TUTORÍA CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL
GENERATIVA EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR:
OPORTUNIDADES Y DESAFÍOS EN EL
APRENDIZAJE
TUTORING WITH GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN
HIGHER EDUCATION: OPPORTUNITIES AND CHALLENGES IN
LEARNING
Leandro Guerschberg
Universidad Nacional de José C. Paz, Argentina
Yael Estefanía Gutierrez
Universidad Nacional de José C. Paz, Argentina
pág. 9960
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i5.14391
Tutoría con Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Superior:
Oportunidades y Desafíos en el Aprendizaje
Leandro Guerschberg1
leandro.guerschberg@docentes.unpaz.edu.ar
https://orcid.org/0009-0005-9286-6358
Universidad Nacional de José C. Paz
Argentina
Yael Estefanía Gutierrez
yael.gutierrez@docentes.unpaz.edu.ar
https://orcid.org/0009-0003-1616-2995
Universidad Nacional de José C. Paz
Argentina
RESUMEN
Este artículo analiza el impacto y las posibilidades de las estrategias de tutoría virtual impulsadas por
inteligencia artificial generativa (IAG) en la educación superior universitaria. A medida que la
tecnología se integra cada vez más en el ámbito académico, las herramientas basadas en IAG están
transformando los procesos de enseñanza y aprendizaje, ofreciendo apoyo personalizado a los
estudiantes y ampliando las capacidades de los educadores. A través de un estudio bibliográfico que
aborda diversas intervenciones de tutoría, se examina cómo la tutoría virtual con IAG puede mejorar la
efectividad educativa, adaptándose tanto a la enseñanza presencial como a distancia. Se revisan estudios
que demuestran cómo la IAG optimiza el rendimiento académico mediante intervenciones oportunas y
ajustadas a las necesidades individuales de cada estudiante. A pesar de los desafíos que plantea, se
concluye que la tutoría virtual con IAG tiene un gran potencial para complementar los métodos
tradicionales de enseñanza y mejorar los resultados educativos en ambos entornos. También se discute
la efectividad a largo plazo de la tutoría virtual con IAG y su impacto en habilidades clave, como la
resolución de problemas, el pensamiento crítico y la motivación estudiantil.
Palabras clave: tutoría virtual, inteligencia artificial generativa, educación superior, personalización del
aprendizaje
1
Autor principal.
Correspondencia: leandro.guerschberg@gmail.com
pág. 9961
Tutoring with Generative Artificial Intelligence in Higher Education:
Opportunities and Challenges in Learning
ABSTRACT
This article analyzes the impact and possibilities of virtual tutoring strategies driven by generative
artificial intelligence (GAI) in higher education. As technology becomes increasingly integrated into the
academic field, GAI-based tools are transforming teaching and learning processes by offering
personalized support to students and expanding the capabilities of educators. Through a bibliographic
study addressing various tutoring interventions, the paper examines how virtual tutoring with GAI can
enhance educational effectiveness by adapting to both face-to-face and distance education. The reviewed
studies show how GAI optimizes academic performance through timely and tailored interventions
according to the individual needs of each student. Despite the challenges it poses, it is concluded that
virtual tutoring with GAI has great potential to complement traditional teaching methods and improve
educational outcomes in both settings. The long-term effectiveness of virtual tutoring with GAI is also
discussed, particularly its impact on key skills such as problem-solving, critical thinking, and student
motivation.
Keywords: virtual tutoring, generative artificial intelligence, higher education, personalized learning
Artículo recibido 19 septiembre 2024
Aceptado para publicación: 23 octubre 2024
pág. 9962
INTRODUCCIÓN
Es sabido que los estudiantes transitan mejor sus trayectorias educativas cuando reciben apoyo a través
de diversas estrategias de tutoría. Estas tutorías pueden ser individuales o grupales, pero siempre están
orientadas a reforzar aquellos conceptos en los que los estudiantes presentan mayores dificultades.
Actualmente, las instituciones de educación superior (IES) suelen destinar fondos para tutorías, pero
estos recursos son insuficientes, ya que no es posible financiar tutorías para todas las asignaturas de
todas las carreras. En este contexto, las IES organizan tutorías principalmente en temas administrativos,
metodologías de estudio y, en algunos casos, en áreas específicas como matemáticas o estadística.
