Introducción

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) y, en particular de la inteligencia artificial generativa (IAGen), ha transformado de modo radical el panorama de la educación superior en los últimos años. Modelos de IA, como Chat GPT, Gemini y otras herramientas de generación automática de contenido han ido evolucionando rápidamente, lo que ha propiciado la adopción masiva de estas, en universidades de todo el mundo, por una parte, del estudiantado y también, por otra, del profesorado. Esta tendencia responde a la necesidad de individualizar el aprendizaje, optimizar la gestión en la educación y así mismo, enriquecer las experiencias formativas en un contexto caracterizado por la digitalización y la globalización del conocimiento. (^{Silgado-Tuñón, et al., 2025}; ^{Soriano et al., 2025}; ^{García, 2024}). Estas capacidades contribuyen a una educación realmente inclusiva, centrada en el estudiante y eficiente en la totalidad de la palabra, lo que ha sido especialmente valorado en contextos de alta diversidad demográfica, económica y social y también de recursos limitados. (^{Muirragui Irrazabal, et al., 2025}).

Las implicancias éticas de la IAGen en la educación superior han sido investigadas desde diversas perspectivas, es el caso de la formación ética y alfabetización en IA; tal como lo señala ^{García- Peñalvo et al. (2025)}, quien afirma que los estudiantes deben estar preparados para enfrentarse a dilemas inexistentes y desarrollar el pensamiento crítico que les será necesario para la adaptación al futuro, pues al estar específicamente formados en IAGen mejoran sus conocimientos y su capacidad crítica (^{Romeu et al, 2025}) Por este motivo, la alfabetización en IA es una tarea preponderante y un desafío ético para la universidad de hoy (^{Pérezchica et al., 2024})

En cuanto a la integridad académica y riesgos de plagio, algunos estudios sugieren que, con la llegada de la IAGen al ámbito académico, se generan novedosas formas de plagio académico, lo que dificulta la evaluación como era conocida anteriormente (^{Carranza et al., 2024}). Además, ^{Hernández et al., (2024)} dice que cuanto más uso hagan los estudiantes de la IA para producir sus trabajos, más difícil será precisar la autoría real y la fiabilidad del proceso evaluativo. Por este motivo, se espera que la integridad académica de todos los agentes educativos en las universidades sea reforzada con políticas claras y una formación ética en el uso de las IA (^{Guamán, 2025}). La evidencia reciente sobre la materia sugiere que las universidades requieren de normas o políticas institucionales, así como marcos regulatorios. Al respecto, se han identificado vacíos normativos o nulas políticas institucionales que regulen la IAGen y su uso en el ámbito académico (^{Gásquez et al., 2023}), por lo que se requiere consensos jurídicos y éticos para su regulación y supervisión (^{OEI, 2025}), puesto que son incipientes o en algunos casos, inexistentes (^{UNESCO, 2024})

Un considerable número de investigaciones dan cuenta sobre la percepción de los estudiantes y de los docentes sobre el uso de la IAGen en la universidad. Si bien, los estudiantes perciben la IAGen como una “herramienta útil” son conscientes que en algún momento se acostumbrarán a “no pensar” y sufrirán la pérdida de competencias críticas (^{Camacho et al., 2025}; ^{Alpizar et al., 2024}), incluso piensan que están adelantados en el tema respecto de sus docentes, pues afirman que existe un bajo o nulo nivel de preparación, lo que les impediría orientar los criterios claros para su uso (^{Sánchez et al., 2025}; ^{Hernández y Chávez, 2025})

La revisión de la literatura académica muestra que se necesita atender con urgencia las preocupaciones que devienen de los expertos en temas éticos, sociales y técnicos. Como lo sostienen ^{Gallent- Torres et al. (2023)}, si esta adopción es consciente y ética podría fortalecer la denominada innovación pedagógica, pues mejoraría el proceso enseñanza -aprendizaje en la universidad. Cabe resaltar que se debe potenciar la IAGen para individualizar el aprendizaje y reflexionar sobre sus riesgos y límites (^{Alonso-Rodríguez, 2024}), porque si bien abre oportunidades también exige volver a definir el rol docente (^{Soto, 2025}).

