Implementación de la inteligencia artificial en la docencia de pregrado: percepción de vicerrectores académicos de universidades estatales chilenas

Palabras clave: inteligencia artificial; transformación pedagógica; docencia de pregrado; inteligencia ampliada; vicerrectores académicos

Resumen

Esta investigación analiza la integración de la inteligencia artificial (IA) en la docencia de pregrado desde la percepción de vicerrectores académicos de universidades estatales chilenas. El estudio aborda el potencial transformador de la IA, el estado actual de adopción institucional y los desafíos para su implementación efectiva en la docencia presencial. Se realizó un estudio cualitativo, interpretativo-constructivista, exploratorio y descriptivo, mediante entrevistas semiestructuradas a seis vicerrectores académicos de universidades estatales, seleccionados intencionalmente y distribuidos geográficamente en tres zonas del país, siguiendo criterios específicos de inclusión, para luego realizar análisis de contenido. El análisis reveló que la IA emerge como un potencial "tercer sujeto" en las interacciones educativas, configurando el concepto de "inteligencia ampliada", lo que sugiere una reconfiguración radical de los procesos pedagógicos. Se evidenció que la integración efectiva de la IA trasciende las adaptaciones tecnológicas, requiriendo transformaciones institucionales, culturales, formativas, normativas y conceptuales que actualmente se encuentran en estado incipiente. Los hallazgos revelan un momento crítico de transición paradigmática donde los principales desafíos son fundamentalmente epistemológicos, éticos y pedagógicos. La investigación concluye que se requieren respuestas sistémicas que aborden simultáneamente múltiples dimensiones, desde marcos normativos hasta transformaciones pedagógicas. Es crucial establecer espacios interinstitucionales de diálogo e investigación asociativa para desarrollar estrategias colaborativas que permitan aprovechar el potencial de la IA en la docencia de pregrado de las universidades estatales.

Biografía del autor/a

Alberto Félix Lecaros Alvarado, Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación, Santiago, Chile

Doctor en Educación por la Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación, Magíster en Educación en Informática Educativa por la Universidad de Chile. Pionero en Chile en la aplicación de Inteligencia Artificial Generativa para la transformación educativa. Combina formación en investigación educativa y evaluación de proyectos con experiencia en desarrollo de LMS y diseño de modelos de competencias para universidades y organismos gubernamentales. Coordina el Diplomado en Modelos de IA Generativa para Docentes 2025-2026 en la Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación. Director de Innovación y Desarrollo en Keylearning Spa, liderando procesos de transformación digital e innovación educativa.

Óscar Germán Espinoza Díaz , Universidad de Tarapacá, Santiago, Chile

Doctor en Política, Planificación y Evaluación en Educación por la Universidad de Pittsburgh. Profesor titular de la Universidad de Tarapacá e investigador del IESED-Chile. Ha desarrollado proyectos y consultorías con organismos internacionales como UNESCO, Banco Mundial y PNUD, en temáticas de acceso, equidad, calidad y políticas públicas en educación superior. Integra redes científicas iberoamericanas de alto impacto, entre ellas Red IndicES, RICYT y RIAIPE. Su producción académica incluye 12 libros, 75 capítulos y 150 artículos.

Tomás Pedro Thayer Morel, Universidad Austral de Chile, Valdivia, Chile

Doctor en Didácticas Específicas (U. de Valencia, 2025), Magíster en Educación con mención en Informática Educativa y Licenciado en Música (U. de Chile). Su trayectoria vincula música, creatividad, tecnología y pedagogía. Se formó en Bansuri con el maestro senior G.S. Sachdev entre 1994 y 2018. Actualmente, es académico asociado e investigador de la Escuela de Artes Musicales y Sonoras de la Facultad de Arquitectura y Artes de la Universidad Austral de Chile. Miembro del grupo de investigación en educación musical del Instituto Universitario de la Creatividad e Innovaciones Educativas (IUCIE) de la Universidad de Valencia. 

María Elizabeth Alvarado Chávez, Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación, Santiago, Chile

Doctora en Educación (Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación), Magíster en Estudios de Género y Cultura, mención Humanidades (Universidad de Chile), Diplomada en Estudios de Género, Cultura y Sexualidad (Universidad de Chile) y Socióloga (Universidad de Chile). Su trayectoria se ha desarrollado en docencia, investigación y gestión académica en educación superior, con experiencia en análisis institucional, metodología de la investigación, inclusión y transformación universitaria. Ha impartido cursos, guiado tesis y participado en estudios vinculados a educación, políticas universitarias, sexualidad, racismo, memoria social y desigualdades de género.

