Tipo de artículo: Artículo original

Fecha de recibido: 21/01/2026

Fecha de aceptado: 02/04/2026

Fecha de publicado: 16/04/2026

Introducción

El auge de la inteligencia artificial es notorio y no tiene vuelta atrás, y aunque es mucha la resistencia que existe con relación a su utilización, no es más que puro desconocimiento, es por ello que es fundamental documentarse, formarse y saber manipular las herramientas que utilizan IA para poder saber sacar el mejor provecho posible. Aunque pareciera claro, la IA no ha venido para suplir al humano, y mucho menos en entornos escolástico, donde las características típicas de las relaciones humanas deben seguir siendo la bandera característica del aula.

Los entornos escolares deben continuar siendo los abanderados en respetar la empatía, la calidad de las relaciones y la consolidación de competencias que vaya más allá de saber cosas, se debe seguir formando personas capaces de poder tener actitudes y aptitudes para enfrentar el mundo cambiante. La escuela tiene millones de años de su gestación y aunque son muchos los cambios que han ocurrido las personas (profesor-estudiante) siguen siendo el foco más importante de este entorno, evidentemente las relaciones se ven afectadas por los cambios tecnológicos que han transcurrido en estos últimos años.

Con una humanidad y colegio postpandemia deberíamos intuir que hubo cambios, y esto es cierto, no solo en la automatización de las actividades escolares, sino también en la figura del docente en el aula, con la cantidad y calidad de información que hay en la web el docente pasó de ser un transmisor de información a un tutor, que acompaña y direcciona procesos de enseñanza-aprendizaje y de esta manera se crea un sesgo que podría entenderse como perder terreno en el campo educacional. Esto tal vez pueda ser debatible, dado que la educación es un proceso cíclico que está en constante cambio, por ello los docentes deben estar en la vanguardia de los mejores métodos educacionales existentes en el momento presente, que no solo se trata de documentarlos, sino de ponerlos en práctica eliminando el miedo e incertidumbre que esto pueda traer.

Con el auge tecnológico la IA en Latinoamérica ha tenido una gran escala en los últimos años, este incremento significativo refleja un creciente interés en la región por aprovechar las oportunidades que ofrece para transformar y mejorar la educación (Montecinos, 2021). En este contexto, Parga (2023) destaca la importancia de la IA en la educación por tener un gran potencial para revolucionar el panorama educativo a nivel global, transformando la forma en que se imparte y recibe la enseñanza.

Asimismo, es fundamental vincular el uso de la inteligencia artificial en la educación con prácticas éticas y fomentar la honestidad entre los estudiantes. La integridad académica es esencial para el proceso de aprendizaje, y el uso ético de la tecnología asegura que los estudiantes desarrollen habilidades valiosas y éticas. Al fomentar la honestidad, se promueve la responsabilidad y el respeto por el trabajo propio y el de los demás, lo que contribuye a un ambiente de aprendizaje positivo y colaborativo. Los docentes tienen un papel crucial en modelar y enseñar estos valores, guiando a los estudiantes hacia un uso ético y responsable de la inteligencia artificial en el ámbito educativo (Puche-Villalobos, 2024).

Es por ello, que el presente trabajo busca explorar los trabajos científicos publicados que tengan relación con la implementación de la IA en los contextos escolares para poder ver cómo este fenómeno está impactando las aulas de clases. Aunado a esto, la literatura proporciona una base sólida para observar cómo se está dando dicha implementación, si todavía está en fase exploratoria o ya existen experiencias documentadas sobre los elementos y aplicaciones que utilizan IA y se aplican en los entornos escolares.

Fundamento Teórico

Los Sistema de Inteligencia Artificial

Los sistemas de IA actúan como tutores inteligentes, proporcionando asistencia personalizada a los estudiantes en cualquier momento y lugar. Al mismo tiempo puede analizar datos para identificar patrones que podrían indicar dificultades de aprendizaje, permitiendo intervenciones tempranas. Los sistemas de IA pueden evaluar el progreso (Granero, 2021).

