Las universidades de todo el mundo vienen incorporando herramientas digitales a un ritmo acelerado, pero el efecto de esos cambios sobre las trayectorias reales de los estudiantes sigue siendo desparejo.

El estudio Designing the Future of Learning: Three Spheres of Postsecondary Innovation, escrito por Maria Anguiano para College Futures Foundation, propone un marco para ordenar ese panorama: la transformación no ocurre en un solo frente, sino en tres capas simultáneas que operan sobre dimensiones distintas del sistema.

1. Efectividad institucional: mejorar lo que ya existe

La primera esfera trabaja puertas adentro de las instituciones existentes. Según el informe, buena parte de la actividad se concentra en el rediseño de la enseñanza -tutores con inteligencia artificial, plataformas de aprendizaje adaptativo, sistemas de retroalimentación en tiempo real- y en el acompañamiento estudiantil.

El documento cita el caso de los colegios comunitarios de California, que extendieron asistentes de IA compatibles con la normativa de privacidad estudiantil a sus 116 campus tras un piloto de un año con 260 docentes y más de 8.000 estudiantes en 84 instituciones. La evidencia temprana sugiere efectos positivos sobre el compromiso estudiantil, aunque el propio informe aclara que los datos rigurosos de resultados todavía se están recolectando.

El límite de esta capa está en su alcance. El informe señala que muchas de estas iniciativas siguen siendo pilotos de escala reducida, que la capacidad institucional para sostenerlas varía mucho entre campus y que los equipos de conducción suelen enfrentar restricciones de tiempo y recursos para llevarlas del experimento al cambio sistémico.

2. Escala y flexibilidad: cambiar la estructura de la oferta

La segunda esfera cambia la estructura misma de la oferta. Se trata de modelos digitales de gran escala -como en los casos de Arizona State University, Western Governors University y Southern New Hampshire University- que separan el diseño de los cursos de su dictado y apoyan la entrega en equipos que combinan docencia con ciencias del aprendizaje y diseño instruccional.

Dentro de esta capa aparece también la educación basada en competencias, un modelo donde el estudiante avanza al demostrar dominio de habilidades definidas en lugar de acumular horas de cursada, lo que permite acelerar donde ya trae capacidades y tomarse más tiempo donde hace falta.

El caso californiano que analiza el documento es Calbright College, un colegio comunitario estatal enteramente en línea orientado a adultos en edad laboral. Más del 90 por ciento de sus estudiantes tiene 25 años o más y la matrícula creció más de 400 por ciento en dos años. El informe deja abiertas las preguntas sobre costo-efectividad y tasas de titulación, y lee esas cifras como un indicador del tamaño de la demanda insatisfecha de trayectorias flexibles entre estudiantes adultos.

3. Infraestructura centrada en el estudiante: reconocer lo que se aprende afuera

La tercera esfera es la que define el momento actual. Su punto de partida es que la capacidad humana no se construye únicamente en aulas: se forma en el trabajo, en las tareas de cuidado, en el liderazgo comunitario, en la participación cívica.

Un análisis de casi 76 millones de avisos laborales en Estados Unidos, citado en el documento, encontró que las habilidades humanas duraderas aparecen en aproximadamente el 76 por ciento de las búsquedas. Sin embargo, los sistemas educativos y de empleo siguen apoyándose en estructuras basadas en tiempo y en credenciales institucionales como señales principales de capacidad.

La respuesta que el informe examina son los Learning and Employment Records (LER), registros que documentan evidencia verificable de competencias demostradas, experiencias laborales y aprendizajes aplicados a lo largo del tiempo. El rasgo distintivo es la propiedad: estos registros están diseñados para pertenecer a la persona y quedar bajo su control, de modo que sea ella quien decida cómo se comparte su información al moverse entre sistemas educativos y laborales.

Iniciativas como la T3 Innovation Network de la U.S. Chamber of Commerce Foundation y Credential Engine trabajan en los estándares técnicos y las estructuras de gobernanza que estos registros necesitan para funcionar entre sistemas.

Raquel Bernal es rectora de la Universidad de Los Andes, en Bogotá, Colombia, una de las universidades privadas más influyentes de la región. En diálogo con InsightED, conversó sobre cómo se gobierna una institución educativa cuando el conocimiento cambia más rápido que la duración de una carrera.

Para Bernal, el principal reto del sistema educativo es decidir qué enseñar antes de la inteligencia artificial: el criterio para usarla bien, saber qué preguntar, qué descartar, cuándo dudar. Son las competencias que no caducan, mientras el contenido se vuelve cada vez más accesible y gratuito.

La rectora plantea además que la mayor fuente de ansiedad estudiantil no cambió con la irrupción de la IA -ya existía desde antes- aunque hoy se le suman nuevas capas de duda sobre si lo aprendido en la universidad realmente sirve para el trabajo que viene después.

-¿Cómo se gobierna una universidad cuando el conocimiento cambia más rápido de lo que dura una carrera?

-El tema aquí es que el conocimiento ya está en el celular de cualquier estudiante: es gratis, cien por ciento actualizado y accesible. La universidad se gobierna entendiendo que lo que no está ahí, en la información, es el criterio para usarla bien. Saber qué preguntar, qué descartar y qué dudar es lo que importa. Por eso la universidad está transformándose de una universidad que formaba contenidos a una en la que se aprende a decidir con información imperfecta, porque además nos toca un futuro lleno de incertidumbre y de más preguntas que respuestas.

-¿Eso qué significa?

-Que los programas que se basan más en la capacidad de aprender a manejar la información, de tener el criterio para gestionarla, son la forma de tratar de adaptarnos a lo que necesitan no solo los jóvenes, sino todos: uno de 22 años, pero uno de 50 igual. Esa capacidad no caduca con el diploma, porque el conocimiento va a seguir surgiendo y va a seguir siendo accesible a las personas de cualquier edad, pero las competencias más profundas -el criterio, la creatividad, la capacidad de dudar y de hacerse preguntas- no caducan. Entonces creo que gobernar la universidad es entender bien qué es lo que ya no hace falta enseñar.

-¿Cuál es el reto más urgente de la educación superior hoy?

-El tema del que se está hablando mucho es, sin duda, el de la inteligencia artificial. Porque cambia la manera en la que vivimos como personas, en cómo nos relacionamos, cómo vivimos la democracia, cómo aprendemos y cómo trabajamos: cambia todas las dimensiones de lo que somos como seres humanos. Creo que la aproximación a la inteligencia artificial todavía tiene barreras de miedo y de incertidumbre que no nos han dejado actuar de manera un poco más coherente. Y que antes de decidir qué enseñar con la inteligencia artificial, hay que decidir qué enseñar antes de la inteligencia artificial.

-¿Cuáles son sus consideraciones sobre la IA en la educación?

-Personalmente me preocupa mucho que, con su existencia, los estudiantes elijan el atajo. Tenemos que encontrar las mejores maneras de formar el criterio, el pensamiento crítico y la ética antes de que ellos lleguen a tomarla como la verdad absoluta. Esa es mi mayor preocupación. Tenemos que repensar cómo enseñamos, qué enseñamos y cómo evaluamos. Cuando a las evaluaciones las contesta la inteligencia artificial, significa que todo está basado en la evaluación de la memoria, de los contenidos, y eso no es un fallo de la IA sino un fallo de la evaluación y de lo que antes considerábamos la mejor manera de medir el aprendizaje. Por eso, las formas de medir el aprendizaje son muy importantes, porque si no, la herramienta no va a expandir a nadie: va a reemplazar a todos.

-¿Qué dinámicas observa hoy en los estudiantes de su universidad respecto de estos tiempos?

-Nosotros en Universidad de Los Andes hacemos una encuesta de bienestar cada dos años, y el determinante más importante de la falta de bienestar estudiantil es la incertidumbre sobre el empleo. Esto siempre ha sido así: hace ocho años, antes de la inteligencia artificial, era igual, pero ahora hay muchos más factores que se suman a la incertidumbre y ansiedad sobre cómo van a ser sus trabajos y si lo que están aprendiendo en la universidad les va a servir.

-¿Esto también pasa en el resto de la región?

-En Latinoamérica sí. En el sur global , en las economías que se basan en recursos primarios la transformación de los trabajos se tardará un poco más y tomará una forma distinta.. Se ve que los empleadores están buscando o reclutando mejor por competencias, habilidades y capacidades. Acá estamos revisando todos los programas para que estén basados en competencias, cotejando además con la información de demanda.

Por ejemplo, en países como Singapur están pidiendo hasta dos años de experiencia para el primer empleo. Eso significa que en las universidades tenemos que garantizar esa experiencia: el aprendizaje debe darse con las compañías, con los sectores económicos, en aprendizaje dual o en colaboración en el diseño de los currículos.

