LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 683.

DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v6i5.4628

Análisis bibliográfico sobre el uso de la IA en procesos de
enseñanza de docentes universitarios en Latinoamérica

Bibliographic analysis on the use of AI in teaching processes of university
professors in Latin America

Elina Isabel Holguín Navarrete

mvillamarh3@unemi.edu.ec
https://orcid.org/0009-0009-5555-1671

Universidad Estatal de Milagro
Paján – Ecuador

Ninfa Jazmín Villamar Solís
nvillamars3@unemi.edu.ec

https://orcid.org/0009-0001-2381-7019
Universidad Estatal de Milagro

Paján – Ecuador

Wilton Melvin Villamar Solis
wvillamars@unemi.edu.ec

https://orcid.org/0009-0009-3008-7948
Universidad Estatal de Milagro

Paján – Ecuador

Artículo recibido: 17 de junio de 2025. Aceptado para publicación: 06 de octubre de 2025.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.

Resumen
La IA es una herramienta que aporta a los docentes la oportunidad de probar metodologías didácticas
innovadoras en la educación superior, sin embargo, su aplicación implica brechas que dificultan su
uso, es por ello que el presente estudio tiene el objetivo de sistematizar el uso de la IA en el proceso
de determinar su impacto en la calidad del proceso de enseñanza en docentes universitarios, esto se
lo realizó mediante un alcance descriptivo, analítico y bibliográfico, con la aplicación de la técnica
PRISMA. Los resultados del estudio determinaron que, la IA permite la optimización de procesos
administrativos y la creación de procesos educativos que buscan la inclusión y adaptación de
conocimientos según las necesidades de cada estudiante y que dentro de los desafíos para su uso se
encuentran la falta de conocimiento y capacitación de los docentes, sin dejar de lado la falta de
recursos tecnológicos. Concluyendo así, que se debe trabajar en estas barreras creando un sistema
de capacitación que quite en los docentes el temor de querer aplicarla en sus métodos de enseñanza.

Palabras clave: inteligencia artificial, proceso de enseñanza, educación superior

Abstract
AI is a tool that provides educators with the opportunity to test innovative teaching methodologies in
higher education. However, its application entails gaps that hinder its use. Therefore, this study aims
to systematize the use of AI in the process of determining its impact on the quality of the teaching
process among university professors. This was done through descriptive, analytical, and
bibliographical analysis, applying the PRISMA technique. The results of the study determined that AI
allows for the optimization of administrative processes and the creation of educational processes that

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seek to include and adapt knowledge according to the needs of each student. Among the challenges
to its use are the lack of knowledge and training among teachers, not to mention the lack of
technological resources. Thus, it is concluded that these barriers must be addressed by creating a
training system that removes teachers' fear of applying it to their teaching methods.

Keywords: artificial intelligence, teaching process, higher education

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Cómo citar: Holguín Navarrete, E. I., Villamar Solís, N. J., & Villamar Solis, W. M. (2025). Análisis
bibliográfico sobre el uso de la IA en procesos de enseñanza de docentes universitarios en
Latinoamérica. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 6 (5), 683 – 695.
https://doi.org/10.56712/latam.v6i5.4628

LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 685.

INTRODUCCIÓN

La adopción de la inteligencia artificial (IA) avanza con velocidad acelerada a nivel global;
Fundamentada en la teoría de la conectividad, una máquina diseñada para comunicarse con la
humanidad que ejecuta tareas determinadas, aprovechando las ventajas que la conectividad brinda
tanto en términos de equidad cuanto en la mejora de la calidad en la resolución de problemáticas
concretas. Esto se traduce en que los sistemas de IA emplean términos distribuidos y soluciones
algorítmicas para igualar el acceso a la información y para optimizar los procedimientos de decisión.
Tal capacidad se manifiesta de manera evidente en el ámbito académico, donde la IA ha inducido
transformaciones profundas que sobresalen en la práctica docente y en la organización pedagógica
de los centros educativos (UNESCO, 2024).

