Namika, consultora especializada en el sector educativo, lanzó en colaboración con D2L el Pulso de Evolución Digital (PED), una iniciativa regional de autodiagnóstico gratuito dirigida a instituciones de educación superior en América Latina.

En su primera fase, el PED está disponible para instituciones de Colombia, México y Venezuela, con planes de expansión a otros países.

El proceso de autodiagnóstico consiste en un cuestionario estructurado que evalúa siete dimensiones de las instituciones educativas: cultura y visión tecnológica, infraestructura y acceso digital, inversión en tecnología, uso de tecnología en la gestión educativa, experiencia del estudiante, adopción de buenas prácticas, y tecnologías emergentes e inteligencia artificial.

“La evolución digital ya está ocurriendo, en la forma en que las instituciones enseñan, gestionan, acompañan estudiantes, toman decisiones y responden a un mercado educativo cada vez más dinámico”, expresó Andrea Jasaui, Business Insights Manager de Namika

“Vemos esta iniciativa como una forma concreta de aportar al sector: poner al servicio de las IES nuestra experiencia en investigación, estrategia, datos y educación superior para generar conocimiento útil, confiable y accionable”, agregó.

La iniciativa está diseñada para ser completada de forma colaborativa. Para participar, las instituciones deben incluir perfiles con responsabilidad en áreas estratégicas: rectoría, liderazgo tecnológico y referentes académicos y operativos.

Una vez completado el diagnóstico, las instituciones reciben resultados sobre su nivel de evolución digital y las oportunidades de mejora identificadas. En una etapa posterior, podrán acceder a comparativas con otras instituciones del sector en la región. Las instituciones participantes también formarán parte de una comunidad de educación superior a través de la cual recibirán artículos e informes sobre tendencias y oportunidades del ecosistema digital.

La participación no tiene costo. Las instituciones interesadas pueden completar un formulario de interés en pulsoevoluciondigital.com.

Contenido producido en colaboración con Namika

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Por Gonzalo Pizarro Rodríguez

Llevamos años hablando sobre las habilidades del futuro. La irrupción masiva de la inteligencia artificial aceleró esa conversación y puso sobre la mesa una urgencia comprensible: empleos que cambiarán, tareas que se automatizarán y sectores que tendrán que adaptarse con rapidez. Según el Foro Económico Mundial, el 39% de las habilidades actuales cambiará hacia 2030. El dato relevante, pero más importante será cómo respondamos a esta demanda del mundo.

Al prepararnos, corremos el riesgo de caer en una reacción conocida que es agregar más contenidos y cursos optativos a programas que necesitan algo más profundo que una ampliación temática.

A mi juicio, el desafío no está solo en definir qué habilidades serán necesarias. Ya las estamos descubriendo e incorporando a la formación, y muchos marcos, estudios y organismos vienen haciendo un trabajo importante para identificar tendencias y orientar decisiones. Sin embargo, ese conocimiento necesita mecanismos que permitan armonizarlo, bajarlo a terreno práctico y conectarlo con las realidades locales. El verdadero reto está en diseñar experiencias de aprendizaje que permitan desarrollar esas habilidades de forma progresiva, demostrable y reconocible.

Cuando analizamos marcos de cualificaciones o programas por competencias, solemos encontrar buenas respuestas a tres preguntas: qué debe hacer una persona, cómo demostrará que puede hacerlo y qué evidencia permitirá validar ese desempeño. Pero aparecen menos respuestas cuando preguntamos por qué alguien querría desarrollar esa competencia, hacia dónde desea evolucionar o qué identidad profesional busca construir.

Y eso importa, porque las competencias no se desarrollan en el vacío. Se desarrollan en personas reales, con trayectorias, motivaciones, aspiraciones y contextos. Si el diseño formativo no considera esa dimensión humana, el aprendizaje puede verse correcto en su estructura, pero débil en su capacidad de transformar una trayectoria.

La inteligencia artificial refuerza esta necesidad. Hoy el acceso a la información es casi inmediato. Por eso, el valor educativo ya no puede descansar en la memorización, sino en la capacidad de comprender, razonar, aplicar y transferir conocimiento. El puente que debemos cuidar es el que conecta el saber pensar con el saber hacer.

Ese puente exige mejores diseños: resultados de aprendizaje claros, evaluaciones coherentes, evidencias válidas y situaciones cercanas al mundo real. Una persona puede aprender una teoría, pero la empleabilidad aparece cuando logra usarla para resolver un problema, tomar una decisión o adaptarse a un contexto distinto.

Aquí las microcredenciales para la empleabilidad tienen un espacio relevante. Bien diseñadas, son mucho más que cursos breves, aunque su duración sea menor que la de una formación de pregrado o posgrado. Son unidades formativas orientadas a desarrollar habilidades y competencias dentro de trayectorias más amplias, reconocer avances intermedios y conectar mejor la formación con el trabajo.

El modelo resulta determinante. No basta con dividir un programa tradicional en partes pequeñas, porque eso puede llevar a la fragmentación. Se requiere una metodología que ordene la progresión, defina qué desempeño se espera, cómo se evidencia y cómo ese logro puede ser comprendido fuera del aula.

También importa que esos logros acompañen a la persona. En un mundo donde alguien puede cambiar de empresa, sector, ciudad o país, el aprendizaje necesita trazabilidad e interoperabilidad. Las credenciales digitales verificables permiten que una habilidad demostrada no quede encerrada en una institución, sino que viaje con la persona, abra nuevas oportunidades y empiece a dar forma a una verdadera Diplomacia de las Habilidades.

Las habilidades del futuro ya no se pueden desarrollar agregando contenidos sin dirección. Se desarrollan con diseño, intención, reconocimiento oportuno y personas dispuestas a seguir aprendiendo.

Gonzalo Pizarro Rodríguez

Consultor en Ecosistemas de Micro & Macrocredenciales

Las calificaciones sobresalientes crecen cerca de un 30% en los cursos universitarios donde la inteligencia artificial sirve para resolver las tareas, sin una mejora equivalente en lo que los estudiantes aprenden.

Así lo concluye un estudio reciente de la Universidad de California, Berkeley, que analizó más de 500.000 inscripciones a cursos en una gran universidad de investigación de Texas entre 2018 y 2025.

El estudio compara dos grupos de materias. En las que permiten usar la inteligencia artificial para hacer los trabajos, como escritura y programación, las calificaciones A suben 13 puntos porcentuales, cerca de un 30% respecto de 2022. En las que casi no dejan margen para usarla, como escultura o laboratorio, las notas no cambian.

El aumento se da entre las mejores notas. Las A crecen porque muchas A- y B+ pasaron a A, mientras que las notas bajas se mantienen igual. Para asegurarse de que la causa es la inteligencia artificial y no otra cosa, el autor comparó cómo evolucionaron las notas en cursos que permiten usarla y en cursos que no, y revisó qué tipo de trabajos pedía cada materia y cuánto valía cada uno, a partir de las notas finales y los programas de estudio públicos.

La conclusión fue que muchos estudiantes usan la inteligencia artificial para entregar mejores trabajos, no para aprender más.

El estudio también revela que la suba fue mayor en las materias donde la entrega de trabajos pesa más en la nota final, y al mismo tiempo el rendimiento en los exámenes presenciales sigue igual. Si la nota de los trabajos sube pero la del examen no, la diferencia la hace la herramienta, no el aprendizaje. “Por más que la inteligencia artificial ayuda a la gente a ser más productiva, a producir más, creo que puede dañar su aprendizaje", afirmó el investigador Igor Chirikov, autor del estudio.

Chirikov plantea que las soluciones deberían pensarse para cada disciplina, e incluso para cada materia, y menciona que una opción que gana terreno es volver a tomar las evaluaciones de forma presencial y controlada. Cómo respondan las instituciones a este problema, agrega, va a definir cuánta confianza despiertan.

Puedes ver el informe aquí.

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Nunca hubo tantos estudiantes universitarios en el mundo. En 2023, 213 millones de personas estaban matriculadas en programas de licenciatura, maestría o doctorado, un 33% más que diez años antes.

El dato forma parte del primer Informe mundial sobre tendencias de la educación superior publicado por UNESCO IESALC. Sin embargo, en el mismo período, la tasa bruta de graduación pasó del 22% al 27%. Cinco puntos en una década.

Lo que pasa después de la admisión

Una parte del problema es estructural. Los programas nacionales de becas -presentes en el 62% de los países relevados por UNESCO- cubren predominantemente colegiaturas y rara vez contemplan gastos de vivienda, transporte, alimentación o cuidado de hijos. Son esos costos, señala el informe, los que con frecuencia determinan si un estudiante puede mantenerse matriculado una vez que ya ingresó.

La otra parte es un problema de datos. A escala global, los países reportan al Instituto de Estadística de la UNESCO menos del 50% de sus estadísticas de educación superior. En América Latina y el Caribe ese porcentaje cae al 46%. Los sistemas de información disponibles fueron construidos para medir el acceso. Las trayectorias -qué ocurre entre la admisión y el egreso- quedan fuera del monitoreo sistemático en la mayoría de los contextos nacionales.

En ese marco, la expansión de la matrícula en América Latina y el Caribe adquiere otra dimensión. La región pasó del 40% al 53% de tasa bruta de matriculación entre 2013 y 2023, uno de los crecimientos más pronunciados entre las regiones con sistemas masificados. Pero el informe no puede ofrecer datos regionales desagregados sobre egreso.

La variable de género

Hay una excepción en el cuadro general. La tasa bruta de graduación femenina es del 30%, tres puntos por encima de la media general. Las mujeres son mayoría en la matrícula de licenciatura y maestría en casi todas las regiones del mundo, una tendencia que se profundizó en la última década. Sin embargo, están subrepresentadas en los doctorados -el nivel que más creció en términos de matrícula, con un 37% de aumento- y en los cargos académicos, donde representan el 44% del personal docente a nivel global pero solo una cuarta parte de los puestos directivos.

“La verdadera medida de un sistema equitativo no está en quién entra, sino en quién prospera, persiste y, en última instancia, tiene éxito”, concluye el informe.

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En entrevista con InsightED, Mario Sánchez, vicepresidente para Latinoamérica de D2L, traza un mapa de la expansión y alcance de la transformación digital en las instituciones de educación superior de la región.

