APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN
LA INNOVACIÓN PEDAGÓGICA DE LOS DOCENTES
UNIVERSITARIOS. REVISIÓN SISTEMÁTICA
APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE
PEDAGOGICAL INNOVATION OF UNIVERSITY TEACHERS. A
SYSTEMATIC REVIEW
Nelson Smith Huanca Torres
Universidad Enrique Guzmán y Valle
Katherine Elizbeth Ruiz García
Universidad Altoamazonas
Hilda Rivera Carhuancho
Universidad Enrique Guzmán y Valle
Ángel Héctor Gómez Landeo
Universidad Nacional Intercultural de la Amazonía
Galia, Sosaya Falla
Universidad Nacional del Callao
pág. 12692
DOI:
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la innovación pedagógica de los
docentes universitarios. Revisión sistemática
Nelson Smith Huanca Torres1
nhuanca@une.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-2753-1963
Universidad Enrique Guzmán y Valle
Perú
Katherine Elizbeth Ruiz García
katherineRuizgarcia22@gmail.com
https://orcid.org/0009-0008-6893-5466
Universidad Altoamazonas
Perú
Hilda Rivera Carhuancho
Hildariveracarhuancho@gmail.com
https://orcid.org/0000-0001-8017-7479
Universidad Enrique Guzmán y Valle
Perú
Ángel Héctor Gómez Landeo
agomezl@unia.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-2912-8476
Universidad Nacional Intercultural de la
Amazonía
Perú
Galia, Sosaya Falla
gsosayaf@unac.edu.pe
https://orcid.org/0009-0007-7786-4658
Universidad Nacional del Callao
Perú
RESUMEN
Introducción: La inteligencia artificial es un elemento esencial en el campo de la educación, pues permite
el desarrollo de avances e innovaciones que influyen en la vida de los individuos, la evolución social y
el rendimiento estudiantil, lo que beneficia a la educación gracias a los avances de esta importante
tecnología. Metodología: El estudio consiste en utilizar la metodología PRISMA, para hacer una
revisión de la literatura de tal manera que se pueda identificar estudios cruciales que aborden el tema de
la aplicación de la Inteligencia Artificial en la innovación pedagógica en docentes universitarios.
Asimismo, se examinaron 15 artículos seleccionados para distribuir la información. Resultados: Se
obtuvieron tres resultados, entre ellos: el número de producciones realizadas en el periodo 2020 al 2024,
la metodología empleada de los artículos seleccionados, los países de los artículos incorporados en el
estudio. Discusión: En esta sección se discuten los beneficios y desafíos de la IA en la educación
superior. Conclusiones: Se concluyó que la IA es crucial dentro de la educación superior porque estos
avances redefinen el rol que tienen los docentes, así como sus estrategias en el aprendizaje,
transformando este proceso en una innovación continua.
Palabras clave: inteligencia artificial; educación superior; docentes universitarios
1 Autor principal
Correspondencia: nhuanca@une.edu.pe
DOI:
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la innovación pedagógica de los
docentes universitarios. Revisión sistemática
Nelson Smith Huanca Torres1
nhuanca@une.edu.pe
https://orcid.org/0000-0003-2753-1963
Universidad Enrique Guzmán y Valle
Perú
Katherine Elizbeth Ruiz García
katherineRuizgarcia22@gmail.com
https://orcid.org/0009-0008-6893-5466
Universidad Altoamazonas
Perú
Hilda Rivera Carhuancho
Hildariveracarhuancho@gmail.com
https://orcid.org/0000-0001-8017-7479
Universidad Enrique Guzmán y Valle
Perú
Ángel Héctor Gómez Landeo
agomezl@unia.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-2912-8476
Universidad Nacional Intercultural de la
Amazonía
Perú
Galia, Sosaya Falla
gsosayaf@unac.edu.pe
https://orcid.org/0009-0007-7786-4658
Universidad Nacional del Callao
Perú
RESUMEN
Introducción: La inteligencia artificial es un elemento esencial en el campo de la educación, pues permite
el desarrollo de avances e innovaciones que influyen en la vida de los individuos, la evolución social y
el rendimiento estudiantil, lo que beneficia a la educación gracias a los avances de esta importante
tecnología. Metodología: El estudio consiste en utilizar la metodología PRISMA, para hacer una
revisión de la literatura de tal manera que se pueda identificar estudios cruciales que aborden el tema de
la aplicación de la Inteligencia Artificial en la innovación pedagógica en docentes universitarios.
Asimismo, se examinaron 15 artículos seleccionados para distribuir la información. Resultados: Se
obtuvieron tres resultados, entre ellos: el número de producciones realizadas en el periodo 2020 al 2024,
la metodología empleada de los artículos seleccionados, los países de los artículos incorporados en el
estudio. Discusión: En esta sección se discuten los beneficios y desafíos de la IA en la educación
superior. Conclusiones: Se concluyó que la IA es crucial dentro de la educación superior porque estos
avances redefinen el rol que tienen los docentes, así como sus estrategias en el aprendizaje,
transformando este proceso en una innovación continua.
Palabras clave: inteligencia artificial; educación superior; docentes universitarios
1 Autor principal
Correspondencia: nhuanca@une.edu.pe
pág. 12693
Applications of Artificial Intelligence in the pedagogical innovation of
university teachers. A systematic review
ABSTRACT
Introduction: Artificial intelligence is an essential element in the field of education, as it fosters
advancements and innovations that influence individuals' lives, social evolution, and student
performance, thus benefiting education through the progress of this important technology. Methodology:
This study uses the PRISMA methodology to conduct a literature review, identifying crucial studies that
address the application of Artificial Intelligence in pedagogical innovation for university professors.
Fifteen selected articles were examined to distribute the information. Results: Three results were
obtained: the number of publications produced between 2020 and 2024, the methodology used in the
selected articles, and the countries of origin of the articles included in the study. Discussion: This section
discusses the benefits and challenges of AI in higher education. Conclusions: It was concluded that AI
is crucial within higher education because these advances redefine the role of teachers as well as their
learning strategies, transforming this process into continuous innovation.
Keywords: artificial intelligence; education; student performance; technology; pedagogical innovation;
social evolution; higher education; university professors.
Artículo recibido 02 febrero 2026
Aceptado para publicación: 27 febrero 2026
Applications of Artificial Intelligence in the pedagogical innovation of
university teachers. A systematic review
ABSTRACT
Introduction: Artificial intelligence is an essential element in the field of education, as it fosters
advancements and innovations that influence individuals' lives, social evolution, and student
performance, thus benefiting education through the progress of this important technology. Methodology:
This study uses the PRISMA methodology to conduct a literature review, identifying crucial studies that
address the application of Artificial Intelligence in pedagogical innovation for university professors.
Fifteen selected articles were examined to distribute the information. Results: Three results were
obtained: the number of publications produced between 2020 and 2024, the methodology used in the
selected articles, and the countries of origin of the articles included in the study. Discussion: This section
discusses the benefits and challenges of AI in higher education. Conclusions: It was concluded that AI
is crucial within higher education because these advances redefine the role of teachers as well as their
learning strategies, transforming this process into continuous innovation.
Keywords: artificial intelligence; education; student performance; technology; pedagogical innovation;
social evolution; higher education; university professors.
Artículo recibido 02 febrero 2026
Aceptado para publicación: 27 febrero 2026
pág. 12694
1. INTRODUCCIÓN
Actualmente, la inteligencia artificial (IA) es un elemento que revoluciona el campo de la investigación
académica, es un componente catalizador dentro de la innovación metodológica como de los cambios
en los paradigmas académicos. La IA facilita a los estudiantes obtener información e interactuar con
diversas fuentes de datos que son complicados. Específicamente, la automatización de dicha aplicación
hace que para el estudiante sea más fácil completar sus tareas que regularmente toma mucho tiempo y
que en un inicio constituía las primeras etapas de una investigación (Butson y Spronken, 2024).
También, esta aplicación es útil porque se puede usar en distintas disciplinas como matemáticas,
ingeniería, medicina, entre otros, por tanto, esta tecnología es esencial para que tanto docentes como
estudiantes puedan aprender y generar nuevos conocimientos, de modo que obtengan un buen
rendimiento en sus respectivas áreas (Crompton y Burke, 2023).