La IA proporciona a los educadores la oportunidad de probar metodologías didácticas innovadoras y
de extraer conclusiones a partir de los conjuntos de datos y los resultados obtenidos, lo que facilita
una mejora continua y sistemática de las prácticas pedagógicas (Pineda, 2025). Por último, puede
constituir un aliado estratégico de considerable fuerza para los educadores, ofreciendo un acervo
diversificado de herramientas y recursos orientados, en definitiva, a alimentar la innovación y la
optimización sistemática de los procesos didácticos.

En el contexto del campus universitario, la incorporación de IA se adapta a múltiples exigencias
académicas, estás, aplicadas a la elaboración de trabajos investigativos pueden catalogarse
indispensables según la tarea que ejercen. Magallanes et al. (2023) analizan las aplicaciones,
dividiéndolas en dos grupos amplios: asistentes de aprendizaje, aquellos que proporcionan orientación
pedagógica, y generadores de contenido, divididos a su vez por el tipo de material que producen: textos,
imágenes, audio y vídeo.

A medida que los jóvenes universitarios se habitúan a los entornos virtuales, por una parte, una fracción
de la comunidad académica valora la posibilidad de que la IA funcione como un catalizador del
aprendizaje, facilitando experiencias personalizadas y dinámicas. Por la otra, docentes de distintas
disciplinas manifiestan una reserva que oscila entre la inquietud por la posible deshumanización del
aula y la sospecha sobre la confiabilidad de las herramientas disponibles (Clemente et al., 2024).

En este contexto, se hizo evidente la necesidad de dar respuesta a la siguiente interrogante, ¿Cuál es
el impacto de la IA en la calidad del proceso de enseñanza en los docentes universitarios? El análisis
como tal, no solo busca identificar las diversas oportunidades que esta innovadora tecnología puede
ofrecer, sino también las limitaciones y desafíos que presenta su implementación en este entorno
educativo.

El dominio de estos principios se erige como un prerrequisito insoslayable para el diseño y la aplicación
de trayectorias estratégicas que propicien la utilización ética de la inteligencia artificial, además de
garantizar su rendimiento elevado y su sostenibilidad en el tiempo. Por lo tanto, el estudio tiene como
objetivo, sistematizar el uso de la IA en el proceso de determinar su impacto en la calidad del proceso
de enseñanza en docentes universitarios.

El estudio, es relevante porque trata la integración de la IA en la educación superior, se justificó por
diversas razones; la rápida adopción de herramientas de IA en educación requirió una reflexión crítica
sobre sus beneficios y desafíos, en las universidades. Además, el éxito de la integración de la IA
depende de la preparación y disposición de los docentes, así como del contexto institucional.

La investigación ofrece valiosos insumos para decisiones institucionales, políticas educativas y
estrategias de formación docente sobre el uso ético de la IA. Desde la dimensión social, la investigación
se justifica por la importancia estratégica de proveer a los formadores de docentes de herramientas

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tecnológicas de IA que, a su vez, optimizan la mediación de aprendizaje de los estudiantes en la
Educación Superior.

Desde la dimensión científica, el artículo se configura como un esfuerzo por colmar el delineamiento
de la brecha tecnológica que persiste mediante la generación de evidencias cuantitativas y cualitativas,
y así, validar o refutar proposiciones derivadas de estudios previos mediante la aplicación de teorías
que garantizan su carácter empíricamente fundamentado. A partir de esta problemática, resulta
imperativa la articulación de un marco teórico que analiza y sustenta las características
epistemológicas y curriculares de la formación docente en el contexto de la inteligencia artificial,
centrándose, entonces, en la capacitación pedagógica y la adecuada integración de esta tecnología en
el proceso de enseñanza-aprendizaje.