Desde su mirada, Latinoamérica no tiene necesariamente los recursos que existen en otras regiones para invertir en tecnología educativa, “pero sí ha demostrado algo muy valioso: la motivación de transformar sus instituciones e invertir en nuevas capacidades tecnológicas alineadas con el futuro de la educación”.

Las universidades están pasando de modelos tradicionales a esquemas híbridos y digitales en poco tiempo. Esa velocidad ha generado lo que Sánchez llama un “músculo institucional” que sigue muy activo. Desde el lado de los proveedores tecnológicos, se nota: en Latinoamérica, la adopción y experimentación de plataformas de inteligencia artificial, análisis de datos y autoridad de contenido es más rápida que en otras regiones, incluso mayor que en mercados con mayor presupuesto.

Si la motivación está, ¿dónde está el cuello de botella?

Sánchez es categórico: “El problema no es la tecnología”. La mayoría de las universidades ya acumula datos desde hace mucho tiempo. “Llevan acumulando datos y herramientas por muchísimos años porque han implementado diversos sistemas como los sistemas académicos, los LMS, los CRM y otras aplicaciones que están utilizando hoy en día en sus universidades”.

El desafío tiene tres componentes. Primero, gobernanza de datos -muchas universidades aún no la implementan-. Segundo, estructura: existe descentralización excesiva en el manejo de información. Y tercero, capacidad de interpretación: saber leer esos datos para convertirlos en decisiones.

A esto se suma ahora un nuevo desafío: con el auge de la IA, estas mismas estructuras y modelos de gobernanza también deben evolucionar y alinearse con una estrategia institucional que permita asegurar un uso responsable, integrado y útil para la toma de decisiones y el aprendizaje.

Las universidades tienen herramientas disponibles. Lo que les falta es un proceso claro para actuar sobre lo que esos datos les dicen. “Muchas instituciones ya cuentan con dashboards y herramientas de BI pero no necesariamente los procesos para actuar sobre esa información”, dice Sánchez. Y agrega: “La pregunta clave básicamente no es qué datos tengo sino qué decisiones e insights estoy tomando con ellos”.

Las acciones que definirán los próximos cinco años en educación superior

Mientras las universidades debaten sobre caída de matrículas y habilidades de estudiantes alineadas a los sectores de empleo, Sánchez identifica una tensión más profunda que definirá al sector hacia el 2030: “Si tengo que elegir qué va a definir los próximos cinco años, diré que es el cambio en las expectativas del estudiante”, dice.

No se trata solo de estudiantes nuevos. También hay graduados de generaciones anteriores que buscan recapacitarse, volver a sus universidades o explorar nuevas opciones de aprendizaje. “Estudiantes de generación centennial o millennial que ya se graduaron pero quieren obtener más habilidades y conocimientos”, explica.

Todos ellos -sin excepción- esperan algo distinto: “Hoy el estudiante espera que la enseñanza sea más flexible, más personalizada, que los conecte al nuevo mundo laboral de una manera más eficiente y que sea una experiencia mucho más cercana a la realidad”.

“Las instituciones que entiendan este cambio y rediseñen su propuesta de valor en torno al estudiante van a liderar y van a empezar a hacerse más relevantes de lo que son hoy en día”, agrega.

La brecha no es de contenido

Según Sánchez, hay un dato que se repite en toda Latinoamérica: los estudiantes terminan sus carreras sintiendo que les falta algo para entrar al mundo laboral. Las empresas dicen lo mismo desde el otro lado.

“La brecha es real pero no solo es sobre el contenido, es sobre la experiencia de aprendizaje”, dice. ”Muchas veces el estudiante adquiere conocimiento pero no desarrolla suficientemente las habilidades necesarias como pensamiento crítico, resolución de problemas o aplicación de esos problemas en la práctica. Y eso es lo que el mercado laboral está demandando hoy”, agrega.

¿Cómo se cierra la brecha? “Estamos viendo universidades que están integrando nuevos modelos de aprendizaje, contenidos más dinámicos e inmersivos, evaluaciones más auténticas y el uso de datos para acompañar al estudiante. Y especialmente el uso de inteligencia artificial para acompañar a los alumnos en sus caminos de aprendizaje”, detalla.

Según Sánchez, “la tecnología bien utilizada no reemplaza la formación pero sí puede acercarla mucho más a la realidad profesional”.

¿Qué marca la diferencia entre una universidad que avanza en transformación digital y otra que se queda en el diagnóstico?

En este punto, Sánchez es claro: “La diferencia no está en la tecnología, sino en las decisiones institucionales”.

Según su experiencia trabajando con instituciones de distintos tamaños y modelos, hay tres claves que aparecen entre las universidades que van un paso más allá.

“Lo primero es que esas universidades que avanzan tienen una alineación a nivel de liderazgo: rectoría, dirección académica, áreas de tecnología empujando todos en la misma dirección. Segundo, tienen una definición clara de objetivos pedagógicos y no solo tecnológicos. Y tercero, que hay un compromiso con la ejecución, especialmente en la formación docente, en la adopción y en el diseño de cursos”.

¿Qué las detiene? “Muchas instituciones se quedan en el diagnóstico porque ven la transformación digital como un proyecto. Las que avanzan la tratan como una estrategia institucional sostenida con el tiempo”, señala.

Respecto de la IA, esta ya se experimenta de forma orgánica por docentes y estudiantes, pero sin marcos institucionales claros. El riesgo no es entonces la innovación sino no darle un encuadre a tiempo.

“Si frenas la experimentación pierdes el momento, pero si no la orientas generas fragmentación dentro de las universidades”, advierte Sánchez. Eso abre la puerta a riesgos de integridad académica y uso inconsistente de la tecnología.

¿Cuál es la salida? Las universidades que avanzan son las que permiten experimentar pero cierran rápido con lineamientos claros, gobernanza y formación docente. “Lo más importante es un marco de uso responsable”, subraya.

La señal de avance

¿Cuál sería la señal de que las universidades lograron integrar la tecnología de forma significativa en dos años? Sánchez apunta tres indicadores clave.

Primero, que los docentes aprovechen y adopten herramientas de inteligencia artificial integradas en su LMS para optimizar su enseñanza. Segundo, que las decisiones académicas estén “basadas más en datos cada vez más”. Y tercero, que las experiencias de aprendizaje sean “más personalizadas, más flexibles y más relevantes, alineadas a los requerimientos laborales que existen o van a existir en los próximos años”, dice.

¿Y las señales de atraso? “Poca opción de herramientas avanzadas como inteligencia artificial, contenidos rígidos y aburridos, ofertas de aprendizaje no flexibles. Poco cambio en las aulas tradicionales. Plataformas subutilizadas. Y estudiantes que siguen sintiéndose desconectados de su aprendizaje digital”, enumera Sánchez.

Su conclusión cierra la conversación: “El indicador más honesto no es la tecnología que tienes sino la experiencia que van a vivir estos estudiantes en los próximos años”.

Contenido en colaboración con D2L.

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El empleo de los trabajadores más jóvenes cae en las ocupaciones donde la inteligencia artificial reemplaza tareas humanas, y crece en aquellas donde la IA acompaña al trabajador.

Así lo muestra el informe “Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence”, publicado por investigadores del Stanford Digital Economy Lab.

El estudio analiza los registros mensuales de millones de trabajadores estadounidenses entre 2021 y septiembre de 2025. Para distinguir qué tipo de uso de IA predomina en cada ocupación, los autores cruzan esos datos con información sobre el uso real de Claude.

Según el reporte, en las ocupaciones donde la IA se usa principalmente para reemplazar tareas, los trabajadores de 22 a 25 años perdieron empleo de manera sostenida desde fines de 2022. En aquellas donde la IA acompaña el trabajo humano, ese mismo grupo etario sumó puestos en el período analizado.

Dónde se concentra la caída

El impacto sobre el empleo joven se concentra en dos ocupaciones: el desarrollo de software y la atención al cliente. Entre los desarrolladores de software de 22 a 25 años, el empleo cayó cerca del 20% desde fines de 2022. En los mismos puestos, los trabajadores mayores mantuvieron o aumentaron su nivel de empleo.

La caída no se explica por problemas particulares de algunas empresas. Cuando los autores comparan trabajadores dentro de una misma compañía, encuentran que el empleo de jóvenes de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA cayó 16% respecto de las menos expuestas. En los demás grupos de edad, esa diferencia prácticamente desaparece.

Una hipótesis que recién empieza a probarse

Los investigadores son cuidadosos al interpretar los hallazgos. “Los resultados son consistentes con la hipótesis de que los usos automatizadores de la IA sustituyen al trabajo, mientras que los usos aumentativos no lo hacen”, afirman, y aclaran que otros factores también podrían influir en las tendencias observadas.

Mientras el empleo joven cae en las ocupaciones más expuestas, los salarios se mantienen estables en todos los grupos etarios y niveles de exposición. El ajuste, según los autores, ocurre principalmente en cuántos trabajadores se contratan, no en cuánto se les paga. Para los recién egresados, el problema central pasa a ser el acceso al primer empleo.

Los investigadores también descartan varias explicaciones alternativas. El patrón se mantiene al excluir las ocupaciones tecnológicas, al separar puestos teletrabajables de los que no lo son, y al considerar por separado a hombres y mujeres. En las ocupaciones con baja proporción de graduados universitarios, además, la caída de empleo por exposición a la IA se extiende hasta los 40 años, lo que sugiere que la experiencia laboral protege menos a los trabajadores sin título universitario.

Mientras tanto, las ocupaciones menos expuestas a la IA siguen creciendo. Los auxiliares de enfermería, los asistentes de salud a domicilio y los empleados de almacén registran aumentos sostenidos de empleo joven en el mismo período.

La fotografía general no es la de un mercado laboral en contracción, sino la de un mercado donde el acceso de los jóvenes depende cada vez más del tipo de tarea que realizan.

El equipo de Stanford anticipa que continuará monitoreando los datos en los próximos meses, e invita a comparar sus resultados con otras fuentes administrativas a medida que se publiquen.

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Àngels Fitó es rectora de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), una institución educativa de oferta 100% online, con sede en Barcelona y cerca de 100 mil estudiantes.