Igualmente, en un inicio se creía que la IA era una herramienta solamente para el sector tecnológico y
también para el campo industrial, sin embargo, al pasar el tiempo esta aplicación se ha incorporado en
otros sectores incluyendo la educación. En ese sentido, la asociación entre la educación y la IA comenzó
a surgir como parte de la transformación y avances en la generación del conocimiento, y brindó a las
personas la alternativa de usarla ya en una actividad personal o en alguna tarea académica. La aplicación
se ha convertido en una especie de socio estratégico dentro del proceso de enseñanza y también del
aprendizaje para los docentes debido a que ellos exploran panoramas innovadores, lo que incrementa
sus habilidades para la creación de experiencias innovadoras y personalizadas, que a su vez mejoran las
actitudes de todos los estudiantes al momento de aprender algún tema (López et al., 2025).
La aplicación no solo es considerada una innovación tecnológica, sino que también es una herramienta
esencial centrada en la asociación entre el campo de la educación y los intereses socioeconómicos,
debido al avance tecnológico y la presencia de la IA, las instituciones necesitan incorporar políticas y
agendas de estudios que tomen en cuenta las implicaciones éticas, de modo que tanto docentes como
estudiantes puedan seguirlos y no cometan actos deshonestos (Bearman et al., 2023). Además, la
aplicación promueve diversos cambios porque se ha observado que los docentes perfeccionan su
formación profesional, los estudiantes aprenden e incrementan sus conocimientos al tener una
retroalimentación personalizada y las instituciones pueden tomar mejores decisiones y con mayor
1. INTRODUCCIÓN
Actualmente, la inteligencia artificial (IA) es un elemento que revoluciona el campo de la investigación
académica, es un componente catalizador dentro de la innovación metodológica como de los cambios
en los paradigmas académicos. La IA facilita a los estudiantes obtener información e interactuar con
diversas fuentes de datos que son complicados. Específicamente, la automatización de dicha aplicación
hace que para el estudiante sea más fácil completar sus tareas que regularmente toma mucho tiempo y
que en un inicio constituía las primeras etapas de una investigación (Butson y Spronken, 2024).
También, esta aplicación es útil porque se puede usar en distintas disciplinas como matemáticas,
ingeniería, medicina, entre otros, por tanto, esta tecnología es esencial para que tanto docentes como
estudiantes puedan aprender y generar nuevos conocimientos, de modo que obtengan un buen
rendimiento en sus respectivas áreas (Crompton y Burke, 2023).
Igualmente, en un inicio se creía que la IA era una herramienta solamente para el sector tecnológico y
también para el campo industrial, sin embargo, al pasar el tiempo esta aplicación se ha incorporado en
otros sectores incluyendo la educación. En ese sentido, la asociación entre la educación y la IA comenzó
a surgir como parte de la transformación y avances en la generación del conocimiento, y brindó a las
personas la alternativa de usarla ya en una actividad personal o en alguna tarea académica. La aplicación
se ha convertido en una especie de socio estratégico dentro del proceso de enseñanza y también del
aprendizaje para los docentes debido a que ellos exploran panoramas innovadores, lo que incrementa
sus habilidades para la creación de experiencias innovadoras y personalizadas, que a su vez mejoran las
actitudes de todos los estudiantes al momento de aprender algún tema (López et al., 2025).
La aplicación no solo es considerada una innovación tecnológica, sino que también es una herramienta
esencial centrada en la asociación entre el campo de la educación y los intereses socioeconómicos,
debido al avance tecnológico y la presencia de la IA, las instituciones necesitan incorporar políticas y
agendas de estudios que tomen en cuenta las implicaciones éticas, de modo que tanto docentes como
estudiantes puedan seguirlos y no cometan actos deshonestos (Bearman et al., 2023). Además, la
aplicación promueve diversos cambios porque se ha observado que los docentes perfeccionan su
formación profesional, los estudiantes aprenden e incrementan sus conocimientos al tener una
retroalimentación personalizada y las instituciones pueden tomar mejores decisiones y con mayor
pág. 12695
rapidez. Por tanto, se afirma que la IA es crucial para facilitar y brindar soluciones rápidas de modo que
los usuarios tengan más tiempo para realizar otras actividades o poseer mayor tiempo libre (Chatterjee
y Bhattacharjee, 2020).
Por otro lado, esta aplicación es un factor muy necesario dentro del campo de la educación superior ya
que esta influye en el desarrollo del rendimiento docente y estudiantil, y ofrece tanto beneficios,
oportunidades como desafíos, esta tecnología tiene el potencial de revolucionar la educación y centrarse
en las demandas de los estudiantes porque brinda experiencia de aprendizaje personalizada, desde
sistemas de tutorías inteligentes que brindan diversos beneficios como la retroalimentación que es muy
importante para los estudiantes (Vieriu y Petrea, 2025).
De igual manera, esta aplicación se ha convertido en un elemento esencial en diversos sectores, sobre
todo el campo de la educación, por lo que se ha visto que esta propicia el desarrollo de los avances e
innovaciones que influyen en la vida de los individuos. En ese sentido, se puede afirmar que la IA es
una pieza crucial para la evolución social y el rendimiento estudiantil, beneficiando así a la educación
con los avances de esta importante tecnología (Kamalov et al., 2023). Además, la IA es la herramienta
que puede ser beneficiosa para distintas instituciones educativas porque el uso de esta tecnología o bots
puede resolver los inconvenientes del campo de la educación debido a que puede agilizar las matrículas,
generar mallas curriculares, entre otros. Debido a esta aplicación los universitarios tienen la oportunidad
de aprender en entornos más personalizados ajustados a sus demandas y también los docentes pueden
obtener nuevos conocimientos e incrementar los niveles de aprendizaje (Kuleto et al., 2021).
1.1. Beneficios de la IA en la educación superior
En el campo de la educación, la inteligencia artificial se incorpora eficientemente en las actividades de
carácter académico, como el aprendizaje y la enseñanza. Esta aplicación fue creada para dar un aporte
valioso a la cognición y a la solución de problemas y bases de conocimiento, beneficiando tanto a
estudiantes como docentes para potenciar sus niveles de enseñanza y también de aprendizaje, esta
aplicación apoya a la preparación y difusión de contenidos, la elaboración y evaluación de desempeño
(Wang et al., 2024).
Asimismo, tras el avance de la tecnología, la IA se ha convertido en un área de investigación destacada
permitiendo así a los investigadores optimizar el proceso de enseñanza y aprendizaje al momento de
rapidez. Por tanto, se afirma que la IA es crucial para facilitar y brindar soluciones rápidas de modo que
los usuarios tengan más tiempo para realizar otras actividades o poseer mayor tiempo libre (Chatterjee
y Bhattacharjee, 2020).
Por otro lado, esta aplicación es un factor muy necesario dentro del campo de la educación superior ya
que esta influye en el desarrollo del rendimiento docente y estudiantil, y ofrece tanto beneficios,
oportunidades como desafíos, esta tecnología tiene el potencial de revolucionar la educación y centrarse
en las demandas de los estudiantes porque brinda experiencia de aprendizaje personalizada, desde
sistemas de tutorías inteligentes que brindan diversos beneficios como la retroalimentación que es muy
importante para los estudiantes (Vieriu y Petrea, 2025).
De igual manera, esta aplicación se ha convertido en un elemento esencial en diversos sectores, sobre
todo el campo de la educación, por lo que se ha visto que esta propicia el desarrollo de los avances e
innovaciones que influyen en la vida de los individuos. En ese sentido, se puede afirmar que la IA es
una pieza crucial para la evolución social y el rendimiento estudiantil, beneficiando así a la educación
con los avances de esta importante tecnología (Kamalov et al., 2023). Además, la IA es la herramienta
que puede ser beneficiosa para distintas instituciones educativas porque el uso de esta tecnología o bots
puede resolver los inconvenientes del campo de la educación debido a que puede agilizar las matrículas,
generar mallas curriculares, entre otros. Debido a esta aplicación los universitarios tienen la oportunidad
de aprender en entornos más personalizados ajustados a sus demandas y también los docentes pueden
obtener nuevos conocimientos e incrementar los niveles de aprendizaje (Kuleto et al., 2021).
1.1. Beneficios de la IA en la educación superior
En el campo de la educación, la inteligencia artificial se incorpora eficientemente en las actividades de
carácter académico, como el aprendizaje y la enseñanza. Esta aplicación fue creada para dar un aporte
valioso a la cognición y a la solución de problemas y bases de conocimiento, beneficiando tanto a
estudiantes como docentes para potenciar sus niveles de enseñanza y también de aprendizaje, esta
aplicación apoya a la preparación y difusión de contenidos, la elaboración y evaluación de desempeño
(Wang et al., 2024).