Por otro lado, la ética profesional impone que los docentes respondan a consultas tanto presenciales
como digitales, incluso fuera del horario de clases, en un plazo razonable. Sin embargo, los estudiantes
están inmersos en una cultura de inmediatez, donde la espera por una respuesta, que puede llegar o no,
genera frustración. Esta frustración contribuye al aumento de las tasas de abandono de las asignaturas.
Frente a esta situación, surge la necesidad de más y mejores tutorías. En este sentido, la inteligencia
artificial (IA) puede brindar un apoyo educativo constante, disponible las 24 horas del día, los 365 días
del año, en todas las áreas del conocimiento y para diversas carreras.
Este trabajo aborda esta problemática desde el análisis de la labor docente y explora el potencial de
implementar IA en el contexto de la tutoría virtual.
La Inteligencia Artificial como tutor virtual
A pesar de que las nuevas tecnologías han reconfigurado las prácticas de enseñanza y aprendizaje, no
han alterado significativamente las responsabilidades principales de los docentes, tales como
proporcionar retroalimentación a los estudiantes, motivarlos y adaptar el contenido del curso a diferentes
grupos, incluso en entornos digitales. Tampoco han cambiado las obligaciones de los estudiantes para
alcanzar los mejores resultados posibles (García-Gaona et al., 2023).
Sin embargo, el avance tecnológico es siempre acelerado y disruptivo. Actualmente, estamos siendo
testigos (y partícipes) de un nuevo fenómeno: la inteligencia artificial generativa (IAG), basada en
chatbots o bots conversacionales, que emplean modelos de aprendizaje automático para generar textos,
imágenes, música y más. Esta revolución es reciente, iniciada con la aparición de ChatGPT en
noviembre de 2022 (Alonso Arévalo y Quinde, 2023). Desde entonces, el desarrollo de chatbots de IA
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generativa ha crecido exponencialmente, y estas herramientas están emergiendo como recursos cada vez
más comunes en la educación superior. Docentes y estudiantes ya están utilizando bots conversacionales
como ChatGPT (de OpenAI), Gemini (de Google) o Copilot (de Microsoft), entre otros, para una amplia
variedad de propósitos (Rudolph et al., 2023b).
El impacto masivo de estas herramientas no solo se debe a la novedad que representan —en muchos
casos reemplazan la acción de “googlear” para buscar información—, sino también a su facilidad de
acceso. La mayoría de los programas de IA generativa ofrecen versiones gratuitas que, aunque limitadas
en sus funcionalidades, pueden ser usadas en teléfonos celulares o computadoras de gama media, sin
requerir grandes conocimientos o costosas inversiones en tecnología. Esto las convierte en herramientas
accesibles para casi todos.
Con la llegada de ChatGPT y otras herramientas similares, se ha pronosticado un cambio drástico en la
educación superior. Las tecnologías de IA generativa tienen un gran potencial para transformar la forma
en que los estudiantes aprenden e interactúan con la información. Sin embargo, su uso en la educación
también plantea preguntas críticas sobre los desafíos y obstáculos que podrían surgir con este cambio
tecnológico (Firat, 2023). En palabras del consultor y académico Alex Grech (citado por Alonso Arévalo
y Quinde, 2023):
A primera vista, ChatGPT (…) cambia las reglas del juego en la educación. Los
vaticinadores vociferan que (…) la escritura asistida por IA marcará el comienzo de una
nueva era de trampas y plagios que no podrán ser detectados por programas como Turnitin.
(p.137)
Estos cambios plantean numerosos interrogantes y dilemas en el ámbito educativo, donde han surgido
más dudas que certezas, en el marco de una narrativa vigente de crisis, queja o “déficit” en la escritura
de los jóvenes (Mazzuchino, 2023). Según Cope y Kalantzis (2024):
El miedo inmediato entre los educadores desencadenado por la IA generativa fue la
posibilidad de una oleada de trampas. ChatGPT puede escribir un ensayo clásico de cinco
párrafos sobre cualquier tema, produciendo una respuesta perfectamente bien escrita,
aunque aburrida y predecible, al menos tan buena o mejor que la del estudiante promedio.