Desde su rol observa al sector universitario en un momento que define como de desorientación. La inteligencia artificial, dice, está cambiando las premisas sobre las que se fundaron las universidades, y el debate público quedó atrapado en una discusión menor.

“Nos falta una conversación sobre cuál es el impacto de esta inteligencia artificial en la educación, que vaya más allá de los procesos de evaluación. Estamos muy centrados en si el estudiante utiliza o no el ChatGPT para realizar sus trabajos, cuando creo que la conversación debería empezar de algún punto mucho más profundo, casi volviendo a épocas muy remotas, donde nos cuestionábamos realmente qué significaba aprender y cuál era la labor docente en este sentido”.

Para Fitó, hay una segunda conversación pendiente, vinculada al perfil real de quienes hoy demandan formación. “Las universidades están acostumbradas a diseñar procesos de aprendizaje pensando en los estudiantes de 18 años, más o menos bastante homogéneos, cuando la realidad es que la mayor necesidad formativa se produce en un colectivo de personas que son muy diversas, que tienen necesidades muy distintas, que vienen de recorridos muy distintos”.

Lo humano y la IA

Para Fitó, la tecnología no es un complemento de la universidad sino su condición de existencia. Sin embargo, advierte que la tecnología no resuelve por sí sola el desafío central de una universidad: “El reto es cómo maximizar el impacto en las personas, cómo dar el mejor acompañamiento humano partiendo de la base de que la tecnología puede hacer muchas de las cosas que previamente hacíamos de manera manual”.

La rectora plantea la importancia de “movernos de donde estamos e intentar rediseñar los procesos de aprendizaje para que el complemento humano respecto a la tecnología tenga valor”.

“Tenemos que centrarnos en cuestiones de un nivel competencial más elevado: criterio, creatividad, pensamiento crítico, capacidad de evaluar conocimientos más que personas. Si no, estaremos condenados a perder capacidades cognitivas frente a otros agentes automatizados que en determinadas cuestiones lo harán mucho mejor y más rápido que nosotros”, señala.

El ausentismo también ocurre en las aulas virtuales

El momento educativo actual, retrata Fitó, es también una crisis de identidad docente. “Para qué estamos los profesores y profesoras, qué es lo que tenemos que hacer en un contexto donde la IA da respuesta a buena parte de las dudas que pueda tener el estudiante cuando se enfrenta a un reto cognitivo”.

Y reconoce que el fenómeno del ausentismo, hoy en debate en los medios españoles, atraviesa también a su universidad. “Los estudiantes no van a las aulas presenciales porque la manera de transferir los conocimientos se puede hacer desde sus casas. Pero si tenemos que ser sinceros, también hay ausentismo en las aulas virtuales. ¿Por qué? Porque el estudiante tiene agentes a su lado que les dan respuesta a aquellos aspectos que necesitan”, explica.

Frente a este diagnóstico, propone salidas: “Estamos en un contexto de desorientación o de reubicación donde la universidad tiene que ser valiente y dar un paso hacia adelante. Necesitamos formar personas que sean capaces de añadir valor a los trabajos que ya realizan las máquinas. El mercado de trabajo está ahí, la tecnología está ahí, pero tenemos que movernos, salir de nuestra zona de confort y mejorar la atención y el acompañamiento al estudiante”.

Defender la singularidad en un sistema competitivo

Para una universidad como la UOC, uno de los desafíos estructurales radica en el propio sistema universitario. “Es difícil defender nuestra singularidad en un contexto aún muy tradicional. Defender las necesidades de una universidad como la nuestra, que necesita ser evaluada y apoyada de manera distinta, y que da respuesta a un conjunto de estudiantes que muchas veces son invisibles para el conjunto del sector universitario”.

A ese problema se suma uno más reciente, dice. La aparición de universidades digitales con fines de lucro, que reproducen la lógica de escalabilidad del modelo online pero no comparten el propósito. “Han aparecido muchas universidades digitales que aprovechan la escalabilidad de una universidad digital, pero normalmente son for profit, y por lo tanto no compartimos propósito”, afirma.

“Para una universidad como la UOC, sin ánimo de lucro y con una fuerte vocación social, corremos el riesgo de ser clasificados en este colectivo de universidades de dudosa reputación”, agrega.

Liderar en un contexto de cambio

Fitó plantea que el liderazgo universitario hoy se ejerce en un contexto de “dilemas perversos”, donde no existen soluciones buenas o malas, sino decisiones que tienen impacto. “Tienes que partir de la base de que no hay decisiones ni buenas ni malas, pero cualquier posicionamiento tiene consecuencias para muchas personas”.

La coherencia entre el discurso y la práctica, dice, es la prueba más exigente en el liderazgo de un rector o rectora. “Tú no puedes ir de líder participativa y democrática, y que después la gobernanza que funciona sea la que solo decides tú”.

Para la rectora, el conocimiento está distribuido en toda la organización. “En todos los rincones de la universidad hay gente que sabe mucho mejor que yo qué hacer frente a determinadas situaciones, y por lo tanto canalizar toda esta experiencia y toda esta motivación es fundamental”.

Fitó participa con frecuencia de congresos y debates universitarios en todo el mundo, y desde esa experiencia identifica desafíos compartidos entre Latinoamérica y España: el impacto de la inteligencia artificial, la necesidad de recalificación de muchas personas, el foco creciente en la formación a lo largo de la vida, y la urgencia de defender el valor público de la educación frente a lo que describe como un discurso contra el conocimiento.

“Debemos defender el valor público de la educación”, plantea. “Hacer negocio con la educación no es una buena estrategia”.

Además, menciona una diferencia que considera significativa. “En Latinoamérica hay una conciencia o un vínculo muy fuerte de la universidad respecto al territorio. Las universidades son instituciones centrales dentro del imaginario institucional de la ciudadanía, y por lo tanto ocupan una posición muy relevante. Esto se traduce en una conciencia muy grande sobre cuál es la labor, cuál es la función, cuál es el propósito”.

En Europa, en cambio, las conversaciones suelen tomar otro rumbo, explica. “A veces los debates se derivan hacia cuestiones más técnicas, más administrativas”.

Qué es la universidad hoy

Para Fitó, repensar la universidad es una condición de supervivencia institucional en un escenario donde está en disputa la propia legitimidad del conocimiento. “Debemos combatir este discurso absurdo contra el conocimiento y contra la legitimidad de las universidades como generadoras y transmisoras de ese conocimiento”, afirma.

“La Universidad tiene que ser un espacio de amplio acceso, que haga que la adquisición de conocimiento sea agradable por parte del estudiante, que tenga experiencias de aprendizaje positivas. Y que todos estos retos, todas estas evoluciones que tenemos que hacer como institución, las discutamos en términos de igualdad con las personas a las cuales servimos, que es el conjunto de la ciudadanía”, propone.

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El ex consejero delegado de Google, Eric Schmidt, recibió abucheos de los graduados de la Universidad de Arizona, durante la 162ª ceremonia de graduación de la institución, celebrada en el estadio Casino del Sol.

La reacción del público se intensificó cada vez que el orador mencionó la inteligencia artificial en su discurso dentro de la institución.

Schmidt abrió su intervención con una analogía sobre los avances tecnológicos del pasado, a los que describió como una “catedral del conocimiento”, según reprodujo NotebookCheck.

Los abucheos comenzaron al introducir el tema central de su exposición, cuando mencionó que la revista Time había elegido a “los arquitectos de la inteligencia artificial” como Persona del Año 2025. Cada nueva mención de la tecnología fue recibida con una reacción más fuerte del público.

Ante la reacción sostenida del estadio, el ex ejecutivo se dirigió directamente a los graduados. “Sé lo que muchos de ustedes sienten al respecto. Los escucho”, afirmó.

Schmidt mencionó el temor de la generación a que “el futuro ya esté escrito”, a que las máquinas reemplacen empleos, al cambio climático, a la fractura política y a heredar “un desastre que no crearon”. Calificó esas preocupaciones como “racionales” y atribuyó parte del malestar a los algoritmos de las redes sociales.

El ex CEO de Google intentó reorientar el discurso planteando que la pregunta no era si la IA daría forma al mundo, sino si los graduados participarían en darle forma a la IA. Más adelante sostuvo que la tecnología afectaría a todas las disciplinas, más allá del interés personal por la ciencia. Los abucheos alcanzaron su punto más alto en ese tramo, según consignó NotebookCheck. Schmidt cerró su intervención con la frase “el futuro aún no está terminado. Ahora les toca a ustedes darle forma”.

El episodio de Arizona se suma a otras reacciones similares registradas en ceremonias de graduación recientes en Estados Unidos.

NBC News informó que la ejecutiva inmobiliaria Gloria Caulfield fue abucheada en la Universidad de Florida Central tras afirmar que la IA representa la próxima revolución industrial, y que el ejecutivo de la industria musical Scott Borchetta recibió una reacción similar en la Universidad Estatal de Middle Tennessee.

Un sondeo global de Pew Research, citado por El País, indica que a nivel internacional los adultos mayores de 50 años están más preocupados por la IA que los jóvenes de entre 18 y 34 años, con la excepción de Estados Unidos, donde ambos grupos muestran niveles de preocupación similares.

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La mitad de los estudiantes universitarios del Reino Unido coincide en que la inteligencia artificial ha vuelto más difícil justificar el costo y la deuda de un título de grado. El dato surge del informe AI and the Future of Work, publicado por The Policy Institute y el King’s Institute for Artificial Intelligence de King’s College London.

El cuestionamiento es más intenso entre quienes cursan que en el resto de la población. El público general adhiere a esa afirmación en un 39% y los empleadores en un 48%: en ambos casos, por debajo del nivel registrado entre los estudiantes. Son ellos quienes expresan el mayor grado de acuerdo con la idea de que la IA erosiona el sentido económico de un título.

Esa reserva sobre el valor de la formación universitaria se extiende al terreno de la orientación profesional. El 54% del público general sostiene que los jóvenes deberían priorizar trayectorias vocacionales y técnicas -oficios como la plomería o la construcción- por considerarlas más resguardadas frente a la IA que la mayoría de las carreras de grado. Los empleadores acompañan esa lectura: el 52% opina lo mismo.

Entre los propios estudiantes universitarios, en cambio, la posición se divide en partes iguales, con un 43% inclinado hacia cada una de las dos opciones.