METODOLOGÍA

La investigación adoptó un diseño cualitativo, construido para captar de forma densa y matizada la
influencia de la IA en la calidad del quehacer académico del profesorado universitario. En la fase
preparatoria, se llevó a cabo un acucioso inventario y posterior síntesis de la producción bibliográfica
crítica en el dominio, con especial atención a aportes contemporáneos y divergentes. Este
procedimiento no sólo abasteció la demanda de datos, sino que a la vez propició un espacio
argumentativo que permitió el rastreo disciplinado de la compleja red de interacciones en que se
entrelaza la tecnología con los escenarios de enseñanza superior.

Por lo tanto, el alcance fue descriptivo, analítico y bibliográfico. Ya que, analizó el impacto de la IA en
la calidad de enseñanza de docentes universitarios, basado en literatura científica reciente de fuentes
confiables. El estudio identificó, describió y comparó los beneficios y desafíos de integrar la IA en la
docencia universitaria. El análisis se enfocó en fuentes académicas recientes para identificar
tendencias, vacíos y recomendaciones que pueden aplicar los docentes universitarios. La investigación
ofrece un diagnóstico actualizado sobre el uso de la IA en la calidad educativa universitaria, sirviendo
de base para futuros estudios comparativos y propuestas de intervención.

Dado que la investigación fue de tipo bibliográfica y documental, se aplicaron las siguientes técnicas
de búsqueda: revisión documental y bibliográfica, que permitió el sondeo sistemático y la selección de
fuentes académicas relevantes como artículos científicos, libros, tesis, informes, entre otros, en bases
de datos reconocidas como Scielo, Redalyc, Scopus y demás.

Cabe mencionar que, también se aplicó la técnica PRISMA, misma que permitió definir los criterios de
inclusión y exclusión para la búsqueda bibliográfica, dentro de los criterios de inclusión se abarcó
estudios e investigaciones sobre la IA en la educación superior, publicados en los últimos cinco años
en español e inglés, los criterios de exclusión incluyó aquellos estudios que no tuviesen relación con el
uso de la IA en la educación o no científicos, y aquellos que fueron publicados más allá de los cinco
años. Por ende, inicialmente se seleccionaron un total de 104 artículos, de los cuales se tomó a
consideración los criterios definidos y se excluyeron duplicados, quedando así un total de 35 artículos
para la elaboración del estudio.

Se empleó el análisis de contenido para examinar de forma sistemática, clasificar y resumir el conjunto
de la información recopilada, facilitando la identificación de temas, regularidades y vínculos presentes
en los documentos sometidos a revisión. Posteriormente se realizó un análisis comparativo, que
permitió confrontar y evaluar las diversas perspectivas, hallazgos y orientaciones teóricas notificadas
en la bibliografía, con el fin de construir un juicio crítico y organizado acerca de los efectos de la
inteligencia artificial sobre la práctica docente en el contexto universitario.

DESARROLLO

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Antecedentes de la investigación

Un estudio realizado por Perez y González (2024) mismo que, tuvo como objetivo central examinar la
capacitación docente mediada por la IA en la educación superior, orientada a la perfección de los
procesos de enseñanza-aprendizaje en las instituciones universitarias de Ecuador. Los autores
persiguieron la especificación de las competencias investigativas que deben dominar los educadores,
así como la caracterización de las estrategias pedagógicas requeridas en la incorporación efectiva de
herramientas de IA. Para esto, utilizaron un enfoque cualitativo, adoptando un diseño descriptivo-
documental, mismo que se concretó mediante una revisión sistemática de la literatura, la cual
incorporó artículos científicos y documentos pertinentes.