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Las respuestas generadas por IA son impecables. Y todavía no existe una forma fiable de
saber si un alumno ha utilizado IA para generar su respuesta. (p.3)
Sin embargo, estas “respuestas perfectas” no lo son tanto cuando se examinan de cerca. Un chatbot de
IA generativa solo recopila contenidos, los organiza y les da una apariencia de escritura humana. Por
otra parte, no se puede asumir que el texto, aunque coherente, sea confiable, ya que puede utilizar
cualquier fuente de información, sin que esta haya sido necesariamente revisada científicamente o
validada (Alonso Arévalo y Quinde, 2023).
Como ha sucedido con la irrupción de otras tecnologías en la educación, se observan reacciones que
pueden dividirse en las conocidas categorías descritas por Umberto Eco (1984): los apocalípticos, que
temen los riesgos éticos y las repercusiones en la evaluación tradicional (Rudolph et al., 2023a), y los
integrados, que celebran su llegada con la expectativa de que optimizará muchas tareas tediosas, incluida
la escritura. En medio, surge un grupo que tolera la IA sin promoverla ni prohibirla, dejándola de lado
o ignorándola (Cope y Kalantzis, 2024).
Entre las voces críticas se encuentran autores que, aunque reconocen el valor de estas herramientas,
plantean dudas sobre la limitada capacidad de los programas de IA generativa para interactuar
eficazmente con los estudiantes y ofrecer respuestas adecuadas, ya que estos sistemas carecen de la
capacidad para generar conceptos nuevos, lo que los convierte en “inteligencias limitadas” (Anders,
2023; Wang et al., 2023). Como contraparte, otros estudios defienden que estas herramientas pueden
beneficiar a los estudiantes al proporcionar soporte en tiempo real para su estudio, mejorando su
experiencia de aprendizaje. También pueden servir de apoyo a los investigadores en la generación de
ideas (Baidoo-Anu y Owusu Ansah, 2023; Rudolph et al., 2023a; Segovia-García, 2023; Thomas, 2020).
Un aspecto común en la mayoría de los estudios sobre IA generativa es el reconocimiento de las
limitaciones actuales de estas herramientas, pero también se subraya la importancia de investigar nuevas
formas de integrarlas de manera segura y efectiva, mitigando los riesgos potenciales. Uno de estos
riesgos, que ha suscitado un debate en el ámbito educativo, es el uso indebido de los programas de IA
generativa por parte de los estudiantes para crear trabajos, ensayos o hacer trampas en exámenes. Este
no es un problema nuevo; ha estado presente en la educación desde hace tiempo y ha requerido
herramientas como los detectores de plagio para su control.
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Muchas instituciones educativas están revisando sus políticas y prácticas en cuanto a la prevención y
detección de plagio y otras formas de fraude académico. Estas medidas van desde prohibir el uso de
ChatGPT y programas similares entre estudiantes y docentes (Anders, 2023), hasta enfoques más
permisivos que fomentan el desarrollo de protocolos éticos para el uso de estas herramientas,
garantizando que los trabajos generados sean originales y estén debidamente citados, incluyendo para
ello detectores de plagio más sofisticados (Segovia-García, 2023).
En un contexto tan problemático, este trabajo aborda las potencialidades del uso de programas de IA
generativa como tutores virtuales en el ámbito académico. Desde esta perspectiva, nos preguntamos
cómo puede utilizarse esta tecnología de manera efectiva y segura, y exploramos su potencial, que se
ubica en un espacio aún en desarrollo, donde conviven una visión utópica de sus beneficios y una
distópica de sus riesgos.
MATERIALES Y MÉTODOS
Para esta investigación, se realizó un análisis documental a partir de la recopilación de información
obtenida en revistas indexadas en SciELO, Google Académico y Scopus, así como en documentos
técnico-pedagógicos. Estos recursos permitieron describir y analizar el rol de la IA como tutor en
estudiantes de educación superior. El material bibliográfico seleccionado fue sometido a un análisis
minucioso, empleando los métodos heurístico y hermenéutico.
El presente artículo tiene como objetivo explorar las potencialidades asociadas a la tutoría virtual en
procesos de aprendizaje autónomo mediados con IA.