Asimismo, tras el avance de la tecnología, la IA se ha convertido en un área de investigación destacada
permitiendo así a los investigadores optimizar el proceso de enseñanza y aprendizaje al momento de
pág. 12696
utilizar herramientas más actuales como chatbots, plataformas de aprendizaje asistido por IA, sistemas
de apoyo a la decisión basados en datos y herramientas de análisis del comportamiento de aprendizaje,
entre otras. En ese sentido, la IA apoya tanto a estudiantes como a los docentes porque ayuda a minimizar
la carga administrativa, brindando información adecuada sobre cómo impulsar prácticas innovadoras en
el salón de clases y el rendimiento de los estudiantes (Tan et al., 2025). Además, la IA es considerada
una herramienta útil que ayuda a mejorar la escritura académica porque se ha demostrado que los
individuos pueden optimizar eficientemente su gramática, estructuras y el cumplimiento de los
estándares disciplinarios al momento de usarla recurrentemente. Específicamente, esta aplicación
permite que se optimice la escritura, incrementando así la productividad en la investigación (Khalifa y
Albadawy, 2024).
Por otro lado, en distintos países de Latinoamérica esta aplicación dentro del sector educativo ha
transformado los procesos del aprendizaje y también de la enseñanza, resultando así que este impacto
sea decisivo en el futuro porque, específicamente esta aplicación tiene la habilidad de personalizar el
aprendizaje a través de la creación de contenido ágil que integre las necesidades y demandas de los
estudiantes, diversos estudios especifican que la IA ofrece soluciones contextuales para poner fin a los
inconvenientes que se presentan dentro del campo académico (López et al., 2025).
Además, se conoce que la IA dentro del campo de la educación ha crecido enormemente en los últimos
5 años generando nuevas herramientas dentro de IA que se encuentran disponibles para los usuarios.
Diversos estudios indican que esta herramienta brinda muchos beneficios en el campo de la educación
superior porque permite adaptar la instrucción a las demandas de los estudiantes y proporciona así una
retroalimentación más eficiente y personalizada cuando el estudiante tiene una evaluación próxima
(Crompton y Burke, 2023). Asimismo, esta aplicación es sumamente necesaria para los estudiantes
porque se puede usar todo el día y ofrece soluciones en las consultas que tengan los usuarios y por
consiguiente, se afirma que esta aplicación es crucial para los programas de educación remota, ofrecidos
incluso a estudiantes extranjeros que tienen distintas zonas horarias lo cual optimiza la experiencia de
aprendizaje (Villarreal et al., 2023).
utilizar herramientas más actuales como chatbots, plataformas de aprendizaje asistido por IA, sistemas
de apoyo a la decisión basados en datos y herramientas de análisis del comportamiento de aprendizaje,
entre otras. En ese sentido, la IA apoya tanto a estudiantes como a los docentes porque ayuda a minimizar
la carga administrativa, brindando información adecuada sobre cómo impulsar prácticas innovadoras en
el salón de clases y el rendimiento de los estudiantes (Tan et al., 2025). Además, la IA es considerada
una herramienta útil que ayuda a mejorar la escritura académica porque se ha demostrado que los
individuos pueden optimizar eficientemente su gramática, estructuras y el cumplimiento de los
estándares disciplinarios al momento de usarla recurrentemente. Específicamente, esta aplicación
permite que se optimice la escritura, incrementando así la productividad en la investigación (Khalifa y
Albadawy, 2024).
Por otro lado, en distintos países de Latinoamérica esta aplicación dentro del sector educativo ha
transformado los procesos del aprendizaje y también de la enseñanza, resultando así que este impacto
sea decisivo en el futuro porque, específicamente esta aplicación tiene la habilidad de personalizar el
aprendizaje a través de la creación de contenido ágil que integre las necesidades y demandas de los
estudiantes, diversos estudios especifican que la IA ofrece soluciones contextuales para poner fin a los
inconvenientes que se presentan dentro del campo académico (López et al., 2025).
Además, se conoce que la IA dentro del campo de la educación ha crecido enormemente en los últimos
5 años generando nuevas herramientas dentro de IA que se encuentran disponibles para los usuarios.
Diversos estudios indican que esta herramienta brinda muchos beneficios en el campo de la educación
superior porque permite adaptar la instrucción a las demandas de los estudiantes y proporciona así una
retroalimentación más eficiente y personalizada cuando el estudiante tiene una evaluación próxima
(Crompton y Burke, 2023). Asimismo, esta aplicación es sumamente necesaria para los estudiantes
porque se puede usar todo el día y ofrece soluciones en las consultas que tengan los usuarios y por
consiguiente, se afirma que esta aplicación es crucial para los programas de educación remota, ofrecidos
incluso a estudiantes extranjeros que tienen distintas zonas horarias lo cual optimiza la experiencia de
aprendizaje (Villarreal et al., 2023).
pág. 12697
1.2. Desafíos de la IA en la educación superior
Las tecnologías de IA no están bien diseñadas y desarrolladas para el aprendizaje de los estudiantes y
los maestros carecen de conocimientos pedagógicos para aplicar las tecnologías. Los estudiantes que
necesitaban un mayor apoyo pueden haberse desmotivado por el uso de las tecnologías de IA porque les
resultó difícil comunicarse con los agentes de IA y encontraron inapropiados los recursos de aprendizaje
recomendados. La introducción o integración de IA puede contribuir a ampliar la brecha digital y
empeorar la inequidad educativa (Chiu et al., 2023). Asimismo, existen diversos desafíos de la IA que
perjudican a los docentes entre ellos destaca que la aplicación es compleja para los maestros porque
ellos están acostumbrados a los enfoques más tradicionales. Otro desafío es que los maestros pueden
mostrar cierta resistencia para adoptar la IA por la falta de familiaridad o la resistencia a cambiar los
métodos de enseñanza establecidos, y también pueden negarse a usarla porque muchas aplicaciones de
IA requieren suscripciones, y los docentes prefieren que las escuelas cubran estos costos (Kit et al.,
2025).
De igual manera, entre los posibles problemas se incluyen la privacidad y seguridad de los datos, los
sesgos y la discriminación, y la relación profesor-alumno. Ciertas aplicaciones de la IA, como el
aprendizaje personalizado, requieren la información personal de los estudiantes. Otro problema
importante es el sesgo y la discriminación dado que la IA se entrena con datos públicos, puede estar
expuesta a los sesgos que existen en internet. Además, los algoritmos de IA también pueden aprender
sesgos por sí solos sin darse cuenta porque los algoritmos de IA tienen una entropía significativa, su
comportamiento podría ser impredecible (Kamalov et al., 2023). Otro desafío que brinda esta aplicación
es que promueve inquietud en la integridad académica porque esta tiene la capacidad de generar
respuestas semejantes a las humanas, los usuarios podrían usar esta herramienta indebidamente para
proporcionar información copiada o hacer actos deshonestos como hacer trampa en alguna práctica o
evaluación, por ende, esto genera una preocupación tanto para las instituciones de educación y docentes
al momento de asegurar una evaluación honesta o al querer mantener los estándares académicos
(Villarreal et al., 2023).
Por otra parte, la IA en el campo de la educación superior ha generado diversas inquietudes e incluso
sobre la privatización de datos, los sesgos algorítmicos y la equidad en los recursos educativos, por lo
1.2. Desafíos de la IA en la educación superior
Las tecnologías de IA no están bien diseñadas y desarrolladas para el aprendizaje de los estudiantes y
los maestros carecen de conocimientos pedagógicos para aplicar las tecnologías. Los estudiantes que
necesitaban un mayor apoyo pueden haberse desmotivado por el uso de las tecnologías de IA porque les
resultó difícil comunicarse con los agentes de IA y encontraron inapropiados los recursos de aprendizaje
recomendados. La introducción o integración de IA puede contribuir a ampliar la brecha digital y
empeorar la inequidad educativa (Chiu et al., 2023). Asimismo, existen diversos desafíos de la IA que
perjudican a los docentes entre ellos destaca que la aplicación es compleja para los maestros porque
ellos están acostumbrados a los enfoques más tradicionales. Otro desafío es que los maestros pueden
mostrar cierta resistencia para adoptar la IA por la falta de familiaridad o la resistencia a cambiar los
métodos de enseñanza establecidos, y también pueden negarse a usarla porque muchas aplicaciones de
IA requieren suscripciones, y los docentes prefieren que las escuelas cubran estos costos (Kit et al.,
2025).