Los resultados revelaron que, la capacitación docente en IA es impensable dejarla fuera si se quieren
salvar los retos de la transformación tecnológica, porque solo de ese modo el profesorado se siente
en condiciones de manejar la herramienta con soltura. Otra aportación significativa fue la descripción
de dominios cruciales que deben cultivarse en el cuerpo docente: descifrar lo que la IA añade al
aprendizaje, sopesar sus implicaciones éticas en la instrucción y espacios articulares didácticos que
la integran de manera inteligente. En función de estas evidencias, los autores advirtieron que, resulta
excelente implantar modalidades de capacitación en IA que enriquecen la calidad del proceso
enseñante en Ecuador.

A su vez, otro estudio realizado por Espinales et al. (2024) mismo que tuvo como objetivo, investigar la
incorporación de la IA en las universidades desde la óptica del aula, examinando cómo la referencia
tecnología puede rediseñar las prácticas pedagógicas convencionales. Para ello, aplicaron un abordaje
documental complementado mediante un diseño mixto, que abarca entrevistas semiestructuradas a
docentes y la aplicación de un cuestionario a estudiantes.

Los autores determinaron que, la IA no apoya únicamente la personalización de trayectorias de
aprendizaje y la disponibilidad de materiales educativos de carácter superior, sino que también
imposibilita la oferta de capacitación apropiada al profesorado y requiere la revisión de los currículos.
El análisis sostuvo que, si bien la integración de tecnologías de IA en las universidades se encuentra
aún en fase inicial, articula la posibilidad de elevar de manera notoria la calidad de la enseñanza,
condición que en todo momento exige la articulación de un programa de desarrollo profesional y de
rediseño didáctico que se concreta en un esfuerzo institucional de carácter sostenido.

Otro estudio realizado por Bolaño y Duarte (2024) mismo que tuvo como propósito, identificar las
tendencias emergentes y los dominios programáticos de aplicación de las tecnologías de IA en el
ámbito educativo, mediante, una revisión sistemática que sondeó la implementación de soluciones de
IA en contextos de enseñanza y aprendizaje. Los autores realizaron la recolección de información en
bases de datos Scopus y el análisis de los tránsitos bibliométricos se ejecutó con la utilización del
software VOSviewer.

Los autores determinaron que, la IA puede elevar de manera considerable el grado de personalización
del aprendizaje al ofrecer pautas de actividades y retroalimentación que se ajustan de forma dinámica
a los requisitos particulares de cada alumno. Sin embargo, a pesar de las prometedoras ventajas, la
adopción de IA en entornos académicos enfrenta también obstáculos y limitaciones. Tales
restricciones se traducen en la calidad de los datos de instrucción alimentados al sistema, la imperiosa
necesidad de formación sistemática para profesores y aprendices, y las inquietudes relacionadas con
la privacidad y la seguridad de la información curricular.

A su vez, Márques (2025) en su estudio, abordó el efecto de la IA sobre la enseñanza universitaria, con
atención particular tanto a sus ventajas como a sus desafíos. La información se centró en las
modalidades en que las herramientas de IA pueden potenciar las funciones docentes, a abarcar la

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enseñanza, la gestión, la investigación y la transferencia de conocimiento. Lo ejecutó mediante un
enfoque descriptivo.

La metodología articuló una revisión sistemática de la literatura con el estudio de casos de aplicación
práctica, mostrando de manera demostrativa cómo la IA logra la mejora de los procesos académicos.
El autor determinó que, la IA habilita un aumento de la eficiencia operativa de los cuerpos docentes, al
tiempo que permite la personalización de la trayectoria de aprendizaje de los alumnos. No obstante, se
advierte que la adopción de dicha tecnología se encuentra condicionada a un diseño riguroso, dado
que el uso desmesurado puede conducir a la deshumanización de la interacción pedagógica oa una
dependencia irrestricta de herramientas algoritmizadas.