Rol del docente tutor apoyado con IA
El uso de la inteligencia artificial (IA) como apoyo al aprendizaje autónomo, e incluso como tutor, ha
despertado gran interés en la comunidad académica y científica, lo que ha dado lugar a la publicación
de numerosos estudios en esta área. Algunos de estos trabajos se centran en la utilización de la IA para
identificar nuevas formas de aprendizaje personalizado, apoyando así la labor docente y permitiendo
enfrentar los desafíos que presenta la enseñanza en constante evolución (Acosta, 2023). Otros, como
Fast (citado en Artiles, 2021), destacan la necesidad de ampliar las bases de datos de la IA, debido a la
gran cantidad de información que requiere para poder responder de manera efectiva a todas las preguntas
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planteadas. Además, surgen interrogantes relacionados con cuestiones éticas, como la privacidad de los
datos, el sesgo algorítmico y la equidad en el acceso a la tecnología (Alcívar, 2024).
En la educación superior, ya sea en instituciones de gestión pública o privada, existe una preocupación
constante por el rendimiento académico de los estudiantes. Ante esta situación, las instituciones de
educación superior (IES) implementan diversas estrategias para fortalecer los conocimientos de los
estudiantes, incluidos programas de tutorías cuyo objetivo es no solo mejorar el rendimiento académico,
sino también fomentar la construcción de conocimiento (Maluenda, Moraga y Díaz, 2019; Gómez-
Collado, 2012). Sin embargo, uno de los principales retos de la educación superior es formar
profesionales que, además de ser creativos y eficientes, sean responsables socialmente y con el medio
ambiente (Salazar-Gómez, Tobón y Juárez-Hernández, 2018).
En las universidades, existen dos tipos principales de tutorías académicas: individuales y grupales, según
señalan Gonzalo (2012) y García-Valcárcel (2008). A través de estas estrategias se busca fortalecer los
contenidos y mejorar el rendimiento académico de los estudiantes. Además, se intenta brindar
retroalimentación en aquellos casos en los que la asistencia a clases disminuye. Según García y otros
(2015), estas tutorías académicas sirven de acompañamiento y guía a los estudiantes durante todo su
proceso formativo.
Las tutorías individuales, ya sea que se trate de cualquiera de los campos de formación del Curriculum
del estudiante, o un tema más administrativo, conlleva una variedad de posibilidades de preguntas
realmente amplia.
El ejercicio de la docencia conlleva la realización de tutorías, ya sean individuales o grupales, y la
respuesta a consultas, entre otras actividades que, en la mayoría de los casos, no están remuneradas. A
esto se suma que, tras la pandemia de COVID-19 y la implementación del Aislamiento Social Preventivo
y Obligatorio (ASPO), en la Universidad Nacional de José C. Paz (UNPAZ), cada asignatura está
obligada a crear un aula virtual dentro del campus digital. Estas aulas deben incluir foros temáticos,
foros de consultas generales, mensajería y correo electrónico, lo que exige a los docentes gestionar
múltiples vías de comunicación para responder a las consultas de los estudiantes.
Por ejemplo, en la UNPAZ, se ha destinado un presupuesto específico para la creación de espacios de
tutorías. Sin embargo, estas tutorías no están disponibles para todas las materias. Además, según la
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Resolución (R) 015/2015, la dedicación horaria máxima que se asigna a los tutores en el programa Tutor-
Par-UNPAZ es de 10 horas, bajo una modalidad de contratación que se asemeja a un Contrato de
Locación de Servicios (como un acta acuerdo), lo que implica que queda fuera del Convenio Colectivo
de Docentes, con las implicaciones que esto tiene en términos de derechos laborales.
Estas circunstancias reducen el tiempo disponible y la motivación de los docentes para dedicarse a las
tutorías.
Por otro lado, García-Valcárcel (2008) señala que uno de los factores que los estudiantes consideran
más influyentes en su motivación para aprender es el grado y tipo de ayuda y retroalimentación que
reciben del profesor, tanto dentro como fuera del aula.
Este autor menciona que dicha ayuda puede tomar diversas formas, como la manera en que se responden
preguntas, se aclaran dificultades o se crean condiciones de trabajo adecuadas. Se destaca en este estudio
que el tiempo dedicado por el profesor a las tutorías influye positivamente en la motivación de los
estudiantes para aprender.