De igual manera, entre los posibles problemas se incluyen la privacidad y seguridad de los datos, los
sesgos y la discriminación, y la relación profesor-alumno. Ciertas aplicaciones de la IA, como el
aprendizaje personalizado, requieren la información personal de los estudiantes. Otro problema
importante es el sesgo y la discriminación dado que la IA se entrena con datos públicos, puede estar
expuesta a los sesgos que existen en internet. Además, los algoritmos de IA también pueden aprender
sesgos por sí solos sin darse cuenta porque los algoritmos de IA tienen una entropía significativa, su
comportamiento podría ser impredecible (Kamalov et al., 2023). Otro desafío que brinda esta aplicación
es que promueve inquietud en la integridad académica porque esta tiene la capacidad de generar
respuestas semejantes a las humanas, los usuarios podrían usar esta herramienta indebidamente para
proporcionar información copiada o hacer actos deshonestos como hacer trampa en alguna práctica o
evaluación, por ende, esto genera una preocupación tanto para las instituciones de educación y docentes
al momento de asegurar una evaluación honesta o al querer mantener los estándares académicos
(Villarreal et al., 2023).
Por otra parte, la IA en el campo de la educación superior ha generado diversas inquietudes e incluso
sobre la privatización de datos, los sesgos algorítmicos y la equidad en los recursos educativos, por lo
pág. 12698
tanto, aquellos factores pueden afectar la integridad de los procesos académicos (Marin et al., 2025).
Asimismo, el uso de la IA genera desafíos porque su integración suele ser compleja y tanto estudiantes
como docentes no comprenden en profundidad cómo usar esta tecnología dentro del proceso de
aprendizaje, por lo tanto, este factor negativo presenta preocupaciones de carácter ético, específicamente
en el campo de la IA generativa. En este sentido, resalta el riesgo de que los estudiantes utilicen en forma
deshonesta o no autorizada la aplicación y también hagan un mal uso de esta herramienta al completar
prácticas o actividades ineficientemente. Cabe destacar que también, existen desafíos de acuerdo a las
prácticas de control y evaluación en los entornos educativos debido a que la aplicación carece de
confianza y de autonomía en dicho campo (Vieriu y Petrea, 2025).
El estudio tiene como objetivo examinar la aplicación de la Inteligencia Artificial en la innovación
pedagógica en docentes universitarios. Asimismo, el estudio tiene como objetivos específicos:
1. Determinar los beneficios de la IA en la educación superior
2. Identificar los desafíos de la IA en la educación superior
2. METODOLOGÍA
El estudio cuenta con una metodología dividida en dos partes. La primera parte consiste en utilizar la
metodología PRISMA para realizar una revisión de la literatura para que se pueda identificar estudios
cruciales que aborden el tema de la aplicación de la Inteligencia Artificial en la innovación pedagógica
en docentes universitarios. Asimismo, la siguiente parte consiste en examinar los documentos
seleccionados para distribuir la información.
2.1. Protocolo PRISMA
2.1.1. Búsqueda inicial
La búsqueda inició utilizando los términos de «AI in higher education», «Artificial intelligence»,
«Higher education» y «Educational artificial intelligence» en las bases de datos de Scopus. Además, se
utilizó el operador booleano «AND» para buscar los términos: Artificial intelligence AND Higher
education AND AI in higher education AND Educational artificial intelligence.
2.1.2. Búsqueda sistemática
Al momento de realizar la búsqueda utilizando la base de datos de Scopus, se empleó un intervalo de
búsqueda de cinco años (2020 al 2025).
tanto, aquellos factores pueden afectar la integridad de los procesos académicos (Marin et al., 2025).
Asimismo, el uso de la IA genera desafíos porque su integración suele ser compleja y tanto estudiantes
como docentes no comprenden en profundidad cómo usar esta tecnología dentro del proceso de
aprendizaje, por lo tanto, este factor negativo presenta preocupaciones de carácter ético, específicamente
en el campo de la IA generativa. En este sentido, resalta el riesgo de que los estudiantes utilicen en forma
deshonesta o no autorizada la aplicación y también hagan un mal uso de esta herramienta al completar
prácticas o actividades ineficientemente. Cabe destacar que también, existen desafíos de acuerdo a las
prácticas de control y evaluación en los entornos educativos debido a que la aplicación carece de
confianza y de autonomía en dicho campo (Vieriu y Petrea, 2025).
El estudio tiene como objetivo examinar la aplicación de la Inteligencia Artificial en la innovación
pedagógica en docentes universitarios. Asimismo, el estudio tiene como objetivos específicos:
1. Determinar los beneficios de la IA en la educación superior
2. Identificar los desafíos de la IA en la educación superior
2. METODOLOGÍA
El estudio cuenta con una metodología dividida en dos partes. La primera parte consiste en utilizar la
metodología PRISMA para realizar una revisión de la literatura para que se pueda identificar estudios
cruciales que aborden el tema de la aplicación de la Inteligencia Artificial en la innovación pedagógica
en docentes universitarios. Asimismo, la siguiente parte consiste en examinar los documentos
seleccionados para distribuir la información.
2.1. Protocolo PRISMA
2.1.1. Búsqueda inicial
La búsqueda inició utilizando los términos de «AI in higher education», «Artificial intelligence»,
«Higher education» y «Educational artificial intelligence» en las bases de datos de Scopus. Además, se
utilizó el operador booleano «AND» para buscar los términos: Artificial intelligence AND Higher
education AND AI in higher education AND Educational artificial intelligence.
2.1.2. Búsqueda sistemática
Al momento de realizar la búsqueda utilizando la base de datos de Scopus, se empleó un intervalo de
búsqueda de cinco años (2020 al 2025).
pág. 12699
Tabla 1
Criterios de inclusión y exclusión
Nota. Elaboración propia.
Criterios de inclusión Criterios de exclusión
Participantes Docentes Otros
Contexto Publicada entre 2020 al 2025
Acceso abierto
Artículos publicados
Publicados entre 2010 al 2019
Sin acceso abierto
Monografías y tesis
Resultados Asociados al tema de estudio Otros
Tabla 1
Criterios de inclusión y exclusión
Nota. Elaboración propia.
Criterios de inclusión Criterios de exclusión
Participantes Docentes Otros
Contexto Publicada entre 2020 al 2025
Acceso abierto
Artículos publicados
Publicados entre 2010 al 2019
Sin acceso abierto
Monografías y tesis
Resultados Asociados al tema de estudio Otros
pág. 12700
Figura 1
Diagrama de flujo de Prisma
Nota. Elaboración propia.
Identificación
Número de registros
identificados mediante
búsquedas en base de datos
Scopus (n= 141)
Número de registros
examinados (n= 45)
Número de registros
excluidos (sumatorio de la
base de datos) (n= 96)
43 no acceso abierto
3 no artículos
20 no periodo de referencia
10 no ciencias sociales
20 duplicados
Inclusión
Registros seleccionados para
evaluación de accesibilidad
(n= 26)
Número de artículos de
excluidos por otros motivos
10 retractados
9 duplicados
Cribado
Número de estudios
incluidos en la sintesis
cualitativa (n= 15)
Número de artículos de texto
completo excluidos con sus
razones (n= 11)
Idoneidad
Figura 1
Diagrama de flujo de Prisma
Nota. Elaboración propia.
Identificación
Número de registros
identificados mediante
búsquedas en base de datos
Scopus (n= 141)
Número de registros
examinados (n= 45)
Número de registros
excluidos (sumatorio de la
base de datos) (n= 96)
43 no acceso abierto
3 no artículos
20 no periodo de referencia
10 no ciencias sociales
20 duplicados
Inclusión
Registros seleccionados para
evaluación de accesibilidad
(n= 26)
Número de artículos de
excluidos por otros motivos
10 retractados
9 duplicados
Cribado
Número de estudios
incluidos en la sintesis
cualitativa (n= 15)
Número de artículos de texto
completo excluidos con sus
razones (n= 11)
Idoneidad
pág. 12701
3. RESULTADOS
3.1. Producción científica sobre las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la innovación pedagógica
en docentes universitarios en el periodo 2020 al 2025.
La figura muestra el desglose de los artículos seleccionados, se puede observar que en el año 2023 hubo
5 publicaciones de artículos de acuerdo al tema, seguidos de los años año 2024 y 2025 con 4
publicaciones. Sin embargo, en el año 2021 y 2020 registraron una única publicación por año, mientras
que el año 2022, no registró ninguna.
Figura 2
Número de producciones realizadas en el período 2020-2024
Nota. Elaboración propia.
Por otro lado, al examinar los 15 artículos seleccionados se encontró que 9 artículos eran de revisión
bibliográfica, 2 mixtos, 3 cuantitativos y 1 cualitativo.
