5 aplicaciones de la inteligencia artificial en la educación

Conoce las 5 principales aplicaciones de la inteligencia artificial en la educación y su impacto en la enseñanza universitaria.

Índice de contenido

1. ¿Qué significa “inteligencia artificial” y qué tipos existen en educación?
2. 5 aplicaciones de la inteligencia artificial en la educación
   2.1 Personalización del aprendizaje con IA
   2.2 Evaluación automatizada y retroalimentación inteligente
   2.3 Acompañamiento y apoyo al rol docente
   2.4 Simulaciones y laboratorios virtuales
   2.5 Desarrollo de competencias y empleabilidad con IA
3. Retos éticos y consideraciones para la implementación de la IA en educación
4. Pearson: potenciando las aplicaciones de inteligencia artificial en educación

Actualmente, las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en la educación incluyen la personalización del aprendizaje, la evaluación automatizada, el acompañamiento al profesorado, las simulaciones prácticas y el desarrollo de competencias para la empleabilidad. Estas herramientas optimizan toda clase de procesos académicos y permiten a las instituciones responder de manera ágil a los retos más urgentes de la educación, entre ellos la alta deserción estudiantil y las demandas cambiantes del mercado laboral digital.

Numerosos informes confirman que la personalización y la analítica de aprendizaje impulsadas por IA son ya tendencias dominantes en la educación superior. En Latinoamérica, se han documentado más de 200 iniciativas de IA aplicadas a la educación, muchas de ellas impulsadas por universidades y organismos públicos. Según la UNESCO, alrededor de 45% de las instituciones de educación superior en América Latina y el Caribe ya cuentan, o están desarrollando, guías institucionales para el uso de la IA. Sin embargo, muchas universidades aún desaprovechan su potencial por falta de estrategias claras o desconocimiento de sus beneficios prácticos. 

Hoy en día el reto no es preguntarse si debemos usar IA en las aulas, sino cómo aprovecharla de manera ética, inclusiva y efectiva para garantizar un aprendizaje de calidad. En este artículo exploraremos las cinco principales aplicaciones de la inteligencia artificial en la educación, analizando cómo ya están mejorando la enseñanza universitaria. 

¿Qué significa “inteligencia artificial” y qué tipos existen en educación?

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de los sistemas informáticos para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como reconocer patrones, tomar decisiones o generar soluciones nuevas. En términos operativos, se trata de un conjunto de tecnologías que permiten a las máquinas imitar algunas funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje, el razonamiento o la resolución de problemas.

En la actualidad, podemos distinguir varios tipos de IA emergentes que se integran de forma creciente en la educación superior:

• IA basada en reglas (sistemas expertos): funcionan con instrucciones secuenciales programadas. Son comunes en plataformas de autoevaluación, donde cada respuesta conduce a un camino específico.
• Machine learning (aprendizaje automático): utiliza grandes volúmenes de datos para detectar patrones y mejorar con la experiencia. Se aplica en sistemas de analítica de aprendizaje que predicen la deserción o recomiendan recursos personalizados.
• IA generativa: como ChatGPT o Copilot, es capaz de crear textos, imágenes, simulaciones o incluso evaluaciones adaptativas. En educación, se está usando para diseñar actividades, redactar retroalimentación o generar entornos de aprendizaje más interactivos.
• IA conversacional: chatbots y asistentes virtuales que apoyan a estudiantes en tiempo real, resolviendo dudas frecuentes o guiando procesos administrativos.
• Sistemas adaptativos inteligentes: ajustan contenidos, ritmos y rutas de aprendizaje según el desempeño del estudiante, favoreciendo un modelo de educación más inclusivo y personalizado.

Aunque estas tecnologías pueden imitar ciertos procesos de la mente humana, no “piensan” como las personas. Mientras la IA trabaja con algoritmos y datos estructurados, la inteligencia humana se basa en procesos cognitivos complejos, conexiones sinápticas y contextos culturales que no son replicables.