Es evidente que las tutorías pueden ofrecer este tipo de vínculo con los estudiantes, pero dado el contexto
formal de la docencia, anteriormente expuesto, es más difícil que esta relación se desarrolle plenamente.
A pesar de ello, los docentes en su rol de tutores deben asumir la responsabilidad de facilitar el
aprendizaje, orientando a los estudiantes en la construcción de su propio conocimiento y promoviendo
su autonomía. Esto implica diseñar actividades que estimulen el pensamiento crítico, ofrecer
retroalimentación constructiva y personalizada, y apoyar a los estudiantes en la planificación y gestión
de su proceso educativo. Según Benson (2001), el docente-tutor debe encontrar el equilibrio adecuado
para fomentar la independencia del estudiante, actuando más como guía que como fuente única de
información.
En la actualidad, se están explorando diversas aplicaciones de la IA en el ámbito educativo, entre las
que se incluyen la personalización del aprendizaje, la evaluación automatizada, la tutoría inteligente y
la detección temprana de problemas de aprendizaje (Chen et al., 2022; González-González, 2004).
No obstante, como mencionamos anteriormente, debido a la forma de respuesta de las IA, la falta de
validación académica y los sesgos que pueden producirse, es necesario que se ponga en debate la
precisión de los apoyos que la IA puede brindar.
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Apoyo al aprendizaje autónomo impulsado con IA
El avance de la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado diversos campos, y la educación no es la
excepción. El uso de herramientas de IA para apoyar el aprendizaje autónomo promete transformar la
manera en que los individuos acceden y asimilan el conocimiento. Sin embargo, esta transformación
genera tanto entusiasmo como escepticismo en la comunidad académica.
En este sentido, la inteligencia artificial generativa (IAG) puede desempeñar un papel importante en los
procesos de aprendizaje autónomo. No obstante, según Artiles Rodríguez:
Los agentes conversacionales (AC) presentan limitaciones en la comunicación tal como la
desarrollan las personas, pudiendo simular conversaciones en un tema determinado sin
que puedan sostener diálogos complejos en diversas temáticas o ámbitos. En ocasiones, la
herramienta puede ofrecer respuestas incorrectas cuando el alumnado aborda un tema con
múltiples significados (Colace et al., 2018). Aunque algunos usuarios pudieron
comportarse de manera inapropiada con el agente (Park et al., 2019), esto fue algo que se
observó de manera residual en las interacciones realizadas durante los seis meses de
implementación. (p.124)
Una visión más optimista del impacto de la IA en el aprendizaje autónomo resalta su capacidad para
personalizar la experiencia educativa. Según Luckin et al. (2016), la IA puede adaptarse a las
necesidades individuales de los estudiantes, ajustando el contenido y el ritmo de enseñanza en tiempo
real. Esta personalización facilita que los alumnos avancen a su propio ritmo, abordando eficazmente
sus fortalezas y debilidades.
Además, la IA proporciona retroalimentación inmediata y precisa. Baker e Inventado (2014) señalan
que los sistemas inteligentes son capaces de identificar patrones en los errores de los estudiantes y
ofrecer soluciones específicas, lo que mejora la comprensión y la retención de información. La
inmediatez en la retroalimentación es esencial para mantener la motivación y el compromiso del
estudiante en entornos de aprendizaje autónomo.
La IA también amplía el acceso a recursos educativos de calidad. Según la UNESCO (2019), las
herramientas educativas impulsadas por IA pueden llegar a comunidades remotas o desfavorecidas,
reduciendo brechas educativas y promoviendo la inclusión.
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No obstante, existen preocupaciones legítimas sobre una posible dependencia excesiva de la IA en los
procesos de aprendizaje. Selwyn (2019) advierte que sustituir la interacción humana por máquinas puede
afectar negativamente el desarrollo de habilidades sociales y emocionales, que son esenciales en una
educación integral.
También son relevantes las cuestiones de privacidad y ética. Williamson (2017) destaca los riesgos
asociados con la recopilación y el manejo de datos personales por parte de los sistemas de IA, lo que
podría dar lugar a violaciones de privacidad y al uso indebido de información sensible.
Además, la implementación de la IA en la educación puede exacerbar las desigualdades existentes.
