ISSN 2953-6367  
http://revistainvestigo.com  
Marzo 2026  
Vol. 7 No ,19, PP. 91-104  
https://doi.org/10.56519/deg4f931  
ESTUDIO BIBLIOMÉTRICO SOBRE LA INTELIGENCIA  
ARTIFICIAL Y SU INCIDENCIA EN LA FORMACIÓN ACADÉMICA  
UNIVERSITARIA EN LATINOAMÉRICA, PERÍODO 2021-2025  
BIBLIOMETRIC STUDY ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ITS  
IMPACT ON UNIVERSITY ACADEMIC TRAINING IN LATIN  
AMERICA, PERIOD 2021-2025  
María Gabriela Espinoza Montero1, César Augusto Caranqui Añazco2 , Francisco Javier  
Espinoza Huaipatin 3, Xiomara Leticia Zúñiga Santillán4  
{mespinozam17@unemi.edu.ec1, ccaranquia@unemi.edu.ec2, fespinozah@unemi.edu.ec3, xzunigas@unemi.edu.ec4}  
Fecha de recepción: 28/02/2026 / Fecha de aceptación: 25/03/2026  
/ Fecha de publicación: 31/03/2026  
RESUMEN: La inteligencia artificial ha venido transformando de manera muy notoria muchos  
sectores, entre ellos el educativo, que, sin duda alguna, la ha modificado hasta tal punto que,  
además de generar aspectos positivos, también ha traído cuestiones negativas. En el ámbito  
educativo superior no ha habido excepciones, donde su uso ha sido aún más evidente en las  
diferentes escuelas o facultades de formación académica, prometiendo una autonomía,  
personalización y optimización de los diversos procesos educativos. Es por ello que, el problema  
se expresa en la interrogante: ¿Cómo la inteligencia artificial incide en la formación académica  
universitaria en Latinoamérica, período 2021-2025? La misma que para recibir respuesta  
requiere cumplir con el propósito u objetivo de analizar, ¿Cómo la inteligencia artificial incide  
en la formación académica universitaria en Latinoamérica, período 2021-2025? En lo que  
respecta a la metodología, esta es cualitativa, de revisión bibliográfica; sin embargo, para  
sustentar cada postura se ha hecho uso de la herramienta prisma, la cual concluyó con 20  
artículos, 11 de Scopus, 5 de Web of Science, 2 de Dialnet y 2 de Scielo. Luego de la indagación,  
se ha obtenido que en todas las investigaciones revisadas se menciona la relación de causa y  
efecto en cuanto al uso de la IA dentro del ámbito educativo superior, ya sea positiva o negativa  
y siendo esta última el verdadero desafío a enfrentar en la actualidad. Finalmente, a través del  
sustento teórico permitió exponer que la inteligencia artificial tiene una incidencia directa en  
la formación académica, permitiendo a docentes y estudiantes facilitar y automatizar el  
1Maestrante, Maestría en Educación con Mención en Docencia e Investigación en Educación Superior, Universidad Estatal de  
Milagro, Orellana-Ecuador, https://orcid.org/0009-0008-3427-7557; +5930986089378  
2Maestrante, Maestría en Educación con Mención en Docencia e Investigación en Educación Superior, Universidad Estatal de  
Milagro, Quito-Ecuador, https://orcid.org/0009-0003-9723-7636; +593984720774  
3IMaestrante, Maestría en Educación con Mención en Docencia e Investigación en Educación Superior, Universidad Estatal de  
Milagro, Quito-Ecuador, https://orcid.org/0009-0001-9393-4333  
4Docente, tutor, Maestría en Educación con Mención en Docencia e Investigación en Educación Superior, Universidad Estatal de  
Milagro, Milagro-Ecuador, https://orcid.org/0000-0002-3273-1540; +593 98 231 5472  
91  
Revista Científica Multidisciplinaria InvestiGo  
Riobamba – Ecuador  
Cel: +593 97 911 9620  
revisinvestigo@gmail.com  
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proceso de enseñanza y aprendizaje; sin embargo, también se expone la necesidad de políticas  
educativas que fomenten una cultura ética sobre el uso de la inteligencia artificial.  
