Desafíos y desigualdades que enfrenta la alfabetización en inteligencia artificial (IA) en el ámbito universitario

 

Chen, Zhuo; Nathan Kelber; y Ruby MacDougall. “The Divided State of AI in Higher Education.” Ithaka S+R (blog), 9 de junio de 2025. https://sr.ithaka.org/blog/the-divided-state-of-ai-in-higher-education/ Se analiza los desafíos y desigualdades que enfrenta la alfabetización en inteligencia artificial (IA) en el ámbito universitario. Señalan que esta alfabetización no sigue un patrón uniforme: mientras algunas instituciones ofrecen programas e iniciativas formales, otras no cuentan con talleres ni formación sistemática. Además, existen marcadas diferencias según el campo académico—las ramas de ciencias y negocios adoptan la IA con mayor rapidez, mientras que las humanidades mantienen una postura más reservada—y según la generación docente, donde el profesorado joven se muestra más receptivo frente al escepticismo del profesorado con mayor trayectoria Otra división clave es la disparidad entre los enfoques institucionales: no hay una política común sobre qué implica la alfabetización en IA ni cómo integrarla en los planes de estudio. En muchas universidades, los recursos y los programas relacionados con IA están aislados entre bibliotecas, centros de enseñanza e informática, sin una estrategia cohesiva a nivel campus . Esto contrasta con la presión comercial, pues muchos centros tienen acceso a herramientas IA antes incluso de formar al personal o establecer estándares. El informe destaca también que las formaciones en IA están más orientadas al profesorado que al estudiantado. En algunas universidades, los profesores pueden utilizar IA libremente en su labor, mientras que los estudiantes apenas tienen permiso para hacerlo, y cuando lo tienen, depende del criterio individual del docente. Además, no existen buenas prácticas estandarizadas para guiar su integración en la enseñanza . Como respuesta, Ithaka S+R ha lanzado el proyecto “Integrating AI Literacy into the Curricula”, que ha convocado a 45 instituciones para abordar estas divisiones colaborativamente. En la reunión inicial (abril de 2025), participantes identificaron las brechas existentes y comenzaron a compartir soluciones, aunque todavía no existe un modelo unificado. El objetivo es construir un marco compartido de alfabetización en IA que supere las diferencias disciplinarias, generacionales y organizativas