Índice de Contenido
Algunos ejemplos de inteligencia artificial en la educación universitaria son el aprendizaje personalizado con plataformas que ajustan contenidos al progreso individual de cada estudiante, automatización de tareas y evaluaciones, que libera tiempo docente para enfocarse en actividades creativas, y la analítica de grandes datos, que ayuda a predecir riesgo de abandono y mejorar la toma de decisiones institucionales.
Estos ejemplos de inteligencia artificial en la educación universitaria ya están marcando un antes y un después en la forma de enseñar y aprender. Aunque las nuevas tecnologías redefinen constantemente nuestro entorno, muchos docentes todavía sienten incertidumbre sobre cómo aprovechar la IA de manera pedagógica y responsable. Un estudio de 2024 reveló que apenas el 48% ha utilizado IA en su práctica docente, mientras que el 51% todavía no lo hace. Las aplicaciones más comunes son los asistentes virtuales y chatbots (43%), la evaluación automatizada (25%), las plataformas adaptativas (25%) y los sistemas de tutoría inteligente (6%).
Para quienes ya la están aprovechando, los beneficios percibidos son claros: ahorro de tiempo (25%), mejor acceso a contenidos (18%), facilitación administrativa (14%) y apoyo pedagógico y creativo (11%). Aun así, persisten retos importantes como la falta de formación docente, la resistencia al cambio y las preocupaciones éticas vinculadas con la privacidad y los sesgos de datos.
Cuando hablamos de ejemplos de inteligencia artificial en la educación universitaria, es importante aclarar primero qué entendemos por inteligencia artificial (IA). En términos generales, la IA es la capacidad de máquinas y programas para realizar tareas que tradicionalmente requerían de la inteligencia humana: desde reconocer patrones y procesar imágenes, tomar decisiones en tiempo real, resolver problemas, analizar grandes volúmenes de datos o comunicarse en lenguaje natural.
Aunque sus orígenes se remontan a mediados del siglo XX, lo que diferencia al panorama actual es el avance en algoritmos y capacidad de cómputo, que han hecho posibles aplicaciones mucho más complejas y cercanas al razonamiento humano. Uno de los avances más importantes es el deep learning o aprendizaje profundo, inspirado en el funcionamiento de las redes neuronales del cerebro humano. Esto permite a los sistemas aprender de enormes cantidades de datos y mejorar sus resultados con el tiempo, lo que se traduce en aplicaciones sorprendentes: desde vehículos autónomos hasta asistentes virtuales capaces de mantener conversaciones cada vez más naturales.
En paralelo, la irrupción de la inteligencia artificial generativa (GenAI) ha ampliado todavía más el alcance de la IA. Herramientas como ChatGPT, Copilot o Bard ya son capaces de producir textos, imágenes, códigos y simulaciones en cuestión de segundos, lo que ha abierto un intenso debate sobre sus usos, beneficios y riesgos en múltiples sectores, incluida la educación.
Ahora bien, por muy emocionantes que suenen estos ejemplos de inteligencia artificial, la IA sigue teniendo limitaciones importantes. Carece de empatía, sentido ético y juicio crítico, y su uso plantea dilemas relacionados con la privacidad de los datos, los sesgos algorítmicos y la posible desinformación. Por ello, aunque es capaz de transformar procesos en todos los ámbitos, difícilmente sustituirá profesiones que dependen de la interacción humana y el criterio pedagógico, como la docencia.
La IA ha dejado de ser un recurso futurista para convertirse en una herramienta concreta que ya está transformando a las universidades. En especial, la GenAI ha abierto nuevas posibilidades para rediseñar las experiencias de aprendizaje, diversificar los recursos docentes y ampliar el acceso al conocimiento. Entre los ejemplos de inteligencia artificial más prometedores se encuentran:
Te puede interesar: IA: Personalización y feedback instantáneo para el compromiso académico
Hoy en día, universidades de todo el mundo comienzan a explorar aplicaciones más sofisticadas que están redefiniendo la manera en que se diseñan carreras, se imparten clases y se gestionan instituciones. Cinco ejemplos concretos y disruptivos de IA en la educación universitaria son:
Veamos cada una de ellas a detalle:
Gracias a la capacidad de la IA para procesar enormes volúmenes de información, las universidades pueden identificar tendencias globales y regionales en la economía, la ciencia y la industria, y utilizarlas para diseñar planes de estudio actualizados y carreras emergentes.
Esto permite que los programas académicos se ajusten constantemente a las demandas del mercado laboral, asegurando que los egresados dominen las competencias más relevantes. Diversos estudios destacan que este tipo de analítica educativa también ayuda a las instituciones a anticipar necesidades futuras, mejorando la pertinencia de la oferta universitaria.
El aprendizaje adaptativo ya se aplica en apps educativas y plataformas LMS, pero la siguiente frontera es la realidad virtual personalizada. Aquí la IA ajusta los escenarios de simulación no solo al nivel académico, sino también al estado emocional del estudiante, regulando factores como estrés o carga cognitiva.