En 2019, la UNESCO publicó el Consenso de Beijing sobre  inteligencia artificial y educación: el primer documento histórico que propone consejos y recomendaciones sobre cómo sacar mayor provecho de las tecnologías de IA, con miras a la consecución de la Agenda Educación 2030. El Consenso declara oficialmente la integración de la inteligencia artificial en la educación para hacer frente a los retos del aprendizaje en varios aspectos:

1. Planificar políticas educativas para sacar el máximo provecho de la inteligencia artificial en la educación del presente y el futuro.
2. Diseñar nuevos modelos educativos que integren la inteligencia artificial en el desarrollo de mejores servicios, recursos y herramientas educativas para un aprendizaje más personalizado y remoto.
3. Garantizar que la IA pueda empoderar a los docentes en lugar de reemplazarlos, creando programas que refuercen sus capacidades.
4. Preparar a la próxima generación de profesionales con el desarrollo de valores y competencias adecuadas para la vida y el trabajo en la era de la inteligencia artificial.
5. Promover el uso equitativo e inclusivo de la IA, eliminando las barreras de  “discapacidad, estatus social o económico, origen étnico o cultural o situación geográfica, haciendo hincapié en la igualdad de género y garantizando la utilización ética, transparente y verificable de los datos educativos”.

Lo relevante al 2025 es que estas herramientas ya no son ciencia ficción: desde generar perfiles de aprendizaje más precisos hasta automatizar procesos administrativos y diseñar nuevas estrategias pedagógicas, la IA ya está reconfigurando el panorama educativo. De hecho, el informe OEI-ProFuturo subraya que la adopción de IA en universidades latinoamericanas se orienta cada vez más hacia automatización de evaluaciones, predicción de abandono escolar y uso de chatbots educativos, aplicaciones concretas que ya generan impacto en la región.

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5 aplicaciones de la inteligencia artificial en la educación

El verdadero potencial de estas tecnologías va mucho más allá de lo que vemos cotidianamente. La IA no solo ahorra tiempo, también abre la puerta a una enseñanza más inclusiva, personalizada y motivadora. Hoy en día, universidades y colegios en todo el mundo ya la están aprovechando para adaptar rutas de aprendizaje al ritmo de cada estudiante, anticipar la deserción, diseñar experiencias prácticas en entornos virtuales y hasta fortalecer la empleabilidad de los egresados. Revisemos cinco aplicaciones clave de la inteligencia artificial en la educación, con impacto directo en docentes, estudiantes y gestores institucionales. 

1.- Personalización del aprendizaje con IA

Una de las aplicaciones de IA en la educación más relevantes de la inteligencia artificial en la educación es la capacidad de personalizar el aprendizaje según las necesidades de cada estudiante. Mientras que los modelos tradicionales ofrecen la misma ruta de estudio para todos, la IA analiza grandes volúmenes de datos (respuestas en exámenes, tiempo dedicado a las tareas, patrones de error) para adaptar el contenido y el ritmo de manera individual.

La personalización es una de las tendencias dominantes en educación superior, con potencial para mejorar la retención estudiantil y aumentar el compromiso académico. De hecho, investigaciones recientes muestran que los estudiantes con acceso a sistemas adaptativos tienen un desempeño hasta 20% superior en comparación con aquellos que siguen programas estandarizados. En Latinoamérica, esta aplicación es particularmente prometedora ante las altas tasas de abandono. 

La personalización con IA abre la puerta a experiencias más motivadoras: cuestionarios dinámicos, rutas de aprendizaje gamificadas y simulaciones que se ajustan a las metas del estudiante. Esto refuerza el conocimiento académico y también habilidades clave como la autorregulación y la autonomía en el aprendizaje.

Por ejemplo, plataformas especializadas como MyLab de Pearson utilizan IA para ajustar ejercicios y retroalimentación al nivel de cada alumno, ayudando a que quienes presentan más dificultades puedan avanzar de forma progresiva, mientras que los estudiantes de alto rendimiento acceden a retos adicionales. Este enfoque favorece un aprendizaje más inclusivo y equitativo, en el que cada estudiante avanza a su propio ritmo sin perder el hilo del curso.

2.- Evaluación automatizada y retroalimentación inteligente

Otra de las aplicaciones más extendidas de la inteligencia artificial en la educación es la evaluación automatizada. A través de algoritmos avanzados, la IA puede calificar cuestionarios, identificar patrones de error y generar retroalimentación inmediata para cada estudiante, reduciendo la carga de trabajo docente y mejorando la experiencia de aprendizaje al ofrecer respuestas claras y oportunas.

En América Latina, algunas de las aplicaciones de IA en la educación más adoptadas por universidades son precisamente las relacionadas con la automatización de pruebas y la retroalimentación inteligente, ya que permiten optimizar recursos en instituciones con alta matrícula y limitaciones de personal docente. En paralelo, la UNESCO subraya la importancia de implementar estas tecnologías bajo lineamientos éticos claros para evitar sesgos y garantizar evaluaciones inclusivas.