Palabras claves: Inteligencia artificial, Formación académica universitaria, docentes y  
alfabetización digital  
ABSTRACT: Artificial intelligence has significantly transformed many sectors, including  
education, which it has undoubtedly modified to such an extent that, in addition to generating  
positive aspects, it has also brought negative issues. Higher education has been no exception,  
where its use has been even more evident in different schools and faculties, promising  
autonomy, personalization, and optimization of various educational processes. Therefore, the  
problem is expressed in the question: How does artificial intelligence impact university  
academic training in Latin America during the period 2021-2025? To answer this question, we  
must fulfill the purpose or objective of analyzing how artificial intelligence impacts university  
academic training in Latin America during the period 2021-2025. Regarding the methodology,  
it is qualitative, based on a literature review. However, to support each position, the Prisma  
tool was used, which yielded 20 articles: 11 from Scopus, 5 from Web of Science, 2 from Dialnet,  
and 2 from SciELO. For this reason, the impacts of AI use are discussed, since, while it is true  
that, when used effectively and, above all, ethically, it could be a great tool that allows for  
better learning, the opposite may occur. In conclusion, the study, through its theoretical  
foundation, demonstrates that AI has a direct impact on academic training, allowing teachers  
and students to facilitate and automate the teaching and learning process; however, it also  
highlights the need for educational policies that foster an ethical culture regarding the use of  
artificial intelligence.  
Keywords: artificial intelligence, academic training, university academic training, teachers and  
digital literacy  
INTRODUCCIÓN  
A diario, las universidades, sus estudiantes y docentes se han enfocado en ser parte de la nueva  
era de la mano del uso de las IA dentro del proceso de enseñanza-aprendizaje, el cual está siendo  
impulsado por grandes avances, y esto ha provocado el uso indebido de dichas herramientas  
dentro de la educación superior.  
El desafío se enfrenta dentro de la formación académica universitaria. La implementación de la  
inteligencia artificial en los centros de educación superior busca optimizar los procesos que se  
abordan dentro del ámbito educativo, ya sean administrativos o pedagógicos, pero también prevé  
una dependencia tecnológica muy marcada que podría limitar las capacidades intelectuales en  
los estudiantes. Por tanto, es aquí donde surge la interrogante: ¿Cómo la inteligencia artificial  
incide en la formación académica universitaria en Latinoamérica, período 2021-2025?  
Una de las principales causas de la utilización de esta herramienta digital está relacionada con la  
necesidad de optimizar los procesos de enseñanza-aprendizaje mediante la personalización  
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educativa. Este estudio señala que la adopción de la IA surge como respuesta a la creciente  
demanda de herramientas capaces de adaptarse al ritmo, estilo y necesidades particulares de  
cada estudiante. Frente a lo expuesto, surgen otras interrogantes: ¿Cómo se debe adaptar la  
educación, haciendo uso de la IA, para dar respuestas a las necesidades individuales de  
aprendizaje?; ¿Cuál sería la nueva visión pedagógica al emplear la IA?, ¿Qué aspectos limitan  
actualmente el uso de la IA en la enseñanza?, las mismas que serán respondidas en el estudio.  
Ante todo, lo mencionado, es importante destacar que en los últimos años la investigación en  
cuanto al uso de la IA en la educación superior ha sufrido un notorio incremento, poniendo en  
evidencia una gran relevancia (1). En 2022 la inteligencia artificial se insertó en nuestra sociedad  
con una diversidad de modelos generativos a nivel global como por ejemplo Chat GPT o Gemini.  
(2), por consiguiente, en las universidades latinoamericanas ha generado un cambio radical  
conforme el tiempo ha ido avanzando, de manera específica en su uso inadecuado en temas  
académicos (3). Por tanto, se comenzó a implementar cada vez más su uso, ya sea en el desarrollo  
de sus plataformas educativas o procesos administrativos, enfrentando cada vez más desafíos y  
riesgos (4). Sin embargo, un uso adecuado de la misma podría representar una gran herramienta  
en los distintos procesos educativos, haciendo de estos más atractivos, dinámicos y adaptables al  
proceso de aprendizaje (5). Está muy comprobado que la IA ha ayudado a la personalización del  
aprendizaje e incluso a la mejora de la calidad investigativa, motivo por el cual requiere un  
abordaje ético que pueda sustentar una aplicación sostenible y equitativa (6).  