-¿Cuáles son algunas de las iniciativas para potenciar el empleo en la Universidad de Los Andes?

-Tenemos algunos programas -por ejemplo en arquitectura y construcción- donde los estudiantes están en la universidad pero también en la firma constructora, y el aliado del sector privado se compromete con la formación de habilidades que la universidad certifica. Otro ejemplo, en la Facultad de Ciencias Sociales, donde tenemos programas muy relevantes en la era de la inteligencia artificial que siempre tuvieron dificultades de empleabilidad. Las personas no sabían bien qué hacer con un filósofo o con un antropólogo, pero en esta época serán un perfil prioritario en las organizaciones.

Con la intención de fortalecer esa empleabilidad temprana, tenemos una iniciativa que se llama Innova Lab: una especie de hackathon de 36 horas con organizaciones de innovación social que traen un problema concreto de la vida real. Los estudiantes están esas 36 horas entrenándose en IA y junto con esos empleadores desarrollan una solución.

En las evaluaciones, los estudiantes reportan esto como la mejor experiencia de aprendizaje que han tenido. Es muy potente y es lo que hay que hacer: ingeniar maneras de que experimenten las cosas que van a hacer en el trabajo. Y eso alivia mucho la ansiedad. Esa es la responsabilidad de la universidad ahora. Antes los profesores nos encerrábamos en un salón, escribíamos currículos y jamás hablábamos con un empleador.

-¿Es cierto que hay una vuelta a la elección de las carreras sociales, más blandas?, ¿Qué tendencia observa en su universidad?

-Hay dos tendencias. La primera es la elección de carreras que yo llamo más generalistas: perfiles más multifacéticos, no de nicho sino amplios. Dentro de Los Andes el número es realmente impresionante: tenemos 14.800 estudiantes de pregrado, la mitad de ellos en solo seis pregrados -Derecho, Administración, Economía, Diseño, Ingeniería Industrial e Ingeniería de Sistemas-, y en total tenemos 45 pregrados. A Ingeniería de sistemas la tenemos desbordada, y esos otros cinco son supremamente generalistas: un economista puede hacer casi cualquier cosa, un abogado también es bastante versátil. Esa es una forma de apalancar el riesgo, porque si uno se especializa demasiado, los trabajos cambian, las habilidades cambian y uno queda un poco en riesgo.

La segunda tendencia es el decrecimiento a nivel global de la demanda de pregrados en áreas sociales, artes y humanidades. Es una tendencia global. Y aquí las universidades no hemos hecho una buena tarea de comunicar por qué algunos de estos perfiles son tan importantes. Nos damos cuenta, por ejemplo, de que en el sector financiero contratan antropólogos y sociólogos porque entienden mejor los comportamientos del consumidor, y eso se traduce en mejores servicios y mejor mercadeo.

-Muchas universidades incorporan tecnología e innovación para la gestión del día a día. ¿Qué tareas o decisiones le parece riesgoso dejar en manos de la tecnología?

-Yo soy supremamente fan de la inteligencia artificial, pero soy una persona que tiene criterio, que es creativa, que tiene buen juicio. Esa máquina a mí me expande: realmente me parece increíble. . Aun así, personalmente creo que ninguna decisión debería estar a cargo de la máquina. Acá en la universidad lo que predico es que la inteligencia artificial produce todos los insumos, y el ser humano está a cargo de todos los resultados finales -con los estudiantes, con los investigadores, con los colaboradores de la universidad . Ese es el lineamiento, y realmente creo que es así. Los insumos que produce, ya a tres años de haber iniciado esto, son realmente increíbles: es como si uno se multiplicara, como si uno se pudiera clonar. Pero si esto no lo hacemos bien con los chicos, es muy peligroso, porque ellos están creyendo en esto como la verdad absoluta. Tenemos lineamientos que los ayudan: que declaren siempre que la usan, que muestren los prompts que están usando, que tengan que sustentar, y que el resultado final esté a cargo del estudiante no de la IA. Nada de esto funciona todavía perfectamente, pero creo que iremos encontrando una combinación de cambios en la evaluación, en las formas de enseñar y en los usos de la tecnología que los ayude a formar ese criterio.

-¿Cómo alimenta personalmente su liderazgo y su brújula para tomar decisiones?

-Soy amante del aprendizaje, entonces me la paso aprendiendo: estoy en todas las conferencias, en todos los eventos, y también, para cumplir lo que predico, hago muchos cursos. Apenas salió la inteligencia artificial hice un curso en Stanford, hago muchos cursos de liderazgo, me gusta el aprendizaje, pero me gusta mucho más lo que aprendo de los colegas que están conmigo en esos cursos: esa es mi fuente de inspiración. Conocer a personas que han liderado instituciones mucho más grandes, en otras latitudes, en el norte global, eso también ha sido de muchísimo crecimiento y transformación personal y profesional para mí. Si tuviera un trabajo en el que me tocara todo lo mismo todos los días, ya me habría aburrido terriblemente. Y me guío mucho por mi equipo: son personas que son mucho mejores que yo. Me gusta tener equipos donde todo el tiempo me reten, porque necesito que ellos sean personas excepcionales. Y sobre todo, la escucha activa de la comunidad: tengo un LinkedIn muy activo porque necesito que la comunidad me escuche para poder escucharla, y con ese termómetro me voy guiando, porque las transformaciones son difíciles, requieren un cambio cultural muy profundo, y en esa transición la comunicación es lo más importante.

La transición demográfica más acelerada de las próximas décadas no ocurrirá en los países que hoy tienen las poblaciones más envejecidas, sino en varios de los que todavía se consideran jóvenes. Así lo plantea The Longevity Dividend, el informe elaborado por el Foro Económico Mundial junto a la consultora Marsh sobre datos de 21 países.

Entre 2025 y 2040, la población mayor de 65 años crecerá 77% en Colombia, 74% en México y 59% en Brasil. El promedio mundial se ubica en 53%. En Japón, el país con la mediana de edad más alta del mundo, ese crecimiento será del 7%.

La explicación está en el punto de partida más que en el ritmo. Japón y buena parte de Europa envejecieron a lo largo de varias décadas y, en ese lapso, construyeron los sistemas de salud, pensiones y cuidados que hoy sostienen a su población mayor. Colombia, México y Brasil recorren ese mismo camino en la mitad del tiempo, con sistemas todavía en desarrollo. El informe señala que llegar después también abre una oportunidad: permite anticiparse a problemas que otros ya enfrentaron.

Donde la presión se vuelve más concreta es en el mercado de trabajo. Hacia 2040, mientras la población mundial mayor de 65 años crecerá más de un 50%, la población en edad de trabajar apenas se expandirá un 13%. Cada vez menos personas activas sostienen a cada vez más personas mayores, y ese desbalance solo se compensa si quienes quieren seguir trabajando encuentran cómo hacerlo.

Los datos del informe revelan en este sentido que los trabajadores mayores de 55 años pasan, en promedio, siete semanas más que sus pares jóvenes buscando empleo.

Esa dificultad para reinsertarse tiene un precio medible: en los países de la OCDE representa cerca de 500.000 millones de dólares en productividad perdida hacia 2040. En la región, el cálculo llega a 9.230 millones de dólares en Brasil y 3.570 millones en Colombia.

A las barreras de acceso al empleo se suma un segundo factor, que recae principalmente sobre las mujeres. Más de 700 millones de mujeres en el mundo están fuera del mercado laboral por responsabilidades de cuidado, frente a 40 millones de varones.

El informe también observa que las barreras por edad tienen costos que exceden lo económico. Los trabajadores que perciben que sus posibilidades se reducen por su edad tienden a retirarse del mercado laboral sin figurar en las estadísticas de desempleo. En sentido inverso, el documento cita evidencia sobre equipos multigeneracionales, donde la combinación de experiencia y perspectivas nuevas se asocia a mayores niveles de innovación y menor rotación.

Entre las recomendaciones a gobiernos y empleadores, el documento propone garantizar el acceso a créditos de recapacitación a partir de los 50 años, incorporar créditos por tareas de cuidado que computen para la jubilación, y crear condiciones de reingreso para quienes se alejaron del empleo por cuidar a hijos o familiares. La formación aparece como el eje que conecta esas medidas, en un escenario donde las trayectorias laborales se extienden y las competencias requeridas cambian durante el recorrido.

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La inteligencia artificial generativa dejó de ser una novedad en las aulas españolas y en la mayoría de los países del mundo.

El 90% de los estudiantes universitarios de España la usa en sus estudios, y la mayoría lo hace de forma intensiva: ocho de cada diez la emplean a diario o varias veces por semana.

Así lo revela un estudio reciente publicado por la Fundación CYD, en el cual se detalla que los estudiantes recurren a la IA para entender: el 68% la utiliza para resolver dudas y comprender conceptos.