También existe una creciente preocupación por la privacidad, equidad y responsabilidad social con el uso de la IAGen, puesto que el uso masivo de la IA en educación plantea serios retos como la “privacidad de datos y protección de la identidad digital del estudiante” (^{Ramírez y Herrera, 2024}). ^{Bolaño (2024)} propone profundizar en la equidad sobre el uso y acceso a la IAGen para evitar brechas sociales y asumir el reto de anticiparse para evitar un impacto negativo en la sociedad y en la formación de profesionales (^{Santos et al., 2025}).

En conclusión, la presente revisión sistemática tiene como objetivo analizar y sintetizar la evidencia científica más reciente sobre el impacto, los beneficios, los desafíos y las recomendaciones para la integración de la IA en la educación superior. De esta manera, se busca ampliar la visión sobre el uso de la IAGen en la educación superior, brindando información actualizada y rigurosamente seleccionada con el objetivo de desarrollar prácticas éticas innovadoras y claras en las instituciones educativas de educación superior.

Metodología

Para la elaboración de este trabajo, se eligió PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta Analyses) como revisión sistemática de la literatura existente con el fin de identificar, analizar y resumir la información científica actualizada, de temáticas referidas a la ética en el contexto educativo superior y la utilización práctica de la inteligencia artificial generativa (^{Page et al., 2020}) Del mismo modo, cabe destacar la relevancia de revisiones de esta naturaleza ya que permiten adquirir un panorama actualizado, crítico e integral acerca del estado actual de los conocimientos en diversas áreas profesionales y su reciente incorporación de la inteligencia artificial generativa, sus expectativas, los vacíos en cuanto a normativas y políticas y los desafíos y retos que estas enfrentan, identificando sobre todo, bases teóricas sólidas. (^{Silgado-Tuñón y López-Flores, 2025})

Se inició con la búsqueda integral en bases de datos académicas: Scopus, WebOS, ERIC y Scholar Google, entre otras. Se emplearon operadores booleanos para la búsqueda de palabras clave o keywords utilizadas, que incluyeron “Generative Artificial Intelligence” OR “Generative AI” OR “LLM” OR “Academic Probity” OR “Higher education” OR “University Students”, “Ethical Implications” OR “Academic Integrity” OR “Student Formation” que, al combinarse, se adaptaron a cada base de datos mencionadas aplicando las recomendaciones de búsquedas sistemáticas de fuentes de información (^{Booth, et al., 2021}) El proceso de búsqueda y selección se realizó por los investigadores de forma independiente. Las discrepancias se resolvieron mediante consenso o la intervención de un revisor extra para garantizar la objetividad (^{Liberati et al., 2009})

En cuanto a los criterios de inclusión, se buscaron artículos publicados entre 2020 y 2025. Estudios en inglés y en español, principalmente, y, asimismo, publicaciones revisadas por pares (artículos, revisiones, informes técnicos), cuyo enfoque explícito en inteligencia artificial generativa contengan Chat GPT, Gemini, etc. En contextos de educación superior y cuya discusión de aspectos éticos estén relacionados con la formación superior. En cuanto a los criterios de exclusión, se identificaron estudios enfocados en IA no generativa, trabajos centrados en niveles educativos distintos a la educación superior, así como informes de tesis y artículos de revisión sistemática.

Para esta etapa, se elaboró una matriz de extracción de datos como autor (es), año de publicación; país de estudio; aspectos éticos estudiados; nivel educativo de formación, implicaciones para la formación del estudiante universitario, diseño de la investigación, metodología utilizada, población de educación superior y principales hallazgos de manera sintética.

En cuanto a la fase de síntesis, se identificaron en primer lugar, las similitudes temáticas y, en segundo lugar, las discrepancias entre ellas. Seguidamente, se realizó el análisis de los datos recogidos en la fase anterior, identificando coincidencias, patrones y algunos temas relacionados que no se abordaron en esos estudios. Por último, se realizaron las conclusiones generales, teniendo en cuenta, destacar las implicancias de la inteligencia artificial generativa en la educación superior, así como rescatar valiosas recomendaciones para futuras investigaciones (^{Codina, 2018}).

