Investigar ya no es lo mismo que hace unos años. Hoy, las herramientas de inteligencia artificial están entrando en tareas que antes exigían muchas horas de búsqueda, organización y análisis: localizar bibliografía relevante, resumir documentos extensos, detectar patrones en grandes volúmenes de información o ayudar a estructurar un primer borrador. Para la comunidad académica, este cambio abre posibilidades reales, pero también plantea una pregunta clave: ¿Cómo aprovechar la IA sin perder el rigor que define a la investigación universitaria?

¿Qué está cambiando en los procesos de investigación? 

La integración de la inteligencia artificial (IA) a los procesos investigativos se ha acelerado en los últimos años, en particular a partir de la masificación de las herramientas de IA generativa. De acuerdo con la UNESCO (Miao & Holmes, 2024), estas herramientas ya se están codiseñando junto con investigadores para apoyar tareas como la revisión de literatura, el análisis y la síntesis de información, la generación de hipótesis y la redacción de borradores, lo cual agiliza fases que tradicionalmente demandaban más tiempo. No obstante, la misma organización advierte que estos resultados deben validarse siempre de manera crítica, dado que la IA generativa puede producir información imprecisa o sesgada.

En el contexto universitario colombiano, este debate adquiere especial relevancia. No se trata solo de usar nuevas herramientas, sino de formar capacidades para investigarlas, evaluarlas y situarlas en problemas concretos del país y de las instituciones. La IA puede acelerar procesos, sí, pero su verdadero aporte aparece cuando se combina con criterio metodológico, conocimiento disciplinar y una mirada ética.

El futuro de la investigación con IA 

La integración de la inteligencia artificial (IA) a los procesos investigativos se ha acelerado en los últimos años, en particular a partir de la masificación de las herramientas de IA generativa. De cara al futuro, la UNESCO (Miao & Holmes, 2024) plantea que la IA generativa obligará a repensar aspectos fundamentales de la producción de conocimiento, como los derechos de autor, las fuentes de información válidas, la homogeneización de resultados frente a la diversidad de perspectivas y, en especial, la manera en que se evalúan los productos académicos. Se espera que la investigación del futuro combine cada vez más la capacidad analítica de la IA con la interpretación crítica humana, en lo que la organización denomina un enfoque centrado en el ser humano.

En esta misma línea, el Departamento Nacional de Planeación (2025), a través del documento CONPES 4144, trazó como horizonte el año 2030 para consolidar las bases de investigación, desarrollo e innovación en IA en Colombia. Esto sugiere que los próximos años estarán marcados por una mayor inversión en infraestructura tecnológica, formación de talento especializado y fortalecimiento de la gobernanza ética de estas tecnologías dentro de los procesos investigativos.

Investigar con IA: retos para los próximos años

De cara al futuro, la UNESCO (Miao & Holmes, 2024) plantea que la IA generativa obligará a repensar aspectos fundamentales de la producción de conocimiento, como los derechos de autor, las fuentes de información válidas, la homogeneización de resultados frente a la diversidad de perspectivas y, en especial, la manera en que se evalúan los productos académicos. Se espera que la investigación del futuro combine cada vez más la capacidad analítica de la IA con la interpretación crítica humana, en lo que la organización denomina un enfoque centrado en el ser humano.

En esta misma línea, el Departamento Nacional de Planeación (2025), a través del documento CONPES 4144, trazó como horizonte el año 2030 para consolidar las bases de investigación, desarrollo e innovación en IA en Colombia. Esto sugiere que los próximos años estarán marcados por una mayor inversión en infraestructura tecnológica, formación de talento especializado y fortalecimiento de la gobernanza ética de estas tecnologías dentro de los procesos investigativos.

Y cómo se investiga la IA en la educación

Paralelamente a su uso como herramienta, la IA se ha convertido en un objeto de estudio en sí misma dentro de la investigación educativa. En los últimos años se ha multiplicado el número de revisiones sistemáticas de literatura, muchas de ellas basadas en la metodología PRISMA (guía basada en evidencia diseñada para ayudar a los investigadores a redactar revisiones sistemáticas y metaanálisis con total transparencia y rigor científico) que buscan mapear cómo se está aplicando la IA en distintos niveles educativos e identificar sus beneficios, riesgos y vacíos de conocimiento (Estrada-Molina et al., 2025). Estos estudios coinciden en señalar tendencias como la personalización del aprendizaje, los sistemas de tutoría inteligente y la automatización de tareas administrativas, junto con desafíos persistentes relacionados con la equidad y la formación docente.

A nivel regional, la UNESCO (2026) impulsó el Observatorio de Inteligencia Artificial en la Educación para América Latina y el Caribe, una plataforma que articula a gobiernos, universidades y centros de investigación para generar evidencia sistemática sobre el impacto de la IA en contextos educativos marcados por brechas de aprendizaje y de conectividad. Investigar la IA en la educación implica, entonces, observar no solo sus aplicaciones, sino también las desigualdades que su implementación puede ampliar o cerrar.

En respuesta a lo anterior, la Dirección de Innovación Educativa Digital de la Universidad Externado de Colombia reafirma su compromiso con el fortalecimiento de los procesos de investigación institucional, en consonancia con el acelerado avance tecnológico. Para ello, ofrece actualizaciones y capacitaciones permanentes a través de la Ruta Docente Digital, espacio que potencia el conocimiento en IA al equipo docente de la institución. De este modo, la Universidad se mantiene alineada con las tendencias en materia educativa y continúa siendo pionera en procesos de investigación y formación universitaria de calidad.

Referencias

Departamento Nacional de Planeación. (2025). Documento CONPES 4144: Política Nacional de Inteligencia Artificial. https://www.dnp.gov.co/publicaciones/Planeacion/Paginas/conpes-4144-hoja-de-ruta-colombia-inteligencia-artificial-retos-actuales-transformacion-futura.aspx

Estrada-Molina, O., Ruiz Zapatero, J. L., Rodrigo Lacueva, P., Zambrano-Acosta, J. M., & Chica Chica, L. F. (2025). La inteligencia artificial en educación primaria: una revisión sistemática (2000-2024). Education in the Knowledge Society (EKS), 26, e32300. https://doi.org/10.14201/eks.32300

Miao, F., & Holmes, W. (2024). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227

Ministerio de Educación Nacional de Colombia. (2025, 7 de marzo). Educación superior inicia el camino para integrar la inteligencia artificial en el país. https://www.mineducacion.gov.co/portal/salaprensa/Comunicados/423752

UNESCO. (2026). Observatorio sobre Inteligencia Artificial en la Educación para América Latina y el Caribe. https://www.unesco.org/es/articles/observatorio-sobre-inteligencia-artificial-en-la-educacion-para-america-latina-y-el-caribe