Soluciones como Mastering de Pearson ya combinan evaluación digital y tecnologías de proctoring con IA para asegurar la integridad académica en entornos virtuales. Gracias al reconocimiento facial, el seguimiento ocular y el análisis del entorno, este tipo de herramientas, además de calificar, previene prácticas deshonestas e incluso ofrece reportes automatizados de desempeño, lo que facilita la toma de decisiones docentes basadas en datos.

La evaluación impulsada por IA también puede ir más allá de los exámenes tradicionales. Algunas plataformas permiten generar actividades adaptativas que evolucionan según las respuestas del alumno, ofreciendo nuevos ejercicios o explicaciones adicionales cuando detectan dificultades. Este enfoque fomenta un ciclo continuo de aprendizaje y retroalimentación, mucho más efectivo que el modelo lineal de evaluación al final de un curso.

3.- Acompañamiento y apoyo al rol docente

Lejos de reemplazar al profesorado, la función principal de la inteligencia artificial en la educación es liberar de tareas administrativas o repetitivas, como la calificación básica, la gestión de entregas o el seguimiento de asistencia, y darle más tiempo a los docentes para concentrarse en la enseñanza y el acompañamiento pedagógico.

Uno de los beneficios más valorados de la inteligencia artificial educativa es el apoyo que ofrece en la tutoría. Estas tecnologías permiten identificar estudiantes en riesgo de abandono, detectar patrones de bajo rendimiento y generar alertas tempranas para una intervención oportuna.

La IA también puede mejorar el acceso de los docentes a materiales pedagógicos personalizados, ayudándolos a diseñar estrategias más inclusivas y efectivas. De hecho, facilita la creación de itinerarios de enseñanza diferenciados, algo especialmente relevante en contextos de alta heterogeneidad como los de muchas universidades latinoamericanas.

Soluciones como la Biblioteca Virtual de Pearson integran recursos digitales especializados y disponibles 24/7, con sistemas de gestión automatizados que permiten monitorear el uso de materiales y evaluar el impacto de los recursos en el aprendizaje de los estudiantes. En conjunto, la IA actúa como un asistente pedagógico que potencia la labor del docente, ayudándolo a identificar necesidades, optimizar recursos y acompañar mejor a cada estudiante en su trayectoria académica.

4.- Simulaciones y laboratorios virtuales

Las simulaciones educativas son otra de las aplicaciones de IA más transformadoras de la inteligencia artificial en la educación. En áreas como física, química o biología, los laboratorios tradicionales suelen implicar altos costos de infraestructura, limitaciones de tiempo y riesgos de seguridad. La IA, combinada con entornos digitales, permite recrear estas experiencias de forma inmersiva y accesible, ofreciendo a los estudiantes oportunidades de “aprender haciendo” sin restricciones físicas.

Las simulaciones digitales están ganando terreno en universidades latinoamericanas, especialmente porque democratizan el acceso a prácticas científicas de calidad, incluso en instituciones que carecen de laboratorios plenamente equipados. Además, favorecen la experimentación ilimitada, lo que incrementa la motivación y fortalece habilidades de pensamiento crítico. Las simulaciones con IA también abren la puerta a integrar elementos de realidad aumentada y analítica de datos en tiempo real. Así, un estudiante no solo observa un fenómeno químico o físico, sino que recibe retroalimentación inmediata sobre lo que ocurre y cómo mejorar su procedimiento.

Herramientas como Virtual Labs de Pearson ofrecen prácticas de ciencias en línea con simulaciones interactivas que replican condiciones de un laboratorio real. Los estudiantes pueden experimentar sin riesgo, repetir procesos tantas veces como lo necesiten y llevar un registro digital de sus observaciones. Este recurso reduce costos institucionales y potencia metodologías activas como el aprendizaje basado en problemas o el método científico.

5.- Desarrollo de competencias y empleabilidad con IA

La empleabilidad es uno de los principales motores de la adopción de IA en universidades latinoamericanas. Instituciones de la región ya utilizan algoritmos para reconocer brechas de competencias en sus estudiantes y ofrecerles microcredenciales o programas de actualización que mejoran su inserción laboral. La IA permite identificar fortalezas, mapear habilidades y proponer trayectorias personalizadas que conectan directamente con las demandas del mundo profesional.

MyCredSkills de Pearson, por ejemplo, es una solución que permite que los estudiantes obtengan microcredenciales digitales, validadas por Credly, que certifican competencias técnicas y blandas clave para la empleabilidad. De manera similar, la plataforma Personabilities ayuda a desarrollar y certificar soft skills como la comunicación efectiva, el liderazgo o el pensamiento crítico. Estas competencias son reconocidas por los empleadores como igual de importantes que las habilidades técnicas, y según datos del Foro Económico Mundial, más del 90% de los empleadores las consideran esenciales para el futuro del trabajo.

