Resumen

ACEVEDO CARRILLO, Mauricio; CABEZAS TORRES, Norma Milena; LA SERNA LA ROSA, Pablo Antonio  y  ARAUJO ROSSEL, Shiriam Alejandra. Desafíos y oportunidades de la inteligencia artificial en la educación superior latinoamericana: una revisión sistemática de la literatura. Revista InveCom [online]. 2026, vol.6, n.1, e601074.  Epub 21-Jul-2025. ISSN 2739-0063.  https://doi.org/10.5281/zenodo.15508755.

La Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como un agente disruptivo en la transformación digital de las universidades, impulsando nuevas formas de enseñanza, evaluación y gestión académica. En América Latina, su incorporación en el ámbito universitario avanza entre oportunidades de innovación y desafíos éticos, pedagógicos y estructurales. De allí que, esta investigación tiene como objetivo analizar sistemáticamente la producción científica entre 2020 y 2024 que aborda la integración de la IA en instituciones de educación superior latinoamericanas, identificando sus aportes, retos, oportunidades y tendencias emergentes. Para ello, se realizó una revisión sistemática cualitativa siguiendo el protocolo PRISMA, utilizando los términos “inteligencia artificial” y “educación superior universitaria”. Tras aplicar criterios de inclusión y exclusión, se seleccionaron 40 artículos relevantes publicados en el período mencionado. El análisis fue de carácter temático, no estadístico, y los resultados se organizaron en cuatro dimensiones clave: innovación tecnológica, transformación pedagógica, ética educativa y sostenibilidad institucional. Los estudios revisados resaltan el potencial de la IA para personalizar el aprendizaje, optimizar la gestión docente y fomentar entornos inclusivos. No obstante, también advierten sobre riesgos asociados a la privacidad, la evaluación automatizada y la insuficiente capacitación del profesorado. En conclusión, la IA representa tanto una oportunidad estratégica como un desafío estructural para las universidades latinoamericanas. Su integración efectiva requiere políticas educativas claras, inversión en formación docente, evaluación crítica de sus aplicaciones y una gobernanza algorítmica ética que garantice inclusión, equidad y calidad educativa.

Palabras clave : aprendizaje adaptativo; educación superior universitaria; inteligencia artificial.

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