brechas de infraestructura tecnológica y digital, la IA correctamente desplegada ofrece una oportunidad estratégica para elevar la calidad educativa, retener talento y cerrar brechas de aprendizaje. Ganar en este despliegue no pasa únicamente por la “correcta” adopción tecnológica, sino también por dominar esos tres pilares con visión audaz.

1. Gobernanza en IA: base ética y de riesgos inquebrantable

Un esquema sólido de gobernanza en IA es el fundamento más importante de la educación superior del futuro, delimitando parámetros precisos para estudiantes y docentes que neutralizan amenazas como sesgos que agravan desigualdades, incremento considerable del plagio o deterioro de habilidades críticas. Su omisión en el futuro cercano puede exponer a las instituciones a demandas legales, derrumbe de reputación o aumento de brechas socioeconómicas y de conocimiento que van contra su vocación de forjar líderes transformadores.

En la gobernanza responsable de la IA en educación superior, las universidades son aliados indispensables. Por otro lado, los grandes jugadores en el desarrollo de LLMs (modelo de lenguaje de gran tamaño, por sus siglas en inglés) así como el ecosistema Edtech tienen un aporte clave en continuar inyectando innovación y pericia en tutores IA y plataformas adaptativas. En ese sentido, el reto clave en los modelos de gobernanza pasa por clasificar los usos por niveles de riesgo (bajo para tareas administrativas simples, medio para análisis predictivos y alto para decisiones académicas como procesos de aprendizaje o evaluaciones), garantizando así una supervisión proporcional al impacto en estudiantes y procesos educativos. Sin embargo, es clave entender que, en niveles altos, es importante la participación humana de manera obligatoria para validar resultados de IA, como por ejemplo en tutorías personalizadas o detección de plagio, mitigando sesgos y errores éticos mediante revisiones manuales alineadas con estándares internacionales.

2. Build vs Buy: el rol decisivo de partners estratégicos en IA

En la encrucijada de “build vs buy”, el tiempo es un factor decisivo para las universidades latinoamericanas. Desarrollar soluciones IA internamente exige curvas de aprendizaje prolongadas para equipos de tecnología, en un panorama donde la velocidad de evolución de IA y LLMs impone un time-to-market costoso que diluye ventajas competitivas y desvía recursos de la misión educativa central. Optar por el lado “buy” de esta encrucijada no sólo implica aliarse con proveedores especializados, sino sobre todo buscar en él un partner que acompaña todo el proceso de despliegue. Esto acelera la implementación, mitiga obsolescencia, preserva agilidad frente a actualizaciones constantes y evita despliegues fallidos.

Ganar radica en focalizar la fortaleza universitaria en la innovación curricular y formación de profesionales, exigiendo a los partners de IA rigurosidad académica impecable, integración con sus sistemas académicos y un retorno de inversión medible en retención estudiantil y personalización pedagógica. De esta manera, las instituciones canalizan el conocimiento interno hacia avances curriculares en lugar de enfocarse en codificación técnica.

3. Observabilidad: datos precisos para cerrar brechas académicas y reducir deserción

Una vez desplegada la IA en procesos de enseñanza y aprendizaje, la observabilidad es el instrumento crítico para medir no sólo adopción y frecuencia de uso, sino impactos profundos como engagement estudiantil (midiendo el tiempo activo en plataformas y las tasas de interacción), evolución de notas promedio entre periodos académicos equivalentes y brechas temáticas en los cursos, permitiendo intervenciones precisas que cierran brechas y contribuyen a la reducción de la deserción. Herramientas avanzadas, incluyendo Randomized Controlled Trials (RCTs) para validar causalidad entre IA y mejoras pedagógicas, generan evidencia rigurosa que distingue correlación de impacto real, esencial en contextos latinoamericanos con más de 5 millones de estudiantes en riesgo anual.

Un mecanismo para materializar esta observabilidad es el despliegue de dashboards predictivos. Estos entregan visibilidad estratégica al C-level de las instituciones, con métricas agregadas de uso institucional y brechas de aprendizaje a escala, habilitando accionables claros. También es clave que la observabilidad esté orientada al rol docente: proveer a los docentes de información detallada en ciclos cortos (semanal o quincenal) para ejecutar acciones de mejora inmediatas en el aula eleva el proceso de aprendizaje y demuestra resultados tangibles, convirtiendo a la observabilidad en catalizador clave de excelencia académica y operativa.

Las instituciones de educación superior en América Latina que prioricen gobernanza ética, alianzas estratégicas y observabilidad ganarán terreno en la era de la IA, no sólo mitigando pérdidas sino forjando un futuro educativo inclusivo y competitivo. Sus líderes, actuando con visión hoy, moldearán la próxima generación de profesionales en la región.