Importancia de la IA

La importancia de la IA en el ámbito educativo se manifiesta en varios aspectos, ya que permite adaptar los procesos de enseñanza y aprendizaje a las necesidades individuales de cada estudiante, ofreciendo planes de estudio personalizados y retroalimentación individualizada. Además, puede automatizar tareas administrativas y repetitivas, liberando tiempo para que los docentes se enfoquen en aspectos más importantes (Jofre, 2023).

Para Franganillo (2023) la capacidad de IA para generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes mejora la comprensión y facilita la asimilación de conocimientos. Además, ofrece un entorno de práctica para mejorar habilidades de escritura y expresión verbal. Esta herramienta representa un recurso valioso que complementa los métodos tradicionales de aprendizaje, brindando apoyo personalizado y fomentando la exploración autodirigida de información educativa.

La IA en la Calidad Educativa

La IA puede facilitar el acceso a la educación de calidad a estudiantes en áreas remotas o con recursos limitados. Así como promover la inclusión en el aula al proporcionar herramientas y recursos que apoyan a estudiantes con necesidades educativas especiales. Igualmente ayuda a impulsar la investigación y el desarrollo educativo al proporcionar herramientas para analizar grandes conjuntos de datos y evaluar la efectividad de diferentes estrategias de enseñanza (Alonso y Quinde, 2023).

Ayuso y Gutiérrez (2022) consideran que la IA en el ámbito educativo puede adaptar los métodos de enseñanza a las necesidades individuales de los estudiantes, lo que mejora la efectividad del aprendizaje. Además, Piedra et al. (2023) destacan que la IA está impulsando la innovación y el desarrollo tecnológico a un ritmo acelerado. Sus aplicaciones, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, están permitiendo la creación de sistemas cada vez más autónomos e inteligentes.

Materiales y métodos

El presente artículo adoptó un diseño de revisión documental, centrándose en la búsqueda, síntesis y análisis de fuentes de datos académicas relacionadas con la inteligencia artificial en entornos escolares. Este enfoque permitió examinar la situación actual de la relación, sus limitaciones y la bibliografía existente con relación al tema en cuestión. De acuerdo con Del Canto & Silva (2013) la revisión documental es un tipo de investigación que se basa en el análisis de fuentes documentales ya existentes, como libros, artículos científicos, tesis, informes, y otros textos relevantes. Su objetivo es recopilar y analizar información secundaria para abordar una problemática específica, sin la necesidad de realizar estudios de campo o experimentos directos. Es fundamental en áreas como las ciencias sociales y humanidades para sustentar teorías, comprender fenómenos o explorar contextos previos

Para garantizar la relevancia y calidad de las fuentes seleccionadas, se establecieron criterios de inclusión. Se consideraron publicaciones realizadas entre los años 2024 y 2026 para asegurar la actualidad de los contenidos, priorizando textos en español. Los documentos seleccionados provienen de bases de datos académicas reconocidas, donde se identificaron un total de 10 documentos provenientes de diferentes bases de datos, lo que permitió una revisión documental integral sobre la implementación de la IA en entornos escolares.

Esta variedad de fuentes y tipos de documentos permitió explorar múltiples perspectivas sobre la implantación de la IA en los entornos escolares, saber la cantidad de experiencia documentadas, así como también la resistencia de los docentes en relación al tema.

Resultados y discusión

Al realizar la revisión de los documentos se tuvieron 8 artículos de revistas científicas reconocidas en Latinoamérica y 2 ensayos, dicho documentos plantean ricas experiencias a nivel de escolar en relación a la IA y aunque son muy buenas siguen siendo pocas, llama la atención ver como todavía la mayoría de las investigaciones son documentales, caracterizadas por la investigación exhaustiva de los aspectos educacionales relacionados a la IA. Al tener una mayoría de artículos con esta metodología esto hace intuir que el tema aún está en fase exploratoria, de documentación y que necesita aún tiempo para que se documentos experiencia de la aplicación de la IA en la educación. La bibliografía también contradice el hecho de la poca formación, dado que hay mucha formación gratuita y proporcionada por los mismos recintos educativos en formación con relación al tema.

