Inteligencia artificial generativa en la educación superior: estado del arte y perspectivas

El objetivo de este estudio es analizar el estado del arte y las perspectivas de la inteligencia artificial generativa en la educación superior, identificando sus aplicaciones, beneficios y desafíos. La metodología consistió en un análisis de literatura reciente, incluyendo artículos, informes y estudios de caso publicados entre 2020 y 2025, con el fin de sintetizar tendencias, enfoques y experiencias relevantes en universidades de distintas regiones. Se examinó el uso de tecnologías generativas en distintos ámbitos educativos y se clasificaron las aplicaciones según su propósito y alcance. Los resultados muestran que la IA generativa se emplea principalmente en la creación de contenidos educativos, tutorías personalizadas, automatización de evaluaciones y apoyo a la investigación, favoreciendo la eficiencia y la personalización del aprendizaje. Asimismo, se identificaron desafíos, como la necesidad de capacitación docente, la definición de lineamientos éticos y la desigualdad tecnológica entre instituciones. Las conclusiones indican que la IA generativa posee un alto potencial transformador en la educación superior, siempre que se implementen políticas institucionales y estrategias de formación para docentes y estudiantes. Este estudio ofrece una visión integral que puede orientar futuras investigaciones y decisiones estratégicas sobre la integración de tecnologías emergentes en entornos académicos.