Un metaanálisis con veinticinco estudios en educación superior mostró que la realidad aumentada y la realidad virtual impulsadas por IA tienen un efecto positivo medio-alto en la motivación, especialmente en áreas STEM. Los beneficios incluyen mayor interés, atención sostenida, participación activa y persistencia en tareas complejas.
La IA también puede aplicarse al gobierno institucional, apoyando la toma de decisiones en juntas directivas y procesos de gestión universitaria. En combinación con tecnologías como blockchain, puede aportar transparencia, trazabilidad y eficiencia en procesos críticos: asignación de presupuestos, votaciones internas, control de políticas organizacionales. Esto optimiza la gobernanza universitaria y también fortalece la confianza y autonomía de las comunidades académicas.
Otro ejemplo clave son los sistemas de traducción automática en tiempo real basados en IA, que permiten la participación conjunta de estudiantes y docentes de distintos países en una misma clase. Más allá de la traducción, la IA comienza a integrar módulos de sensibilidad cultural, anticipando diferencias idiomáticas o de contexto, lo que promueve la inclusión y la comunicación efectiva en entornos multiculturales. Esto abre la puerta a verdaderas aulas internacionales sin barreras lingüísticas.
Finalmente, la IA facilita la construcción de una infraestructura digital robusta que combine plataformas de gestión académica (LMS), sistemas administrativos (ERP) y gestión de relaciones con estudiantes (CRM). Los chatbots académicos son un buen ejemplo: atienden dudas frecuentes sobre inscripciones, pagos o trámites, reduciendo la carga administrativa y mejorando la experiencia del estudiante. Algunos reportes señalan que este tipo de soluciones son percibidas como una de las aplicaciones más útiles de la IA en universidades, junto con la evaluación automatizada y el aprendizaje adaptativo.
Te puede interesar: Pearson incorpora IA Generativa en sus soluciones digitales educativas
La integración de la inteligencia artificial en universidades ofrece enormes beneficios, pero también conlleva riesgos que deben ser gestionados de forma ética y pedagógica. Entre los principales se encuentran la sobrecarga cognitiva, la fatiga por decisiones, la dependencia excesiva, el aislamiento social y los sesgos algorítmicos. Los estudios coinciden en que los retos de la IA en la educación superior se concentran en dos ámbitos:
Aun así, la IA abre oportunidades valiosas en tutoría personalizada, analíticas de aprendizaje y apoyo a la investigación. El desafío es integrarla de forma crítica, inclusiva y responsable. Algunas recomendaciones para lograrlo son:
Te puede interesar: IA como herramienta para fomentar la inclusión educativa
La inteligencia artificial ya está transformando la educación universitaria a través de la personalización del aprendizaje, la optimización de la gestión académica y el apoyo a la investigación. En Pearson Higher Education creemos que estas innovaciones no son opcionales, sino esenciales para preparar a los estudiantes frente a los retos profesionales del siglo XXI.
Por eso hemos diseñado un ecosistema de soluciones digitales y de vanguardia que integran IA y metodologías pedagógicas probadas, pensado específicamente para docentes y universidades que buscan avanzar un paso más allá. Con Pearson HED puedes:
El futuro de la educación superior ya está aquí. Conoce cómo nuestras soluciones pueden ayudarte a transformar tus clases, potenciar la motivación estudiantil y mejorar los resultados académicos en tu institución.
Alshatti Schmidt, D., Alboloushi, B., Thomas, A., & Magalhaes, R. (2025). Integrating artificial intelligence in higher education: Perceptions, challenges, and strategies for academic innovation. Computers and Education Open, 9, 100274. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2025.100274
Gallifa, J., & Flores, C. (2025). Can generative AI reformulate students’ educational experience in higher education? Aloma: Revista de Psicologia, Ciències de l’Educació i de l’Esport, 43(1), 23–32. https://doi.org/10.51698/aloma.2025.43.1.23-32
González Campos, J. A., López Núñez, J. C., & Araya Pérez, C. E. (2024). Educación superior e inteligencia artificial: Desafíos para la universidad del siglo XXI. Aloma: Revista de Psicologia, Ciències de l’Educació i de l’Esport, 42(1), 79–90. https://doi.org/10.51698/aloma.2024.42.1.79-90
Li, X., Hu, X., Xu, H., & Zhao, L. (2024). Artificial intelligence–driven personalized learning: Psychological implications and educational outcomes. Educational Technology Research and Development, 72(3), 1125–1147. https://www.researchgate.net/publication/388665444_Artificial_Intelligence-Driven_Personalized_Learning_Psychological_Implications_and_Educational_Outcomes
Soriano-Sánchez, J. G., & Jiménez-Vázquez, D. (2025). Trascendencia de la realidad aumentada en la motivación del aprendizaje en educación superior: Metaanálisis. Aloma: Revista de Psicologia, Ciències de l’Educació i de l’Esport, 43(1), 52–64. https://doi.org/10.51698/aloma.2025.43.1.52-64
Kroff, F. J., Coria, D. F., & Ferrada, C. A. (2024). Inteligencia artificial en la educación universitaria: Innovaciones, desafíos y oportunidades. Revista Espacios, 45(5), 120–135. https://doi.org/10.48082/espacios-a24v45n05p09