Cruz Argudo, Francisco; García Varea, Ismael; Martínez Carrascal, Juan A.; Ruiz Martínez, Antonio; Ruiz Martínez, Pedro M.; Sánchez Campos, Alberto; Turró Ribalta, Carlos. La inteligencia artificial generativa en la docencia universitaria: oportunidades, desafíos y recomendaciones. Crue, marzo de 2024. https://www.crue.org/wp-content/uploads/2024/03/Crue-Digitalizacion_IA-Generativa.pdf

El documento analiza el papel de la inteligencia artificial generativa (IAG) en el ámbito de la educación universitaria, identificando las oportunidades que ofrece, los desafíos que impone y proponiendo recomendaciones para su integración responsable. Se define la IAG como una evolución de la IA tradicional que puede generar contenido nuevo (texto, imágenes, vídeos, etc.) a partir de descripciones en lenguaje natural, y se plantea su uso para personalizar el aprendizaje, generar materiales educativos y liberar al profesorado de tareas repetitivas.

Entre las oportunidades, el texto destaca que la IAG permite ampliar el acceso a la educación superior, adaptar el aprendizaje a las necesidades individuales, proporcionar apoyo en tiempo real mediante chatbots o tutorías automáticas, y mejorar la eficiencia docente al automatizar tareas administrativas y de creación de contenido.

Sin embargo, la implementación conlleva múltiples desafíos: la resistencia al cambio del profesorado y del personal administrativo; la necesidad de adaptar metodologías de enseñanza; la revisión de los resultados formativos; la redefinición de evaluación académica; la capacitación técnica; los posibles usos indebidos; los costes de implementación; y la dependencia excesiva de la tecnología.

En el plano ético, se abordan cuestiones de privacidad y protección de datos (incluido el cumplimiento del RGPD), integridad académica y propiedad intelectual, transparencia y sesgos en los algoritmos, desigualdades en el acceso a la tecnología, y el impacto medioambiental del uso intensivo de estos sistemas.

Finalmente, el documento concluye con una serie de recomendaciones: establecer principios éticos comunes entre universidades; definir competencias de IA para estudiantes y profesorado; promover el debate interno institucional; planificar la incorporación gradual de la IAG con atención a costos, equidad y privacidad; fomentar comunidades docentes para compartir buenas prácticas; y monitorear continuamente los efectos del uso de la IAG en la docencia.