El informe ofrece un contrapunto que matiza el escepticismo. El 60% de los estudiantes considera que su universidad tiene la capacidad de prepararlos para un mercado laboral moldeado por la IA. Sin embargo, la distancia aparece al pasar de la capacidad a la práctica: solo el 36% siente que su institución efectivamente lo está haciendo.

La brecha entre ambas cifras sugiere que la duda no recae sobre la utilidad de la educación superior, sino sobre su ejecución.

El estudio de The Policy Institute y el King’s Institute for Artificial Intelligence se apoya en cuatro encuestas: 2.000 adultos del público general, 1.000 estudiantes universitarios, 1.002 jóvenes de 16 a 29 años y 506 empleadores, todos del Reino Unido.

El informe forma parte de una línea de trabajo de King’s College London sobre las actitudes de la sociedad británica ante el avance de la inteligencia artificial en el mundo del trabajo.

Puedes ver más información aquí.

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En el THE Latin America Universities Summit 2026, que se realiza esta semana en Barranquilla, Colombia, el presidente del Tecnológico de Monterrey, David Garza, planteó una idea de fondo: la inteligencia artificial y la transformación del mercado laboral no son una amenaza para las universidades, sino una oportunidad estructural. Y esa oportunidad tiene nombre: aprendizaje a lo largo de la vida.

Para delinear el panorama, Garza apeló a informes oficiales, casos internacionales y la experiencia del Tecnológico de Monterrey, una de las instituciones educativas más importantes de la América Latina.

El punto de partida es un mercado laboral en plena reconfiguración. Según el Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial, hacia 2030 el 22% de los trabajos actuales se verá afectado y casi seis de cada diez trabajadores en el mundo necesitarán reskilling o upskilling para sostener su empleabilidad. La distancia entre la demanda de talento y la oferta disponible ya se siente: el 60% de las empresas a nivel global reporta dificultades para cubrir vacantes. En América Latina, además, la adopción de inteligencia artificial todavía no se traduce en valor: solo el 23% de las compañías declara algún retorno económico por su uso, y apenas el 6% lo considera significativo.

Frente a ese escenario, Garza propuso pensar los planes de estudio de las instituciones de educación sobre un horizonte de 60 años.

Citó algunas referencias internacionales: el College of Lifetime Learning de Georgia Tech, una iniciativa que busca duplicar la cantidad de titulaciones otorgadas y de estudiantes alcanzados por formaciones no tituladas hacia 2030, y el programa SkillsFuture del gobierno de Singapur, una política pública que articula aprendizaje permanente, desarrollo de carrera y respuesta a los desafíos del cambio.

Su intervención también hizo foco fuera de las aulas: el vínculo entre universidades, gobiernos y empresas bajo el modelo de triple hélice. Para mostrar el potencial de esa articulación, Garza tomó como referencia a Estados Unidos, donde la investigación universitaria generó entre 1996 y 2020 más de 141.000 patentes, dio origen a 15.000 empresas y aportó un billón de dólares al PIB.

En esa misma línea, retomó una lectura del Foro Económico Mundial sobre el papel de las universidades en la era de la relocalización: fomentar alianzas entre el Norte y el Sur Global, promover la investigación aplicada y desarrollar ecosistemas de innovación junto a la industria y el sector público.

A nivel regional, Garza mostró un dato del McKinsey Global Institute: los jóvenes de América Latina están entre los más interesados en emprender a nivel global, con un 79% de potenciales emprendedores, por encima de Asia-Pacífico, Europa y Estados Unidos.

Para Garza, articular formación a lo largo de la vida con vinculación productiva es lo que define hoy la oportunidad de las universidades latinoamericanas.

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El THE Latin America Universities Summit 2026 se realiza por primera vez en Colombia, con la Universidad de la Costa (CUC) como institución anfitriona.

El encuentro reúne en Barranquilla a rectores, presidentes universitarios, responsables de políticas públicas y representantes del sector productivo de América Latina para abordar los desafíos de la educación superior en un escenario atravesado por la transformación digital, la inteligencia artificial y los temas de acceso y equidad.

En la apertura, el expresidente de Colombia Iván Duque dictó la conferencia “Dando forma al futuro de la educación superior en América Latina”. Allí planteó que la inteligencia artificial ya está sustituyendo empleos en sectores como comunicaciones, seguros, finanzas, análisis de datos y programación en países desarrollados, y advirtió que la transformación también alcanzará a los países emergentes si sus sistemas educativos no se preparan a tiempo:

“Necesitamos preparar el sistema educativo para esta transformación. De lo contrario, será perjudicial. Y por eso necesitamos volver a pensar en los fundamentos de la educación y acercarnos más a cómo gestionar y seleccionar la tecnología”.

Duque planteó que las universidades deben formar personas capaces de combinar una visión generalista con conocimientos específicos. Señaló que no basta con saber mucho de un solo tema, ni tampoco con tener una mirada amplia sin profundidad, y que el reto pasa por desarrollar criterio, flexibilidad y capacidad de conexión entre disciplinas.

También subrayó la importancia de aprender a hacer buenas preguntas: los maestros, dijo, siguen siendo fundamentales para guiar el pensamiento crítico, mientras que la tecnología puede ayudar a encontrar respuestas y acelerar los procesos de aprendizaje.

Sobre la inteligencia artificial, el expresidente fue directo: el desafío no es resistirse al cambio, sino elevar las propias capacidades. Llamó a actualizarse, adaptarse y prepararse mejor para que la IA no destruya valor social, sino que se convierta en una herramienta para potenciar el desarrollo humano, educativo y productivo. En esa misma línea, destacó la necesidad de formar estudiantes con visión emprendedora, capaces de identificar oportunidades, asumir riesgos y contribuir al desarrollo de sus comunidades y países.

El mensaje de cierre de Duque al auditorio sintetizó su intervención: América Latina necesita universidades conectadas con la transformación tecnológica, el emprendimiento y la formación de talento para el siglo XXI.

Cobertura InsightED desde el THE Latin America Universities Summit 2026, Barranquilla, Colombia.

Fotografías: Prensa oficial Iván Duque

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Paloma Velasco es decana de la Facultad de Ciencias Jurídicas, Educación y Humanidades de Universidad Europea. Desde esa posición acompaña procesos de transformación que combinan diseño pedagógico, integración tecnológica y gestión académica a escala.

En diálogo con InsightED plantea que la innovación educativa se desplazó: ya no se mide por las herramientas que una universidad incorpora, sino por la forma en que las integra al aprendizaje y por los resultados que genera.

La adopción cultural, el uso ético de la inteligencia artificial y la redefinición del valor del título en un ecosistema de aprendizaje distribuido aparecen como los ejes centrales de su lectura sobre el presente y el futuro de la educación superior.

¿En qué momento una tecnología educativa deja de ser innovación y pasa a ser parte del piso mínimo que cualquier universidad debería ofrecer?

-Cualquier tecnología educativa deja de ser innovación cuando deja de percibirse como diferencial y se convierte en condición estructural para garantizar calidad, acceso y competitividad. A ese punto se llega cuando ya no mejora solo experiencias puntuales, sino que sostiene procesos esenciales del aprendizaje: comunicación, evaluación, personalización, analítica y empleabilidad. En ese momento deja de ser “una apuesta” y pasa a formar parte del estándar institucional. Hoy, por ejemplo, un entorno virtual robusto, herramientas de colaboración síncrona y asíncrona, acceso a recursos digitales y cierta capa de inteligencia de datos ya no son innovaciones: son parte del piso mínimo que cualquier universidad responsable debería ofrecer. La verdadera innovación, entonces, se desplaza: no está en tener la herramienta, sino en cómo se integra pedagógicamente y en qué resultados genera.

-Desde su experiencia profesional en Universidad Europea, pasó de estar frente a un aula a diseñar cómo la tecnología transforma lo que pasa dentro de ella. ¿Cómo fue ese cambio de perspectiva?

-En mi caso, el cambio de perspectiva se dio de manera natural, fruto de muchos años de experiencia académica y pedagógica. Yo no dejé de ser docente al pasar a diseñar tecnología educativa: simplemente cambié el lugar desde el que podía cuidar el aprendizaje. Esa mirada se construye con mucha aula, mucha práctica y mucha escucha. Estar frente a un aula permite comprender el aprendizaje desde la experiencia directa; diseñar tecnología educativa obliga a pensar en escalabilidad, sostenibilidad e impacto sistémico. Como docente uno se concentra en un grupo concreto; desde una posición estratégica se trabaja para transformar la experiencia de miles de estudiantes y profesores. Ese tránsito implica pasar de resolver dinámicas individuales a construir ecosistemas. En la Universidad Europea, esa evolución me permitió entender que la tecnología no debe adaptarse al aula tradicional, sino ayudar a rediseñar el modelo educativo. La pregunta dejó de ser “qué herramienta usamos” y pasó a ser “qué experiencia de aprendizaje queremos provocar y qué arquitectura tecnológica la hace posible”.

-¿Qué aspectos de la educación se potencian con la inteligencia artificial?, ¿qué condiciones tiene que cumplir una implementación para que impacte en cómo aprende un estudiante?

-La inteligencia artificial potencia especialmente tres dimensiones: personalización, eficiencia y generación de evidencia. Por un lado, personaliza al adaptar contenidos, ritmos y apoyos al perfil del estudiante; aumenta la eficiencia al automatizar tareas repetitivas, liberando tiempo docente para actividades de mayor valor; y, además, genera evidencia porque permite analizar patrones de aprendizaje y tomar decisiones informadas. Ahora bien, el salto cualitativo no ocurre por “tener IA”, sino por usarla para ir a lo esencial del aprendizaje: comprender, practicar, recibir retroalimentación útil, conectar lo aprendido con problemas reales y construir autonomía.

