Baytas, Claire, y Dylan Ruediger. 2025. Making AI Generative for Higher Education: Adoption and Challenges Among Instructors and Researchers. Ithaka S+R. Publicado el 1 de mayo de 2025.

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Desde la aparición de ChatGPT en noviembre de 2022, la inteligencia artificial generativa (IA generativa) se ha convertido en un tema central en la educación superior. Más de dos años después, las instituciones todavía están explorando cómo esta tecnología está transformando la enseñanza, el aprendizaje y la investigación. La preocupación inicial se centraba en el plagio estudiantil y la integridad académica, pero el debate ha evolucionado hacia una evaluación más matizada sobre los beneficios, riesgos éticos, y desafíos institucionales que presenta la IA generativa.

El informe de Ithaka S+R es el resultado de una investigación colaborativa iniciada en 2023 con 19 universidades de Estados Unidos y Canadá. Su objetivo fue comprender cómo docentes e investigadores están adoptando esta tecnología, qué dificultades enfrentan y qué tipo de apoyos necesitan. A través de entrevistas realizadas en la primavera de 2024, se recogieron testimonios de profesorado, estudiantes de posgrado y otros actores implicados en la educación superior.

Uno de los principales hallazgos es la gran variabilidad en el nivel de familiaridad con la IA generativa. Si bien algunos usuarios tienen experiencia avanzada, otros apenas están comenzando a explorar sus aplicaciones. Sin embargo, incluso quienes tienen menor experiencia reconocen la importancia de mejorar su alfabetización digital en IA. Muchos docentes están tratando de incorporar habilidades básicas de IA en las actividades del aula, aunque todavía existe incertidumbre sobre cómo adaptar los objetivos de aprendizaje a estas nuevas herramientas.

Los instructores demandan más orientación institucional, especialmente en lo relativo a la integridad académica y la inclusión formal de la alfabetización en IA en los planes de estudios generales. Por otro lado, la mayoría de los investigadores han probado la IA generativa, pero son pocos los que han encontrado maneras sostenibles de integrarla en sus procesos de investigación a largo plazo. Existe una preocupación extendida por la falta de estándares éticos claros que garanticen la calidad y la integridad del trabajo académico asistido por IA.

Además, tanto docentes como investigadores identifican una carencia de recursos de apoyo específicos para cada disciplina. También expresan inquietudes sobre la seguridad, la asequibilidad y el acceso a herramientas de IA, así como sobre la necesidad de entender mejor el creciente panorama de productos tecnológicos diseñados para la educación superior.

El informe también destaca que, si bien muchas universidades han creado grupos de trabajo sobre IA, redactado políticas modelo para sus planes de estudio y ofrecido talleres de alfabetización digital, persisten obstáculos institucionales que dificultan una implementación efectiva. Las estructuras descentralizadas y la falta de coordinación entre departamentos hacen que sea difícil ofrecer un apoyo integral y coherente. Además, los costos asociados con la adopción masiva de estas tecnologías aún no están claros.

En definitiva, el informe subraya la necesidad de seguir investigando, compartiendo prácticas efectivas y diseñando estrategias institucionales colaborativas para incorporar la IA generativa de forma ética, responsable y pedagógicamente útil en la educación superior.

Los temas clave del informe Making AI Generative for Higher Education de Ithaka S+R (2025) son los siguientes:

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1. Adopción desigual y experimental de la IA generativa

• Los niveles de uso y familiaridad con herramientas como ChatGPT varían ampliamente entre docentes e investigadores.
• Muchos han experimentado con estas herramientas, pero su uso sistemático en docencia e investigación es todavía limitado.

2. Alfabetización en IA como necesidad urgente

• Profesores e investigadores reconocen que deben comprender mejor la IA generativa para usarla de manera crítica, ética y efectiva.
• Existe interés en integrar competencias en IA en la enseñanza, pero falta claridad sobre cómo hacerlo.

3. Falta de políticas institucionales claras

• Las universidades aún no ofrecen directrices suficientemente concretas sobre el uso aceptable de la IA generativa.
• Persisten dudas sobre cómo abordar la integridad académica en este nuevo contexto.

4. Preocupaciones sobre ética, sesgos y precisión

• Inquietud por la calidad, fiabilidad y sesgos de las respuestas generadas por IA.
• Preocupación por el uso de datos sensibles o malinterpretación de fuentes en contextos académicos.

5. Impacto en la pedagogía universitaria

• La IA está provocando que los docentes reconsideren sus objetivos educativos, métodos de evaluación y estrategias de aprendizaje.
• Se debate si la IA debe ser prohibida, regulada o integrada activamente en el aula.

6. Falta de apoyo disciplinar específico

• Escasez de recursos adaptados a las distintas áreas de conocimiento para usar la IA generativa de forma efectiva y ética.
• Necesidad de materiales y formación más ajustados a los contextos profesionales y metodológicos de cada disciplina.

7. Desconocimiento del ecosistema de productos IA

• Muchos académicos no conocen la variedad de herramientas de IA disponibles ni sus diferencias, lo que limita su capacidad para adoptarlas con criterio.

8. Demanda de una respuesta institucional coordinada

• Profesores e investigadores piden que las universidades lideren el proceso de integración de la IA con formación, políticas claras y acceso seguro a herramientas tecnológicas.