Es por ello que la integración del proceso de alfabetización en cuanto al uso de la IA dentro de los  
currículos en los diferentes campos y áreas de estudio en las universidades representaría un  
impacto positivo en la preparación profesional no solo del estudiantado, sino también de los  
docentes a la hora de su labor de enseñanza y planificación (7). Sin embargo, según los diferentes  
hallazgos en distintas investigaciones, el uso de la inteligencia artificial cada vez ha aumentado,  
poniendo en manifiesto su auge y dando como resultado que, su uso se ha limitado más a un  
enfoque individual, dando a notar la necesidad de consolidar la creación de políticas públicas que  
regulen su uso (8). En consecuencia, uno de los mayores riesgos en cuanto al mal uso de la IA  
radica en aquellos que se relacionan a la privacidad de datos personales y su uso de manera  
excesiva (9). Por lo tanto, la iniciativa en desarrollar programas de formación destinados al ámbito  
ético y práctico en cuanto al uso de la IA es esencial para optimizar su potencial en la educación  
(10).  
Por otro lado, (11) afirma que los estudiantes consideran que la IA genera un potencial en  
actividades como la retroalimentación inmediata y se adapta a sus necesidades de aprendizaje, y  
los docentes consideran como una oportunidad para delegar tareas repetitivas y la  
automatización en la evaluación. También (12) concuerda con lo mencionado y recalca que los  
alumnos universitarios consideran que el uso de la IA aporta de manera positiva y permite el  
desarrollo de las competencias digitales CD, destacando el gran beneficio y potencial que esta  
presenta para mejorar el nivel de conocimiento. Asimismo, González et al. (13) coincide con las  
ventajas que está generando la IA ya que esta fomenta, el aprendizaje automático y desarrollo de  
lenguaje natural, y sistemas de retroalimentación automatizada.  
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Caballero (14) menciona que la IA en Latinoamérica presenta beneficios como la optimización de  
procesos industriales y educativos, la mejora de la productividad y innovación tecnológica sin  
embargo existen aún desafíos como desigualdad en el acceso a la tecnología, en el ámbito  
educativo y económico. No obstante (15) menciona que la IA en América Latina tiene el potencial  
de ampliar el acceso a la educación, independientemente de su ubicación geográfica o recursos  
financieros y recalca la importancia de proteger los datos personales de los estudiantes, en  
cambio (16) destaca que en Ecuador, ChatGPT en la IAG más utilizada tanto por los docentes y  
estudiantes universitarios, con la finalidad primordial de generar textos con un enfoque  
argumentativo, en cambio (17) argumenta que la IA en las universidades enfrenta grandes  
desafíos a creación de normativa específicas, la seguridad y privacidad de los datos, los accesos  
no autorizados a los datos, el plagio.  
Moreira et al.(18) considera que la incorporación de la IA en la educación superior ha permitido  
el desarrollo de nuevos modelos o metodologías de enseñanza a metodologías interactivas  
centradas en el alumno y menciona que esta facilita la digitalización e interpretar conjuntos de  
datos complicados o complejos. Posteriormente, (19) y (20) argumentan que la IA en la educación  
superior en América Latina tiene la capacidad de redefinir los enfoques clásicos de enseñanza. Su  
implementación impulsa entornos educativos más inclusivos y flexibles, facilitando la adaptación  
del aprendizaje a cada estudiante y mejorando los procesos administrativos.  
MATERIALES Y MÉTODOS  
Para el desarrollo de este estudio se llevó a cabo una revisión sistemática considerando artículos  
de alta relevancia al tema investigado y a sus variables. La literatura científica se guió por la  
metodología de “Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses” -PRISMA,  
esta herramienta ampliamente utilizada para la síntesis de evidencia científica, la cual ofrece un  
marco metodológico claro y riguroso para las fases de identificación, selección, elegibilidad e  
inclusión. El proceso de selección de bases teóricas se describe a continuación.  