Si la IA no mejora esos momentos nucleares, se queda en una capa tecnológica. Pero para que impacte realmente en cómo aprende un estudiante, la implementación debe cumplir ciertas condiciones: estar alineada con objetivos pedagógicos claros, integrarse en la experiencia formativa (no añadirse como un mero accesorio), ser intuitiva y accesible para estudiantes y profesorado, y, sobre todo, sostenerse sobre un uso ético que en la universidad es irrenunciable. Eso implica proteger datos y privacidad, minimizar sesgos, asegurar transparencia (qué hace la herramienta, con qué límites y con qué fuentes), respetar la autoría y la integridad académica, y formar en un uso responsable (cuándo ayuda, cuándo distorsiona y cómo se cita). Una IA sin propósito educativo es solo automatización sofisticada. La clave es que amplifique la capacidad humana, sin sustituirla.

-¿Hubo alguna iniciativa en Universidad Europea que parecía prometedora, se implementó, y no funcionó?

-Como en cualquier proceso de innovación, hemos desarrollado iniciativas que parecían prometedoras pero que no alcanzaron el impacto que esperábamos. Uno de los aprendizajes más valiosos fue comprobar que introducir tecnología sin un acompañamiento cultural y metodológico reduce enormemente sus posibilidades de éxito. En algunos casos, herramientas que tenían un gran potencial fueron infrautilizadas porque el profesorado no veía claramente su valor o porque la propuesta no encajaba con sus dinámicas reales. Una vez más comprobamos que la transformación educativa no depende de la tecnología, sino de la adopción. Y la adopción requiere formación, escucha activa, liderazgo distribuido y una narrativa compartida del cambio. Muchas veces la innovación fracasa menos por limitaciones técnicas que por una falta de conexión con las personas que deben integrarla.

-Los estudiantes muchas veces saben usar IA antes de que la universidad la enseñe. ¿Cómo se gestiona desde un entorno acelerado?

-Ese fenómeno ya es una realidad: los estudiantes incorporan algunas tecnologías antes de que las instituciones formalicemos su uso. La universidad no puede competir en velocidad con el mercado digital, pero sí puede aportar criterio, marco ético y profundidad. Gestionarlo implica reconocer que la alfabetización en IA no empieza enseñando herramientas, sino desarrollando pensamiento crítico sobre ellas. Hemos superado la pregunta sobre si usarán IA, porque ya la usan; la cuestión es si sabrán hacerlo con rigor, responsabilidad y capacidad de evaluación. Desde la universidad debemos pasar de prohibir o reaccionar tarde a diseñar contextos donde su uso sea explícito, regulado y pedagógicamente significativo. La verdadera ventaja institucional no va a estar en descubrir la tecnología antes que ellos, sino en enseñarles a integrarla profesionalmente y con criterio.

-¿Cómo saben que un estudiante que egresa hoy está mejor preparado que uno que egresó hace cinco años?

-La mejor preparación no se mide solo por acumulación de conocimientos, sino por la capacidad de transferirlos y actualizarlos en contextos cambiantes. Un egresado actual debería demostrar mayor adaptabilidad, competencia digital e IA, pensamiento interdisciplinar y una autonomía para aprender de manera continua a lo largo de su vida profesional. Para saber si está mejor preparado, las universidades debemos observar indicadores más allá de las calificaciones, como por ejemplo, la inserción laboral, el desempeño en entornos reales, el feedback que recogemos de los empleadores, la evolución profesional de nuestros egresados y el dominio de competencias complejas. Comparado con hace cinco años, el entorno exige menos especialización cerrada y más capacidad de conexión entre saberes. La universidad debe formar para escenarios inciertos, no para profesiones estáticas. Si un egresado aprende a reinventarse, entonces seguro que estará mejor preparado.

-Si tuviera que decir una conversación que el sistema universitario europeo todavía no está teniendo sobre tecnología y educación, ¿cuál sería?

-Una conversación insuficientemente abordada es la redefinición del valor del título en este contexto de aprendizaje distribuido. Seguimos discutiendo herramientas, plataformas y regulaciones, pero no con la suficiente profundidad sobre cómo cambia la legitimidad del conocimiento cuando se aprende en múltiples espacios: universidades, empresas, plataformas abiertas, comunidades profesionales o, incluso, con IA generativa. Actualmente el reto no es solo digitalizar la universidad, sino repensar su función certificadora, su relación con el mercado y su capacidad para reconocer trayectorias formativas más híbridas. Europa necesita debatir cómo garantizar calidad y equidad en un ecosistema donde el aprendizaje ya no ocurre exclusivamente dentro de la institución.

-¿Hacia dónde va el futuro de la educación superior?

-El futuro de la educación superior avanza hacia modelos más flexibles, personalizados y conectados con la realidad profesional. Con toda seguridad, veremos trayectorias más modulares, con distintas credenciales para un aprendizaje continuo a lo largo de la vida y mayor integración entre universidad, empresa y tecnología. La inteligencia artificial actuará como copiloto académico, apoyando tanto a estudiantes como a docentes. Pero el cambio más importante no será tecnológico, sino estructural: la universidad dejará de ser un lugar donde se estudia unos años para convertirse en una plataforma continua de desarrollo y actualización profesional. Las instituciones que lideren serán aquellas capaces de combinar excelencia académica, capacidad de adaptación y una visión ética del uso tecnológico. El futuro no quiere universidades más digitales; exige universidades más relevantes.

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Por Álvaro Fuenzalida, rector de IACC.

La educación superior técnico-profesional en Chile ha experimentado una transformación estructural en los últimos años. La modalidad online no solo creció, sino que se consolidó, tal como lo demuestra el estudio de Vertebral Chile, que evidenció un crecimiento del 241% entre 2019 y 2025.

En este contexto surge una pregunta clave: ¿estamos ofreciendo una experiencia educativa de calidad, realmente diseñada para quienes eligen esta modalidad?

El perfil del estudiante online cambió. Ya no responde a trayectorias lineales tradicionales. En su mayoría son adultos trabajadores, muchas veces madres o padres, que sostienen a sus familias y buscan en la educación una oportunidad concreta de desarrollo. En el caso del Instituto Profesional IACC, cerca del 70% de nuestros estudiantes tiene más de 30 años.

Esto implica un cambio profundo en cómo entendemos la calidad. Diseñar educación online exige mucho más que virtualizar contenidos: requiere construir un modelo pedagógico desde cero, con el estudiante real en el centro. La tecnología debe estar al servicio del aprendizaje y no al revés.

La educación online abre una oportunidad concreta para fortalecer la calidad formativa en Chile. Permite articular equipos docentes especializados, diseñar contenidos consistentes y asegurar una experiencia educativa coherente a lo largo del proceso formativo. Así, la calidad deja de depender de variables externas y pasa a sostenerse en un diseño académico intencionado y pertinente.

Hace 18 años, en IACC optamos por un modelo 100% online cuando aún no era tendencia, precisamente porque entendimos que existía una necesidad no cubierta: personas que necesitaban estudiar sin dejar de trabajar, cuidar a sus familias o sostener su vida cotidiana.

Esa visión se tradujo en tres pilares fundamentales. Primero, una flexibilidad estructurada, que permite a los estudiantes organizar sus tiempos de estudio según sus responsabilidades laborales y personales. Sobre esa base construimos nuestro modelo Smart Flex, una arquitectura académica diseñada para conectarse con la realidad del estudiante.

Segundo, el acompañamiento constante y pertinente. Estudiar online puede transformarse en una experiencia solitaria si no existe un diseño adecuado. Por eso, el acompañamiento es parte estructural del modelo educativo. En IACC contamos con una red de apoyo integrada por docentes, tutores y sistemas de seguimiento académico orientados a anticipar dificultades, sostener la motivación y acompañar el aprendizaje de manera continua.

Y tercero, una formación pertinente y aplicada, conectada con las demandas del entorno laboral. Los resultados lo respaldan: cerca del 78% de nuestros titulados trabaja en áreas relacionadas con su formación y más del 88% de los empleadores evalúa positivamente la educación online.

Validar la educación virtual es un debate del pasado. Hoy, el verdadero desafío es avanzar hacia la educación del futuro, fortaleciendo una conexión real y efectiva con el estudiante. Porque cuando la formación logra comprender su realidad, la educación deja de ser un sistema que espera y se transforma en uno que sale a buscar a las personas, generando oportunidades concretas de desarrollo y movilidad social.

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Santiago José Gangotena es decano de Artes Liberales de la Universidad San Francisco de Quito (USFQ) desde 2021. En una entrevista con Forbes Ecuador, plantea que las llamadas habilidades blandas tienen un mal nombre: “No tienen nada de blandas. Son las más duras y las más difíciles de automatizar”.

En la USFQ, esa convicción se traduce en un modelo concreto. Todos los estudiantes cursan materias obligatorias en cinco áreas -artes, matemáticas, ciencias naturales, ciencias sociales y humanidades- y comparten aula con otras disciplinas

El modelo funciona, explica, porque obliga a los estudiantes a salir de su tribu disciplinar. “Cuando un economista se sienta con un músico, un periodista o un físico, se enfrenta a distintas formas de ver el mundo”, describe. “Si no me pongo en sus zapatos, no puedo dialogar con él. Eso es una habilidad blanda”. La exploración, para Gangotena, también cuenta: “Hay que sacarlos de su zona de confort, sin estar enfocados en el aquí y el ahora”.

Los resultados, según el decano, son visibles en los egresados. “Una de las principales quejas de los empleadores es también nuestro mayor orgullo: los estudiantes llegan a una empresa creyendo que pueden hacerlo todo. No por arrogancia, sino por confianza”. Esa confianza, aclara, no viene de lo técnico: “Viene de las habilidades blandas y de inculcarles el currículo escondido”.

Gangotena describe sin embargo una generación marcada por el aislamiento de la pandemia y el uso intensivo de redes sociales, cuyos efectos llegan hasta el aula. “Como hay tanta exposición por las redes sociales, ya nadie se asombra”, dice.

Y agrega un ejemplo concreto: cuando les pide a los estudiantes investigar en un libro físico, lo que más les sorprende es que no hay “search”. No saben qué es un índice. Su diagnóstico es directo: “Hoy, muchos jóvenes evitan la interacción humana, piden todo por aplicaciones. Entonces, antes que trabajo en equipo, necesitan aprender a conversar, a enfrentar el conflicto”.

La tecnología, para el decano, tiene un lugar y un tiempo. Pero no puede reemplazar lo esencial. “El primer paso es saber que no estoy solo en mi búsqueda de ser una mejor persona”, plantea. Por eso, si estas habilidades necesitan otro nombre, ese nombre es uno solo: “Formación para ser una persona integral. Aprender a convivir, a dialogar, a resolver conflictos con palabras y no con violencia”.