Finalmente, Martínez (2025) en su estudio, tuvo como finalidad identificar los principales aportes de la
inteligencia artificial al ámbito educativo, a la par de señalar las restricciones y los obstáculos que
dificultan su implantación efectiva. Para lograrlo, se llevó a cabo una revisión sistemática de la
literatura académica, complementada con informes de organismos internacionales, entre los que se
destaca el Banco Interamericano de Desarrollo. La revisión se dirigió prioritariamente a estudios
empíricos y análisis de las políticas educativas que se ocupan de la integración de la inteligencia
artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje.

Los resultados del estudio demostraron que, las ventajas principales son la personalización del
trayecto académico, la automatización de procedimientos administrativos y la optimización de la
gestión del aprendizaje. Las restricciones identificadas son, por un lado, la escasez de programas de
formación sistemática para docentes, la insuficiencia de infraestructura tecnológica, la elevada carga
financiera de la implementación y, por otro lado, inquietudes relativas a la protección de datos
personales. El autor plantea que, a pesar del alcance de las ventajas, la integración de la inteligencia
artificial en los contextos educativos halla serios escollos que exigen, de modo urgente, la canalización
de recursos hacia la consolidación de infraestructura, la capacitación sistemática del personal y la
constitución de marcos normativos precisos.

La IA en la educación superior

Numa et al. (2024) menciona que, la IA se define por la aptitud de los sistemas computacionales para
ejecutar, de manera autónoma, el tratamiento de información, junto con la facultad de adquirir
conocimiento a partir de conjuntos de datos heterogéneos. Además, la maquinaria tiene la facultad de
formular decisiones y ajustarse a contextos y circunstancias cambiantes sin que sea necesaria la
mediación específica de un operador humano (Rondon et al., 2024)

En el ámbito de la educación, la IA se materializa mediante la utilización de herramientas avanzadas
que habilitan la adaptación individualizada de los procesos de aprendizaje de los alumnos (Morocho
et al., 2023). Estas herramientas no sólo simplifican los procedimientos administrativos mediante la
eliminación del trabajo manual reiterativo, sino que también producen recursos didácticos que
responden a las características particulares de cada alumno. Su capacidad de proporcionar
retroalimentación inmediata propicia que los estudiantes accedan a orientación y apoyo conforme
avanzan en la tarea, encontrando de este modo un acompañamiento contextualizado y constante a lo
largo del proceso de aprendizaje (Norman, 2023).

Entre las variadas herramientas y recursos que componen el amplio ámbito de las tecnologías
educativas se destacan soluciones como los sistemas de tutoría inteligente de alta sofisticación, los
chatbots interactivos que facilitan el aprendizaje autodirigido y los enfoques de análisis predictivo que
anticipan el progreso y los posibles riesgos de los estudiantes, permitiendo así intervenciones más
tempranas y efectivas (Viera, 2024). Asimismo, se incorporan entornos digitales orientados de manera

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exclusiva a la evaluación formativa de los alumnos, de manera que el monitoreo del avance académico
se efectúe de forma sistemática ya largo plazo (Rodríguez, 2025).

La integración de la IA en el entorno educativo descansa sobre un conjunto diversificado de teorías
constructivistas y de modelos pedagógicos que sitúan a la persona que aprende en el centro de la
dinámica formativa (Parrales et al., 2025). Estos enfoques promueven la participación activa de los
estudiantes, permiten la adecuación de la instrucción a las características específicas de cada aprendiz
y favorecen la reflexión crítica en relación con los contenidos abordados (González y Rivadeneira,
2024).

Un enfoque holístico de aprendizaje generativo sugiere, entre otros aspectos, que el estudiantado
participe de modo activo y creativo en la creación de su propio saber. Este marco teórico sostiene, a
su vez, que la inteligencia artificial interviene como mediador esencial en la capacitación, al
proporcionar recursos adaptativos y al emprender análisis de datos que orientan y optimizan las
estrategias pedagógicas (González y Rivadeneira, 2024).