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Figura 1. Proceso de Selección de Artículos para la Revisión (adaptación Método PRISMA).  
Fuentes de información  
Las fuentes utilizadas para recopilar información corresponden al idioma español, de artículos  
científicos pertenecientes a las bases de datos de SCOPUS; WEB OF SCIENCE; DIALNET Y SCIELO  
lo que garantiza la calidad de los documentos seleccionados, considerando que son artículos que  
pasaron revisiones por pares ciegos para asegurar su confiabilidad y calidad. La búsqueda  
correspondió a un intervalo de fuentes, descrito a continuación:  
●
En relación a Scopus, se trabajó con una base de datos inicial de 20 documentos,  
correspondientes a artículos del período 2021 y 2025, la búsqueda de información se realizó  
con los nombres de “Inteligencia Artificial” y “Formación Académica Universitaria”,  
filtrando la información por año e idioma español.  
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●
●
●
Otra base de datos empleada correspondió a WEB OF SCIENCE, donde la búsqueda de las  
variables correspondientes a “Inteligencia Artificial” y “Formación Académica Universitaria”  
se consideró el período del 2021 al 2025, características como idioma español y estudios de  
inteligencia artificial en universidades en Latinoamérica, obteniendo un total de 10  
artículos.  
Otra base de datos que se utilizó es DIALNET, donde la búsqueda de las variables de estudio  
correspondientes a “Inteligencia Artificial” y “Formación Académica Universitaria” se  
consideró el período de los artículos del 2021 al 2025, características como idioma español  
y estudios de inteligencia artificial en universidades en Latinoamérica, obteniendo un total  
de 5 artículos.  
Otro repositorio que se empleó corresponde a SCIELO, donde la búsqueda de las variables  
correspondientes a “Inteligencia Artificial” y “Formación Académica Universitaria”, se  
consideró el período de los estudios del 2021 al 2025, características como idioma español  
y estudios de inteligencia artificial en universidades en Latinoamérica, obteniendo un total  
de 5 artículos.  
Criterio de elegibilidad  
Para dar paso a la revisión, se trabajó con criterios como:  
1.  
2.  
Trabajar con la base de datos de SCOPUS, WEB OF SCIENCE, DIALNET Y SCIELO  
Revisar artículos científicos que estén afines con las variables de esta investigación, en esta  
revisión bibliográfica la variable independiente es “Inteligencia Artificial” y variable  
dependiente es la “Formación Académica Universitaria”  
3.  
Analizar que los artículos sean relacionados sobre la inteligencia artificial y su incidencia en  
la formación académica universitaria en Latinoamérica.  
Proceso de selección  
Se eliminaron 5 artículos de SCOPUS; 2 artículos de WEB OF SCIENCE; 1 artículo de DIALNET y 1  
de articulo de SCIELO, esto por motivo de ser documentos antiguos y los estudios no están dentro  
de la población objetiva, lo que llevó a depurar la base de datos, de acuerdo a lo establecido en  
método PRISMA. La selección permitió dejar 15 artículos de Scopus, 8 de WEB OF SCIENCE ,4  
artículos de DIALNET Y 4 artículos de SCIELO. Continuando con la selección, se eliminaron artículos  
duplicados, esto bajo el parámetro de presentar temas similares, lo que llevó a excluir 1 artículo  
de SCOPUS; 1 artículo de WEB OF SCIENCE; 1 artículo de DIALNET y 1 artículo de la base de datos  
de SCIELO. El nuevo resultado fue de 14 artículos de SCOPUS; 7 artículos de WEB OF SCIENCE; 3  
artículos de DIALNET y 3 artículos de SCIELO, antes de elegibilidad.  
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Evaluación de calidad  
Se consideraron artículos de calidad porque pertenecen a bases de datos cuyos criterios llevan al  
empleo de pares ciegos, lo que asegura la máxima calidad. Cada artículo seleccionado reportó  
positivamente para responder a la interrogante e investigación: ¿Cómo la inteligencia artificial  
incide en la formación académica universitaria en Latinoamérica, período 2021-2025? y al  
objetivo: Establecer cómo la inteligencia artificial incide en la formación académica  
universitaria en Latinoamérica, período 2021-2025.  