Nota original aquí.

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La inteligencia artificial está cambiando lo que los estudiantes universitarios en Estados Unidos deciden estudiar.

Según un informe publicado en abril por Lumina Foundation y Gallup, el 16% de los estudiantes actualmente matriculados ya cambió su carrera o campo de estudio por el impacto potencial de la IA en el mercado laboral.

El estudio, titulado “AI in Higher Education: Widespread Use, Unclear Rules”, se basa en encuestas a 3.801 estudiantes de entre 18 y 59 años que cursan carreras de dos o cuatro años en instituciones estadounidenses.

El porcentaje de quienes cambiaron de carrera varía según el tipo de programa. En carreras de dos años, el 19% de los estudiantes efectuó el cambio; en las de cuatro años, el 13%. Por género, los hombres lo hicieron en mayor proporción que las mujeres: 21% frente a 12%. Los programas con mayor incidencia de cambio son los de formación técnica vocacional, con el 26%, y los de tecnología, con el 25%.

Más allá de quienes ya tomaron la decisión, el informe registra que el 47% del total de estudiantes consideró al menos en alguna medida cambiar de carrera por el impacto que la IA podría tener en una industria específica o en el mercado laboral en general.

Ese porcentaje es más alto entre los hombres (60%) que entre las mujeres (38%), y es especialmente elevado en los programas de tecnología y formación vocacional, donde alrededor de siete de cada diez estudiantes dijeron haberlo contemplado.

Uso e instituciones

El contexto en el que los estudiantes toman estas decisiones incluye una adopción masiva de herramientas de IA en el ámbito académico. El 57% de los encuestados usa IA en sus trabajos de cursado al menos semanalmente, mientras que solo el 13% dice no usarla nunca. Los programas con mayor uso semanal son los de negocios (70%), tecnología (68%) e ingeniería (65%).

Sin embargo, el 53% de los estudiantes dice que su institución desalienta o prohíbe el uso de IA en los trabajos académicos. Aun así, el 48% de quienes estudian en instituciones que la desalientan la usa igualmente de forma semanal, al igual que uno de cada cuatro estudiantes en instituciones que la prohíben. El 52% de los encuestados indica además que al menos algunas de sus materias no tienen políticas claras sobre cómo pueden usar la tecnología.

En cuanto a la formación, el 58% considera que su institución les ofrece la cantidad adecuada de instrucción sobre IA. El 29% dice que no recibe suficiente. Ese porcentaje sube al 34% entre quienes estudian en instituciones que desalientan su uso y al 39% entre quienes están en instituciones que la prohíben.

Frente a ese escenario, el propio informe señala que las instituciones que promueven el uso de la IA registran estudiantes que la usan más y que se sienten mejor preparados para integrarla en su vida profesional. Las que la desalientan o prohíben concentran la mayor proporción de estudiantes que dicen no estar recibiendo suficiente formación al respecto.

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María Victoria Angulo fue Ministra de Educación de Colombia entre 2018 y 2022. Actualmente acompaña procesos de transformación en sistemas educativos de la región como consultora. Su lectura es directa: mientras América Latina conversa sobre inteligencia artificial, una parte del sistema educativo todavía no resolvió la provisión de servicios básicos.

“América Latina necesita dejar de discutir solamente lo que pasa en comparación con otros sistemas. Siempre estamos mirando a Europa, a Estados Unidos, lo cual está bien porque son referentes importantes, pero hay mucho que conversar sobre lo que pasa en la región y nuestros propios desafíos”, plantea.

Identifica cinco temas que deberían ordenar la agenda regional latinoamericana: ajustar los sistemas de aseguramiento de la calidad al crecimiento de la cobertura en distintas modalidades; asumir la flexibilidad como una condición del sistema; definir el rol de la inteligencia artificial; fortalecer el vínculo entre territorio y desarrollo; y reconocer aprendizajes previos para habilitar trayectorias educativas no lineales.

Sobre la flexibilidad, propone una imagen concreta: la universidad como espacio donde conviven distintas generaciones.

“La educación del futuro es aquella en la que coinciden el padre, el hijo y el abuelo. Quien ingresa desde la secundaria, quien busca un giro a mitad de su trayectoria laboral y quien se retira temprano y quiere emprender deberían encontrar, en una misma institución, programas pertinentes a lo largo de la vida”.

Cuando reflexiona sobre los retos del sistema educativo en la región, Angulo no empieza por la inteligencia artificial, sino por las condiciones materiales para que el aprendizaje sea posible.

“América Latina aún enfrenta rezagos en conectividad”, dice. “Mientras estos rezagos persistan, la inequidad seguirá aumentando”. A ello se suma un déficit aún más básico: “Todavía hay escuelas sin acceso continuo a electricidad, agua potable y saneamiento”.

La afirmación —advierte— puede resultar incómoda: “Pareciera una realidad de hace 15 años, pero sigue vigente”. Y agrega: “En un contexto de transición demográfica, este es el momento de saldar esas deudas básicas: la presión sobre la expansión del sistema se modera y se abre una ventana para cerrar brechas estructurales. Resolverlo en los próximos años no es solo necesario, es una prioridad inaplazable”.

IA y universidad: entre transformación y propósito

Angulo reconoce el valor del debate ético sobre la inteligencia artificial y menciona los lineamientos de UNESCO-IESALC como una de las bases sobre las cuales las instituciones están construyendo sus reglamentos internos. Al mismo tiempo, destaca que en los países de la región se vienen dando discusiones en los órganos legislativos —con mayor o menor velocidad— para regular su desarrollo y uso.

Advierte, sin embargo, un rezago: “En América Latina nos hemos concentrado en el debate ético, que es necesario, pero frente a otras universidades del mundo la transformación avanza con mayor lentitud, particularmente en las universidades públicas”.

Para Angulo, el rol de la IA en las instituciones de educación superior se juega en varios planos. En la analítica institucional, permite pasar de una planeación estratégica tradicional a sistemas que entregan alertas y señales oportunas. En la docencia, actúa como apoyo en la producción de contenidos, la tutoría y la evaluación. En la investigación, puede fortalecer la gestión de proyectos, el análisis de datos y la productividad académica, aunque aún enfrenta limitaciones por falta de capacidades y apoyo institucional. En la gobernanza del dato, exige reglas claras para el acceso, uso y gestión de la información. Y, en la extensión y la relación con el entorno, abre nuevas posibilidades para transferir conocimiento y ampliar el impacto social de las universidades.

Su advertencia apunta al ritmo: “Quien no se adapte a tiempo y de manera adecuada quedará rezagado en la conversación”. En ese sentido, subraya que la incorporación de la IA debe fortalecer los ámbitos en los que la universidad tiene mayor capacidad de transformación. Pero es enfática en el límite: lo que define a la universidad y la hace insustituible no es la tecnología, sino su capacidad de formar pensamiento crítico, resolver problemas complejos, impulsar la creatividad, fortalecer la comunicación y desarrollar criterio ético.

Trayectorias no lineales y portafolios de aprendizaje

Angulo describe un cambio estructural en la educación superior: las universidades están transitando de un modelo centrado en programas hacia una lógica de portafolios de aprendizaje. La distinción es sustantiva porque redefine la unidad de análisis del sistema: ya no es la carrera como trayecto cerrado, sino la trayectoria como construcción flexible a lo largo del tiempo.

“Estos portafolios pueden ser personalizables, con rutas estructuradas y opciones predefinidas, o plenamente personalizados, configurados por el propio estudiante según sus intereses y momentos de vida. La elección no es neutra: tiene implicaciones en los costos, en los modelos de gestión académica y en las estrategias de diferenciación institucional”.

El cambio —observa— está impulsando transformaciones de carácter estructural: universidades que reconfiguran sus arquitecturas académicas, sustituyendo facultades por escuelas más flexibles, donde conviven distintas decanaturas y se habilitan respuestas a elecciones estudiantiles crecientemente no lineales.

Esta evolución se inscribe, además, en un contexto de transición demográfica en América Latina, en el que la diversificación etaria de la demanda —incluida la expansión de la silver economy— obliga a repensar la oferta formativa a lo largo de la vida.

“Es un engaño decirle a un joven que una formación de seis meses le servirá para toda la vida”, dice. En su lugar, plantea un enfoque de acumulación progresiva: trayectorias formativas a lo largo de la vida, con entradas y salidas al mercado laboral, y con mecanismos efectivos de reconocimiento y certificación de los saberes adquiridos en cada etapa.

No se trata de programas cortos aislados, sino de rutas articuladas que permitan actualizarse, reorientarse y profundizar competencias de manera continua.

Tres decisiones para los próximos años

Cuando se le pide concretar qué decisiones deberían tomar los sistemas educativos en el corto plazo, Angulo enumera tres.

La primera: cerrar las brechas de aprendizaje en educación primaria y secundaria, y reformar la educación media.

La segunda: definir una postura clara sobre el uso de la tecnología en el aula, que incluya no solo el para qué, sino también el dónde y el cuándo usarla. Esto implica abordar debates en curso —como la regulación o prohibición del uso de redes sociales en entornos escolares— y evitar enfoques que releguen la tecnología únicamente a contextos rurales. Al mismo tiempo, supone aprovechar la inteligencia artificial no solo en los procesos de aprendizaje, sino también como apoyo a tareas administrativas y de gestión institucional.

La tercera: avanzar hacia un sistema articulado de certificaciones que reconozca aprendizajes a lo largo de la vida, mediante marcos nacionales de cualificaciones interoperables y comparables a nivel regional. “No toda América Latina cuenta con estos instrumentos. Su desarrollo debería asumirse como una agenda común, con estándares de calidad, mecanismos de aseguramiento y sentido de urgencia. Esta arquitectura es clave para habilitar la acumulación y transferencia de aprendizajes, la movilidad académica y laboral, y el reconocimiento efectivo de microcredenciales”.

Una preocupación que vuelve

Hacia el final de la conversación, Angulo retoma la pandemia. No desde la nostalgia, sino como un punto de contraste en materia de política educativa que hoy le genera inquietud.