Acompañando lo expuesto anteriormente, las múltiples estrategias pedagógicas que integran
metodologías activas y el foco en el aprendizaje mediado por la resolución de problemas están
encontrando en la inteligencia artificial un partenaire de notable utilidad (Bauz et al., 2024). Esto
proporciona a los educadores la facultad de concebir itinerarios de aprendizaje que son notoriamente
más dinámicos e interactivos, y, lo que resulta a la postre trascendental, se ajustan de forma ágil y
precisa a las características del contexto y las exigencias particulares de cada grupo de alumnos (León
et al., 2024).

Según Rodríguez et al. (2021) El proceso formativo contemporáneo requiere un conjunto diversificado
de instrumentos tecnológicos anclados en IA, que no solo potencia el avance del aprendizaje, sino que
asegura el uso óptimo de cada recurso. Es imperativo que cada componente del ecosistema educativo
esté diseñado para adaptarse a la pluralidad de necesidades, ritmos y modalidades que presentan los
estudiantes, de modo que cada trayectoria de adquisición del conocimiento discurre dentro de la zona
de desarrollo más permeable para el discente (Vera, 2023).

En consecuencia, es posible diseñar intervenciones pedagógicas más efectivas que permitan a los
estudiantes aprehender su entorno y la realidad que habitan, cuidando la particularidad contextual que
rige la vida y el aprendizaje de cada uno de ellos (Granda et al., 2024). De este modo, los alumnos
podrán ensayar competencias como la indagación, el pensamiento crítico y la solución efectiva de
retos de manera más activa y pertinente (Vallejo et al., 2024). Cabe subrayar que, aun cuando el
trayecto formativo se apoya en múltiples medios tecnológicos, son las personas las que deben orientar
y adoptar las decisiones estratégicas que garantizan la correcta y exitosa asimilación de lo aprendido
(Piedra, 2024).

Según Puche (2025) la IA ofrece una serie de ventajas significativas que pueden potenciar tanto a los
estudiantes como a los docentes en el ámbito de la enseñanza, el aprendizaje y el desarrollo
académico, ya que esta tecnología puede calibrarse al ritmo, al modo ya los requerimientos específicos
de cada persona. Sin embargo, de acuerdo con (Ramón, 2021) dichas ventajas coexisten con
desventajas que requieren un análisis crítico. A pesar de que la IA tiene el potencial de personalizar el
itinerario educativo de cada individuo, persiste el riesgo de que no se diagnostiquen adecuadamente
algunos requerimientos singulares o de que no se reconozcan plenamente los diversos estilos de
aprendizaje.

Aparte de los aspectos ya examinados, resulta relevante señalar que la adopción de tecnologías de IA
generalmente provoca inversiones financieras sustanciales, situación que a menudo establece

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obstáculos y reduce la disponibilidad de tales soluciones en entornos donde la capacidad de inversión
es escasa y todavía más restringida.

RESULTADOS

Esta sección presenta los resultados del análisis cualitativo que capturó las visiones, trayectorias
vivenciales y significados que rodean la incorporación de la IA en la educación universitaria. La
información sistemática de los datos obtenidos de las referencias académicas más recientes facilitó
la identificación de motivos coherentes y de vínculos significativos, los cuales iluminan las
posibilidades y los riesgos que los docentes encuentran al integrar estas tecnologías en sus rutinas
educativas. Mediante una organización de las evidencias en aquellas categorías que surgieron del
material, la exposición procura ofrecer una interpretación densa y anclada en contexto, cuya
pertinencia se orienta a alimentar procesos racionales en la planificación y la acción dentro del sistema
educativo.

Tabla 1

El uso de la IA en procesos de enseñanza de docentes universitarios en Latinoamérica

Autor y año Oportunidades Desafíos Impacto Categorización
(Patiño et
al., 2025)

La IA permite la
creación de
contenidos
didácticos, el diseño
de sistemas de
tutoría automatizada
y la ejecución de
procesos de
evaluación
académica.