0 1 2 3 4 5 6
2020
2021
2022
2023
2024
2025
3. RESULTADOS
3.1. Producción científica sobre las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la innovación pedagógica
en docentes universitarios en el periodo 2020 al 2025.
La figura muestra el desglose de los artículos seleccionados, se puede observar que en el año 2023 hubo
5 publicaciones de artículos de acuerdo al tema, seguidos de los años año 2024 y 2025 con 4
publicaciones. Sin embargo, en el año 2021 y 2020 registraron una única publicación por año, mientras
que el año 2022, no registró ninguna.
Figura 2
Número de producciones realizadas en el período 2020-2024
Nota. Elaboración propia.
Por otro lado, al examinar los 15 artículos seleccionados se encontró que 9 artículos eran de revisión
bibliográfica, 2 mixtos, 3 cuantitativos y 1 cualitativo.
0 1 2 3 4 5 6
2020
2021
2022
2023
2024
2025
pág. 12702
Figura 3
Metodología empleada
Nota. Elaboración propia.
Por otro lado, la tabla 2 presenta los países de los artículos científicos seleccionados en los cuales destaca
China con 4 artículos y Australia con 2 artículos. Nueva Zelanda, India, Estados Unidos, Emiratos
Árabes Unidos, Serbia, Ecuador, Perú, Rumania y México tienen 1 solo artículo.
Tabla 2
Paises de los artículos seleccionados
País N° Artículos
Australia 2
Nueva Zelanda 1
India 1
China 4
Estados Unidos 1
Emiratos Árabes Unidos 1
Serbia 1
Ecuador 1
Perú 1
Rumania 1
México 1
Nota. Elaboración propia.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Revision bibliográfica
Mixto
Cuantitativa
Cualitativa
Figura 3
Metodología empleada
Nota. Elaboración propia.
Por otro lado, la tabla 2 presenta los países de los artículos científicos seleccionados en los cuales destaca
China con 4 artículos y Australia con 2 artículos. Nueva Zelanda, India, Estados Unidos, Emiratos
Árabes Unidos, Serbia, Ecuador, Perú, Rumania y México tienen 1 solo artículo.
Tabla 2
Paises de los artículos seleccionados
País N° Artículos
Australia 2
Nueva Zelanda 1
India 1
China 4
Estados Unidos 1
Emiratos Árabes Unidos 1
Serbia 1
Ecuador 1
Perú 1
Rumania 1
México 1
Nota. Elaboración propia.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Revision bibliográfica
Mixto
Cuantitativa
Cualitativa
pág. 12703
4. Discusión
La integración de la IA en el campo de la educación superior se ha convertido en una herramienta crucial
por su potencial transformador que también tiene retos para las instituciones, estudiantes y
especialmente, los maestros. Los estudios recientes señalan un incremento en la innovación
metodológica lo que influye así en el proceso de enseñanza y también aprendizaje. Sin embargo, los
artículos seleccionados detectan tensiones asociadas a temas como la ética, equidad y las habilidades de
la institución para una integración eficiente.
4.1. Determinar los beneficios de la IA en la educación superior
En primer lugar, se abordan los beneficios de la IA en el campo de la educación superior, por lo tanto,
se presenta que esta herramienta mejora los procesos de carácter académico y también administrativo,
permitiendo así que los docentes y los estudiantes realicen sus tareas o actividades eficientemente y en
el tiempo adecuado (Wang et al., 2024). Además, esta tecnología tiene diversos beneficios como la
búsqueda de información de manera rápida o la elaboración de trabajos académicos, lo cual disminuye
el tiempo para realizar alguna investigación, ello resulta en un aprendizaje más significativo y se hace
un mejor uso del tiempo (Butson y Spronken, 2024). Asimismo, al pasar el tiempo, la producción
académica evidencia que la IA no solo es una herramienta útil, sino que también es considerada un
elemento que redefine los paradigmas educativos dentro de la educación superior (Bearman et al., 2023;
Crompton y Burke, 2023).
De igual manera, uno de los beneficios destacados de dicha tecnología es la capacidad de brindar la
optimización del proceso de aprendizaje a través de mecanismos de personalización. En este caso, los
chatbots y los sistemas inteligentes de tutoría permiten examinar el comportamiento de los estudiantes,
detectar errores conceptuales y sobre todo ajustar los contenidos a las exigencias de los estudiantes, lo
cual representa un cambio eficiente frente a los métodos tradicionales donde los estudiantes dependían
totalmente del maestro para recibir orientación de acuerdo a los temas o actividades desarrolladas en
clase (Vieriu & Petrea, 2025). Igualmente, estas aplicaciones pueden estar disponibles todo el día,
permitiendo así reducir el tiempo y beneficiar a estudiantes que tienen trabajo o están inscritos a
programas virtuales y no tienen tiempo para desarrollar puntualmente sus actividades académicas
(Crompton y Burke, 2023).
4. Discusión
La integración de la IA en el campo de la educación superior se ha convertido en una herramienta crucial
por su potencial transformador que también tiene retos para las instituciones, estudiantes y
especialmente, los maestros. Los estudios recientes señalan un incremento en la innovación
metodológica lo que influye así en el proceso de enseñanza y también aprendizaje. Sin embargo, los
artículos seleccionados detectan tensiones asociadas a temas como la ética, equidad y las habilidades de
la institución para una integración eficiente.
4.1. Determinar los beneficios de la IA en la educación superior
En primer lugar, se abordan los beneficios de la IA en el campo de la educación superior, por lo tanto,
se presenta que esta herramienta mejora los procesos de carácter académico y también administrativo,
permitiendo así que los docentes y los estudiantes realicen sus tareas o actividades eficientemente y en
el tiempo adecuado (Wang et al., 2024). Además, esta tecnología tiene diversos beneficios como la
búsqueda de información de manera rápida o la elaboración de trabajos académicos, lo cual disminuye
el tiempo para realizar alguna investigación, ello resulta en un aprendizaje más significativo y se hace
un mejor uso del tiempo (Butson y Spronken, 2024). Asimismo, al pasar el tiempo, la producción
académica evidencia que la IA no solo es una herramienta útil, sino que también es considerada un
elemento que redefine los paradigmas educativos dentro de la educación superior (Bearman et al., 2023;
Crompton y Burke, 2023).
De igual manera, uno de los beneficios destacados de dicha tecnología es la capacidad de brindar la
optimización del proceso de aprendizaje a través de mecanismos de personalización. En este caso, los
chatbots y los sistemas inteligentes de tutoría permiten examinar el comportamiento de los estudiantes,
detectar errores conceptuales y sobre todo ajustar los contenidos a las exigencias de los estudiantes, lo
cual representa un cambio eficiente frente a los métodos tradicionales donde los estudiantes dependían
totalmente del maestro para recibir orientación de acuerdo a los temas o actividades desarrolladas en
clase (Vieriu & Petrea, 2025). Igualmente, estas aplicaciones pueden estar disponibles todo el día,
permitiendo así reducir el tiempo y beneficiar a estudiantes que tienen trabajo o están inscritos a
programas virtuales y no tienen tiempo para desarrollar puntualmente sus actividades académicas
(Crompton y Burke, 2023).
pág. 12704
Por otra parte, otro beneficio crucial se encuentra dentro del campo de la optimización de la enseñanza
y también en la práctica docente. En este caso, la IA no solo es una herramienta que apoya a los
estudiantes, sino que también es una herramienta útil para todos los docentes, ya que los sistemas de
análisis de datos facilitan a los maestros detectar las dificultades que tienen los estudiantes. De este
modo, los docentes pueden adaptar sus metodologías, estrategias de evaluación e incluso ofrecer
experiencias más innovadoras a los estudiantes, de modo que esta mejora garantiza clases centradas en
los estudios de casos reales proporcionados por los mismos datos de los cursos (Tan et al., 2025).
Asimismo, la IA puede reducir a gran escala la carga administrativa que anteriormente había limitado
la labor de todos los docentes. De este modo, la corrección automática de las tareas y objetivos, la
sistematización de reportes estudiantiles e incluso la organización de contenidos son elementos que
permiten que los maestros dediquen el mayor tiempo al acompañamiento académico y a la actualización
profesional, con lo cual la redistribución de los tiempos beneficia así la calidad de la educación y también
contribuye significativamente la innovación en el campo de la pedagogía (Wang et al., 2024).