Luego aparecen tareas más operativas, como buscar información y revisar bibliografía (57%) o resumir contenidos de estudio (54%). Casi todo el uso se canaliza a través de un solo tipo de herramienta: los asistentes conversacionales, presentes en el 89% de los casos.

Frente a una adopción veloz, la respuesta institucional llega despacio. El 61% del alumnado afirma que su universidad no le brindó formación ni apoyo para usar estas herramientas, y un 31% ni siquiera sabe qué uso hace su propia institución de la tecnología. La brecha no pasa desapercibida para los estudiantes: al 46% le gustaría recibir una formación que hoy no tiene.

La distancia entre lo que el alumnado ya hace y lo que la universidad ofrece deriva en una expectativa clara. El 71% considera que su institución debería avanzar en la incorporación de la IA, y un 74% cree que la tecnología terminará cambiando el papel de la universidad como transmisora de conocimiento.

Diferencias entre los estudiantes de las universidades públicas y privadas

El estudio revela además algunas diferencias -aunque leves- entre las respuestas de los estudiantes de universidades públicas y privadas, que apuntan a una percepción más favorable de la IA en los centros privados.

El 12% de los estudiantes encuestados de universidades privadas considera que su universidad fomenta activamente el uso de la IA, frente al 8% de los de las públicas. Asimismo, la proporción de estudiantes que afirma recibir formación en IA también es mayor en las universidades privadas (47% frente al 37%).

Los estudiantes de universidades privadas perciben una mayor profundidad en las explicaciones sobre cómo utilizar la IA por parte de su profesorado que los de universidades públicas (43% frente al 34%) y observan un mayor uso de herramientas de IA durante las clases (41% frente al 35% de las públicas).

Por su parte, los estudiantes de las universidades públicas señalan con más frecuencia que la IA ha comportado un mayor número de exámenes orales, defensas presenciales o pruebas supervisadas (20% frente al 10% de los de las privadas).

El trasfondo aparece cuando el estudio conecta formación con empleo.

La principal inquietud del alumnado es no conseguir un trabajo vinculado a lo que estudió (52%), y en esa línea el 45% sostiene que la universidad es importante, pero necesita complementarse con experiencia práctica y competencias digitales.

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Martín Santana es rector de la Universidad Privada del Norte (UPN) en Perú. Desde hace más de dos años, conduce una universidad con una amplia comunidad estudiantil, fundada en 1994 y con una alta proporción de estudiantes de primera generación universitaria.

Desde su oficina de rectorado, dialoga con InsightED sobre los retos de la educación superior, en una agenda educativa repleta de cambios, inteligencia artificial, transformación del mercado laboral y expectativas renovadas de los estudiantes.

Para Santana, el desafío menos visible del sector educativo superior no pasa por la inteligencia artificial ni por el mercado laboral en sí mismos, sino por la falta de discusión en torno a la empleabilidad temprana del talento joven, en un contexto donde las posiciones de entrada empiezan a ser reemplazadas por la automatización.

El equilibrio entre escala y calidad, la movilidad social como propósito institucional y un modelo de liderazgo que asume que “ningún líder tiene todas las respuestas” aparecen como los ejes centrales de su lectura sobre la gestión universitaria hoy.

-¿Cuál es el mayor reto que observa hoy en la educación superior y que quizás no tiene visibilidad suficiente?

-Creo que el reto es el del talento joven. No estamos discutiendo sobre su potencial de empleabilidad al final del egreso, cuando hoy en día muchas posiciones de entrada están siendo reemplazadas, en este caso, por la inteligencia artificial. Creo que debemos desarrollar modelos y experiencias que le permitan a la gente joven desarrollar, desde los primeros años de su carrera, competencias y habilidades que los hagan empleables más temprano en la carrera, y no sólo al final o al egreso de la misma. Eso es un tema muy relevante porque hay una paradoja enorme: las empresas no encuentran el talento que necesitan y, sin embargo, hay miles de egresados que no encuentran el trabajo que desean. Es un gran desafío para toda América Latina.

-¿Y cómo alinear esa situación?

-Creo que un diálogo entre la academia y la empresa es fundamental. No es que la universidad deba cambiar: el mundo cambió y, como consecuencia de ello, están cambiando las habilidades que requieren las empresas. Tenemos que hablar con las empresas, escucharnos más, articularnos más, de tal manera que entendamos qué requieren ellas para poder reflejarlo en la formación que ofrecemos.

-La Universidad Privada del Norte es una universidad de gran escala. ¿Qué buscan los estudiantes?, ¿cuáles son sus expectativas?

-Nuestros estudiantes llegan con una enorme voluntad de avanzar. Muchos trabajan, sostienen a sus familias y estudian al mismo tiempo; por eso, para ellos, la universidad no representa sólo una profesión o un título, sino más bien una oportunidad concreta para ampliar sus posibilidades de vida. ¿Qué buscan? Buscan una formación práctica, flexible y conectada con las demandas del mercado laboral, y esperan que la institución reconozca el esfuerzo que hacen y les brinde herramientas reales para su crecimiento profesional en los próximos años.

-¿Cómo se equilibra la calidad académica y la experiencia del estudiante cuando una universidad es tan grande?

-Existe una idea equivocada, creo yo, de que el acceso a la educación a gran escala y la calidad académica son objetivos incompatibles. Nuestra experiencia demuestra todo lo contrario. La clave está en construir sistemas sólidos que aseguren una experiencia universitaria consistente sin importar el campus, la ciudad o la modalidad de estudio. En nuestro caso particular, el aseguramiento de la calidad se sostiene en tres pilares: la simplificación de procesos, la automatización y el uso de la inteligencia artificial, y también una cultura de mejora continua basada en la autorregulación. Estos pilares nos permiten ordenar la operación, reducir brechas entre sedes y, sobre todo, tomar decisiones basadas en información oportuna. En el acompañamiento, utilizamos sistemas de alerta temprana para identificar a aquellos estudiantes que requieren apoyo académico, financiero o personal, y así actuar de manera anticipada. Nosotros concebimos la escala con sentido solamente cuando realmente amplía oportunidades y garantiza que una educación de calidad llegue a más personas.

-¿Qué sucede en torno a la deserción?, ¿cómo ven la realidad actual de la población estudiantil?

-Hoy en día, sobre todo en las carreras de educación a distancia, hay una deserción mayor, y es precisamente ahí donde necesitamos impulsar nuevas formas de enganchar a los estudiantes. Creo que ese es el reto actual para nosotros. Muchos estudiantes trabajan y les cuesta seguir el ritmo, por eso les ofrecemos flexibilidad en los horarios.

E incluso más allá de los temas económicos o académicos, existe el tema emocional, el tema del bienestar en las familias, que trae consigo también algunos problemas para que el estudiante permanezca o continúe. Y eso, sumado a que son estudiantes de primera generación universitaria, hace que no sólo tengan el reto de salir ellos adelante, sino que carguen con la mochila de la familia entera que presiona para que sigan adelante. En muchos casos, el estudiante trae detrás tres generaciones: los abuelos que no estudiaron, los padres que tampoco estudiaron y, finalmente, el estudiante que estudia, que es el sueño de tres generaciones de la familia.

-Hay algunos discursos en torno al valor de la educación superior. Uno de ellos es cierto descreimiento. Si hay tanta formación disponible y cualquiera puede educarse con programas más cortos, quizás no es necesario ir a la universidad. ¿Qué piensa de estas voces?

-La data en Estados Unidos muestra, efectivamente, que hay un crecimiento de la desconfianza hacia las universidades: primero, por el costo de las mismas; segundo, porque el retorno de la inversión toma muchos años y, en algunos casos, los empleos de entrada son muy difíciles de conseguir o directamente no existen. Sin embargo, eso no ocurre, creo yo, al menos en América Latina, donde todavía la transición de los estudiantes escolares hacia las universidades es muy alta. Por ejemplo, en el caso particular de Perú, en cifras de hace dos años, tan solo un 31% de los estudiantes escolares transitaba hacia la educación superior o técnica; muchos de ellos lo vuelven a hacer más tarde, diez años después, cuando ya trabajan o tienen una familia consolidada. Lo tradicional -del colegio directo a la universidad- se está diluyendo un poco, pero todavía creo que tenemos una brecha muy grande, al menos en Perú, para que las universidades jueguen un rol importante en brindar educación de calidad.

-¿Qué es lo más difícil de ser rector de una universidad?

