En Lima, reunimos a líderes de instituciones de educación superior de la ciudad, junto con algunos invitados internacionales de la región, como parte de nuestra serie de mesas redondas “De la promesa a la práctica: la inteligencia artificial en la educación superior”. Rectores, vicerrectores, directores de innovación tecnológica y responsables académicos se sentaron a discutir una pregunta que hoy atraviesa a toda la educación superior: ¿cómo transformar la manera en que el mundo aprende a través de la inteligencia artificial?
Ese día no escuchamos un discurso optimista sobre la IA como solución mágica. Fue algo más honesto y más útil: un grupo de personas que lideran instituciones educativas reconociendo, en voz alta, dónde están paradas frente a esta tecnología y hacia dónde deberían caminar.
El problema no es la tecnología, es la falta de rumbo
Algo se repitió en casi todas las mesas de discusión. Prácticamente todas las instituciones ya están usando inteligencia artificial de alguna forma. El problema no es la adopción, sino que en la mayoría de los casos esa adopción avanza sin un propósito claro. Se experimenta porque “hay que estar ahí”, porque es una tendencia que ninguna institución quiere perderse, pero sin una hoja de ruta que guíe esa exploración hacia resultados sostenibles.
Durante la sesión, las mesas coincidieron en algo clave. Antes de elegir herramientas, hay que definir el “por qué”. ¿Qué problema institucional estamos tratando de resolver? ¿Qué tipo de estudiante o de profesor queremos formar y acompañar en esta nueva etapa? Responder estas preguntas primero es lo que convierte cualquier inversión en tecnología en una estrategia real de transformación, en lugar de una colección de herramientas desconectadas entre sí.
Pedagogía primero, tecnología después
Otro consenso fuerte: la tecnología no debería liderar la conversación. La pedagogía sí. Varias mesas insistieron en que la personalización del aprendizaje y los objetivos educativos deben ser el punto de partida, y que la inteligencia artificial funciona mejor cuando se entiende como un complemento, no como una solución completa en sí misma.
Esto cambia por completo la conversación dentro de una institución. Cuando presentamos la IA como un aliado del modelo pedagógico que ya existe, y no como algo que viene a reemplazarlo, es mucho más fácil que docentes y directivos se suban al mismo barco. La conversación se convierte en la IA al servicio de lo que ya sabemos que funciona en la educación superior.
También hablamos de algo esencial en medio de una conversación alrededor de la tecnología: el pensamiento crítico sigue siendo la habilidad central que hay que proteger y fortalecer, especialmente en las primeras etapas del aprendizaje. La IA puede acelerar muchos procesos, y para nosotros lo esencial es que los estudiantes sigan marcando su propio ritmo para aprender a pensar por sí mismos.
El dato como base de la confianza institucional
Toda estrategia de inteligencia artificial necesita sostenerse en una conversación seria sobre gobernanza de datos. Este fue uno de los puntos donde más coincidimos. Necesitamos un marco de gobernanza flexible, capaz de adaptarse a la misión y los programas de cada universidad, y lo suficientemente sólido como para generar confianza real.
De ahí surgió también un concepto que resonó con fuerza en varias mesas: hablamos de una “IA soberana“, donde las instituciones mantienen control real sobre sus datos, su infraestructura y su información antes de abrirse a una transformación más amplia. Se trata de asegurarnos de que ese cambio proteja la autonomía institucional.
En ese mismo hilo también apareció el rol del LMS. Hoy lo entendemos como una plataforma que debe integrar herramientas de inteligencia artificial de forma segura, ordenada y alineada con los parámetros que cada institución define para sí misma.
De la inversión con miedo a la inversión con propósito
Y llegamos a un tema que casi todos tocaron sin que nadie lo forzara: el presupuesto.
Invertir en inteligencia artificial sigue generando dudas, en buena parte porque los resultados todavía se sienten difíciles de medir. Es una duda razonable. ¿Cómo justificamos una inversión importante cuando el retorno sigue siendo difícil de medir?
En Lima encontramos una respuesta clara. Invertir con más claridad es lo que realmente marca la diferencia.
Las instituciones que están teniendo mejores resultados son las que construyeron un plan de mediano plazo, en lugar de subirse a la tendencia sin saber muy bien hacia dónde iban. Y el contexto le da urgencia a esta conversación. Perú ya lidera la adopción de inteligencia artificial en la región, con un 36% de adopción, particularmente fuerte en el segmento K-12.
En educación superior, la brecha entre adopción y estrategia también es evidente. Según el AI in Higher Education LATAM Survey 2026, elaborado por el Digital Education Council, el 92% de los estudiantes y el 79% de los docentes ya interactúan activamente con herramientas de IA, pero solo el 30% de los estudiantes considera que la integración actual de la IA en su institución cumple sus expectativas. Hoy la pregunta ya no es si la IA va a llegar a las aulas de América Latina; eso ya está pasando. La pregunta que sí importa es si las instituciones van a llegar con una estrategia o van a llegar corriendo detrás del cambio.
Sentar las bases para decidir con propósito
Las instituciones de educación superior en América Latina no necesitan que las convenzamos de usar inteligencia artificial. Ya lo están haciendo. Lo que sí necesitan es pasar de la experimentación dispersa a la toma de decisiones con propósito, apoyadas en una pedagogía clara, una gobernanza sólida y una hoja de ruta que le dé sentido a cada inversión.
La mesa redonda en Lima nos dejó una idea que resume bien el momento actual. Tener las preguntas correctas antes de elegir la tecnología es lo que de verdad importa. Y esas preguntas, hoy más que nunca, son las que van a definir qué instituciones logran transformar de verdad la manera en que sus comunidades aprenden.
Para nosotros en D2L, estas son justamente las preguntas y las conversaciones que nos impulsan a seguir generando impacto en la educación. Seguimos ayudando a las instituciones a construir esa hoja de ruta, desde la gobernanza de datos hasta la estrategia de inversión, para que cada decisión de IA tenga un propósito claro y se traduzca en un impacto real en sus estudiantes.
Si quiere conocer otra conversación igual de reveladora, lo invitamos a explorar lo que se habló en nuestra mesa redonda en Santiago de Chile, donde la pregunta dejó de ser cómo usamos la inteligencia artificial y se convirtió en algo aún más profundo.