Aunado a esto, existen posiciones muy cerradas con relación a la implementación de la IA, que no ayudan al auge de este tema por qué no se centran en revisar los aspectos positivos sino más bien en las desventajas. Por otro lado, tampoco se puede creer que estas herramientas se pueden utilizar de un día para otro, esto necesita formación y familiarización por parte de los docentes, se debe conocer y saber hasta dónde puede ser una herramienta positiva y hasta donde no.

Es relevante mencionar, que estas herramientas surgen en la era digital, y la educación virtual tiene sus cimientos en los adultos, en entornos donde los educandos son adolescentes y niños estas herramientas deben ser supervisadas para que se usen con buen fin. Eso no quiere decir que se deba fomentar una cultura de la desconfianza, más bien se debe crear una la autonomía y la conciencia ética en los educandos que permita discernir el buen uso de estas herramientas.

Algo que se aprende bien, nunca se olvida y es poco probable que se utilice para un fin no deseado, de acá la importancia que los docentes se formen y enseñen correctamente la utilización de herramientas que utilicen IA y que ayuden a automatizar varias actividades escolares.

Tabla 1- Listado de estudios incluidos en la revisión sistemática de la literatura.

Título	Autor	Año	Tipo de documento y País	Base de Datos	Palabras clave
Inteligencia artificial como herramienta educativa: ventajas y desventajas desde la perspectiva docente.	Puche, Deinny.	2025	· Artículo de Revista · Areté · Venezuela	Google Académico	Inteligencia artificial, ventajas, desventajas, perspectiva docente.
Resumen: El estudio surge de una preocupación manifiesta por los docentes respecto al uso de la inteligencia artificial por parte de los estudiantes para sus trabajos académicos. Su objetivo fue evaluar las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial (IA) desde la perspectiva docente, para comprender su impacto en la labor educativa. Se empleó una metodología positivista con enfoque cuantitativo, tipificado como evaluativo. La muestra estuvo constituida por 88 docentes de la Facultad de Educación de la Universidad del Zulia, a quienes se les aplicó un cuestionario validado por cinco expertos, con una alta confiabilidad (α = 0.98). Los resultados muestran que más de la mitad de los docentes consideran que la IA mejora la calidad de la enseñanza (54.5%) y fomenta el pensamiento crítico (52.2%). Sin embargo, expresan preocupación por el impacto negativo en la autonomía del estudiante (71.5%) y el riesgo de pérdida de habilidades analíticas (50.0%) debido al uso de IA. La dependencia tecnológica también preocupa (40.9%). Concluyendo que, si bien la IA ofrece ventajas educativas significativas, los docentes muestran inquietudes sobre su posible impacto negativo en la autonomía y las habilidades analíticas de los estudiantes, así como en la dependencia tecnológica.
Desafíos y oportunidades de la inteligencia artificial en la educación superior latinoamericana: una revisión sistemática de la literatura	Acevedo, M, Cabezas N, La Serna, P, & Araujo, S.	2025	· Artículo de Revista · Revista InveCom · Venezuela	Scielo	Aprendizaje adaptativo; educación superior universitaria; inteligencia artificial
Resumen: 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. 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.
Integración de la inteligencia artificial en la educación secundaria: una revisión sistemática	Guerra, R y Oyola, C.	2026	· Artículo de Revista · Educación · Costa Rica	Google Académico	Inteligencia artificial, Educación secundaria, Innovación educativa, Integración tecnológica, Estrategias pedagógicas, Barreras