-En realidad hay muchas cosas, pero creo que lo más importante, al menos para mí, es el propósito de transformar la vida de muchos estudiantes con una educación de calidad. Creo que la educación sigue siendo uno de los motores más poderosos para transformar las sociedades de Perú y de América Latina en general, y esa responsabilidad es enorme, porque detrás tenemos a este estudiante de primera generación que trae los sueños de la familia, y lo que buscamos es abrirle esas oportunidades y darle esa movilidad social de la que hablábamos. Esa responsabilidad es enorme, pero también es el mayor privilegio de liderar una institución educativa en general, y creo que ese es el reto que tenemos todos: que la educación de calidad no sea una aspiración para pocos, sino que se convierta en una oportunidad accesible para quienes realmente tienen el talento y la voluntad de aprovecharla.

-¿Qué se enseña hoy en su universidad que hace cinco años no se enseñaba?

-Hoy contamos con programas de ciencia de datos, ciberseguridad, inteligencia artificial y otras áreas que hace pocos años eran todavía emergentes, pero que hoy resultan esenciales para la competitividad profesional. Sin embargo, la transformación más importante no radica únicamente en los contenidos, sino en la forma de enseñar y de acompañar el aprendizaje. La inteligencia artificial nos está obligando a replantear qué significa aprender cuando el conocimiento está disponible en segundos. Nuestra respuesta a eso es formar profesionales capaces de interpretar información, de cuestionarla, de integrar y, sobre todo, de utilizarla para resolver problemas complejos. Por eso hemos evolucionado nuestro modelo educativo este año hacia metodologías activas de aprendizaje, basadas en proyectos, problemas, simulaciones y desafíos. Eso ha traído consigo que la evaluación también cambie: hoy importa menos memorizar respuestas y más demostrar criterio, capacidad de análisis y calidad en la toma de decisiones. Leí recientemente un estudio de una universidad muy prestigiosa en Estados Unidos, que decía que la gran mayoría de los estudiantes tiene muy buenas notas, muy buenos resultados, pero en la práctica no pueden ejecutar nada de lo que han plasmado en sus tareas o proyectos, porque todo está hecho con inteligencia artificial. Por eso la evaluación también debe cambiar, además de cómo enseñamos y cómo acompañamos ese aprendizaje.

-La última pregunta… ¿Qué lo inspira a usted como líder?

-En primer lugar, mi modelo de liderazgo se basa en el propósito, en la confianza y, sobre todo, en la capacidad de adaptarnos muy rápidamente. En instituciones como la nuestra, que son grandes, ningún líder tiene todas las respuestas, por eso es clave construir equipos diversos, empoderar al talento y, sobre todo, promover una cultura donde las decisiones se tomen con datos, pero que reflejen la misión y la visión institucional. También por eso me reúno con líderes empresariales y con líderes educativos de manera continua, para mantener esa capacidad de estar vigente en el sector y tratar de introducir prácticas que todavía no tenemos. Y lo que realmente me inspira es el impacto que tiene la educación en la vida de las personas, porque detrás de cada decisión que tomamos hay un impacto no solo en nuestros miles de estudiantes, sino en sus familias, que depositan en nosotros esos sueños de progreso y desarrollo. Por eso creo que ver a un estudiante de primera generación graduarse, crecer profesionalmente y abrir nuevas puertas de progreso para su familia, es la evidencia concreta de que la educación sí tiene ese poder transformador. Y también la satisfacción personal de ver que lo que estamos haciendo está logrando esa movilidad social tan deseada por muchos de nuestros estudiantes en el país.

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Los puestos de primer empleo en ocupaciones expuestas a la inteligencia artificial acumulan más cambios en las habilidades que exigen que los puestos de mayor trayectoria, según un nuevo informe del Foro Económico Mundial y PwC.

La métrica se llama “cambio neto de habilidades”: mide cuánto varían las competencias que piden las búsquedas laborales para una misma ocupación, de un período a otro. Cuanto más alto el valor, más rápido se transforma lo que ese trabajo exige.

En las ocupaciones con mayor exposición a la inteligencia artificial, ese índice llega a 12,4 puntos entre quienes recién ingresan al mercado laboral, a nivel global.

Entre trabajadores con más trayectoria dentro de las mismas ocupaciones de alta exposición, el valor cae a 7. Es decir: a los que recién entran al mercado les están cambiando las reglas del juego más rápido que a los que ya están adentro.

Las universidades, sin embargo, diseñan sus programas con otro horizonte temporal. Los procesos de acreditación y actualización curricular suelen fijar contenidos con varios años de anticipación, una lógica pensada para garantizar calidad y estabilidad. “Muchas veces se nos exige definir el contenido de un curso varios años antes, lo que dificulta seguir el ritmo de cómo cambian los requerimientos de habilidades”, señala un directivo educativo consultado para el relevamiento. Otro líder del sector agrega que todavía no existe una definición compartida de qué significa estar “preparado para la IA”, lo que complica diseñar currículas sobre bases estables.

La brecha también aparece en cómo la viven quienes atraviesan esos primeros puestos: 28% de los trabajadores de nivel inicial cree que la mitad o menos de sus habilidades actuales seguirá siendo relevante dentro de tres años.

Entre los líderes de recursos humanos el diagnóstico es similar: el desafío más agudo identificado en el último Chief People Officers Outlook del Foro Económico Mundial es, precisamente, el acceso a habilidades críticas y el ajuste entre el talento disponible y los puestos por cubrir.

Esta tensión entre currícula y mercado laboral existe desde antes de la inteligencia artificial, que ahora le suma velocidad. Frente a programas que se actualizan cada varios años y un mercado que redefine tareas de forma continua, la distancia entre lo que se enseña y lo que se exige se profundiza, y recae con más peso sobre quienes recién ingresan al mundo laboral.

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Ocho de cada diez jóvenes de las generaciones Z y millennial recurren a la inteligencia artificial para pensar su propio desarrollo profesional. No la usan solo para escribir o automatizar tareas: le preguntan qué aprender, qué rumbo tomarle a su carrera y, en muchos casos, cómo sobrellevar el estrés que les genera el trabajo. Así lo muestra la encuesta global 2026 de Deloitte, realizada a más de 22.500 personas de 44 países.

Ese entusiasmo individual, sin embargo, no se traduce todavía en confianza hacia los empleadores.

Buena parte de los encuestados se siente cómodo usando estas herramientas por su cuenta, pero muchos creen que sus líderes no tienen el mismo manejo. La brecha no es solo generacional: también habla de organizaciones que todavía no terminan de acompañar el ritmo que sus equipos más jóvenes ya impusieron.

Detrás de la búsqueda de herramientas y de adaptabilidad aparece una razón concreta: el costo de vida. Por quinto año consecutivo, es la principal preocupación de ambas generaciones, por encima del desempleo o la inestabilidad geopolítica.

Esa presión económica empuja a muchos a posponer decisiones de peso -comprar una vivienda, formar una familia, seguir estudiando- y explica en parte por qué la carrera se piensa hoy distinto.

Esa cautela financiera convive con una relectura del liderazgo. Solo el 6% de los encuestados ubica alcanzar un puesto de liderazgo como su meta profesional principal, aunque la mayoría mantiene el interés a lo largo de su carrera: 76% de la Generación Z y 67% de los millennials aspiran a roles ejecutivos, y 80% y 73% respectivamente a posiciones de supervisión o gerencia.

La acumulación de habilidades gana terreno frente al ascenso vertical: cerca del 20% de ambas generaciones acepta moverse lateralmente o bajar de categoría con tal de ganar experiencia, y entre el 25% y el 30% mantiene un trabajo adicional que, para más de un tercio, funciona como espacio de aprendizaje.

El desafío que señala el informe no es que estas generaciones se queden atrás, sino que las organizaciones no logren seguirles el ritmo.

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Por Tania Pérez Peralta, CEO de IEXE Universidad

La incertidumbre es real y, por momentos, abrumadora.

Piensa en esto: son apenas las 8:45 de la mañana pero la reclutadora de RH tiene ya en su bandeja de correo 94 currículums. Debe elegir a tres personas para entrevistar antes de mediodía y agendar lo antes posible. Abre el primer CV, el segundo, y después el tercero, no son tan distintos uno de otro; y es lógico. El rango salarial, la experiencia solicitada y la formación académica requerida provocan que los postulantes tengan perfiles más o menos parecidos.

Ahora imagina lo siguiente, tú eres uno de esos 94 profesionales que mandó su CV, cual náufrago lanzando una botella al mar. En esos instantes en los que la reclutadora evalúa a los candidatos se definen semanas de trabajo para ti. Todos hemos estado ahí e imaginamos vagamente lo que sucede porque, en la mayoría de las empresas, estos procesos son una caja negra: ¿qué es lo que realmente ven? ¿El nombre de la institución de la que egresaste? ¿La modalidad en que estudiaste? ¿Tienes las mismas oportunidades de obtener el puesto que el resto de postulantes o tu modalidad de estudio ya inclinó la balanza mucho antes de que mandaras tu currículum?