“Durante la pandemia había un consenso claro. Lo recuerdo entre los ministros de ese momento: la crisis iba a profundizar las brechas y obligaba a concentrar los esfuerzos en programas concretos, desde las escuelas, para reducir las brechas de aprendizaje, con foco en lectura, matemáticas y desarrollo socioemocional”.

Ese consenso —señala— se ha debilitado. “Superada la emergencia, el cierre de brechas dejó de ser, en varios países, una prioridad sostenida”.

Y advierte sobre el costo de esa pérdida de foco: el tiempo que se pierde es tiempo educativo crítico, con efectos acumulativos sobre las trayectorias, la equidad y las oportunidades de una generación.

El tiempo que se pierde, advierte, es tiempo vital.

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Mientras la matrícula total de la educación superior técnico-profesional en Chile creció 9,8% entre 2019 y 2025, la modalidad virtual se multiplicó por más de tres.

La expansión continuó después de 2022 y ubicó a la formación virtual como un componente estructural del sistema, particularmente en los Institutos Profesionales, donde uno de cada tres estudiantes cursa hoy en esta modalidad.

Los datos provienen del estudio Caracterización de la Educación Superior Técnico Profesional en Modalidad Virtual y sus Estudiantes en Chile, encargado por el Consejo Vertebral -que agrupa a Institutos Profesionales y Centros de Formación Técnica acreditados-y elaborado por PROA Consulting.

La investigación combinó registros administrativos, encuestas a 2.874 estudiantes activos, 819 titulados y 60 empleadores, además de entrevistas institucionales y grupos focales. Participaron de manera voluntaria AIEP, IACC, IPLACEX, ENAC, IP San Sebastián, Santo Tomás (IP y CFT), Escuela de Comercio y Servicios, IP Virginio Gómez e IPP.

En el reporte, también emerge con fuerza otra variable: la modalidad virtual atrajo a un perfil de estudiante que no coincide con el supuesto tradicional de la educación superior, y que las instituciones, en su mayoría, no terminaron de adaptar sus estructuras a esa realidad.

Un estudiante adulto, trabajador, con cargas que no estaban previstas

Según el estudio, el estudiante técnico-profesional virtual en Chile tiene en promedio 34,9 años. Es decir, una década más que quien cursa una carrera presencial diurna.

La mayoría se ubica entre los 30 y los 50 años, en plena vida productiva, y de acuerdo con las encuestas aplicadas, nueve de cada diez trabaja mientras estudia. No se trata de empleos precarios: los registros administrativos analizados muestran que el 81,8% lo hace en condiciones formales y estables, lo que sugiere que la decisión de retomar estudios llega después de años de inserción laboral, no antes.

A ese perfil se suma una dimensión menos visible pero igual de relevante. El informe documenta que tres de cada cuatro estudiantes son los primeros en su familia en acceder a educación superior, y que la mitad proviene de hogares donde los padres no superaron la educación básica.

Las mujeres son mayoría, con el 55,7% de la matrícula, y según los datos relevados, cargan con una variable que condiciona toda la experiencia formativa: dos de cada tres declaran tener personas a su cuidado, frente a poco más de la mitad de los hombres. Esa diferencia se refleja en las motivaciones de ingreso que registró la encuesta. Para ellas, la compatibilidad con la vida familiar pesa más que cualquier otro factor. Para ellos, la prioridad es sostener el trabajo y proyectar movilidad salarial.

El informe describe a esta población como una vía de acceso tardío, de continuidad o de reconversión profesional. Llegan con experiencia laboral acumulada, con estilos de aprendizaje propios y, sobre todo, con una motivación que las propias instituciones reconocen como excepcional: 4,6 puntos sobre 5 en las autoevaluaciones, sin diferencias significativas entre hombres y mujeres.

Alta motivación, resultados desiguales

Según el estudio, la motivación estudiantil se mantiene alta y pareja entre instituciones. Las autoevaluaciones oscilan entre 4,5 y 4,7 puntos sobre 5, con baja variabilidad interna. Las tasas de aprobación académica, en cambio, cuentan otra historia. Los registros analizados muestran que varían entre el 37,1% y el 89% dependiendo de la institución, una brecha de casi 52 puntos porcentuales que, según el informe, excede lo esperable por diferencias en perfiles estudiantiles o áreas de especialización.

La disparidad también aparece puertas adentro. El estudio documenta el caso de una institución cuyos programas de Administración y Tecnología registran un 16,8% de aprobación, mientras que en el área de Salud, dentro de la misma casa de estudios, la cifra trepa al 57,8%. Frente a ese escenario, el informe concluye que el éxito académico depende más de la capacidad del propio estudiante para suplir los déficits institucionales que del soporte que recibe de la institución.

Otros datos del estudio apuntan en la misma dirección. Solo el 25% de las instituciones analizadas dispone de planes formativos específicos para la docencia virtual, lo que, según señala el informe, deriva en una calidad del acompañamiento que termina dependiendo del compromiso individual de cada docente más que de procesos pedagógicos consolidados.

La encuesta a estudiantes activos arrojó otro hallazgo en la misma línea: el 35,6% reporta una relación inexistente con su Jefe de Carrera, figura clave para la orientación curricular. Y entre quienes cargan con la triple exigencia de trabajo, estudio y cuidados, más del 60% desconoce parcial o totalmente los apoyos económicos disponibles en su institución.

Una institucionalidad que aún arrastra la lógica presencial

El estudio identifica que la mayoría de las instituciones incorporó la modalidad virtual sobre estructuras pensadas para la presencialidad, con ajustes graduales.

Solo un grupo minoritario fue concebido desde su origen con un componente fuertemente online. Esta diferencia se traduce en aspectos concretos: ausencia de criterios formalizados para evaluar qué carreras pueden virtualizarse, definiciones heterogéneas sobre qué constituye un programa virtual —el porcentaje mínimo de virtualidad varía entre el 70% y el 100% según la institución— y métricas de titulación que siguen aplicando el modelo del Sistema de Información de la Educación Superior, originalmente diseñado para estudiantes con dedicación exclusiva.

El informe señala que esta última cuestión distorsiona la lectura del éxito académico, ya que penaliza al estudiante trabajador con trayectorias extendidas, que es precisamente el perfil mayoritario de la modalidad.

Lo que valora el mercado laboral

A pesar de las tensiones documentadas, la inserción laboral de los titulados muestra resultados sólidos. El 77,8% trabaja en áreas relacionadas con su formación, el 74,7% experimenta algún grado de mejora laboral o salarial post-titulación, y el 88,4% de los empleadores califica la calidad de la formación virtual como buena o excelente. El 56,7% de los empleadores afirma no observar diferencias entre titulados de modalidad presencial y virtual.

La empleabilidad promedio alcanza el 73%, con áreas como Tecnologías de la Información donde más de la mitad de los titulados supera ingresos mensuales superiores a los 1,2 millones de pesos chilenos.

Puedes leer el reporte completo aquí.

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Un informe del Fondo Monetario Internacional identificó qué habilidades están transformando los mercados laborales globales: el uso de plataformas de computación en la nube, la visualización de datos, el manejo de grandes volúmenes de información y, en los últimos años, herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT o GitHub Copilot.

En las economías avanzadas, una de cada diez ofertas de trabajo publicadas en línea ya requiere al menos una de estas habilidades. En las economías emergentes, esa proporción cae a una de cada veinte.

El estudio, titulado “Bridging Skill Gaps for the Future: New Jobs Creation in the AI Age”, analizó millones de avisos de empleo en seis países -Brasil, Dinamarca, Alemania, Sudáfrica, Reino Unido y Estados Unidos- a través de la plataforma Lightcast, que rastrea vacantes laborales en línea. Los autores definen como “habilidades nuevas” aquellas que estaban presentes en menos del 1% de las ofertas de trabajo en Estados Unidos entre 2010 y 2011 y que desde entonces crecieron de forma sostenida.

Más de la mitad de esas habilidades son de tecnología de la información. Dentro de ese grupo, las vinculadas a inteligencia artificial representan cerca de un tercio y registraron el mayor crecimiento absoluto en demanda durante 2024 en todos los países del análisis.

Salarios y empleo

Las ofertas de trabajo que incluyen habilidades nuevas ofrecen salarios entre un 3% y un 3,4% más altos en Estados Unidos y Reino Unido, dentro de una misma ocupación e industria. Cuando una oferta lista cuatro o más habilidades nuevas, esa prima salarial sube al 15,1% en Reino Unido y al 8,5% en Estados Unidos.

A nivel de mercados laborales locales en Estados Unidos, un aumento de un punto porcentual en la proporción de ofertas que requieren habilidades nuevas se asocia con un crecimiento salarial promedio del 2,3% y un aumento del empleo del 1,3%. Los trabajadores de alta y baja calificación concentran la mayor parte de esos beneficios. Los de calificación media no registran ganancias estadísticamente significativas.

Las habilidades vinculadas a IA presentan un comportamiento diferente. Las ofertas que las demandan pagan salarios más altos, pero su difusión no se tradujo en un aumento del empleo general en los mercados locales analizados. Para las ocupaciones con alta exposición a la IA y baja complementariedad con ella -donde la tecnología reemplaza tareas en lugar de asistirlas- el empleo en las regiones con mayor demanda de habilidades de IA resulta un 3,6% más bajo cinco años después de que esas habilidades aparecen en el mercado. Ese grupo representa alrededor del 30% del empleo total.

Jóvenes y puntos de entrada al mercado laboral

El informe identifica a los trabajadores jóvenes como el grupo con mayor concentración de empleo en ocupaciones de alta exposición y baja complementariedad con la IA. El patrón es más pronunciado entre jóvenes universitarios, dado su mayor nivel de exposición respecto a trabajadores de mediana edad.

El documento cita investigaciones recientes que registran una caída del 13% en el empleo de trabajadores de entre 22 y 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA desde el lanzamiento de ChatGPT, mientras que el empleo en ocupaciones menos expuestas y el de trabajadores con más experiencia en las mismas áreas se mantuvo estable o creció.

Brecha entre países

La demanda de habilidades nuevas se origina principalmente en las economías avanzadas y se difunde después hacia los mercados emergentes. Entre los países del análisis, Dinamarca y Estados Unidos registran los niveles más altos de demanda de habilidades vinculadas a IA. Brasil y Sudáfrica se ubican por debajo del 2% en esa categoría.