Por otro lado, otro beneficio crucial es la contribución de la aplicación en la optimización de los procesos
de investigación en el campo académico, de modo que se puede afirmar que, los detectores de similitud,
los modelos de análisis lingüísticos e incluso los sintetizadores de contenido son elementos que han
transformado la manera en la que se produce el conocimiento. En síntesis, estas aplicaciones
incrementan de manera eficiente la productividad investigativa al momento de optimizar la coherencia
argumentativa, el estilo académico y también la organización textual (Khalifa y Albadawy, 2024).
De igual forma, en el ámbito del plano institucional, otro beneficio que se encuentra en este ámbito es
la optimización de la gestión universitaria porque está comprobado que las herramientas de estas
aplicaciones permiten automatizar de manera eficiente los procesos como matricula, diseño curricular e
incluso la planificación académica. De este modo, la capacidad de análisis y la predicción son elementos
que ayudan a las instituciones educativas a gestionar eficientemente todos sus recursos y a responder
rápidamente a las situaciones cambiantes como la demanda o los inconvenientes en la deserción
estudiantil (Kuleto et al., 2021).
De acuerdo a lo anterior, la aplicación ofrece diferentes beneficios respecto al diseño y la actualización
curricular, los sistemas inteligentes permiten identificar las áreas obsoletas que se encuentran en los
Por otra parte, otro beneficio crucial se encuentra dentro del campo de la optimización de la enseñanza
y también en la práctica docente. En este caso, la IA no solo es una herramienta que apoya a los
estudiantes, sino que también es una herramienta útil para todos los docentes, ya que los sistemas de
análisis de datos facilitan a los maestros detectar las dificultades que tienen los estudiantes. De este
modo, los docentes pueden adaptar sus metodologías, estrategias de evaluación e incluso ofrecer
experiencias más innovadoras a los estudiantes, de modo que esta mejora garantiza clases centradas en
los estudios de casos reales proporcionados por los mismos datos de los cursos (Tan et al., 2025).
Asimismo, la IA puede reducir a gran escala la carga administrativa que anteriormente había limitado
la labor de todos los docentes. De este modo, la corrección automática de las tareas y objetivos, la
sistematización de reportes estudiantiles e incluso la organización de contenidos son elementos que
permiten que los maestros dediquen el mayor tiempo al acompañamiento académico y a la actualización
profesional, con lo cual la redistribución de los tiempos beneficia así la calidad de la educación y también
contribuye significativamente la innovación en el campo de la pedagogía (Wang et al., 2024).
Por otro lado, otro beneficio crucial es la contribución de la aplicación en la optimización de los procesos
de investigación en el campo académico, de modo que se puede afirmar que, los detectores de similitud,
los modelos de análisis lingüísticos e incluso los sintetizadores de contenido son elementos que han
transformado la manera en la que se produce el conocimiento. En síntesis, estas aplicaciones
incrementan de manera eficiente la productividad investigativa al momento de optimizar la coherencia
argumentativa, el estilo académico y también la organización textual (Khalifa y Albadawy, 2024).
De igual forma, en el ámbito del plano institucional, otro beneficio que se encuentra en este ámbito es
la optimización de la gestión universitaria porque está comprobado que las herramientas de estas
aplicaciones permiten automatizar de manera eficiente los procesos como matricula, diseño curricular e
incluso la planificación académica. De este modo, la capacidad de análisis y la predicción son elementos
que ayudan a las instituciones educativas a gestionar eficientemente todos sus recursos y a responder
rápidamente a las situaciones cambiantes como la demanda o los inconvenientes en la deserción
estudiantil (Kuleto et al., 2021).
De acuerdo a lo anterior, la aplicación ofrece diferentes beneficios respecto al diseño y la actualización
curricular, los sistemas inteligentes permiten identificar las áreas obsoletas que se encuentran en los
pág. 12705
planes de estudio e incluso recomendar contenidos para optimizar la pertinencia de las carreras
universitarias que demanda el entorno laboral, lo que asegura que las instituciones educativas pueden
asegurar la competitividad de los programas en el campo académico. Otro aporte de la IA es que permite
desarrollar herramientas cruciales para estudiantes con discapacidad visual, o cognitiva a través de
lectores inteligentes, intérpretes de lenguaje de señas y también los sistemas que hacen posible que se
simplifiquen los textos que son complejos (López et al., 2025).
Por último, esta aplicación ha demostrado ser un motor de evolución social y tecnológica dentro del
campo de las universidades y por ello, se puede manifestar que la aplicación fortalece el pensamiento
crítico, soluciona problemas e incluso desarrolla competencias digitales. Cuando los estudiantes utilizan
las diferentes herramientas de esta aplicación, aprenden a interactuar con las tecnologías de vanguardia,
lo que los prepara para el mercado laboral donde la automatización es predominante (Kamalov et al.,
2023).
En resumen, los beneficios de la aplicación en el campo de la educación superior se articulan en
dimensiones como la optimización del aprendizaje, eficiencia institucional, inclusión educativa e incluso
el desarrollo de competencias cruciales, la literatura coincide en que la aplicación presenta una
oportunidad para transformar el campo de la educación superior, siempre y cuando se implemente
estratégica y éticamente.
4.2. Identificar los desafíos de la IA en la educación superior
A pesar de que la IA tiene beneficios, también se ha presentado desafíos serios como los riesgos
vinculados al mal uso, la carencia de regulación, la vulneración de la privacidad de los datos e incluso
la reducción de la integridad dentro del campo académico que generan así tensiones que deben ser
abordadas como sumo cuidado. Por ello, es necesario abordar esos desafíos, examinando así el origen,
impacto y las implicaciones para las partes interesadas que serían los maestros, estudiantes y también
las instituciones (Chiu et al., 2023; Marin et al., 2025).
Por otro lado, otro de los desafíos que se encuentra es la brecha digital, la cual es considerada un
fenómeno que se identifica conforme la aplicación avanza y se integra en los procesos académicos, y
además los estudiantes no tienen las habilidades tecnológicas adecuadas para interactuar con la
herramienta, generando así la desmotivación e incluso un deficiente aprendizaje. Estos inconvenientes
planes de estudio e incluso recomendar contenidos para optimizar la pertinencia de las carreras
universitarias que demanda el entorno laboral, lo que asegura que las instituciones educativas pueden
asegurar la competitividad de los programas en el campo académico. Otro aporte de la IA es que permite
desarrollar herramientas cruciales para estudiantes con discapacidad visual, o cognitiva a través de
lectores inteligentes, intérpretes de lenguaje de señas y también los sistemas que hacen posible que se
simplifiquen los textos que son complejos (López et al., 2025).
Por último, esta aplicación ha demostrado ser un motor de evolución social y tecnológica dentro del
campo de las universidades y por ello, se puede manifestar que la aplicación fortalece el pensamiento
crítico, soluciona problemas e incluso desarrolla competencias digitales. Cuando los estudiantes utilizan
las diferentes herramientas de esta aplicación, aprenden a interactuar con las tecnologías de vanguardia,
lo que los prepara para el mercado laboral donde la automatización es predominante (Kamalov et al.,
2023).
En resumen, los beneficios de la aplicación en el campo de la educación superior se articulan en
dimensiones como la optimización del aprendizaje, eficiencia institucional, inclusión educativa e incluso
el desarrollo de competencias cruciales, la literatura coincide en que la aplicación presenta una
oportunidad para transformar el campo de la educación superior, siempre y cuando se implemente
estratégica y éticamente.
4.2. Identificar los desafíos de la IA en la educación superior
A pesar de que la IA tiene beneficios, también se ha presentado desafíos serios como los riesgos
vinculados al mal uso, la carencia de regulación, la vulneración de la privacidad de los datos e incluso
la reducción de la integridad dentro del campo académico que generan así tensiones que deben ser
abordadas como sumo cuidado. Por ello, es necesario abordar esos desafíos, examinando así el origen,
impacto y las implicaciones para las partes interesadas que serían los maestros, estudiantes y también
las instituciones (Chiu et al., 2023; Marin et al., 2025).
Por otro lado, otro de los desafíos que se encuentra es la brecha digital, la cual es considerada un
fenómeno que se identifica conforme la aplicación avanza y se integra en los procesos académicos, y
además los estudiantes no tienen las habilidades tecnológicas adecuadas para interactuar con la
herramienta, generando así la desmotivación e incluso un deficiente aprendizaje. Estos inconvenientes
pág. 12706
se observan en los estudiantes de zonas lejanas o que tienen limitaciones económicas que tienen
dificultades para conectarse desde internet (Chiu et al., 2023).