Esa pregunta, que parece una anécdota más de recursos humanos, es en realidad uno de los debates más relevantes en educación superior hoy: ¿los egresados de programas en línea tienen las mismas oportunidades laborales que quienes estudiaron de forma presencial?

El mito y los datos

Durante años, la respuesta implícita fue “no”. Porque el título en línea cargaba con un estigma silencioso: “es más fácil”, “no es lo mismo”, “en línea no se aprende”. Y ese prejuicio no era completamente inventado, en los primeros años del e-learning, muchos programas, efectivamente, carecían de calidad, acompañamiento y rigor académico.

Pero los datos de hoy cuentan una historia diferente, una que vale la pena pasar de voz en voz.

Según el Job Outlook 2024 de la National Association of Colleges and Employers (NACE), entre los empleadores que registran la modalidad de sus nuevas contrataciones, el 87.4% ha contratado egresados con títulos en línea, y el 100% de ellos reporta pagarles el mismo salario inicial que a quienes estudiaron de forma presencial. Este es un cambio de paradigma.

En México, el panorama confirma la tendencia. El estudio Educación en Línea en México 2023, realizado conjuntamente por OCC Mundial y la Asociación de Internet MX, reveló que el 54% de los reclutadores contrata basándose en competencias y habilidades, y solo el 2% lo hace únicamente con base en los estudios realizados. Para el 34% de los reclutadores, la modalidad en que estudió el candidato simplemente les es indiferente.

¿Qué pesa, entonces?

Si no es la modalidad, ¿qué es? La respuesta más honesta, y la más útil para quienes diseñan programas educativos, es: depende.

Ithaka S+R publicó en mayo de 2026 el que se considera el primer estudio causal sobre cómo los empleadores valoran los títulos en línea. Usando un experimento con 543 reclutadores reales, los investigadores encontraron que la experiencia laboral y las competencias demostrables pesan mucho más que la modalidad del título; y que el único caso donde apareció un sesgo significativo contra los egresados en línea fue cuando el título provenía de una institución que no resonaba con el reclutador. En otras palabras: el penalizador, más que “estudió en línea”, es “estudió en línea en una institución que no conozco”.

Por su parte, el Whitepaper 2025 de la Fundación EDUCA EDTECH, con datos de más de 2,800 encuestados en España, México, Colombia y Perú, encontró que el 71.69% de los profesionales encuestados atribuyó una promoción laboral a su formación en línea, y que el 87% de las empresas participantes reconoce a los títulos en línea como válidos para la contratación. México, por cierto, lidera en la región: el 34.18% de su fuerza laboral activa se está capacitando en línea.

La ventaja invisible

Hay un ángulo de esta conversación que casi siempre se omite: para las personas que trabajan mientras estudian (que en México representan el perfil predominante de quienes eligen la modalidad no escolarizada según OCC Mundial), la modalidad en línea es una verdadera ventaja competitiva que no solo se elige por comodidad.

Estudiar en línea mientras se trabaja implica aprender a gestionar el tiempo bajo presión para entregar actividades en tiempos límite específicos, a colaborar en entornos digitales, a resolver problemas sin la red de seguridad del salón de clases; todo, ejerciendo una autogestión efectiva y manteniendo un desempeño consistente incluso sin supervisión directa.

Curiosamente, esas son exactamente las competencias que los empleadores dicen que más les cuesta encontrar. El State of Higher Education Report de Lumina Foundation y Gallup (2026) identificó que el 93% de los estudiantes universitarios en EE.UU. creen que su institución les está enseñando las habilidades que necesitan para trabajar, pero solo la mitad de los empleadores está de acuerdo. La brecha está ahí, y no tiene que ver con la modalidad: tiene que ver con cómo se diseña la experiencia de aprendizaje.

Por otro lado, una revisión sistemática de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) sobre educación virtual y competencias profesionales, que analizó más de 60 estudios publicados entre 2015 y 2021, llegó a una conclusión clara: la formación virtual es consistente con lo que las empresas demandan, siempre que se cumplan tres condiciones: competencias digitales en el estudiante, metodologías pedagógicas adecuadas y sistemas institucionales de evaluación de calidad.

Lo que pasa en la pantalla es lo importante

La pregunta relevante va mucho más allá de la modalidad del programa académico, lo fundamental es garantizar que ese programa esté generando egresados que puedan hacer cosas que el mercado necesita, que puedan demostrarlo, y que salgan al mundo laboral con una institución que los respalde de nombre y de hecho.

El Corporate Recruiters Survey del GMAC, una de las encuestas más amplias sobre empleabilidad para egresados de posgrado, realizada en más de 38 países, mostró en su edición 2025 que la gran mayoría de los empleadores fuera de EE.UU. ya equipara el valor de los títulos en línea con los presenciales. El sesgo no ha desaparecido, pero está disminuyendo, y lo hace más rápido donde la oferta educativa en línea ha sabido construir buena reputación.

Por lo menos en la región, la evolución de la educación en línea ha sido veloz, aunque también caótica y tropezada, ¿la razón? La pandemia. El informe Transformando el panorama digital de la educación superior en América Latina y el Caribe (UNESCO IESALC, 2024) reconoce que el COVID aceleró la digitalización educativa en la región, aunque advierte que el cambio fue mucho más reactivo que planificado, lo que no ha favorecido a gestar una buena imagen pública para la mayoría de los programas en la modalidad. Solo un puñado de instituciones en Latinoamérica estaban verdaderamente preparadas para recibir en sus aulas virtuales a miles de estudiantes. Tal es el caso de IEXE Universidad, institución que tengo el honor de dirigir y que nació hace más de 20 años, totalmente en línea.

La pregunta que importa

Entonces, volvamos a nuestra historia. Cuando nuestra reclutadora revisa esos 94 currículums, no está buscando una casilla que diga “modalidad presencial”; está buscando señales de que esa persona puede resolver problemas, aprender rápido, trabajar con otros y comunicarse con claridad. Señales que pueden venir de cualquier modalidad, siempre que detrás haya una institución que se haya tomado en serio su trabajo.

Como postulante, la pregunta que deberías hacerte no tiene que ver con la modalidad de tus estudios. La pregunta que tú, los empleadores y las instituciones educativas deberían hacerse y responder es: ¿qué tipo de egresado eres?: uno que sabe las cosas, o uno que sabe hacer las cosas.

Esa es la respuesta que puede darte certidumbre a ti y a los empleadores.

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Christian Pantel, Chief Product Officer de D2L, conversó con InsightED sobre cómo la inteligencia artificial está obligando a la educación superior a repensar supuestos de larga data sobre la enseñanza, el aprendizaje y el acompañamiento al estudiante.

Desde su mirada, la transformación que atraviesan las instituciones ya no se trata sólo de incorporar herramientas. Las universidades vienen de años de digitalizar procesos, y ese recorrido abrió una pregunta mayor sobre qué puede llegar a ser la educación en un mundo atravesado por la IA. Es ahí, en ese desplazamiento, donde Pantel ubica el verdadero terreno del cambio.

Sobre esa base, ordena su mirada en tres movimientos. El primero tiene que ver con la personalización: experiencias de aprendizaje más adaptadas a cada estudiante, algo que la tecnología prometió durante mucho tiempo y que recién ahora empieza a ser viable. “Fue un sueño durante mucho tiempo, pero hoy es mucho más alcanzable de lo que fue nunca”, dice.

El segundo movimiento toca el rol del docente. Lejos de reemplazarlo, la IA automatiza tareas administrativas y le devuelve tiempo para aquello que ninguna herramienta puede hacer en su lugar. Así, según Pantel, queda “más tiempo para coaching, para mentoría y para un vínculo significativo con los estudiantes”. El tercero, y el que considera decisivo en los próximos meses, es la confianza: una adopción sostenida en gobernanza, transparencia y cuidado de los datos de estudiantes y docentes.

¿Estamos digitalizando la educación o redefiniéndola?

Para Pantel, en los últimos años la transformación digital atravesó dos etapas bien distintas. La primera fue la de digitalizar: llevar a formato digital lo que las instituciones ya venían haciendo. La que se abre ahora es de otra naturaleza, porque pone en juego una redefinición misma de la educación en el mundo de la IA. “Originalmente estábamos enfocados en la entrega de cursos. Ahora estamos mucho más enfocados en el éxito del estudiante”, dice.

Ese corrimiento, lejos de ser técnico, cambia la idea misma de aprendizaje. Si antes se pensaba en la educación superior como una etapa acotada a los primeros años de la juventud, hoy se entiende como un proceso que acompaña a la persona durante toda la vida. “Cada vez más, lo que vamos a ver es este proceso de aprendizaje permanente”, advierte. Y en ese escenario, la personalización vuelve a aparecer como el eje: sistemas informados por datos, capaces de sostener experiencias ajustadas a cada estudiante.

¿Dónde está hoy el riesgo más grande?