Docentes
manifiestan
reticencias, debido
a la falta de
información
actualizada o por
temores en torno
a las evidencias
que suelen
interpretarse
como negativas
en relación con el
fortalecimiento del
pensamiento
crítico.

La inteligencia
artificial ha
ampliado el
acceso a la
información,
acelerado
procedimientos
educativos y
perfeccionado la
adaptación del
aprendizaje a
perfiles
individuales.

Facilita
contenidos
didácticos y
proceso de
evaluación.
Docentes con
falta de
conocimiento
sobre la IA.
Ha impactado en
el fácil acceso de
la información.

(Bellettini,
Mora, Ríos,
& Egas,
2024)

La IA simplifica la
recolección y el
análisis de datos
masivos, de modo
que profesores y
directivos pueden
basar sus
decisiones en
evidencias sólidas,
lo que a la larga
contribuye a la
mejora de los
sistemas
educativos.

Falta de
comprensión y
conocimientos por
parte de los
docentes acerca
de la herramienta.

La IA ha sido
medianamente
aceptada por los
docentes ya que
supone un reto su
aplicación, debido
a la falta de
formación y
conocimientos.

Facilita la
recolección y
análisis de
información.
Falta de
conocimientos
por falta de los
docentes.
Debido a su
impacto, no ha
sido
completamente
aceptado por los
docentes.

(Suárez,
Ayala,
Lázaro, &
Correa,
2025)

La IA permite
diseñar contextos
educativos más
inclusivos mediante
la adaptación
flexible de los
contenidos a las

Falta de
infraestructura
tecnológica
adecuada y la
necesidad de
formación

La IA ha
posibilitado la
creación de
metodologías
pedagógicas más
flexibles y
adaptativas.

Facilita el diseño
de contextos
educativos.
Falta de
capacitación y
recursos
tecnológicos.

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capacidades y
requisitos
específicos de los
alumnos que
presentan una
amplia variedad de
discapacidades y
obstáculos
cognitivos.

continua de los
docentes

Crea
metodologías
pedagógicas
flexibles.

(Perez &
Gonzàlez,
Formación
Docente
para el Uso
de la
Inteligencia
Artificial,
2024)

La IA permite a los
docentes adoptar un
enfoque
investigativo
centrado en los
estudiantes,
adaptando los
contenidos a sus
necesidades
individuales.

Falta capacitación
y recursos
tecnológicos.

La IA desempeña
un papel
importante en la
educación, pues
su capacidad
analítica permite
la explotación de
grandes
volúmenes de
datos para la
optimización de
procesos
administrativos y
pedagógicos.

Facilita la
adopción de
enfoques
investigativos.
Falta de
capacitación
docente y
recursos
tecnológicos.
Explota un
número
significativo de
datos e
información.

(Acevedo,
Cabezas,
Serna, &
Araujo,
2025)

La IA tiene el
potencial de
enriquecer el
proceso educativo e
simultáneamente
impulsar la
innovación mediante
la provisión de
recursos
heterogéneos, que
abarcan textos,
imágenes y registros
sonoros.

Falta de políticas
éticas, marcos
regulatorios y
protocolos
institucionales
para el uso de la
IA.

Se ha convertido
en un recurso
estratégico para
la sostenibilidad
educativa.

Enriquece el
proceso
educativo.
Falta de políticas
y leyes para su
uso.
Se ha convertido
en un recurso
estratégico.

(Bernilla,
2024)

Aporta con
herramienta de
apoyo a la escritura,
lectura y
organización de
actividades
académicas en el
contexto
universitario.

Falta de
conocimiento
sobre estas
tecnologías e
inquietudes éticas
y pedagógicas por
parte de los
docentes

Esta herramienta
ha llegado a
potenciar el
proceso de
enseñanza y
aprendizaje.

Facilita
herramientas
educativas.
Falta de
conocimientos
por los docentes
sobre su uso.
Potencia el
proceso de
enseñanza y
aprendizaje.