La elegibilidad se logró luego de la lectura de cada resumen y resultados de las investigaciones se  
utilizó la herramienta de Excel para ejecutar las etapas de identificación, cribado, elegibilidad e  
inclusión de una revisión sistemática de esta manera se organizó los datos, se eliminar  
documentos duplicados y automatizo el conteo para el diagrama de flujo, se utilizó fórmulas de  
suma y resta para puntualizar el total de estudios que se incluyen o excluyen, lo que permitió un  
total de 13 artículos de SCOPUS; 6 artículos de WEB OF SCIENCE; 2 artículos de DIALNET y 2  
artículos de SCIELO que, luego de analizar el objeto de estudio, generó una nueva depuración o  
afinamiento, terminando con una base de 20 artículos (11 de SCOPUS; 5 de WEB OF SCIENCE; 2  
de DIALNET y 2 de SCIELO).  
RESULTADOS  
La investigación dio como resultado el uso de 20 artículos científicos relacionados con aspectos  
del uso de la inteligencia artificial y su incidencia en la formación académica universitaria en  
Latinoamérica, también se consideró sólo investigaciones que han sido publicadas con un periodo  
de 5 años de antigüedad, se tomó en cuenta sus resultados más relevantes y fueron incorporados  
como parte del desarrollo teórico y fundamento de las posturas investigativas analizadas.  
Tabla 1. Artículos seleccionados para el estudio, luego de evaluación de calidad.  
Autor  
Título  
Muestra  
Resultados  
relevantes (criterios de  
calidad)  
(1)  
“Uso de la inteligencia  
artificial en la educación  
universitaria: exploración  
bibliométrica” (1)  
Se utilizó un muestreo de  
250 investigaciones desde  
el 2000 de 2020  
El uso de la IA en la  
educación universitaria,  
incluye el aprendizaje  
personalizado, evaluación  
automatizada.  
(2)  
“Estudio Bibliométrico  
del Uso de la Inteligencia  
Artificial en la Educación”  
(2)  
Se empleó alrededor de  
300 documentos  
indexados  
Identifica tendencias  
emergentes como machine  
learning y analítica del  
aprendizaje.  
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UNIVERSITARIA EN LATINOAMÉRICA, PERÍODO 2021-2025.”  
(3)  
“Desafíos y  
64 artículos científicos  
sobre la IA y educación  
superior en América Latina  
Destaca brechas  
tecnológicas, formación  
docente limitada y  
oportunidades de  
personalización del  
aprendizaje.  
oportunidades de la  
inteligencia artificial en la  
educación superior  
latinoamericana: una  
revisión sistemática de la  
literatura” (3)  
(4)  
(5)  
“Tendencias de IA para la  
educación universitaria:  
un enfoque  
Mas de 180 publicaciones  
científicas recientes  
Identifica tendencias como  
tutores inteligentes y  
evaluación automatizada.  
bibliométrico” (4)  
Integración de la  
inteligencia artificial en la  
educación superior: un  
análisis bibliométrico de  
la literatura reciente  
Más de 220 artículos  
científicos  
Evidencia integración  
progresiva de IA en  
docencia e investigación.  
(6)  
(7)  
“Inteligencia artificial  
para potenciar la  
investigación  
universitaria y la  
productividad académica  
del docente. Una revisión  
sistemática” (6)  
40 estudios  
seleccionados  
Demuestra un impacto  
positivo en la  
productividad académica y  
gestión de la investigación.  
“La influencia de la  
inteligencia artificial en la  
productividad académica  
de docentes de pregrado  
en la Facultad de  
42 estudios científicos  
seleccionados mediante el  
protocolo PRISMA  
Incrementa la  
productividad académica  
docente, en actividades de  
investigación, análisis de  
datos y elaboración de  
materiales didácticos.  