Consultado sobre dónde se concentra el mayor riesgo, si en automatizar de más o en aprovechar de menos la IA, Pantel menciona un reto recurrente: la resistencia a automatizar. El obstáculo para automatizar procesos en las universidades no está tanto en la incorporación de herramientas como sí lo está en las personas que todavía no terminan de incorporar la tecnología. “La gente necesita sentirse cómoda con lo que la automatización puede hacer por ella y aun así ver su lugar humano en ese nuevo sistema”, explica.

Para el experto, la mayoría de las instituciones todavía está en el medio de su transformación tecnológica hacia un mayor crecimiento y éxito estudiantil.

“Las universidades no están del otro lado de su transformación todavía”, dice. Por eso el desafío es acompañar a todos los actores a que evolucionen con la IA de manera deliberada y cuidadosa, en un proceso que reconoce difícil pero alcanzable.

Human First AI: por qué el límite es humano

Pantel habla del principio que denomina “Human First AI”: la inteligencia artificial está para ayudar al docente a tomar mejores decisiones, detectar antes a un estudiante que se está quedando, ordenar información para intervenir a tiempo, pero quien decide qué hacer con eso sigue siendo el docente. “El humano sigue siendo responsable del resultado”, advierte.

Del lado del estudiante, el límite es de otra naturaleza, más ligado a cómo funciona el aprendizaje: “La IA evolucionó muy rápido en los últimos años, pero la forma en que funciona nuestro cerebro no”.

El cerebro sigue procesando la información como siempre lo hizo y construye conocimiento sobre la experiencia previa. Por eso, los atajos no siempre ayudan a aprender: una inteligencia artificial bien diseñada debería promover el aprendizaje sin quitarle al estudiante el esfuerzo con el que efectivamente aprende. Es ese principio, señala Pantel, el que orienta el desarrollo de Lumi, la solución de IA de D2L, pensada desde la pedagogía y la ciencia cognitiva antes que como un conjunto de funciones nuevas.

Tiempo, confianza y “shadow AI”

Lo que frena a muchos docentes es, por un lado, la confianza en la herramienta; qué implica para su trabajo, si cambian sus responsabilidades, y, por el otro, una limitación más prosaica: el tiempo. Los profesores ya tienen la agenda completa y necesitan espacio para experimentar y ganar seguridad con un nuevo conjunto de herramientas, explica el líder de producto de D2L.

Cuando esa experimentación crece sin un marco institucional que la ordene, aparece otro fenómeno: una inteligencia artificial fragmentada y lo que Pantel describe como una “shadow AI”.

Para graficarlo recurre a la imagen de un iceberg, donde en la punta está la inteligencia artificial autorizada por la institución y, por debajo del agua, cada persona usando sus propias herramientas, con los riesgos de seguridad y privacidad que eso implica. La salida, sostiene, pasa por avanzar lo más rápido posible de la experimentación hacia implementaciones estructuradas, responsables y confiables.

Pantel subraya el valor de trabajar con una plataforma de trayectoria, capaz de demostrar un manejo responsable de los datos de estudiantes y docentes a lo largo del tiempo.

Del LMS al centro del ecosistema

Buena parte de esa transición tiene un protagonista concreto: el LMS. Para Pantel, la plataforma que durante años se ocupó de alojar contenidos, gestionar cursos y registrar calificaciones está llamada a convertirse en algo más amplio, una plataforma de aprendizaje inteligente. El cambio supone correr el foco hacia los resultados de aprendizaje y poder rastrear las habilidades que se buscan enseñar a lo largo de un programa, un curso y hasta una actividad puntual.

En ecosistemas tecnológicos cada vez más complejos ese rol se vuelve central.

El LMS pasa a funcionar como el conector que integra las distintas herramientas y devuelve los datos a un mismo lugar, de modo que docentes e instituciones puedan tener una lectura precisa de lo que ocurre con cada estudiante o con cohortes enteras. Es el lugar que ocupa Brightspace, el LMS de D2L, sobre el que Lumi se integra directamente en los flujos de trabajo donde ya están docentes y estudiantes. La advertencia, eso sí, es no confundir el medio con el fin: la meta no es sumar funciones de IA por sí mismas, sino que esas funciones se traduzcan en mejores aprendizajes.

Latinoamérica y una adopción de IA muy avanzada

Consultado por las dinámicas regionales, Pantel ubica a Latinoamérica en un doble papel: el de adoptante avanzada y, a la vez, el de contribuyente. “Definitivamente son adoptantes, y en algunos casos adoptantes muy avanzados”, dice, y destaca el empuje de la región hacia experiencias móviles de calidad y hacia el aprendizaje adaptativo.

A esa lectura se suma la enorme diversidad de instituciones, desde universidades muy prestigiosas hasta toda la gama de escuelas, que obliga a los proveedores de tecnología a operar con flexibilidad en contextos distintos.

Esa heterogeneidad, además, tiene una dimensión socioeconómica que condiciona el acceso de los estudiantes. Para Pantel, ese mismo desafío empuja a instituciones y proveedores a encontrar formas más innovadoras de llegar a quienes están en zonas rurales o no pueden asistir al campus de manera regular. En ese terreno, sostiene, la región muestra un liderazgo global en personalización y adaptación al estudiante.

¿Qué distingue a las universidades que avanzan?

“Las instituciones que tendrán éxito serán las que tengan una combinación de liderazgo muy fuerte y agilidad”, afirma Pantel. En tiempo de cambio, plantea, hace falta conducción pero también capacidad de adaptarse y de experimentar con distintos enfoques.

Las universidades que avanzan, en tanto, son consultivas con su comunidad universitaria, impulsan iniciativas, son deliberadas con la medición y avanzan según las señales que observan. Las que se quedan en el diagnóstico, sin esa combinación de liderazgo y agilidad, son finalmente las que la transformación deja atrás.

El lugar de D2L en esa transformación

Sobre el final de la entrevista con InsightED, Pantel resume cómo se ubica D2L frente a estos desafíos. La compañía busca ser un socio de confianza de las instituciones a lo largo de su transformación, con un rol que combina liderazgo, tecnología y vínculo sostenido en el tiempo.

Lo sintetiza en tres piezas: D2L como la compañía que acompaña el camino, Brightspace como el LMS que sostiene los objetivos de enseñanza y aprendizaje, y Lumi como la herramienta de IA pensada para proyectar a las instituciones hacia los próximos años.

El acompañamiento, describe, se apoya en una relación consultiva con cada institución y en servicios que van desde el diseño instruccional de cursos hasta la gestión del cambio y el soporte continuo. A eso se suma la conexión entre instituciones a través de comunidades regionales y temáticas, donde comparten experiencias y aprenden unas de otras, una dinámica de la que la propia compañía toma señales para orientar el desarrollo de sus productos.

Contenido en colaboración con D2L.

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Un nuevo informe global del Foro Económico Mundial y PwC mide, por primera vez a esta escala, cuánto transforma la IA las tareas que componen cada ocupación.

La métrica no evalúa cuántos empleos se pierden, sino cuánto cambia el contenido del trabajo: cuánto de lo que hace una persona en su puesto coincide con tareas que la IA ya puede ejecutar o asistir, como procesar información, redactar textos o responder consultas.

América Latina y el Caribe aparecen entre las regiones con menor exposición del mundo. Mientras que en Asia Oriental tres de cada cuatro trabajadores jóvenes ocupan puestos de alta exposición, y en Europa y América del Norte la proporción ronda dos de cada tres, en la región latinoamericana ese número cae a 16,3%. Solo Asia Central, el Sudeste Asiático, Asia Meridional, Medio Oriente y Norte de África, y África Subsahariana registran niveles más bajos.

El informe atribuye esta diferencia a la composición sectorial: las economías con mayor peso de agricultura y construcción quedan menos expuestas, mientras que los sectores intensivos en conocimiento -servicios financieros, tecnología, servicios profesionales- concentran la mayor exposición a nivel global.

Sin embargo, la baja exposición no despeja las tensiones sobre el talento en la región.

Según el mismo relevamiento, 38% de los CEOs de América Latina considera que la disponibilidad de habilidades clave representa una amenaza moderada para su empresa en los próximos doce meses, y 21% la considera una amenaza alta o extrema para sus resultados financieros.

Es decir: aunque la IA reconfigura menos tareas en la región que en otras partes del mundo, la escasez de capacidades sigue estando entre las principales preocupaciones de quienes lideran las empresas.

Para el liderazgo empresarial y educativo de la región, el dato invita a una lectura en dos planos. Por un lado, la exposición comparativamente baja da margen de tiempo antes de que la IA reconfigure masivamente las tareas de nivel inicial.

Por otro, la brecha de talento ya está instalada como preocupación, independientemente de cuánto avance la automatización.