Eynon y Malmberg (2021) argumentan que el acceso desigual a la tecnología y la conectividad puede
aumentar la brecha entre aquellos que pueden beneficiarse de estas herramientas y aquellos que se
quedan rezagados.
CONSIDERACIONES FINALES
El avance de la inteligencia artificial generativa (IAG) ha abierto un amplio espectro de posibilidades
en la educación superior, presentando una oportunidad significativa para revolucionar los procesos de
enseñanza y aprendizaje. En particular, su uso en la tutoría virtual tiene el potencial de transformar la
manera en que los docentes interactúan con los estudiantes, ofreciendo un enfoque más personalizado y
accesible, que se ajusta a las necesidades individuales. Este tipo de tutoría permite intervenciones
inmediatas y precisas, favoreciendo el aprendizaje autónomo y reduciendo las barreras que
tradicionalmente limitan el acceso a recursos educativos de calidad. No obstante, como se ha discutido
a lo largo del presente artículo, estas ventajas también vienen acompañadas de desafíos importantes que
deben ser cuidadosamente gestionados.
Uno de los principales beneficios de la IAG es su capacidad para proporcionar soporte en tiempo real,
lo cual resulta particularmente útil en un entorno educativo cada vez más digitalizado. Los estudiantes
pueden recibir retroalimentación instantánea sobre sus preguntas y tareas, lo que facilita la corrección
de errores y fomenta la mejora continua. Sin embargo, el riesgo de que los estudiantes se vuelvan
dependientes de la tecnología para resolver problemas, en lugar de desarrollar habilidades críticas y
creativas, es un aspecto que no debe subestimarse. Esta dependencia tecnológica puede limitar el
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desarrollo de competencias clave como el pensamiento crítico y la resolución autónoma de problemas,
aspectos esenciales para el crecimiento intelectual y profesional en cualquier disciplina.
Asimismo, la posibilidad de que los estudiantes utilicen la IAG para generar trabajos o completar tareas
sin una supervisión humana adecuada plantea preocupaciones éticas significativas. Si bien las
herramientas de IA pueden ser vistas como recursos complementarios, existe el riesgo de que se
conviertan en sustitutos de la reflexión y el esfuerzo personal. Esta situación no solo afecta la calidad
del aprendizaje, sino que también puede contribuir al aumento de prácticas fraudulentas, como el plagio,
lo que ya ha generado debates en el ámbito educativo sobre la forma en que se debe abordar este
fenómeno.
Es necesario, entonces, que las instituciones educativas establezcan políticas claras y protocolos de uso
responsable que fomenten el empleo de la IAG como una herramienta de apoyo y no como un reemplazo
de la interacción docente-estudiante. En este sentido, el rol del docente sigue siendo crucial. La
supervisión y guía humana son elementos indispensables para garantizar que la IAG sea utilizada de
manera ética y efectiva, promoviendo un aprendizaje significativo que vaya más allá de la mera
obtención de respuestas automáticas.
Además de los desafíos pedagógicos, el uso de la IAG en la educación plantea preocupaciones en torno
a la equidad y el acceso. Como se ha señalado, la brecha digital sigue siendo un obstáculo significativo,
ya que no todos los estudiantes tienen acceso a la tecnología o la conectividad necesarias para aprovechar
plenamente las ventajas que la IA ofrece. En consecuencia, la implementación de la IAG debe ir
acompañada de esfuerzos para garantizar la equidad en el acceso a estos recursos, evitando que las
desigualdades tecnológicas se amplíen y perjudiquen a aquellos que ya enfrentan barreras económicas
y sociales.
Otro punto a destacar es la cuestión de la interacción humana. Si bien la IA es capaz de proporcionar
respuestas eficientes y automatizadas, sigue siendo incapaz de replicar la profundidad y complejidad de
las interacciones humanas en el aula. Además la precisión y pertinencia de las respuestas aún es débil
en el campo universitario. El diálogo entre docentes y estudiantes no solo abarca el intercambio de
conocimientos, sino también el desarrollo de habilidades socioemocionales, como la empatía, la
resolución de conflictos y la capacidad de trabajar en equipo, competencias que la IA aún no puede
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ofrecer. Por ello, el desafío reside en encontrar un equilibrio entre el uso de la IA para optimizar ciertos
aspectos del aprendizaje, la supervisión experta de las respuestas que la IA le ofrece a los estudiantes y
la preservación de los espacios de interacción humana que son esenciales para una educación integral.
