"El futuro no quiere universidades más digitales, exige universidades más relevantes"
Paloma Velasco, decana de la Facultad de Ciencias Jurídicas, Educación y Humanidades de Universidad Europea, conversó con InsightED sobre el momento de cambio que viven las universidades en 2026.
Paloma Velasco es decana de la Facultad de Ciencias Jurídicas, Educación y Humanidades de Universidad Europea. Desde esa posición acompaña procesos de transformación que combinan diseño pedagógico, integración tecnológica y gestión académica a escala.
En diálogo con InsightED plantea que la innovación educativa se desplazó: ya no se mide por las herramientas que una universidad incorpora, sino por la forma en que las integra al aprendizaje y por los resultados que genera.
La adopción cultural, el uso ético de la inteligencia artificial y la redefinición del valor del título en un ecosistema de aprendizaje distribuido aparecen como los ejes centrales de su lectura sobre el presente y el futuro de la educación superior.
¿En qué momento una tecnología educativa deja de ser innovación y pasa a ser parte del piso mínimo que cualquier universidad debería ofrecer?
-Cualquier tecnología educativa deja de ser innovación cuando deja de percibirse como diferencial y se convierte en condición estructural para garantizar calidad, acceso y competitividad. A ese punto se llega cuando ya no mejora solo experiencias puntuales, sino que sostiene procesos esenciales del aprendizaje: comunicación, evaluación, personalización, analítica y empleabilidad. En ese momento deja de ser “una apuesta” y pasa a formar parte del estándar institucional. Hoy, por ejemplo, un entorno virtual robusto, herramientas de colaboración síncrona y asíncrona, acceso a recursos digitales y cierta capa de inteligencia de datos ya no son innovaciones: son parte del piso mínimo que cualquier universidad responsable debería ofrecer. La verdadera innovación, entonces, se desplaza: no está en tener la herramienta, sino en cómo se integra pedagógicamente y en qué resultados genera.
-Desde su experiencia profesional en Universidad Europea, pasó de estar frente a un aula a diseñar cómo la tecnología transforma lo que pasa dentro de ella. ¿Cómo fue ese cambio de perspectiva?
-En mi caso, el cambio de perspectiva se dio de manera natural, fruto de muchos años de experiencia académica y pedagógica. Yo no dejé de ser docente al pasar a diseñar tecnología educativa: simplemente cambié el lugar desde el que podía cuidar el aprendizaje. Esa mirada se construye con mucha aula, mucha práctica y mucha escucha. Estar frente a un aula permite comprender el aprendizaje desde la experiencia directa; diseñar tecnología educativa obliga a pensar en escalabilidad, sostenibilidad e impacto sistémico. Como docente uno se concentra en un grupo concreto; desde una posición estratégica se trabaja para transformar la experiencia de miles de estudiantes y profesores. Ese tránsito implica pasar de resolver dinámicas individuales a construir ecosistemas. En la Universidad Europea, esa evolución me permitió entender que la tecnología no debe adaptarse al aula tradicional, sino ayudar a rediseñar el modelo educativo. La pregunta dejó de ser “qué herramienta usamos” y pasó a ser “qué experiencia de aprendizaje queremos provocar y qué arquitectura tecnológica la hace posible”.
-¿Qué aspectos de la educación se potencian con la inteligencia artificial?, ¿qué condiciones tiene que cumplir una implementación para que impacte en cómo aprende un estudiante?
-La inteligencia artificial potencia especialmente tres dimensiones: personalización, eficiencia y generación de evidencia. Por un lado, personaliza al adaptar contenidos, ritmos y apoyos al perfil del estudiante; aumenta la eficiencia al automatizar tareas repetitivas, liberando tiempo docente para actividades de mayor valor; y, además, genera evidencia porque permite analizar patrones de aprendizaje y tomar decisiones informadas. Ahora bien, el salto cualitativo no ocurre por “tener IA”, sino por usarla para ir a lo esencial del aprendizaje: comprender, practicar, recibir retroalimentación útil, conectar lo aprendido con problemas reales y construir autonomía.
Si la IA no mejora esos momentos nucleares, se queda en una capa tecnológica. Pero para que impacte realmente en cómo aprende un estudiante, la implementación debe cumplir ciertas condiciones: estar alineada con objetivos pedagógicos claros, integrarse en la experiencia formativa (no añadirse como un mero accesorio), ser intuitiva y accesible para estudiantes y profesorado, y, sobre todo, sostenerse sobre un uso ético que en la universidad es irrenunciable. Eso implica proteger datos y privacidad, minimizar sesgos, asegurar transparencia (qué hace la herramienta, con qué límites y con qué fuentes), respetar la autoría y la integridad académica, y formar en un uso responsable (cuándo ayuda, cuándo distorsiona y cómo se cita). Una IA sin propósito educativo es solo automatización sofisticada. La clave es que amplifique la capacidad humana, sin sustituirla.