A su vez, estos desafíos se encuentran en los docentes porque muchos de ellos manifiestan que están
acostumbrados a métodos tradicionales, por lo que no cuentan con la adecuada formación para utilizar
dicha aplicación pedagógicamente. La falta de familiaridad o la percepción de estas aplicaciones podrían
reemplazar su labor porque esto genera resistencia al cambio en los docentes, además estas herramientas
requieren de costosas suscripciones, dificultando así su adopción si las instituciones no cubren
totalmente esos gastos (Kit et al., 2025).
Asimismo, otro reto que aparece dentro del campo de la IA es la privacidad o la protección de datos y
al respecto se sabe que esta aplicación funciona a través de procesamientos de datos, tanto académicos
como personales. Por ello el uso de la aplicación puede llegar a generar una serie de inconvenientes
frente a la baja seguridad e incluso el mal uso de la información y debido a esto, las universidades deben
asegurarse de que los datos se manejen bajo criterios de ética asó evitar el riesgo de filtraciones indebidas
(Marin et al., 2025).
Por otra parte, dentro de la aplicación también se encuentra otro inconveniente asociado a los sesgos
algorítmicos, ya que estos algoritmos aprenden de los datos almacenados en internet los cuales pueden
producir perjuicios de carácter cultural o lingüísticos sin tomar en consideración a los individuos. Como
consecuencia estos sesgos pueden influir en las evaluaciones automáticas o los sistemas de
retroalimentación, perjudicando así a los estudiantes, lo que manifiesta que es crucial desarrollar
algoritmos supervisados y más transparentes (Kamalov et al., 2023).
Igualmente, dentro de la IA otro desafío existente es la integridad académica porque se ha observado
que existen herramientas que resuelven ejercicios, facilitan actos deshonestos en las evaluaciones o
generan códigos que suelen ser usado para que se realice plagio. Esto hace que sea difícil detectar entre
lo trabajado por el individuo y la IA, poniendo en riesgo la autenticidad de los trabajos académicos y el
aprendizaje visto en clases. Por ello, este reto obliga a integrar ciertos criterios éticos y también a
plantear nuevas estrategias de carácter pedagógico que impulsen el uso responsable de estas aplicaciones
(Villarreal et al., 2023).
Respecto a lo anterior, aparece el desafío asociado a la confianza y autonomía tecnológica por lo que
se observan en los estudiantes de zonas lejanas o que tienen limitaciones económicas que tienen
dificultades para conectarse desde internet (Chiu et al., 2023).
A su vez, estos desafíos se encuentran en los docentes porque muchos de ellos manifiestan que están
acostumbrados a métodos tradicionales, por lo que no cuentan con la adecuada formación para utilizar
dicha aplicación pedagógicamente. La falta de familiaridad o la percepción de estas aplicaciones podrían
reemplazar su labor porque esto genera resistencia al cambio en los docentes, además estas herramientas
requieren de costosas suscripciones, dificultando así su adopción si las instituciones no cubren
totalmente esos gastos (Kit et al., 2025).
Asimismo, otro reto que aparece dentro del campo de la IA es la privacidad o la protección de datos y
al respecto se sabe que esta aplicación funciona a través de procesamientos de datos, tanto académicos
como personales. Por ello el uso de la aplicación puede llegar a generar una serie de inconvenientes
frente a la baja seguridad e incluso el mal uso de la información y debido a esto, las universidades deben
asegurarse de que los datos se manejen bajo criterios de ética asó evitar el riesgo de filtraciones indebidas
(Marin et al., 2025).
Por otra parte, dentro de la aplicación también se encuentra otro inconveniente asociado a los sesgos
algorítmicos, ya que estos algoritmos aprenden de los datos almacenados en internet los cuales pueden
producir perjuicios de carácter cultural o lingüísticos sin tomar en consideración a los individuos. Como
consecuencia estos sesgos pueden influir en las evaluaciones automáticas o los sistemas de
retroalimentación, perjudicando así a los estudiantes, lo que manifiesta que es crucial desarrollar
algoritmos supervisados y más transparentes (Kamalov et al., 2023).
Igualmente, dentro de la IA otro desafío existente es la integridad académica porque se ha observado
que existen herramientas que resuelven ejercicios, facilitan actos deshonestos en las evaluaciones o
generan códigos que suelen ser usado para que se realice plagio. Esto hace que sea difícil detectar entre
lo trabajado por el individuo y la IA, poniendo en riesgo la autenticidad de los trabajos académicos y el
aprendizaje visto en clases. Por ello, este reto obliga a integrar ciertos criterios éticos y también a
plantear nuevas estrategias de carácter pedagógico que impulsen el uso responsable de estas aplicaciones
(Villarreal et al., 2023).
Respecto a lo anterior, aparece el desafío asociado a la confianza y autonomía tecnológica por lo que
pág. 12707
maestros como estudiantes desconocen en totalidad el funcionamiento de esta tecnología, por tanto
puede conducir a que no se acepten las respuestas o el uso de los recursos inapropiados. En este caso, la
falta de transparencia en la lógica en estas situaciones, genera incertidumbre respecto a la precisión o la
calidad de la información brindada (Vieriu & Petrea, 2025).
Por último, a nivel institucional, otro desafío que se presenta dentro del campo de la IA es la falta de
políticas claras y de regulación, por tanto, para introducir esta aplicación éticamente es necesario
establecer lineamientos cruciales que definan responsabilidades, metodologías e incluso estándares para
asegurar la calidad en el campo académico. De lo contrario, sin la existencia de políticas, las
universidades pueden que adopten esta herramienta desordenadamente, generando así riesgo asociados
a la seguridad de datos, la fiabilidad de carácter académico e incluso la coherencia pedagógica (Bearman
et al., 2023).
En síntesis, todos estos retos dentro del campo de esta tecnología en la educación superior abarcan
términos de carácter ético, pedagógico e incluso sociales. Por ello, para superarlo es necesaria la
construcción de políticas institucionales eficientes, criterios éticos definidos, estrategias de evaluación
más innovadoras y también de un compromiso en la inclusión de tecnología.
El estudio tiene limitaciones que afectan la interpretación de los hallazgos porque gran parte de los
artículos provienen de contextos tecnológicos diferentes a los estudios a nivel latinoamericano,
reduciendo así la posibilidad de generar conclusiones. Además, estos estudios son descriptivos basados
en percepciones, limitando así la evidencia causal. También, los estudios futuros deben integrar diseños
longitudinales o análisis comparativos entre las instituciones con diferente madurez digital para obtener
evidencia más robusta.
5. CONCLUSIONES
Se concluyó que la inteligencia artificial es considerada un componente crucial dentro del campo de la
educación superior porque fomenta cambios en el ámbito metodológico, organizacional e incluso
formativo, por lo cual estos avances redefinen el rol que tienen los docentes, así como también sus
estrategias en el aprendizaje, lo que se convierte en una innovación continua.
Asimismo, esta herramienta tiene beneficios en el aprendizaje y en la labor del docente, permitiendo la
retroalimentación y la mejora en las tareas administrativas. Esta tecnología optimiza la toma de
maestros como estudiantes desconocen en totalidad el funcionamiento de esta tecnología, por tanto
puede conducir a que no se acepten las respuestas o el uso de los recursos inapropiados. En este caso, la
falta de transparencia en la lógica en estas situaciones, genera incertidumbre respecto a la precisión o la
calidad de la información brindada (Vieriu & Petrea, 2025).
Por último, a nivel institucional, otro desafío que se presenta dentro del campo de la IA es la falta de
políticas claras y de regulación, por tanto, para introducir esta aplicación éticamente es necesario
establecer lineamientos cruciales que definan responsabilidades, metodologías e incluso estándares para
asegurar la calidad en el campo académico. De lo contrario, sin la existencia de políticas, las
universidades pueden que adopten esta herramienta desordenadamente, generando así riesgo asociados
a la seguridad de datos, la fiabilidad de carácter académico e incluso la coherencia pedagógica (Bearman
et al., 2023).
En síntesis, todos estos retos dentro del campo de esta tecnología en la educación superior abarcan
términos de carácter ético, pedagógico e incluso sociales. Por ello, para superarlo es necesaria la
construcción de políticas institucionales eficientes, criterios éticos definidos, estrategias de evaluación
más innovadoras y también de un compromiso en la inclusión de tecnología.
El estudio tiene limitaciones que afectan la interpretación de los hallazgos porque gran parte de los
artículos provienen de contextos tecnológicos diferentes a los estudios a nivel latinoamericano,
reduciendo así la posibilidad de generar conclusiones. Además, estos estudios son descriptivos basados
en percepciones, limitando así la evidencia causal. También, los estudios futuros deben integrar diseños
longitudinales o análisis comparativos entre las instituciones con diferente madurez digital para obtener
evidencia más robusta.