Citas

Abulibdeh, A., Zaidan, E., & Abulibdeh, R. (2024). Navigating the confluence of artificial intelligence and education for sustainable development in the era of industry 4.0: Challenges, opportunities, and ethical dimensions. Journal of Cleaner Production, 437, Article 140527. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.140527

Álvarez Herrero, J. F. (2024). Opinión del alumnado universitario de educación sobre el uso de la IA en sus tareas académicas [Opinion of university students in education on the use of AI in their academic tasks]. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–18. https://epsir.net/index.php/epsir/article/view/534

Brayan Díaz, & Nussbaum, M. (2024). Artificial intelligence for teaching and learning in schools: The need for pedagogical intelligence. Computers & Education, 217, Article 105071. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105071

Cazau, P. (2006). Introducción a la investigación en Ciencias Sociales. https://www.academia.edu/39274663/Pablo_Cazau_INTRODUCCI%C3%93N_A_LA_INVESTIGACI%C3%93N_EN_CIENCIAS_SOCIALES

Centro de Perfeccionamiento, Experimentación e Investigaciones Pedagógicas (CPEIP). (2025, 13 de junio). Marco orientador de competencias digitales docentes. Ministerio de Educación. Recuperado de https://www.cpeip.cl/marco-orientador-competencias-digitales/

Consejo de Rectores de las Universidades Chilenas (CRUCH). (2023, 19 de octubre). Nueva directiva de Comisión de Vicerrectores/as Académicos/as presenta lineamientos estratégicos 2023-2025. Consejo de Rectores de las Universidades Chilenas. https://consejoderectores.cl/2023/10/19/nueva-directiva-de-comision-de-vicerrectores-as-academicos-as-presenta-lineamientos-estrategicos-2023-2025/

Chang, S. C., & Chang, Y. C. (2026). Teaching practices and effectiveness evaluation of AI courses assisted by large language models. In H. Fujita, Y. Watanobe, M. Ali, & Y. Wang (Eds.), Advances and trends in artificial intelligence. Theory and applications. IEA/AIE 2025. Lecture Notes in Computer Science (Vol. 15707, pp. 89–100). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-96-8892-0_8


Dembitska, S., Kobylianskyi, O., Nahorniak, S., Puhach, V., & Tatarchuk, V. (2025). Usage of artificial intelligence for the individualization of learning in the institutions of higher education. In Futureproofing engineering education for global responsibility: Proceedings of the 27th International Conference on Interactive Collaborative Learning (ICL2024), Volume 1 (pp. 199–207). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-85652-5_21

Digital Education Council. (2025). Global AI Faculty Survey 2025: Key findings on adoption, literacy, and institutional support. https://www.winssolutions.org/ai-challenges-training-gaps-universities/
Donoso Díaz, S. (2024). La política educacional chilena en el presupuesto 2024: Tendencias, lógicas y desafíos. Educação & Sociedade, 45, e286423. https://doi.org/10.1590/ES.286423


Espejo Aubá, P. C. (2024). La Inteligencia Artificial en educación: percepciones y saberes de los docentes. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–19. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-898

Gardner, H. (2011). Frames of mind: The theory of multiple intelligences (30th anniversary ed.). Basic Books.

Gardner, H. (2003). Multiple intelligences after twenty years (Vol. 21). American Educational Research Association.

Gardner, H. (2022, 16 de junio). Pedagogical (teaching) intelligence: Some intriguing findings. Multiple Intelligences Oasis. https://www.multipleintelligencesoasis.org/blog/2022/6/16/pedagogical-teaching-intelligence-some-intriguing-findings

Ganguli, D., et al. (2022). Predictability and surprise in large generative models. In FAccT '22: Proceedings of the 2022 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 1747–1764). https://doi.org/10.1145/3531146.3533229

Gilson, A., Safranek, C. W., Huang, T., Socrates, V., Chi, L., Taylor, R. A., et al. (2023). How does ChatGPT perform on the United States medical licensing examination? The implications of large language models for medical education and knowledge assessment. JMIR Medical Education, 9(1), Article e45312. https://doi.org/10.2196/45312