-¿Hubo alguna iniciativa en Universidad Europea que parecía prometedora, se implementó, y no funcionó?
-Como en cualquier proceso de innovación, hemos desarrollado iniciativas que parecían prometedoras pero que no alcanzaron el impacto que esperábamos. Uno de los aprendizajes más valiosos fue comprobar que introducir tecnología sin un acompañamiento cultural y metodológico reduce enormemente sus posibilidades de éxito. En algunos casos, herramientas que tenían un gran potencial fueron infrautilizadas porque el profesorado no veía claramente su valor o porque la propuesta no encajaba con sus dinámicas reales. Una vez más comprobamos que la transformación educativa no depende de la tecnología, sino de la adopción. Y la adopción requiere formación, escucha activa, liderazgo distribuido y una narrativa compartida del cambio. Muchas veces la innovación fracasa menos por limitaciones técnicas que por una falta de conexión con las personas que deben integrarla.
-Los estudiantes muchas veces saben usar IA antes de que la universidad la enseñe. ¿Cómo se gestiona desde un entorno acelerado?
-Ese fenómeno ya es una realidad: los estudiantes incorporan algunas tecnologías antes de que las instituciones formalicemos su uso. La universidad no puede competir en velocidad con el mercado digital, pero sí puede aportar criterio, marco ético y profundidad. Gestionarlo implica reconocer que la alfabetización en IA no empieza enseñando herramientas, sino desarrollando pensamiento crítico sobre ellas. Hemos superado la pregunta sobre si usarán IA, porque ya la usan; la cuestión es si sabrán hacerlo con rigor, responsabilidad y capacidad de evaluación. Desde la universidad debemos pasar de prohibir o reaccionar tarde a diseñar contextos donde su uso sea explícito, regulado y pedagógicamente significativo. La verdadera ventaja institucional no va a estar en descubrir la tecnología antes que ellos, sino en enseñarles a integrarla profesionalmente y con criterio.
-¿Cómo saben que un estudiante que egresa hoy está mejor preparado que uno que egresó hace cinco años?
-La mejor preparación no se mide solo por acumulación de conocimientos, sino por la capacidad de transferirlos y actualizarlos en contextos cambiantes. Un egresado actual debería demostrar mayor adaptabilidad, competencia digital e IA, pensamiento interdisciplinar y una autonomía para aprender de manera continua a lo largo de su vida profesional. Para saber si está mejor preparado, las universidades debemos observar indicadores más allá de las calificaciones, como por ejemplo, la inserción laboral, el desempeño en entornos reales, el feedback que recogemos de los empleadores, la evolución profesional de nuestros egresados y el dominio de competencias complejas. Comparado con hace cinco años, el entorno exige menos especialización cerrada y más capacidad de conexión entre saberes. La universidad debe formar para escenarios inciertos, no para profesiones estáticas. Si un egresado aprende a reinventarse, entonces seguro que estará mejor preparado.
-Si tuviera que decir una conversación que el sistema universitario europeo todavía no está teniendo sobre tecnología y educación, ¿cuál sería?
-Una conversación insuficientemente abordada es la redefinición del valor del título en este contexto de aprendizaje distribuido. Seguimos discutiendo herramientas, plataformas y regulaciones, pero no con la suficiente profundidad sobre cómo cambia la legitimidad del conocimiento cuando se aprende en múltiples espacios: universidades, empresas, plataformas abiertas, comunidades profesionales o, incluso, con IA generativa. Actualmente el reto no es solo digitalizar la universidad, sino repensar su función certificadora, su relación con el mercado y su capacidad para reconocer trayectorias formativas más híbridas. Europa necesita debatir cómo garantizar calidad y equidad en un ecosistema donde el aprendizaje ya no ocurre exclusivamente dentro de la institución.
-¿Hacia dónde va el futuro de la educación superior?
-El futuro de la educación superior avanza hacia modelos más flexibles, personalizados y conectados con la realidad profesional. Con toda seguridad, veremos trayectorias más modulares, con distintas credenciales para un aprendizaje continuo a lo largo de la vida y mayor integración entre universidad, empresa y tecnología. La inteligencia artificial actuará como copiloto académico, apoyando tanto a estudiantes como a docentes. Pero el cambio más importante no será tecnológico, sino estructural: la universidad dejará de ser un lugar donde se estudia unos años para convertirse en una plataforma continua de desarrollo y actualización profesional. Las instituciones que lideren serán aquellas capaces de combinar excelencia académica, capacidad de adaptación y una visión ética del uso tecnológico. El futuro no quiere universidades más digitales; exige universidades más relevantes.