Economía de la  
Universidad Autónoma  
de Chiriquí: una revisión  
sistemática basada en  
PRISMA” (7)  
(8)  
(9)  
“Education 4.0 in Latin  
America: Comparative  
Analysis of the Use of  
Artificial Intelligence in  
Innovative Teaching  
Practices”(8)  
Se tomó muestras de  
Estudios de instituciones  
de universidades de 6  
países de América Latina  
La IA es un elemento  
fundamental de la  
Educación 4.0 en  
Latinoamérica,  
fomentando nuevos  
métodos activas de  
enseñanza personalizado y  
evaluación adaptativa.  
“Transformando el  
pensamiento crítico y  
creativo: el impacto de la  
inteligencia artificial  
generativa en la  
Fueron 1120 alumnos  
universitarios y 210  
profesores de diferentes  
disciplinas  
La IA fomenta el  
argumento crítico y  
creativo al momento de  
integrar estrategias  
didácticas adecuadas.  
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educación universitaria”  
(9)  
(10)  
(11)  
“Percepción, uso y  
utilidad de la inteligencia  
artificial en la formación  
del futuro profesorado  
de lenguas  
368 estudiantes de  
carreras de formación  
docente en lenguas  
extranjeras  
Se empleó la IA para el  
aprendizaje de idiomas,  
especialmente en  
retroalimentación,  
pronunciación y  
personalización del  
aprendizaje.  
extranjeras”(10)  
“Impacto de la  
inteligencia artificial en la  
educación superior:  
percepciones de alumnos  
y profesores sobre el uso  
de IA en el aprendizaje y  
la evaluación” (11)  
No reporta muestra  
(estudio  
bibliográfico/bibliométrico)  
Identifica percepciones de  
estudiantes y docentes  
sobre IA en educación:  
para personalizar  
enseñanza y  
retroalimentación.  
(12)  
(13)  
“Percepción sobre  
inteligencia artificial y  
competencias digitales  
en los estudiantes de una  
universidad pública” (12)  
Se tomó un muestreo de  
325 estudiantes  
Los estudiantes tienen una  
percepción positiva hacia el  
uso de la IA y al desarrollo  
de las CD, para mejorar el  
nivel de conocimiento y su  
empleabilidad  
universitarios  
“Inteligencia artificial en  
la educación superior  
latinoamericana:  
implementaciones,  
desafíos éticos y  
efectividad  
Revisión sistemática de  
421 estudios  
Señala desigualdad en  
producción académica,  
retos éticos (sesgo  
algorítmico, privacidad), y  
necesidad de estrategias  
pedagógicas claras.)  
pedagógica”(13)  
(14)  
(15)  
“La inteligencia artificial  
como mediadora  
pedagógica en entornos  
latinoamericanos:  
desafíos y  
6 estudios de caso en  
universidades de México,  
Colombia, Perú, Chile y  
Argentina (n = 214  
La IA mejora la  
personalización del  
aprendizaje, adaptando  
contenidos al ritmo y estilo  
del estudiante  
docentes y estudiantes)  
oportunidades” (14)  
“La Inteligencia artificial y  
sus alcances en la  
educación superior  
latinoamericana” (15)  
45 documentos  
académicos (artículos,  
informes y capítulos de  
libro) publicados entre  
2015–2021  
La IA permite automatizar  
procesos académicos y  
administrativos,  
aumentando la eficiencia  
institucional y mejora la  
toma de decisiones  
pedagógicas  
(16)  
“Inteligencia Artificial  
Aplicada a la Educación”  
(16)  
Revisión de literatura (≈ 60  
estudios teóricos y  
empíricos)  
Evidencia el potencial de la  
IA para personalizar el  
aprendizaje, automatizar la  
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evaluación y mejorar la  
gestión educativa.  
(17)  
“Inteligencia artificial  
aplicada a la educación y  
la evaluación educativa  
en la Universidad:  
Revisión teórica y  
documental de 78  
publicaciones científicas  
sobre IA, educación  
superior y evaluación  
educativa.  