Guzmán, A. L., & Lewis, S. C. (2019). Inteligencia artificial y comunicación: Una agenda de investigación en comunicación hombre máquina. New Media & Society, 22(1), 70–86. https://doi.org/10.1177/1461444819858691

Holmes, W., & Miao, F. (2023). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. UNESCO Publishing. https://doi.org/10.54675/EWZM9535

Holmes, W., & Tuomi, I. (2022). Futures of artificial intelligence in education. European Journal of Education, 57(4), 531–691. https://doi.org/10.1111/ejed.12533

Kroff, F., & Vera, R. (2023). Inteligencia artificial en la educación universitaria. Revista Espacios, 45(5), 9. https://doi.org/10.48082/espacios-a24v45n05p09

Krippendorff, K. (1980). Metodología de análisis de contenido: Teoría y práctica. Paidós.

Kyambade, M., Namatovu, A., & Male Ssentumbwe, A. (2025). Exploring the evolution of artificial intelligence in education: From AI guided learning to learner personalized paradigms. Cogent Education, 12(1). https://doi.org/10.1080/2331186X.2025.2505297

Lago Ávila, M. J., & Pérez Hurtado, M. (2024). La IA en la educación superior: Formando profesionales más competitivos y empleables. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–21. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-859
Levari, D., Gilbert, D., & Wilson, T. (2022). Tips from the top: Do the best performers really give the best advice? Psychological Science, 33(5), 685–698. https://doi.org/10.1177/09567976211054089

Litardo, J. T., Wong, C. R., Ruiz, S. M., & Benites, K. P. (2023). Retos y oportunidades docente en la implementación de la inteligencia artificial en la educación superior ecuatoriana. South Florida Journal of Development, 4(2), 867–889. https://doi.org/10.46932/sfjdv4n2-020


Martínez Rolan, X. M., Cabezuelo Lorenzo, F., & Oliveira, L. (2025). Los nuevos escenarios de la sociedad digital ante el reto de la Inteligencia Artificial Generativa (IA). Encontros Bibli: Revista Electrónica de Bibliotecología y Ciencias de la Información, 30, 1–7. https://doi.org/10.5007/1518-2924.2025.e105080

Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación. (2021). Política Nacional de Inteligencia Artificial Chile (2021). https://minciencia.gob.cl/uploads/filer_public/4a/ce/4acec1c3-9219-46bb-b78f-74f851c3403d/plan_de_accion_ia_v2.pdf

Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación. (2024). Política Nacional de Inteligencia Artificial: Actualización 2024. Gobierno de Chile. https://cens.cl/wp-content/uploads/2024/05/Politica-Nacional-de-IA-Actualizada-2-05.pdf

Morales García, W. C., Sairitupa Sanchez, L. Z., Flores Paredes, A., Pascual Mariño, J., & Morales García, M. (2025). Influence of self efficacy in the use of artificial intelligence (AI) and anxiety toward AI use on AI dependence among Peruvian university students. Data and Metadata, 4, 210. https://doi.org/10.56294/dm2025210

Moravec, J. W., & Martínez Bravo, M. C. (2023). Global trends in disruptive technological change: Social and policy implications for education. On the Horizon, 31(3/4), 147–173. https://doi.org/10.1108/OTH-02-2023-0007

OpenAI. (2023). ChatGPT: Optimizing language models for dialogue. https://openai.com/blog/chatgpt/

Ojeda, A. D., Solano Barliza, A. D., Alvarez, D. O., & Cárcamo, E. B. (2023). Análisis del impacto de la inteligencia artificial ChatGPT en los procesos de enseñanza y aprendizaje en la educación universitaria. Formación universitaria, 16(6), 61–70. https://doi.org/10.4067/S0718-50062023000600061

Ossa, C., & Willatt, C. (2023). Uso de inteligencia artificial generativa para retroalimentar escritura académica en procesos de Formación Inicial Docente. European Journal of Education and Psychology, 16(2), 1–16. https://doi.org/10.32457/ejep.v16i2.2412

Pedraja Rejas, L. M., Marchioni Choque, I. A., Espinoza Marchant, C. J., & Muñoz Fritis, C. P. (2020). Leadership and organizational culture as influencing factors in the quality of higher education: Conceptual analysis. Formación universitaria, 13(5), 3–14. https://doi.org/10.4067/S0718-50062020000500003