5. CONCLUSIONES
Se concluyó que la inteligencia artificial es considerada un componente crucial dentro del campo de la
educación superior porque fomenta cambios en el ámbito metodológico, organizacional e incluso
formativo, por lo cual estos avances redefinen el rol que tienen los docentes, así como también sus
estrategias en el aprendizaje, lo que se convierte en una innovación continua.
Asimismo, esta herramienta tiene beneficios en el aprendizaje y en la labor del docente, permitiendo la
retroalimentación y la mejora en las tareas administrativas. Esta tecnología optimiza la toma de
pág. 12708
decisiones en el campo institucional y la investigación, contribuyendo así a una eficiente formación
acorde con las demandas que se presentan en la actualidad.
Igualmente, a pesar de los beneficios que tiene, esta herramienta también presenta desafíos como la
brecha digital, los riesgos en la ética, las amenazas en la integridad académica. Para enfrentarlo se
requiere una formación docente eficiente y estrategias institucionales que aseguren una integración más
equitativa.
6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
A1. Bearman, M., Ryan, J. & Ajjawi, R. (2023). Discourses of artificial intelligence in higher education:
a critical literature review. Higher Education, 1(86), 369–385. https://doi.org/10.1007/s10734-
022-00937-2
A2. Butson, R., & Spronken, R. (2024). AI and its implications for research in higher education: a critical
dialogue. Higher Education Research & Development, 43(3), 563–577.
https://doi.org/10.1080/07294360.2023.2280200
A3. Chatterjee, S., & Bhattacharjee, K. (2020). Adoption of artificial intelligence in higher education: a
quantitative analysis using structural equation modelling. Education and Information
Technologies, 1(25), 3443–3463. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10159-7
A4. Chiu, T., Xia, O., Zhou, X., Chai, S., & Cheng, M. (2023). Systematic literature review on
opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in
education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4(1), 1-18.
https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100118
A5. Crompton, H., & Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education: the state of the field.
International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 1–20.
https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
A6. Khalifa, M., & Albadawy, M. (2024). Using artificial intelligence in academic writing and research:
An essential productivity tool. Computer Methods and Programs in Biomedicine Update, 5(1),
1-18. https://doi.org/10.1016/j.cmpbup.2024.100145
A7. Kamalov, F., Santandreu Calonge, D., & Gurrib, I. (2023). New Era of Artificial Intelligence in
Education: Towards a Sustainable Multifaceted Revolution. Sustainability, 15(16), 1-21.
decisiones en el campo institucional y la investigación, contribuyendo así a una eficiente formación
acorde con las demandas que se presentan en la actualidad.
Igualmente, a pesar de los beneficios que tiene, esta herramienta también presenta desafíos como la
brecha digital, los riesgos en la ética, las amenazas en la integridad académica. Para enfrentarlo se
requiere una formación docente eficiente y estrategias institucionales que aseguren una integración más
equitativa.
6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
A1. Bearman, M., Ryan, J. & Ajjawi, R. (2023). Discourses of artificial intelligence in higher education:
a critical literature review. Higher Education, 1(86), 369–385. https://doi.org/10.1007/s10734-
022-00937-2
A2. Butson, R., & Spronken, R. (2024). AI and its implications for research in higher education: a critical
dialogue. Higher Education Research & Development, 43(3), 563–577.
https://doi.org/10.1080/07294360.2023.2280200
A3. Chatterjee, S., & Bhattacharjee, K. (2020). Adoption of artificial intelligence in higher education: a
quantitative analysis using structural equation modelling. Education and Information
Technologies, 1(25), 3443–3463. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10159-7
A4. Chiu, T., Xia, O., Zhou, X., Chai, S., & Cheng, M. (2023). Systematic literature review on
opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in
education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4(1), 1-18.
https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100118
A5. Crompton, H., & Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education: the state of the field.
International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 1–20.
https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
A6. Khalifa, M., & Albadawy, M. (2024). Using artificial intelligence in academic writing and research:
An essential productivity tool. Computer Methods and Programs in Biomedicine Update, 5(1),
1-18. https://doi.org/10.1016/j.cmpbup.2024.100145
A7. Kamalov, F., Santandreu Calonge, D., & Gurrib, I. (2023). New Era of Artificial Intelligence in
Education: Towards a Sustainable Multifaceted Revolution. Sustainability, 15(16), 1-21.
pág. 12709
https://doi.org/10.3390/su151612451
A8. Kit, D., Chi, E., Kwan, C. (2025). Opportunities, challenges and school strategies for integrating
generative AI in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8(1), 1-12.
https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100373
A9. Kuleto, V., Ilić, M., Dumangiu, M., Ranković, M., Martins, O., Păun, D., & Mihoreanu, L. (2021).
Exploring Opportunities and Challenges of Artificial Intelligence and Machine Learning in
Higher Education Institutions. Sustainability, 13(18), 1-24.
https://doi.org/10.3390/su131810424
A10. López, R., Llerena, J., Sumba, N., & Cueva, J. (2024). Artificial Intelligence in Higher Education:
An Analysis of Existing Bibliometrics. Education Sciences, 14(1), 1–17.
https://doi.org/10.3390/educsci14010047
A11. Marin, Y., Caro, O., Carrasco, A., Llanos, K., Perez, D., Sanchez, E., Alva, N., & Chavez, R.
(2025). Ethical Challenges Associated with the Use of Artificial Intelligence in University
Education. Journal of Academic Ethics, 23(1), 1-18. https://doi.org/10.1007/s10805-025-
09660-w
A12. Tan, X., Cheng, G., & Ho, M. (2025). Artificial intelligence in teaching and teacher professional
development: A systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8(1), 1-
12. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100355
A13. Vieriu, A., & Petrea, G. (2025). The Impact of Artificial Intelligence (AI) on Students’ Academic
Development. Education Sciences, 15(3), 1–18. https://doi.org/10.3390/educsci15030343
A14. Villarreal, R., Vilalta, E., Salinas, D., Thierry, R., & Gerardou, F. (2023). Challenges and
Opportunities of Generative AI for Higher Education as Explained by ChatGPT. Education
Sciences, 13(9), 1-16. https://doi.org/10.3390/educsci13090856
A15. Wang, S., Wang, C., Zhu, Z., Wang, J., Tran, T., & Dud, Z. (2024). Artificial intelligence in
education: A systematic literature review. Expert Systems with Applications, 252(1), 1-15.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124167
https://doi.org/10.3390/su151612451
A8. Kit, D., Chi, E., Kwan, C. (2025). Opportunities, challenges and school strategies for integrating
generative AI in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8(1), 1-12.
https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100373
A9. Kuleto, V., Ilić, M., Dumangiu, M., Ranković, M., Martins, O., Păun, D., & Mihoreanu, L. (2021).
Exploring Opportunities and Challenges of Artificial Intelligence and Machine Learning in
Higher Education Institutions. Sustainability, 13(18), 1-24.
https://doi.org/10.3390/su131810424
A10. López, R., Llerena, J., Sumba, N., & Cueva, J. (2024). Artificial Intelligence in Higher Education:
An Analysis of Existing Bibliometrics. Education Sciences, 14(1), 1–17.
https://doi.org/10.3390/educsci14010047
A11. Marin, Y., Caro, O., Carrasco, A., Llanos, K., Perez, D., Sanchez, E., Alva, N., & Chavez, R.
(2025). Ethical Challenges Associated with the Use of Artificial Intelligence in University
Education. Journal of Academic Ethics, 23(1), 1-18. https://doi.org/10.1007/s10805-025-
09660-w
A12. Tan, X., Cheng, G., & Ho, M. (2025). Artificial intelligence in teaching and teacher professional
development: A systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8(1), 1-
12. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100355
A13. Vieriu, A., & Petrea, G. (2025). The Impact of Artificial Intelligence (AI) on Students’ Academic
Development. Education Sciences, 15(3), 1–18. https://doi.org/10.3390/educsci15030343
A14. Villarreal, R., Vilalta, E., Salinas, D., Thierry, R., & Gerardou, F. (2023). Challenges and
Opportunities of Generative AI for Higher Education as Explained by ChatGPT. Education
Sciences, 13(9), 1-16. https://doi.org/10.3390/educsci13090856
A15. Wang, S., Wang, C., Zhu, Z., Wang, J., Tran, T., & Dud, Z. (2024). Artificial intelligence in
education: A systematic literature review. Expert Systems with Applications, 252(1), 1-15.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124167