Menciona el impacto de los  
sistemas automatizados de  
evaluación y tutores  
inteligentes.  
introducción de sistemas  
de tutorización  
inteligentes, sistemas de  
reconocimiento y otras  
tendencias futuras” (17)  
(18)  
(19)  
(20)  
“Validation of a teaching  
model instrument for  
university education in  
Ecuador through an  
artificial intelligence  
algorithm” (18)  
Se tomó más de 350  
maestros de universitarios  
Verifica un diseño  
pedagógico a través de  
algoritmos de IA  
demostrando elevados  
índices de confiabilidad y  
validez  
“Generative artificial  
intelligence in higher  
education learning: A  
review based on  
Verifica un diseño  
pedagógico a través de  
algoritmos de IA  
demostrando elevados  
índices de confiabilidad y  
validez  
Verifica un diseño  
pedagógico a través de  
algoritmos de IA  
demostrando elevados  
índices de confiabilidad y  
validez  
academic databases”(19)  
“Análisis bibliográfico  
sobre el uso de la IA en  
procesos de enseñanza  
de docentes  
Se verificó información de  
revistas científicos  
publicadas entre 2016 y  
2023.  
Para los docentes el uso de  
la IA va enfocada en la  
retroalimentación  
automatizada, desarrollo  
de tareas personificadas  
universitarios en  
Latinoamérica” (20)  
El análisis de los estudios revisados evidenció que el uso de la inteligencia artificial incide de  
manera significativa en la formación académica universitaria en Latinoamérica, impactando de  
manera positiva en distintos aspectos como, el autoaprendizaje, la personalización de tutorías,  
etc. Tanto (1), (2) y (4) mención que la IA ha permitido tanto que docentes como estudiantes a  
través de esta herramienta puedan personalizar tantas tareas, como evaluaciones y tutorías con  
la finalidad de que el aprendizaje sea más didáctico es por ello que estos autores consideran que  
la IA aporta de manera positiva en la educación superior.  
Según (20) menciona que la IA permite que los docentes puedan realizar actividades de  
retroalimentación automatizada diseñando actividades personalizadas, por otro lado, (17)  
destaca en su estudio sobre el impacto de los tutores inteligentes y sistemas automatizados de  
evaluación lo que permite que el docente tenga más tiempo para dedicarse a la parte más  
humana de la formación académica. Sin embargo (3) y (13) señalan que aún existe desigualdad en  
el acceso a la educación superior, y que el uso de la IA conlleva retos éticos, y no existen políticas públicas  
claras que permitan cuidar la privacidad de información, datos y la identidad de los estudiantes.  
100  
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Finalmente (8),(9) y (10) coinciden que la IA se utiliza para aprender idiomas, para realizar  
actividades de retroalimentación y pronunciación, por lo tanto, el uso la educación universitaria  
se ha convertido una herramienta fundamental ya que personalizar el aprendizaje, adaptar  
contenidos y ritmos a cada estudiante a través de tutores virtuales y sistemas adaptativos,  
además de automatizar tareas administrativas de los docentes (calificaciones, planificación) y  
mejorar la toma de decisiones institucionales mediante el análisis de datos, optimizando así la  
enseñanza, mejorando el desempeño de los estudiantes y democratizando el acceso a  
complementar recursos éticos sin necesariamente reemplazar al profesor.  
DISCUSIÓN  
Los estudios recopilados, a través del Método Prisma, han permitido responder a las  
interrogantes que se han planteado; a continuación se genera una discusión breve sobre los  
aspectos relevantes ¿Cómo se debe adaptar la educación, haciendo uso de la IA, para dar  
respuestas a las necesidades individuales de aprendizaje?, frente a esta interrogante (7) expone  
que la regulación de la aplicación de la IA debe estar acompañado por la integración de procesos  
de alfabetización dentro de los currículos en las universidades que permita resolver dichas  
necesidades educativas; esto también es sostenido por autores como (18), quien también pone  
en manifiesto la consolidación de políticas públicas en las instituciones de educación superior.  
La visión pedagógica de las universidades, debe ser actualizada, considerando la incorporación de  
la IA y sus herramientas educativas; frente a este aspecto, surge la interrogante: ¿Cuál sería la  
nueva visión pedagógica al emplear la IA? Autores como (4) expresan que el uso de la IA dentro  
del campo educativo debería ser tratada y aplicada como una mejora continua en el proceso de  
aprendizaje, misma que permita potenciar la preparación profesional de los estudiantes. Así  
mismo (5) expresan que su uso correcto puede hacer del proceso de aprendizaje algo más  
atractivo, dinámico y sostenible.  