Piedra, J. (2025). Desafíos políticos y normativos de la inteligencia artificial: Aspectos generales para su discusión en América Latina. Astrolabio: Revista Internacional De Filosofía, 1(30), 1–17. https://doi.org/10.1344/astrolabio.v1i30.50112

Punziano, G. (2025). Adaptive epistemology: Generative AI adoption as a paradigm shift in social sciences. Societies, 15(7), 205. https://doi.org/10.3390/soc15070205

Quintana Bernal, M. R., Sancan Rivera, M. J., Landázuri Castillo, M. V., Abril Cócheres, D. G., & Mora Pita, M. E. (2024). Globalización y cultura: Impacto de la integración económica y tecnológica en identidades sociales y tradiciones locales globales y locales. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 5(4), 1616–1637. https://doi.org/10.56712/latam.v5i4.2364

Rodríguez, G., Gil, J., & García, E. (1999). Metodología de la investigación cualitativa. Ediciones Aljibe.
Schmidt, E. (2025, 5 de junio). Eric Schmidt alerta sobre el avance imparable de la inteligencia artificial. Infobae. https://www.infobae.com/tecno/2025/06/05/eric-schmidt-alerta-sobre-el-avance-imparable-de-la-inteligencia-artificial/

Shen, M., Shen, Y., Liu, F., & Jin, J. (2025). Prompts, privacy, and personalized learning: Integrating AI into nursing education—a qualitative study. BMC Nursing, 24, Article 470. https://doi.org/10.1186/s12912-025-03115-8


Sisman Ugur, S. (2025). Integrating AGI and transhumanist technologies into education: An integrative cognitive enhancement framework and ethical implications. In M. Iklé, A. Kolonin, & M. Bennett (Eds.), Artificial General Intelligence. AGI 2025. Lecture Notes in Computer Science (Vol. 16058, pp. 231–249). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-032-00800-8_21

Sjödin, D., et al. (2021). How AI capabilities enable business model innovation: Scaling AI through co evolutionary processes and feedback loops. Journal of Business Research, 134, 574–587. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.05.009

Sposato, M. (2025). Artificial intelligence in educational leadership: A comprehensive taxonomy and future directions. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 22(1), Article 517. https://doi.org/10.1186/s41239-025-00517-1


UK Government. (2023, 1 de noviembre). The Bletchley Declaration by countries attending the AI Safety Summit, 1–2 November 2023. Department for Science, Innovation and Technology; Foreign, Commonwealth & Development Office; Prime Minister's Office. https://www.gov.uk/government/publications/ai-safety-summit-2023-the-bletchley-declaration

UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455

UNESCO. (2023). La inteligencia artificial: Necesitamos una nueva educación. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386262/PDF/386262spa.pdf.multi

UNESCO. (2023, 7 de septiembre). Guidance for generative AI in education and research [Guía global sobre inteligencia artificial generativa en educación e investigación]. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research

UNESCO. (2024). AI competency framework for teachers. Competencias docentes en IA. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391104

Urquiza, A. (2025). Opinión: Universidades públicas en la era de la IA: entre la urgencia y la oportunidad. Universidad de Chile. https://uchile.cl/noticias/228451/opinion-universidades-publicas-en-la-era-de-la-ia
Wong, W., Aristidou, A., & Scheuermann, K. (2025). The future of learning or the future of dividing? Exploring the impact of general artificial intelligence on higher education. Data & Policy, 7, e1011. https://doi.org/10.1017/dap.2025.10011

Wayne Holmes, & Tuomi, I. (2022). Futures of artificial intelligence in education. European Journal of Education, 57(4), 531–691. https://doi.org/10.1111/ejed.12533

Zawacki Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., et al. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1). https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Publicado
2026-05-30
Cómo citar
Lecaros Alvarado, A. F., Espinoza Díaz , Óscar G., Thayer Morel, T. P., & Alvarado Chávez, M. E. (2026). Implementación de la inteligencia artificial en la docencia de pregrado: percepción de vicerrectores académicos de universidades estatales chilenas. Revista Educación Superior Y Sociedad (ESS), 37(2), 46-67. https://doi.org/10.54674/ess.v37i2.1090