Para medir la distancia entre lo que cada economía demanda y lo que su sistema educativo puede proveer, los autores construyeron un Índice de Desequilibrio de Habilidades. En países como Brasil, Suecia y Países Bajos, la demanda supera la oferta local; el informe recomienda para esos casos ampliar la formación continua e integrar habilidades digitales en todas las carreras. En países como Irlanda, Polonia y Australia, donde la oferta de graduados es alta pero la demanda empresarial es más moderada, la recomendación apunta a estimular la adopción tecnológica en las empresas.

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Patricia Stuart llegó al rectorado de la Universidad de Lima hace menos de dos años. Antes fue docente, jefa de práctica, secretaria académica, decana y vicerrectora.

Conoce la institución desde adentro. Hoy, al frente de una universidad de 30.000 estudiantes en Perú, conduce una transformación que abraza la tecnología sin soltar lo que considera irremplazable: el humanismo, la filosofía y el encuentro entre personas.

Una generación que estudia con otro propósito

Stuart observa una diferencia clara entre los estudiantes de hace quince años y los de hoy. “Antes los estudiantes seguían una carrera profesional para insertarse en una empresa y asegurarse una estabilidad que les duraría varias décadas”, dice.

Eso cambió. “La elección de una carrera profesional está muy amarrada a un propósito personal”. Esta generación, describe, quiere hacer un aporte en los temas medioambientales, políticos y en la sociedad: “Generalmente quieren generar un espacio en el cual su trabajo tenga un bienestar para su persona y además un impacto social”.

Desde su mirada, los estudiantes son nativos digitales, multitasking, y entienden que el título es un punto de partida, no de llegada. “Se dan cuenta que la carrera es un primer paso, no el final del estudio”.

Y cuando se les pregunta si sienten ansiedad frente a un mercado laboral que cambia mientras estudian, Stuart matiza: “Yo creo que sí hay ansiedad, pero creo que tiene que ver con los padres, acostumbrados a una estabilidad de larga data. Los jóvenes, en cambio, están acostumbrados a vivir en ambientes de incertidumbre y a moverse con más facilidad que los adultos”.

Para acompañarlos en ese cambio, la universidad rediseñó su infraestructura. Hoy cuenta con espacios de incubación de empresas, trabajo en grupo y aprendizaje multidisciplinario.

Organiza concursos anuales de innovación con premios económicos y ofrece programas de educación continua para desarrollar habilidades tecnológicas y blandas: “Premiamos este tipo de iniciativas porque los jóvenes saben que cuanto más habilidades tengan complementarias a su carrera, más oportunidades generan”.

“Ya no se puede seguir evaluando como antes de la IA”

Cuando apareció el ChatGPT en 2022, la Universidad de Lima no lo prohibió. “Asumimos el reto. Hicimos reglas claras del uso ético e íntegro a nivel académico, tanto para profesores, investigadores y alumnos”. Crearon un Centro de Inteligencia Artificial Responsable con foco en investigación, pedagogía y vinculación con empresas.

La comparación que usa Stuart para explicar su postura es elocuente: “Prohibirla tampoco es el resultado. Es como cuando empezaron a aparecer las computadoras y prohibían usar Excel, o el uso de calculadoras. Todo eso fue evolucionando”.

Sin embargo advierte: “Ya no se puede seguir evaluando como antes de la IA. Tenemos que tener en cuenta que existe y que los estudiantes la usan”.

Stuart es clara sobre los límites de la tecnología: la IA no garantiza el aprendizaje profundo, muchas veces crea en el estudiante la ilusión del aprendizaje. Lo que la universidad tiene que enseñar, insiste, es a trabajar con ella entendiendo qué es lo que aporta el ser humano: “El pensamiento crítico, la sociabilidad, la colaboración, la solidaridad; eso es lo que la IA no ofrece”.

“La IA está hecha por cinco grandes empresas. No contempla los 44 idiomas nativos que tenemos en Perú”.

Stuart cuestiona el mito de que el título universitario perderá valor frente a la inteligencia artificial. “Puede reemplazar muchas cosas, pero no debe reemplazar la confianza que la sociedad nos tiene a nosotros como institución”, dice.

Es concreta: “Desde que aparece la universidad, un título universitario genera la confianza de que eres un médico, una enfermera, un sociólogo, y que puedes desarrollar en forma concreta y correcta tu trabajo”.

Y va más lejos cuando habla de contexto regional. “La IA está hecha por cinco grandes empresas multinacionales fuera de nuestro ámbito regional. No contempla los 44 idiomas nativos que tenemos en Perú”.

Presencialidad en un contexto de pantallas

La pandemia le dejó a Stuart una certeza que guía su gestión. Cuando las clases volvieron a ser presenciales, los estudiantes regresaron con una urgencia que habló por sí sola. “Lo más importante de la universidad es que es un centro social donde los jóvenes y los profesores se encuentran y pueden reflexionar respecto a los problemas de la sociedad”.

La vida universitaria, dice, “es como un ensayo de cómo un joven vive en sociedad”.

Mirando la gestión, para Stuart el principal desafío de gestión no es la captación sino la retención estudiantil.

La Universidad de Lima tiene alumnos que entran a las 6 de la mañana y se van a las 10 de la noche. Muchos trabajan mientras estudian, lo que hace que una carrera de cinco años se extienda a seis. Ante esas situaciones, la universidad acompaña con apoyo económico y programas especiales para estudiantes en riesgo académico.

“Si nunca leíste a los griegos, el mundo siempre va a ser desconocido”

El antídoto contra la superficialidad tecnológica, para Stuart, es el humanismo. Como docente -rol que sigue manteniendo desde el rectorado- habla a sus alumnos de mitología griega para mostrarles que los superhéroes de Marvel tienen raíces en los clásicos.

“Si el joven empieza a interesarse por leer, por aprender y no solamente por recibir un resumen listo, entonces verdaderamente va a formarse”. La historia y la filosofía no son adornos del currículo, insiste. Son el piso desde el que una persona puede pararse para entender el presente.

Una rectora que camina en el campus

Stuart camina en el campus, se encuentra con los estudiantes, asiste a reuniones de rectores para escuchar cómo otros resolvieron desafíos que quizás en el futuro tendrá.

Insiste también en que los representantes estudiantiles participen en asambleas y comités. “Sus preguntas y dudas enriquecen la discusión. La perspectiva estudiantil permite focalizar aspectos de gran importancia”.

Cuando se le pregunta qué la inspira personalmente, la respuesta es coherente con todo lo anterior: leer historia y filosofía, seguir formándose. Seguir a líderes de otras industrias, no solo de educación. “Los retos siempre aparecen y son similares”.

Y sobre todo, escuchar a los jóvenes. “Hay que gastar mucho los zapatos, darse la vuelta, tomarse un café con los alumnos, sentarse a escuchar”, dice.

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La inteligencia artificial ya forma parte de la vida cotidiana de la Generación Z. Sin embargo, su adopción no está siendo acompañada por una mayor confianza en su impacto.

Así lo muestra el informe “The AI Paradox: More Exposure, Less Confidence Among Gen Z”, elaborado por Gallup junto a Walton Family Foundation y GSV Ventures, que analiza las percepciones de más de 1.500 jóvenes de entre 14 y 29 años en Estados Unidos .

El estudio identifica una tensión: la IA está presente, pero no necesariamente validada.

Uso extendido, pero sin crecimiento

Más de la mitad de los jóvenes afirma utilizar herramientas de inteligencia artificial al menos una vez por semana -22% a diario y 29% semanalmente- Sin embargo, este nivel de uso se mantiene prácticamente sin cambios respecto a 2025 .

Más allá del uso, el informe registra un cambio en la forma en que la Generación Z percibe a la IA.

Entre 2025 y 2026:

• El entusiasmo cayó 14 puntos

• La esperanza disminuyó 9 puntos

• Y el enojo aumentó 9 puntos

La curiosidad sigue siendo la emoción predominante (49%), pero convive con niveles relevantes de ansiedad (42%) y una creciente percepción negativa .

Incluso entre quienes utilizan IA a diario, la valoración positiva se redujo en el último año.

Dudas sobre el impacto en el aprendizaje

Uno de los puntos más relevantes del informe aparece en la percepción sobre habilidades clave.

Una proporción significativa de jóvenes considera que la inteligencia artificial puede tener un efecto negativo en aspectos centrales del proceso de aprendizaje:

• El 38% cree que puede perjudicar la creatividad

• El 42% señala un impacto negativo en el pensamiento crítico

Además, el 80% considera probable que el uso de herramientas de IA para resolver tareas pueda dificultar el aprendizaje a futuro.

En paralelo, también cae la percepción de que la IA mejora la eficiencia: el acuerdo con la idea de que acelera el trabajo bajó a 56%, y a 46% en el caso del aprendizaje .

Una mirada cautelosa en el mundo laboral

La desconfianza también se traslada al ámbito profesional.

Entre los jóvenes que ya están trabajando:

• El 48% considera que los riesgos de la IA superan sus beneficios.

• Frente a solo un 15% que opina lo contrario.

Además, existe una brecha de confianza en los resultados:

• El 69% confía más en trabajos realizados sin IA

• Frente a un 28% que confía en trabajos asistidos por estas herramientas

Necesidad sin confianza

A pesar de estas percepciones, la Generación Z reconoce que la inteligencia artificial será parte de su futuro.

El 52% de los estudiantes cree que necesitará saber usar IA para su educación postsecundaria, y el 48% para su carrera profesional.

Al mismo tiempo, crece la proporción de quienes consideran que estarán preparados para usarla: el 56% cree que tendrá las habilidades necesarias al terminar la escuela .

Un desafío para el sistema educativo

El informe no plantea un rechazo a la inteligencia artificial, sino una relación más compleja.

La Generación Z no está dejando de usar IA, pero tampoco la incorpora de forma acrítica. En ese punto, aparecen tensiones que impactan directamente en la educación: el vínculo entre tecnología, aprendizaje y desarrollo de habilidades.

Como señala el propio estudio, el desafío no pasa solo por ampliar el acceso a estas herramientas, sino por generar condiciones de uso que permitan desarrollar competencias reales y construir confianza en su aplicación.

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