La inteligencia artificial generativa ofrece grandes oportunidades para la mejora de la educación
superior, particularmente a través de la tutoría virtual, al permitir un aprendizaje más flexible y
personalizado. Sin embargo, su implementación debe realizarse con cautela y de manera estratégica,
acompañada de políticas y prácticas pedagógicas que aseguren su uso responsable y equitativo. Solo a
través de un enfoque equilibrado, que combine la eficacia de la tecnología con la interacción humana,
se podrá garantizar que las herramientas de IAG contribuyan de manera significativa a mejorar los
resultados educativos y a preparar a los estudiantes para enfrentar los desafíos del futuro.
CONCLUSIONES
La tutoría virtual impulsada por inteligencia artificial generativa (IAG) representa una herramienta
poderosa y transformadora para mejorar la educación superior. Al facilitar el aprendizaje autónomo,
ofrece a los estudiantes un sistema de apoyo constante, que responde a sus necesidades de manera
oportuna y personalizada. La capacidad de la IAG para ajustar el contenido y el ritmo de enseñanza
según las habilidades y necesidades individuales de cada estudiante introduce un cambio de paradigma
en la educación. Este enfoque personalizado no solo puede mejorar los resultados académicos, sino que
también contribuye a una experiencia educativa más enriquecedora, lo que se traduce en una mayor
retención y motivación entre los estudiantes, así como en una reducción de las tasas de abandono.
Sin embargo, pese a los beneficios evidentes, el uso de la IAG en la tutoría virtual plantea una serie de
retos que deben abordarse de manera integral. En primer lugar, es necesario continuar investigando sus
efectos a largo plazo, no solo en términos de rendimiento académico, sino también en relación con el
desarrollo integral de los estudiantes, que abarca aspectos como el pensamiento crítico, la autonomía y
las competencias socioemocionales. Uno de los riesgos más significativos es la posible deshumanización
del proceso de enseñanza. Si bien la IA puede replicar muchos aspectos funcionales de la tutoría, aún
no puede reemplazar la profundidad de las interacciones humanas que son esenciales para una educación
completa. Este riesgo se agrava cuando la tecnología se utiliza como sustituto y no como complemento
de la intervención humana.
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La implementación de la IAG en la educación debe considerar el acceso equitativo a la tecnología. La
brecha digital sigue siendo un problema global, y la introducción de tecnologías avanzadas como la IAG
corre el riesgo de exacerbar las desigualdades existentes. Los estudiantes de entornos más vulnerables
podrían quedar rezagados si no tienen acceso adecuado a los dispositivos, la conectividad o el
conocimiento necesario para aprovechar estas herramientas. Por lo tanto, es esencial que cualquier
estrategia de integración de la IAG en las aulas universitarias esté acompañada de políticas que
promuevan la equidad tecnológica, garantizando que todos los estudiantes tengan las mismas
oportunidades de beneficiarse de estos avances.
Asimismo, la incorporación de la IAG en la educación plantea serias preocupaciones éticas. Por un lado,
existe la cuestión del uso responsable de la IA en la creación de contenidos y trabajos académicos. Es
necesario desarrollar mecanismos que prevengan el uso fraudulento de estas herramientas, como la
generación automática de respuestas o la realización de tareas sin esfuerzo personal. El establecimiento
de normas claras sobre el uso de la IAG, junto con la implementación de tecnologías capaces de detectar
malas prácticas, es crucial para garantizar la integridad académica.
Por último, para asegurar la efectividad y sostenibilidad de la IAG como una herramienta
complementaria en la educación superior, es imprescindible promover una integración responsable que
combine la tecnología con la guía humana, no sólo para garantizar el contenido que el estudiante
consume, sino por el futuro mismo de la educación. Este no debe estar centrado en la tecnología como
un fin en sí mismo, sino como un medio para mejorar los procesos educativos y fortalecer las relaciones
entre docentes y estudiantes. La supervisión y la intervención docente seguirán siendo componentes
esenciales para garantizar que las herramientas de IAG se utilicen de manera efectiva, ética y beneficiosa
para el aprendizaje a largo plazo.
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