La integración de la inteligencia artificial en la educación superior: Oportunidades para la personalización del aprendizaje y desafíos éticos en contextos latinoamericanos

Abstract

La integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior plantea un problema complejo. Aunque esta ofrece personalización del aprendizaje, retroalimentación inmediata y accesibilidad ampliada, también genera riesgos cognitivos, éticos y digitales. La importancia de este tema radica en que las universidades latinoamericanas enfrentan brechas estructurales de infraestructura y formación docente, lo cual limita la transferencia de experiencias exitosas de otros contextos. En consecuencia, se identifica un vacío de investigación, ya que los estudios locales son aún incipientes y dependen en gran medida de evidencia externa. El objetivo de este artículo consistió en analizar los principales hallazgos de investigaciones recientes en América Latina sobre el uso de la IA en la educación superior, considerando las limitaciones estructurales y pedagógicas. Para ello, se realizó una revisión bibliográfica de artículos publicados entre 2023 y 2025, seleccionados mediante criterios de inclusión que privilegiaron fuentes académicas en español y estudios con enfoque en la región. Los resultados mostraron beneficios en personalización, accesibilidad y motivación estudiantil, pero también revelaron preocupaciones sobre sesgos algorítmicos, privacidad y dependencia tecnológica. Las implicaciones sugieren que la IA debe concebirse como complemento del juicio humano, lo cual exige marcos éticos claros, capacitación docente continua e inversión en infraestructura para garantizar equidad y sostenibilidad educativa.The integration of artificial intelligence (AI) into higher education presents a complex challenge. Although it offers personalized learning, immediate feedback, and expanded accessibility, it also generates cognitive, ethical, and digital risks. The relevance of this issue lies in the fact that Latin American universities face structural gaps in infrastructure and teacher training, which limit the transfer of successful experiences from other contexts. Consequently, a research gap is identified, since local studies remain incipient and largely dependent on external evidence. The objective of this article was to analyze the main findings of recent research in Latin America regarding the use of AI in higher education, considering structural and pedagogical limitations. To this end, a literature review was conducted of articles published between 2023 and 2025, selected through inclusion criteria that prioritized academic sources in Spanish and studies focused on the region. The results revealed benefits in personalization, accessibility, and student motivation, but also highlighted concerns about algorithmic bias, privacy, and technological dependence. The implications suggest that AI should be conceived as a complement to human judgment, which requires clear ethical frameworks, continuous teacher training, and investment in infrastructure to ensure equity and educational sustainability.