Figura 1 Diagrama PRISMA 

Resultados y discusión

Los resultados obtenidos en esta revisión demuestran que la reciente incorporación de la IA generativa (IAGen) en la educación superior implica no únicamente un avance como respuesta a la demanda de innovación tecnológica, sino que, además, se evidencia la necesidad de adoptar medidas integrales y democráticas ante los desafíos éticos y organizativos de las universidades. La ética aparece, entonces, como un eje primordial en el contexto universitario, para gestionar los conflictos que se asocian al arribo de la IAGen, por lo que se hace necesaria la formación del estudiantado en cuestiones éticas que les permitan ser agentes responsables en su uso, promoviendo de esta manera una cultura de autorreflexión crítica (^{Liu et al., 2023}).

La inminente llegada de la inteligencia artificial generativa a la educación superior ha creado una discusión académica y normativa en estos últimos años, lo que se traduce en una innumerable cantidad de estudios, informes institucionales y documentos de organizaciones internacionales publicados entre los años 2023 y 2025 acerca del tema. El análisis de más de 40 referencias actuales ha permitido identificar tendencias y propuestas que giran en torno a cinco categorías: formación ética, desafíos institucionales, marcos regulatorios inexistentes, percepción de la comunidad universitaria y, sobre todo, riesgos éticos emergentes, que se exponen a continuación.

Primero, se puede afirmar que existe un consenso creciente acerca de la imperiosa necesidad de integrar la ética en las mallas curriculares para hacer un uso responsable de la IAGen; así lo señalan ^{Escalona y Paredes-Abreu (2025)}, quienes revelan en su estudio realizado con profesores, investigadores y estudiantes, una diferencia altamente significativa en cuanto a la conciencia ética. Por un lado, los profesores e investigadores mostraron mayor conciencia; por otro, los estudiantes, especialmente los de grado, presentaron niveles más bajos, probablemente por haber estado menos expuestos a una capacitación ética estructurada. Del mismo modo, ^{Matos et al. (2024)} destacan que la capacitación de los docentes-investigadores es incipiente, motivo por el cual subrayan la necesidad de una formación sólida en ética para lograr una comprensión más profunda del impacto de las relaciones humano-IA.

En cuanto a la formación ética, la literatura revisada coincide en que esta constituye el pilar fundamental para el uso responsable de la IAGen en la universidad (^{García-Peñalvo et al., 2025}; Sánchez et al., 2024; ^{Liu et al., 2023}; ^{Camacho et al., 2025}; ^{Gásquez et al., 2023}). Al respecto, se puede afirmar que existe un consenso generalizado sobre la necesidad de incorporar la ética y la reflexión crítica en los planes de estudio y en la capacitación docente, lo que promovería el análisis de casos prácticos (^{Romeu et al., 2025}; ^{Silgado-Tuñón y López-Flores, 2025}; ^{Vega-Reinel, 2025}). En esta misma línea, organizaciones internacionales como la ^{OEI (2025)} y ^{Liu et al. (2023)} destacan que no solo es necesario formar en alfabetización digital, sino también hacerlo conjuntamente con la formación ética, para afrontar los retos de la automatización, la privacidad y la equidad en el uso de la IAGen. Asimismo, debido a la necesidad de actualizar permanentemente los contenidos formativos para adaptarse a la vertiginosa evolución tecnológica, la literatura subraya la relevancia de enfoques multidisciplinares en su elaboración (^{García et al., 2025}; ^{Vera, 2024}).