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Adriana Portilla es rectora de la Universidad Insurgentes, una institución privada mexicana de amplia cobertura, con un perfil de estudiantes mayoritariamente de primera generación y cuotas accesibles que, en algunos casos, resultan menores que las de universidades públicas del país.

Desde su oficina de rectoría, Portilla habla con InsightED sobre su convicción sobre el sentido de la universidad. “La universidad tiene que tener una visión moderna, con vista hacia el futuro del egresado, apuntando especialmente a la empleabilidad”, dice.

Para la rectora, su propia postura choca con el rechazo que sigue vigente en ciertas partes del sector educativo. “Hay mucha resistencia a entender que las universidades formamos para el empleo. A veces, pareciera que hablar del empleo es un poco despreciar la universidad”, cuestiona.

La rectora ubica esa resistencia en una tradición de enseñanza dogmática que viene cuestionándose desde hace décadas. “Hace más de 30 años ya se escribía en torno a que las universidades tenían que desaparecer”, recuerda. La crítica, aclara, no apuntaba a la institución, sino a una forma de enseñar anclada en el enciclopedismo y la repetición de datos, donde se valoraba que el profesor citara autores cuanto más antiguos.

Frente a ese modelo, es el propósito lo que debe ordenar la formación: “Todo lo que aprendan los estudiantes tiene que estar vinculado al ambiente profesional”.

Docentes y microcredenciales

Para Portilla, la cuestión docente se condensa en una frase: los docentes de hoy se educaron en otra época. “Muchos de ellos, los más doctos, los más expertos, fueron formados sin siquiera una computadora”, plantea.

“Cuando hablamos de un doctorado, estamos hablando de alguien que lleva mínimo 20 años formándose. Y hoy lo que necesita nuestro alumno es abismalmente diferente”, agrega.

Esa brecha es lo que, para la rectora, define el perfil que la universidad debe construir: un egresado con competencias para la inserción productiva y también social, con un contexto de profundo conocimiento en el área, pero también con habilidades y responsabilidad con su comunidad.

En su universidad, las microcredenciales ocupan un lugar central: “Comenzamos a implementarlas hace cinco años para complementar la formación básica con los requerimientos del ambiente profesional”. Y agrega: “Al día de hoy, son el parteaguas que encontramos para mantener actualizados los planes de estudio”.

Sin embargo, no se trata de incorporar herramientas porque sí, dice.

“Si las microcredenciales no están integradas al día a día del alumno, y si no tienen un acompañamiento que ayude a dar continuidad, no funcionan. Tú puedes inscribir a millones de estudiantes en un curso, el tema es cuántos lo terminan y cuánto aprendieron”, dice.

Romper de creencias

El perfil del estudiante de la Universidad Insurgentes -en su mayoría, primera generación universitaria- obliga a intervenir antes del ingreso a la universidad y a sumar a un actor que muchas veces se queda afuera: la familia.

En el nivel medio superior, dice, todavía pesan estereotipos de género en la elección de carrera. “Hay un tema en donde el padre de familia se enfoca más a las áreas de ingenierías, por ejemplo, para los varones”.

Frente a eso, la universidad desarrolla un trabajo llamado “rompimiento de creencias”, orientado a abrir el abanico de opciones del estudiante. “Acompañamos al papá a apoyar a su hijo en una elección diversa, en donde pueden ser extraordinarios profesionales más allá de la elección de una carrera”, explica.

El aula como lugar seguro

Sobre el debate recurrente de la salud mental de los jóvenes, Portilla habla que las aulas “sean virtuales o presenciales, tienen que ser lugares seguros”.

La rectora dice que, pese a la cantidad de estímulos digitales, la necesidad de fondo del estudiante no cambió. “El alumno, aunque hoy tiene muchísimos estímulos sigue siendo una persona”. Por eso, define al docente como una figura que tiene que procurar el acompañamiento: ser coach y tener la habilidad de escuchar, guiar y acompañar al estudiante.

“Si los estudiantes se trasladan una hora para llegar a la universidad y se encuentran con un video en un proyector, no tiene sentido”, cuestiona.

En su modelo educativo, las plataformas, los videos y los laboratorios digitales funcionan como complemento por fuera del aula. “Cuando los alumnos están con su docente, están con su docente”, resume.

Liderar en comunidad

Sobre su propio rol, Portilla describe la rectoría como una tarea exigente y, a la vez, estimulante. “Ser rectora de una universidad en este siglo es una responsabilidad enorme y una aventura apasionante”, piensa.

“Tengo la oportunidad de participar de las reuniones de rectores nacionales e internacionales: el saber qué están haciendo en Europa, qué está pasando en Latinoamérica, en Estados Unidos, nos alimenta. A veces sentimos que en este viaje vamos solos y no es así”, agrega.

Para la rectora, el liderazgo universitario también supone aceptar el ritmo del contexto: “El mundo real va mucho más rápido que el diseño de una malla curricular para un programa académico. Entonces tenemos que ser muy hábiles en darle a nuestra comunidad lo que hoy necesita”.

“Es un mar de desafíos, pero también es un mar de oportunidades”, concluye.

La OCDE presentó la Teacher Knowledge Survey, la primera evaluación internacional a gran escala que mide el conocimiento pedagógico general de los docentes: para crear entornos de enseñanza efectivos, independientemente de la asignatura.

Cerca de 20.000 docentes de secundaria respondieron una batería de preguntas sobre tres dimensiones de ese conocimiento: la instrucción, la evaluación y el aprendizaje.

El hallazgo central conecta ese saber con los resultados de los estudiantes. Al cruzar los puntajes con la prueba PISA 2022, los sistemas con docentes de mayor conocimiento pedagógico registran mejores desempeños en matemática y lectura. El informe describe esa relación como evidencia sugerente de que el conocimiento docente puede tener un impacto concreto en el aprendizaje, y aclara que no debe leerse como una relación causal.

El estudio ordena los resultados en tres niveles de competencia. En el nivel básico, los docentes reconocen estrategias prácticas elementales para gestionar el aula, motivar a los estudiantes y dar retroalimentación. En el nivel establecido, conocen un repertorio amplio de estrategias de instrucción, identifican factores psicológicos del aprendizaje y usan información de las evaluaciones para tomar decisiones. En el nivel avanzado, distinguen entre prácticas efectivas e inefectivas, evalúan teorías del aprendizaje y extraen inferencias válidas de los datos de evaluación para orientar sus decisiones pedagógicas.

Más conocimiento, más tiempo de clase y menos estrés

El estudio también vincula ese saber con cómo transcurre la clase. Un mayor nivel se asocia con más tiempo dedicado a la enseñanza efectiva y menos a mantener el orden: en algunos sistemas, un aumento de un desvío estándar en el puntaje se relaciona con una caída de casi ocho puntos porcentuales en el tiempo destinado a la disciplina. En cinco de los ocho países participantes, ese mayor conocimiento aparece además asociado a menores niveles de estrés derivado del comportamiento estudiantil.

El conocimiento pedagógico general es, según el informe, lo que distingue a un docente de un especialista en contenidos, y uno de los pilares de su profesionalismo.

El organismo aclara que su diseño permite identificar asociaciones estadísticas, no relaciones causales, y que este saber es solo uno de los componentes de la competencia profesional docente.

Puedes leer más resultados de la encuesta aquí.

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Luis Eduardo Alverde es rector de la Universidad Anáhuac Querétaro desde 2006, una institución privada y católica que reúne cerca de 9 mil estudiantes en su campus, con una mayoría mexicana y presencia de alumnos latinoamericanos.

La universidad está ubicada en uno de los estados de mayor crecimiento económico de México, dato que Alverde menciona para describir el ánimo de su alumnado. Los estudiantes que llegan, dice, traen liderazgo, ganas de emprender y, sobre todo, una confianza que él no recuerda en su propia juventud: “Son jóvenes que creen mucho en ellos mismos y que llegan a la universidad a seguir soñando”.

Esa prosperidad regional también marca la relación de los egresados con el trabajo. Donde otras instituciones leen temor frente a un mercado laboral incierto, Alverde describe confianza. “No veo miedo en los estudiantes de conseguir trabajo o de emprender”, sostiene. En su universidad, el 95% de los graduados trabaja en lo que estudió al año de recibirse y más del 65% obtiene empleo al momento de graduarse.

La IA como herramienta, no como amenaza

Sobre la inteligencia artificial, el rector se corre de la narrativa de la amenaza que domina buena parte del debate. “Veo a la IA como una herramienta para diferenciar a mis estudiantes, a mis egresados del mercado laboral, porque van a salir con la capacidad de pensar y de utilizar su pensamiento crítico para la toma de decisiones”, plantea.

Su convicción se traduce en una apuesta institucional concreta. La universidad capacita a 1.600 profesores y colaboradores para que, a partir de agosto de este año, todas las clases se dicten utilizando inteligencia artificial.