(Kroff, Coria,
& Ferrada,
2025)

La IA tiene la
capacidad de
proporcionar
retroalimentación
instantánea.

Falta de formación
y capacitación de
los docentes, la
resistencia al
cambio y las
preocupaciones
éticas
relacionadas con
la privacidad y el
uso de datos.

La IA ha
transformado la
manera en que
los docentes
abordan la
enseñanza y el
aprendizaje

Facilita la
retroalimentación
de conocimientos.
Falta de
capacitación
docente y
resistencia al
cambio.
Cambio en la
perspectiva

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docente en la
educación.

Fuente: elaboración propia.

DISCUSIÓN

La revisión bibliográfica realizada con respecto al impacto de la IA en la docencia universitaria en
Latinoamérica, ha demostrado que, la IA ha llegado a revolucionar la educación, siendo más puntuales
la superior. Diversos autores concuerdan en que la IA presta diferentes oportunidades y desafíos para
los docentes, Camino et al. (2024) sintetiza que, entre las oportunidades se encuentran la optimización
de procesos administrativos y la creación de procesos educativos que buscan la inclusión y adaptación
de conocimientos según las necesidades de cada estudiante.

Por otra parte, Álvarez (2023) menciona que los desafíos mas significativos de la IA en los docentes
son, la falta de formación y capacitación que reciben acerca del adecuado y oportuno uso de la IA, lo
que conlleva la presencia de resistencia al cambio por parte de los mismos. Cambe mencionar también
que, la falta de infraestructura y recursos tecnológicos suponen una gran barrera para la inserción de
la IA por parte de los docentes (Lata, 2024).

La inserción de la IA en la educación superior latinoamericana ha incorporado diferentes oportunidades
tanto para docentes como para estudiantes pese a las brechas o barreras para su uso, son mas
aquellos que las utilizan que los que no. Aporta, además, con la inclusión e igualdad de recursos y
métodos de enseñanza y aprendizaje, elevando así la calidad educativa (Camino et al., 2024). El
impacto el IA ha sido positivo y a futuro supone ser una de las herramientas indispensables para la
educación.

Por lo antes dicho, se hace indispensable, la instauración de programas sistemáticos de formación
continua, la renovación periódica de los contenidos curriculares y la elaboración de directrices
normativas precisas sobre el empleo ético de la inteligencia artificial, estas se presentan en este caso
como, condiciones necesarias para capitalizar plenamente las potencialidades de esta tecnología.
Paralelamente, resulta fundamental que los docentes asuman un rol protagónico y colaborativo en la
elaboración colectiva de modelos pedagógicos que incorporen la IA de forma crítica, situada y
adaptada a las singularidades de cada entorno institucional.

CONCLUSIÓN

La incorporación IA en la educación superior en Latinoamérica, posee el potencial de dar un giro a los
paradigmas tradicionales de enseñanza en la educación universitaria. Su aplicación da paso al diseño
y creación de sistemas educativos más inclusivos y adaptados a las necesidades de los estudiantes.
A su vez, la IA permite la personalización de itinerarios pedagógicos y la optimización de procesos
administrativos, todas condiciones que conducen a una mejora verificable de la calidad educativa.

No obstante, al plasmar todas estas oportunidades, existen también, barreras y obstáculos a nivel
estructural y pedagógico, entre las cuales se destacan la insuficiente capacitación de los cuerpos
académicos, la debilidad de la infraestructura tecnológica y las interrogantes éticas relativas a la
privacidad y la gestión responsable de datos.

Para que las prometedoras aportaciones de la IA se materialicen, es urgente que las instituciones
universitarias diseñen y apliquen programas estratégicos que articulen la formación continua de
docentes, asignaciones significativas de recursos tecnológicos y la adopción de políticas éticas
explícitas. Estas acciones permitirán una integración sostenible y responsable, garantizando que la

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