La inteligencia artificial ha permeado las diferentes actividades que se desarrollan en el mundo y la educación superior no puede permanecer indiferente frente a esta dinámica, es por ello que vale la pena preguntarse ¿qué están haciendo las universidades para incorporarla y aprovechar su potencial? 

Si bien, desde su aparición la AI es mayoritariamente usada en el sector de los bienes y la manufactura, las universidades se ven abocadas a usarla para diseñar estrategias enfocadas a la construcción de soluciones educativas para el siglo XXI que permitan aportar de forma determinante en la formación de personas y en el logro de  los Objetivos de Desarrollo Sostenible – ODS; la promoción de la investigación en este campo; buscar un cambio en los procesos educativos que propendan por la transformación de las prácticas; facilitar la personalización del aprendizaje; establecer formas de afrontar los dilemas éticos y crear lineamientos para su uso; ajustar perfiles de egreso y preparación para uso de la AI en los diferentes empleos; entre otros.

“Tan importante es educar a las nuevas generaciones que vienen como también creo que es importante enseñar a la fuerza laboral existente, para que puedan entender cómo hacer que la Inteligencia Artificial les sirva a ellos y a sus roles”.
Sarah Aerni, ingenier y Directora de Machine Learning en Salesforce 

En ese sentido, la inteligencia artificial se estudia y se desarrolla en muchas universidades de todo el mundo, ya que tiene una gran variedad de aplicaciones en la educación superior, desde la automatización de tareas administrativas para facilitar su realización hasta el desarrollo de sistemas de aprendizaje personalizados para los estudiantes. En este momento, las instituciones no pueden quedarse de lado, ya que de una u otra forma se hace necesario lograr su implementación. 

Algunos de los campos en los cuales las instituciones de educación superior la están usando son:

1. Mejora de los procesos de enseñanza-aprendizaje: la AI puede ser utilizada para desarrollar sistemas de aprendizaje automático que pueden analizar datos sobre el rendimiento de los estudiantes y proporcionar retroalimentación personalizada y adaptativa, lo que puede mejorar la eficacia del aprendizaje. 
2. Realización de investigación: analizar grandes conjuntos de datos y encontrar patrones y tendencias ocultas, lo que puede ayudar a descubrir nuevos conocimientos y generar hipótesis para investigaciones futuras.  
3. Automatización de tareas administrativas: aquí se podrían incluir actividades como la gestión de registros y la programación de cursos, lo que puede liberar tiempo para que el personal de la universidad se centre en tareas más importantes o determinantes en las acciones misionales de la institución. 
4. Desarrollo de nuevos campos de estudio: la AI está transformando la forma en que se entienden y se estudian muchos campos, como la medicina, la ingeniería y las ciencias sociales. La universidad puede utilizarla para desplegar nuevos campos de estudio y crear oportunidades para la investigación y la innovación. 
5. Preparación de los estudiantes para el mercado laboral: el manejo y entendimiento de la AI es una habilidad cada vez más importante en muchos sectores y la universidad puede utilizarla para proporcionar a los estudiantes la capacitación y las habilidades necesarias para tener éxito en el mercado laboral actual y futuro. 
6. Capacitar a los docentes en su uso y aprovechamiento: hace algunos años o incluso meses, los profesores desconocían el funcionamiento o utilidad de la inteligencia artificial, pero actualmente se está convirtiendo prácticamente en un requisito asociado a las competencias digitales que son indispensables para llevar a cabo su labor. 
7. Creación de programas orientados a la comprensión y utilización de AI: existen diversas universidades, que al reconocer la AI como una oportunidad para generar nuevo conocimiento, han creado programas de posgrados enfocados específicamente al desarrollo de competencias asociadas a ella, donde se pretende dotar de competencias a los profesionales que se desempeñarán en estos roles. 

Actualmente, diferentes universidades vienen avanzando en proyectos relacionados con algunos de los frentes mencionados, veamos algunos ejemplos a continuación.

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Estos son solo algunos ejemplos de cómo las universidades están utilizando la AI en diversos campos para mejorar la investigación, el aprendizaje y la eficiencia en el trabajo; sin embargo, existen otras formas de hacerlo e iniciativas adicionales que pueden ser tenidas en cuenta. 

Ahora bien, pese a los múltiples beneficios que trae para las universidades la inteligencia artificial, también existen retos importantes que no se pueden dejar de lado, y que se deben considerar a la hora de abordar este tema desde las universidades: 

• Recopilación y análisis de grandes cantidades de datos: para aprovechar al máximo la AI, las universidades necesitan tener grandes cantidades de datos de alta calidad. Esto puede ser un desafío para algunas instituciones, especialmente aquellas que no han invertido en sistemas sólidos de gestión de datos. 
• Falta de habilidades técnicas: la implementación de la AI requiere de habilidades técnicas y conocimientos especializados, y a menudo las universidades carecen de personal capacitado para llevar a cabo estas tareas. Esto está relacionado con las competencias digitales con la que cuenta la comunidad a la que va dirigido. 
• Privacidad y seguridad de los datos: las universidades tienen la responsabilidad de proteger los datos confidenciales de los estudiantes y el personal, lo que puede ser difícil en un entorno en el que se utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos. 
• Ética en la investigación: al utilizar la AI en la investigación deben considerarse cuestiones éticas y de privacidad para garantizar que esta se lleve a cabo de manera responsable y respetando los derechos de los participantes. 
• Costo: el uso de la AI puede ser costoso, especialmente para las universidades que no tienen los recursos financieros para invertir en tecnología avanzada. Las instituciones también deben considerar los costos continuos de mantenimiento y actualización de estos sistemas. 
• Acceso y brecha digital: dependiendo el país se debe tener en cuenta el nivel y calidad del acceso a los aparatos electrónicos, la conectividad y la cultura digital, ya que esto puede aislar a ciertos grupos poblacionales o excluirlos. 

Bibliografía 

Unesco (2021). Artificial intelligence. https://en.unesco.org/artificial-intelligence# 

Boude, O. (2022). La inteligencia artificial y su impacto en la educación. https://www.unisabana.edu.co/portaldenoticias/al-dia/la-inteligencia-artificial-ia-y-su-impacto-en-la-educacion/ 

Ocaña-Fernández, Y.; Valenzuela-Fernández, L. & Garro-Aburto, L. (2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior. Propósitos y Representaciones, 7(2), 536-568. https://dx.doi.org/10.20511/pyr2019.v7n2.274