En cuanto a los desafíos institucionales, una vez identificados, estos giran en torno a la actualización de la infraestructura, la gestión del cambio organizativo y la adaptación de los protocolos internos en todos los niveles (^{Silgado-Tuñón y López-Flores, 2025}; ^{Sánchez et al., 2025}; ^{OEI, 2025}). Diversos estudios señalan que muchas universidades carecen aún de políticas claras para la gestión de datos, la protección de la privacidad y la prevención de nuevas formas de plagio o deshonestidad académica facilitadas por la IAGen (^{Gallent et al., 2023}; ^{Guamán, 2025}; ^{Soriano et al., 2025}; ^{Hernández et al., 2024}). La literatura enfatiza la importancia de la formación continua del profesorado y de la creación de espacios de deliberación ética y actualización normativa, tal como lo afirman los estudios de ^{Párraga et al. (2024)}, ^{Vivas y Ruiz (2024)}, y ^{Díaz et al. (2024)}. Informes como los de la ^{OEI (2025)} recomiendan auditorías periódicas del impacto de la IA y la elaboración de códigos de conducta específicos para cada colectivo universitario.

Al no existir marcos regulatorios claros y específicos, como lo señalan ^{García-Peñalvo et al. (2025)} y ^{González-Fernández (2025)}, se trata de una necesidad imperante en el ámbito de la educación superior (^{OEI, 2025}; ^{Liu et al., 2023}; ^{Benavides et al., 2025}). Además, la ^{OEI (2025)} recomienda a las universidades adaptar normativas internacionales para desarrollar códigos éticos, protocolos de uso y políticas de transparencia, privacidad y equidad. Sin embargo, en su estudio, ^{Bravo et al. (2023)} y la ^{UNESCO (2024)} advierten que la implementación práctica de estos marcos enfrenta desafíos tangibles. En el mismo sentido, ^{González et al. (2025)} señalan que debería existir coherencia entre la regulación y la práctica cotidiana, así como la participación efectiva de la comunidad educativa en su desarrollo.

Estudios sobre la percepción de la comunidad universitaria frente a la IAGen, como los de ^{Sánchez et al. (2025)} y ^{García (2024)}, indican que los estudiantes la perciben de forma ambivalente y que su postura evoluciona conforme aumenta la formación y la experiencia directa con estas herramientas (^{Vega-Reinel, 2025}; ^{González, 2024}). Asimismo, ^{Scavone (2024)} reconoce el potencial de la IAGen para personalizar el aprendizaje, facilitar la evaluación y optimizar la gestión académica. No obstante, como advierten ^{Romeu et al. (2025)}, persisten preocupaciones sobre la fiabilidad, la equidad en el acceso y el riesgo latente de desplazamiento de funciones humanas (^{Borja, 2025}). De igual forma, ^{Santos et al. (2025)} muestran que la formación específica en IAGen mejora la actitud crítica y la capacidad de discernimiento ético, por lo que estudios como los de ^{García-Peñalvo et al. (2025)} y ^{Hernández et al. (2024)} evidencian la necesidad de acompañar la innovación tecnológica con espacios de reflexión y diálogo constantes. ^{Yusuf et al. (2024)} destacan en su estudio que los estudiantes manifestaron preocupación por la dependencia excesiva de las herramientas IAGen, ya que señalan que esta podría obstaculizar el crecimiento profesional y personal, no solo de los estudiantes sino también de los docentes.

Conclusiones

En la actualidad, la inteligencia artificial generativa (IAGen) ha llegado para cambiarlo todo. Desde la creación de contenidos originales hasta alcanzar el punto de debate en cuestionarse si todo lo creado a partir de su llegada, cuenta como autoría propia o no. Esta irrupción de la IAGen en el ámbito de la educación superior la ha transformado profundamente, pues presenta dos aspectos fundamentales de manera simultánea, como son las oportunidades sin precedentes, y con ellas, desafíos éticos complicados. La presente revisión sistemática, basada en un riguroso análisis de la literatura existente y publicada en los años 2023 y 2025, confirma que la integración efectiva y sobre todo, responsable de la IAGen en las universidades requiere un estudio polifacético que trascienda los límites del abordaje tecnológico.