Para Alverde, el punto de partida del cambio es el propio docente: “Ya todos los jóvenes utilizan la IA para responder tareas, trabajos, proyectos. Hay que aprender a usarla y eso parte desde el profesor”.

Desde su rol, lo importante es predicar con el ejemplo, dice. En la misma mañana en la que fue entrevistado por InsightED, tomó un curso de dos horas y media sobre inteligencia artificial, y se entusiasma al hablar de las posibilidades de esta tecnología para con la educación.

“Es apasionante cómo tienes que abrirte con la inteligencia artificial para compartirle lo que quieres, lo que eres, para que piense como tú y te responda como tú quisieras”, dice. Para él, el miedo se disuelve con el conocimiento: “La IA, quitándonos los miedos y dominándola, va a ser una herramienta que nos va a hacer mucho más potentes”.

“Hay una desconexión en los jóvenes y tenemos que volver a convocarlos”

Si la tecnología ocupa cada vez más terreno, Alverde tiene claro dónde queda lo insustituible. Y ahí aparece su preocupación de fondo, esa que ubica por encima de cualquier debate sobre automatización. “Me preocupa la ansiedad del joven. Me preocupa su soledad”, dice.

Para el rector, el exceso de conexión termina operando en sentido inverso al esperado: “El joven de ahora, al tener un teléfono, en vez de acompañarse se aísla más”. Y el fenómeno, advierte, no es solo de los estudiantes: “Los padres también tienen cuenta de Instagram y se distraen”.

“Hay una desconexión social en estos tiempos en los jóvenes, y nosotros, los adultos o los formadores, debemos volver a convocarlos”, dice.

Su propuesta es volver a la presencialidad como el corazón de la experiencia universitaria: “Más que nunca, los jóvenes necesitan sentir que tienen a un humano enfrente”.

La Anáhuac Querétaro trabaja sobre un perfil de estudiante de tiempo completo, que pasa entre ocho y diez horas en un campus de 20 hectáreas -hoy en plena expansión hacia otras 20- donde el estudiante entrena, come con amigos, hace deporte y participa de actividades culturales.

“Las universidades tienen que ser lo más humanas posible porque ese es nuestro valor agregado”, plantea el rector.

Ese mismo valor define el perfil de egresado que la universidad busca formar. Para Alverde, el mercado laboral demanda profesionales que combinen capacidades técnicas con habilidades humanas.

“Una competencia voraz y un liderazgo individual no funcionan. El ser humano es un ser social que necesita al otro para sentirse feliz”, dice.

Por eso, ubica al trabajo en equipo y la formación en valores en uno de los eslóganes de la casa de altos estudios: el liderazgo de acción positiva. La aspiración es formar líderes que “con su acción buena transformen a la sociedad”, acompañados por profesores que funcionan como “testimonios vivos de que el bien existe”.

Esa idea es la que ordena su propia manera de entender el liderazgo.

Alverde lleva 28 años trabajando en universidades y fundó la Anáhuac Querétaro, que hoy emplea a más de 2.500 personas. Tras dos décadas de gestión, se apoya en una imagen que toma del autor Simon Sinek: el líder come al final.

“Uno tiene que hacer que todos coman, que todos estén bien. Y luego tú comerás tranquilo de que toda tu gente está en paz”, dice.

Para él, el rectorado es la síntesis de una tarea que define como un servicio: “Yo trabajo aquí para los estudiantes. Mi verdadero sentido es ser un facilitador de sueños de nuestros jóvenes”.

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La distancia entre las habilidades que tienen las personas y las que necesitan los empleadores fue el eje de la 10ª Global Education Conference, “Building Skills for Tomorrow’s Jobs”, celebrada el 17 y 18 de junio en Madrid.

Convocada por el World Bank Group y la International Finance Corporation (IFC) en colaboración con IE University, sede del encuentro, la conferencia reunió a más de 400 expertos de la educación superior, la industria, la tecnología y las políticas públicas.

En la apertura, Mamta Murthi, Vicepresidenta del People Vertical del World Bank Group, planteó que cerrar esa brecha es un desafío de empleo además de educativo, y apuntó a la magnitud del cambio: una parte sustancial de los empleos podría verse desplazada por la IA y la automatización hacia 2030.

Buena parte de la discusión giró en torno a cómo deben responder los sistemas educativos a esa transformación.

Matt Sigelman, presidente del Burning Glass Institute, cuestionó el relato del reemplazo y sostuvo que la IA modifica los trabajos más de lo que los elimina; la verdadera prueba, planteó, era si la educación podía evolucionar con la rapidez suficiente para ayudar a las personas a adaptarse. Sigelman trasladó la discusión del “cómo enseñar” al “qué enseñar” y formuló la pregunta que atravesó la jornada: cómo formar talento para empleos que todavía no existen.

Sobre ese punto describió experiencias en las que la IA se utiliza para identificar los momentos en que los estudiantes deben concentrar su energía, y señaló la tensión de emplearla como herramienta de mejora a la vez que se la mantiene por debajo de las capacidades humanas.

La educación basada en el trabajo apareció como una de las respuestas más insistentes. Las conversaciones remarcaron la importancia de alianzas más sólidas entre universidad e industria y de una mayor alineación entre los programas educativos y las necesidades del mercado laboral, junto con modelos emergentes como el job clustering para entender las nuevas trayectorias profesionales. El aprendizaje a lo largo de la vida se planteó como respuesta al cambio económico y tecnológico, en particular para adultos trabajadores y estudiantes vulnerables que necesitan oportunidades continuas para actualizar sus habilidades.

El cómo se aprende también ocupó un lugar en el debate. Lisa Marsh Ryerson puso el foco en la manera de dominar una habilidad en cualquier disciplina y sostuvo que la experiencia debía partir de los propios estudiantes, mientras que Raquel Bernal advirtió sobre las diferencias regionales a la hora de pensar las habilidades para los empleos del futuro. El programa subrayó la urgencia de equipar a los estudiantes no solo con conocimiento técnico, sino también con adaptabilidad, conciencia ética y una perspectiva centrada en lo humano.

La dimensión regional cerró las conversaciones. Manuel Muñiz, Rector de IE University, y Alfonso García Mora, Vicepresidente Regional de IFC para América Latina y el Caribe, reflexionaron sobre el estado de la política, la economía y la tecnología globales, en un momento en que se espera que 1.200 millones de jóvenes de países en desarrollo ingresen al mercado laboral en los próximos 10 a 15 años.

García Mora sostuvo que América Latina y el Caribe pueden convertir la actual brecha de habilidades en un motor de empleo alineando la educación con la demanda de la industria.

Puedes ver los testimonios de los distintos protagonistas de IFC conference en nuestras redes sociales.

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La estrategia de inteligencia artificial pasó a ocupar el centro de la planificación en la educación superior. El 91% de los equipos de tecnología reporta un mayor énfasis estratégico en los últimos dos años, según el EDUCAUSE Workforce Report 2026.

Pero la prioridad no llega acompañada de capacidad. El 73% afirma que respaldará la estrategia de IA de su institución, aunque la mayoría se considera solo parcialmente preparada -o no preparada- para ese rol. El informe lee ese desfasaje como una señal de que la transformación avanza más rápido que las habilidades y los soportes disponibles.

En muchos casos, la carga de trabajo aparece como un factor con peso estratégico. El 57% señala que esa presión impulsa un trabajo más reactivo y el 55% indica que ralentiza el progreso de largo plazo. Solo el 12% afirma que no enfrenta grandes desafíos en este punto, mientras que la mitad reporta problemas que no están siendo atendidos.

Una presión que excede a los equipos

El contexto en el que trabajan estos equipos atraviesa toda la educación superior. El EDUCAUSE Horizon Report 2026 describe un sector tensionado por la caída de la matrícula, los recortes de financiamiento y la presión por demostrar el valor de los títulos, factores que ya impactan en la dotación de personal con congelamientos de contratación, vacantes sin cubrir y menos recursos para el desarrollo profesional. Ese mismo informe señala que, cuando las instituciones tratan a la IA como una forma de hacer más con menos personas, el resultado puede ser mayor carga docente y menos roles de apoyo.

Hay, sin embargo, factores que sostienen a los equipos. El Workforce Report menciona el trabajo significativo y con impacto, una carga laboral equilibrada y los equipos sólidos como principales motivos de permanencia. El foco en el éxito de los estudiantes funciona, además, como el principal impulsor de la confianza en la dirección institucional.

EDUCAUSE advierte que la retención no cuenta toda la historia: las personas pueden quedarse, pero bajo presión y por razones que no siempre resultan sostenibles. La oportunidad, concluye, pasa por invertir en las personas, los roles y las condiciones que hacen posible un progreso real.

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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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