Desde mediados del siglo XX se han desarrollado esfuerzos continuos para que las computadoras simulen el pensamiento humano. Sin embargo, fue en los años 90, con el aumento de la capacidad computacional y las mejoras en los algoritmos, que surgió el aprendizaje automático, donde las máquinas aprenden patrones a partir de datos.
En los últimos cinco años, la aparición de modelos de lenguaje extensos y otras herramientas generativas ha llevado a la inteligencia artificial (IA) a nuevas aplicaciones, como la generación de textos e imágenes que parecen creadas por humanos. Hoy, la IA es un campo interdisciplinario en constante evolución, con aplicaciones que impactan cada vez más aspectos de la vida humana y plantean interrogantes éticos y sociales cruciales para el futuro.
La IA puede desempeñar un rol fundamental en la educación superior al mejorar la personalización del aprendizaje y la eficacia de la enseñanza. Por ejemplo, los sistemas de tutoría inteligente permiten a los docentes adaptar los contenidos y actividades pedagógicas a las necesidades de cada estudiante mediante el análisis de sus datos de desempeño y patrones de aprendizaje. Estos sistemas retroalimentan en tiempo real, detectan patrones de bajo rendimiento y falta de comprensión en temas específicos, lo cual facilita un acompañamiento personalizado y oportuno.
Otra dimensión significativa de la IA es la oportunidad de mejorar el acceso y la equidad en las universidades, pues permite que estudiantes de diversos contextos socioeconómicos, ubicaciones geográficas y habilidades accedan a oportunidades educativas de calidad. Esta herramienta facilita la creación de plataformas en línea que ofrecen clases virtuales, sistemas de tutoría en línea y bibliotecas digitales accesibles desde cualquier lugar y en cualquier momento, disponibles en múltiples idiomas y adaptarse a las características culturales y académicas de cada grupo de estudiantes. Además, puede mejorar la accesibilidad para estudiantes con discapacidades, mediante tecnologías como el reconocimiento de voz y la conversión de texto a audio, que benefician a estudiantes con dificultades visuales o auditivas.
En cuanto a la formación de competencias, la IA identifica las fortalezas y áreas de mejora de los estudiantes, ofrece actividades personalizadas que refuerzan competencias como el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la creatividad. Los chatbots y asistentes virtuales simulan interacciones con clientes, colegas o pacientes, y proporcionan a los estudiantes un entorno controlado para practicar estas habilidades y recibir retroalimentación sobre su desempeño.
Lo mismo sucede con la investigación: la IA ofrece herramientas avanzadas que mejoran la eficiencia, precisión y alcance de los proyectos; facilita el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, así como identifica patrones, tendencias y relaciones que sería imposible detectar manualmente. Además, construye modelos complejos y realiza simulaciones que ayudan a predecir resultados o comprender fenómenos específicos; también fomenta la colaboración interdisciplinaria, ya que su uso es transversal a diferentes campos del conocimiento.
Pero la IA también enfrenta desafíos que exigen una atención y un abordaje que garanticen una integración efectiva y beneficiosa. Su implementación requiere una infraestructura tecnológica sólida, que puede resultar costosa y difícil de mantener para instituciones con presupuestos limitados. Este reto se ve agravado por la necesidad de atraer y retener expertos en IA que lideren la implementación de estas tecnologías y proporcionen capacitación continua al personal.
El uso de IA implica el manejo de grandes volúmenes de datos personales y académicos de los estudiantes, como calificaciones, historial académico y patrones de comportamiento. Las universidades deben cumplir con regulaciones de privacidad y garantizar la protección de estos datos, lo cual requiere medidas de ciberseguridad y prácticas éticas rigurosas. La IA puede reproducir o amplificar sesgos presentes en los datos, lo que afecta la equidad en áreas como la admisión, la evaluación y la asignación de recursos; se deben detectar y corregir estos impresiciones.
Las universidades operan con una variedad de sistemas de gestión: desde plataformas de administración estudiantil hasta sistemas de bibliotecas y entornos virtuales de aprendizaje. Integrar la IA con estos sistemas puede ser técnicamente complejo y demandante.
Además, la adopción de IA enfrenta cierta resistencia al cambio. Para ello, es fundamental que las universidades promuevan la IA como una herramienta que complementa, la enseñanza y el aprendizaje, y que ofrezcan oportunidades de formación y apoyo para su uso.
Para implementar la inteligencia artificial de manera efectiva, las universidades deben superar desafíos en inversión tecnológica, capacitación, privacidad de datos y equidad. La creación de políticas y estructuras que aborden estos desafíos es clave para asegurar un uso ético y beneficioso. Asimismo, la implementación exitosa de la IA requiere un enfoque colaborativo entre tecnólogos, educadores y expertos en ética, además de un compromiso institucional con la innovación y la mejora continua.
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