En este artículo de revisión sistemática se han encontrado hallazgos que confluyen en la necesidad de formar en el uso ético de la IAGen a toda la comunidad universitaria. Se ha evidenciado que una alfabetización en IAGen, con matices críticos y conscientes no solo son deseables, sino indispensables para dotar al estudiantado y al profesorado de competencias necesarias para afrontar y confrontar los desafíos que derivan de este uso. La formación que se sugiere debe ser sostenible, que permita integrarse transversalmente en las mallas curriculares y fomentar el pensamiento crítico frente a las capacidades y limitaciones de la IAGen con el objetivo de evitar la dependencia que menoscabe la autonomía cognitiva del estudiante universitario. Por eso se recomienda tener en cuenta:

En el plano institucional, se confirma que las universidades se enfrentan al desafío ineludible de actualizar sus normativas y marcos operativos pues la ausencia de políticas claras en áreas como la gestión de datos, la integridad académica y la prevención del plagio, que fueron problemas álgidos en el ámbito educativo superior, hoy surge la urgencia de establecer directrices apropiadas que aseguren un entorno educativo igualitario y éticamente sólido. Es pertinente señalar que, la capacitación sostenida del profesorado, con la creación de espacios de debates, conversatorios en los cuales se intercambien experiencias, son cruciales para una gestión de cambio, progresivo y exitoso, pues garantizaría que la inteligencia artificial generativa se use como un complemento y no como un sustituto del proceso enseñanza- aprendizaje.

La falta de políticas y normativas claras que regulen específicamente el uso de la IAGen en instituciones de educación superior representa un vacío significativo y debe ser abordado con urgencia. Actualmente, ya existen recomendaciones de organismos internaciones al no haberse implementado de manera práctica en el contexto universitario, o ser este incipiente aún, por lo que se requiere la participación de todos los actores inmersos en él. Por ejemplo, desarrollar códigos éticos, protocolos de uso y políticas de transparencia y privacidad es fundamental para asegurar la equidad en el acceso y para mitigar los riesgos que devienen del uso de las herramientas de IAGen.

En torno a la percepción de la comunidad universitaria, al revisar la literatura, se evidencia una valoración positiva y negativa a la vez, sobre la IAGen, esta se caracteriza por reconocer el alto potencial de la IAGen para la optimización del aprendizaje y también como para la individualización de este, pero también muestra una preocupación real sobre la fiabilidad, la equidad en el acceso y el riesgo de la pérdida de competencias humanas básicas y esenciales en su formación académica. Esta dicotomía subraya la importancia de una comunicación transparente y de una formación específica que mejore la actitud crítica y la capacidad de discernimiento ético de la información, abordando las desigualdades en el nivel de preparación entre estudiantes y docentes.

Finalmente, esta revisión ha facilitado la identificación de una serie de riesgos emergentes sobre las implicaciones éticas en la educación superior que fueron temas de preocupación iniciales sobre la probidad académica, como son el plagio y la deshonestidad académica. La privacidad de datos, la equidad en el acceso a estas tecnologías, el potencial de resultados que obedecen a un sesgo algorítmico que, a su vez, pueden ampliar otras problemáticas como los prejuicios, o las falacias o también sobre la dependencia que puede llevar a la inhibición del pensamiento crítico y el riego de quedar “automatizados” son aspectos que requieren una investigación constante y una modificación a lo ya establecido que brinden soluciones éticas y democráticas que beneficien a todos en el contexto educativo. Preocupación especial genera la responsabilidad social y el uso de la IAGen en el contexto educativo superior, pues implica garantizar que la innovación tecnológica contribuya al desarrollo integral de los profesionales del futuro y su contribución al bien común.

En definitiva, la integración de la IAGen en la educación superior es un fenómeno actual y latente en nuestra realidad educativa y por ello, demanda una respuesta estratégica como también de una ética integral. Las universidades tienen no solo la oportunidad sino también la responsabilidad de liderar este proceso, no solo adoptando tecnología, o haciéndola accesible, sino cultivando una cultura de uso crítico, responsable y éticamente informado y que, principalmente, prepare a las futuras generaciones de profesionales a enfrentar un mundo transformado por la inteligencia artificial.