La integración de IA en estas plataformas permite a los estudiantes recibir diagnósticos personalizados, acceder a rutas de aprendizaje alineadas con las necesidades del mercado y obtener insignias digitales que aumentan su visibilidad profesional. Para las universidades, este tipo de soluciones refuerza su propuesta de valor, al egresar perfiles mejor preparados y con mayor tasa de inserción laboral.

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Retos éticos y consideraciones para la implementación de la IA en educación 

El despliegue de la inteligencia artificial en la educación no está exento de desafíos. Si bien sus aplicaciones pueden transformar la enseñanza, también existen riesgos éticos, pedagógicos y sociales que las instituciones deben considerar al planificar su adopción. La Organización de Estados Iberoamericanos (OEI) advierte que, en América Latina, la falta de lineamientos claros y de inversión en infraestructura puede acentuar las brechas educativas. Existe el riesgo de que la IA se convierta en una “educación de segunda calidad” para sectores vulnerables si no se acompaña de políticas inclusivas que garanticen acceso equitativo.

La UNESCO también subraya la necesidad de establecer principios éticos para el uso de estas tecnologías, centrados en:

• Protección de datos personales de estudiantes y docentes, especialmente en entornos donde aún no existen marcos legales robustos.
• Transparencia algorítmica, para evitar sesgos de género, origen étnico o nivel socioeconómico en la calificación o en la recomendación de contenidos.
• Formación docente continua, ya que la IA solo puede ser efectiva si los profesores cuentan con capacitación adecuada para integrarla en sus metodologías.
• Acceso equitativo, evitando que la IA se convierta en un privilegio de instituciones con mayores recursos tecnológicos.

A estos retos se suman otros tres factores críticos:

1. Sostenibilidad económica: muchas universidades en la región carecen de recursos para mantener licencias de software, infraestructura de datos o conectividad de calidad. Sin un modelo de financiamiento sostenible, la implementación de IA corre el riesgo de quedarse en experiencias piloto.
2. Aceptación cultural y pedagógica: la resistencia al cambio por parte de docentes y estudiantes puede limitar la adopción. Es necesario generar una narrativa clara sobre que la IA no sustituye al profesor, sino que amplía sus capacidades.
3. Gobernanza institucional: las universidades requieren políticas claras sobre quién define los criterios de uso de IA, cómo se almacenan y comparten los datos, y qué mecanismos existen para evaluar su impacto pedagógico de forma continua.

Además, las universidades deben planificar una estrategia institucional de IA que no se limite a experimentar con aplicaciones aisladas, sino que se articule con objetivos pedagógicos de largo plazo y con políticas nacionales de digitalización educativa.

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Pearson: potenciando las aplicaciones de inteligencia artificial en la educación

Las aplicaciones de la inteligencia artificial en la educación ya están transformando la manera en que se enseña y se aprende. No obstante, su impacto depende de cómo las instituciones diseñen estrategias de implementación que combinen innovación con ética, formación y sostenibilidad. Como advierte la OEI, la región enfrenta el reto de evitar que la IA amplíe desigualdades y, en su lugar, convertirla en una herramienta de inclusión y mejora continua.

En Pearson Higher Education contamos con un ecosistema de soluciones con IA aplicada en educación superior, diseñadas para ayudar a las universidades a integrar la inteligencia artificial de forma responsable y estratégica. Nuestro compromiso es acompañar a instituciones como la tuya en este camino, conectando tecnología, innovación pedagógica y resultados medibles en los estudiantes.

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Referencias

EDUCAUSE. (2024). 2024 EDUCAUSE Horizon Report: Teaching and learning edition. EDUCAUSE. https://library.educause.edu/resources/2024/5/2024-educause-horizon-report-teaching-and-learning-edition

National Education Association. (2024). Artificial intelligence in education: Current state. NEA. https://www.nea.org/resource-library/artificial-intelligence-education/iii-current-state-artificial-intelligence-education

Organización de Estados Iberoamericanos para la Educación, la Ciencia y la Cultura (OEI) & Fundación ProFuturo. (2025). The arrival of AI in education in Latin America. OEI. https://oei.int/wp-content/uploads/2025/06/en-final-oei-profuturo-the-arrival-of-ai-in-education-in-latin-america-under-constructionindd.pdf

UNESCO. (2024, abril 4). UNESCO survey: Two-thirds of higher education institutions have or are developing guidance on AI use. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/unesco-survey-two-thirds-higher-education-institutions-have-or-are-developing-guidance-ai-use