¿Qué aspectos limitan actualmente el uso de la IA en la enseñanza?, dando respuesta a esta  
interrogante ,(17) afirma que la inteligencia artificial en la educación superior de América Latina  
presenta múltiples desafíos por resolver, tales como el desarrollo de marcos normativos claros  
para su aplicación educativa, la garantía de la seguridad y privacidad de los datos, la mitigación  
de accesos no autorizados, la preservación de la integridad académica ante el plagio y la  
articulación de los procesos administrativos y de evaluación dentro de un sistema de gestión  
integral propio de los entornos del campo de la inteligencia artificial, así mismo,(20) concuerda  
con lo dicho y añade que actualmente la IA presenta obstáculos a nivel estructural y pedagógico,  
entre las cuales se destacan la insuficiente capacitación a los docentes universitarios, la falta de  
acceso a la tecnología para los estudiantes sigue siendo un brecha en la educación en América  
Latina.  
Los elementos antes descritos sostienen una respuesta fundamentada de: ¿Cómo la inteligencia  
artificial incide en la formación académica universitaria en Latinoamérica, período 2021-2025?,  
de acuerdo a la investigación desarrollada se puede evidenciar que la IA incide manera positiva;  
(13) señala que la IA ha generado un impacto sumamente efectivo ya los estudiantes a través de  
esta herramienta han logrado tener un mejor desarrollo del aprendizaje mediante tutorías  
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personalizadas, práctica de simuladores de autoevaluaciones en el campo que ellos lo requieran,  
sin embargo (15) menciona que unas de las ventajas que ha generado mayor impacto negativo  
por parte de la IA es la dependencia que está, ocasionando que estudiantes usen esta  
herramienta para realizar todo tipo de trabajo académico, por lo cual se ha detectado que los  
trabajos carecen de autonomía y criterio propio. Por otra parte, otra de las desventajas es la falta  
de normativas éticas y protección de derechos de información, tanto para el estudiante como  
para los docentes, por lo que es fundamental que se diseñe un reglamento que permita establecer  
límites y un uso adecuado de la IA.  
CONCLUSIONES  
La investigación ha profundizado sobre el estudio de las variables inteligencia artificial y  
formación académica universitaria; es importante mencionar que los estudios bibliográficos  
permiten responder a la interrogante que expresa la relación de causa y efecto en las variables  
mencionadas; por ejemplo, la inteligencia artificial incide de forma positiva en los procesos  
académicos para la formación de profesionales. La IA mejora la personalización del aprendizaje,  
adaptando contenidos al ritmo y estilo del estudiante (14); asimismo (15) expresa que la IA ayuda a  
automatizar procesos administrativo y académicos, favoreciendo la eficiencia institucional y mejora la  
toma de decisiones pedagógicas, también (7) menciona que la IA aporta de manera positiva y afirma que  
esta incrementa la productividad académica docente, en actividades de investigación, análisis de datos y  
elaboración de materiales didácticos. Los resultados de esta investigación expresan de forma clara la  
manera en que la IA incide de manera positiva en la formación académica de los profesionales  
universitarios en América Latina.  
La implementación de la IA en la educación superior índice de manera tanto positiva como  
negativa, es por ello que esta investigación concluye que aún existen muchas brechas y falencias  
al momento de emplear la IA tanto los docentes como los estudiante universitarios, según (17)  
señala que la incorporación de la inteligencia artificial en la educación superior de América Latina  
aún enfrenta diversos retos pendientes, entre los que se incluyen la formulación de marcos  
normativos precisos para su uso pedagógico, la protección y confidencialidad de los datos, la  
prevención de accesos no autorizados, el resguardo de la integridad académica frente al plagio y  
la integración de los procesos administrativos y de evaluación en sistemas de gestión acordes con  
los entornos de la inteligencia artificial. De manera concordante, (20) respaldan estas  
afirmaciones y agregan que la IA también presenta limitaciones de carácter estructural y  
pedagógico, destacándose la escasa formación del profesorado universitario y la persistente  
brecha de acceso tecnológico que afecta a los estudiantes en América Latina.  
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