Resumen: El objetivo de este estudio fue analizar las estrategias pedagógicas mediante las cuales se ha implementado la inteligencia artificial generativa (IAGen) en la educación secundaria entre 2021 y 2024, identificando barreras y desafíos claves. Para ello, se realizó una revisión sistemática siguiendo el protocolo PRISMA, se seleccionaron 43 artículos publicados en revistas científicas, centrados en investigaciones y experiencias sobre el uso de herramientas de IA en educación secundaria. Los resultados evidencian cuatro estrategias principales de implementación: actividades puntuales, proyectos interdisciplinarios, unidades curriculares completas y tutoría automatizada. Estas estrategias varían en profundidad pedagógica y están condicionadas por factores como la formación docente, la infraestructura y el contexto institucional. Entre los hallazgos destacados, se observa que las estrategias con mayor integración de IA Gen (proyectos interdisciplinarios, unidades curriculares y las tutorías automatizadas) generan impactos significativos en habilidades cognitivas y metacognitivas, como la argumentación, la resolución de problemas complejos y la toma de decisiones reflexiva. En contraste, las actividades puntuales producen efectos más superficiales, generalmente asociados a la rapidez en la ejecución de tareas sin mayor profundidad crítica. Las principales barreras que afectan la integración efectiva de la IA Gen en la educación secundaria, están relacionadas a la falta de formación docente en esta área, desigualdades en el acceso a recursos tecnológicos, riesgos éticos y resistencias culturales al cambio. Las conclusiones subrayan la necesidad fomentar investigaciones empíricas contextualizadas que orienten futuras decisiones sobre el uso pedagógico, crítico y equitativo de estas tecnologías en la educación secundaria.
Inteligencia Artificial en la Educación: Entre la Innovación Pedagógica y los Desafíos Éticos	Morocho, D, Ortiz, A., Curimilma, T, & Montufar, L.	2026	· Artículo de Revista · Reincisol · Ecuador	Google Académico	Inteligencia artificial; aprendizaje; interacción.
Resumen: El vertiginoso avance de la Inteligencia Artificial ha transformado diversos ámbitos sociales, siendo la educación uno de los más impactados. Si bien esta tecnología abre oportunidades para optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje, también plantea serias problemáticas relacionadas con la deshumanización del aprendizaje, la pérdida de pensamiento crítico y los riesgos éticos vinculados a la privacidad y la integridad académica. El objetivo de este estudio fue analizar críticamente el papel de la IA en contextos educativos, considerando sus beneficios, limitaciones y desafíos. Para ello, se adoptó una metodología de revisión crítica de estudios, que incluyó el análisis de cuarenta artículos científicos en bases de datos de acceso abierto y suscripción. Los textos fueron organizados en una matriz de categorías, lo que permitió una interpretación comparativa de los hallazgos. Los resultados evidencian que la IA contribuye a la personalización del aprendizaje, la creación de nuevas estrategias didácticas y la eficiencia en los procesos pedagógicos. Sin embargo, además, se identificaron riesgos como la dependencia tecnológica y el debilitamiento de la interacción humana. La originalidad de este trabajo radica en ofrecer una visión crítica e integral que combina beneficios, retos y aspectos éticos, aportando al debate académico sobre cómo implementar la IA en la educación de manera responsable, inclusiva y sostenible.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la educación para la promoción de hábitos de vida saludable: una revisión de alcance	Delgado, C, Padilla, M, & Fierro, L.	2026	· Artículo de Revista · Pentaciencias · Ecuador	Google Académico	Inteligencia artificial; Educación en salud; Hábitos de vida saludable; Aprendizaje Automático; Promoción de la salud.
Resumen: Esta revisión de alcance analiza la literatura publicada en 2024 sobre las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en entornos educativos para promover hábitos de vida saludable. Se consultaron las bases de datos PubMed y SciELO, identificándose 142 registros, de los cuales 14 estudios cumplieron con los criterios de inclusión. Las intervenciones documentadas abarcan actividad física, salud mental, nutrición, salud oral y prevención de enfermedades crónicas. Entre los hallazgos más relevantes destacan el uso de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje por refuerzo para personalizar metas de ejercicio, la implementación de sistemas de monitoreo de salud estudiantil a través de aplicaciones móviles, la detección temprana de síntomas de depresión y ansiedad en estudiantes universitarios, y el análisis de contenido en redes sociales para reforzar mensajes de prevención de cáncer. En conjunto, la evidencia demuestra que la IA ofrece herramientas efectivas y escalables para fortalecer la educación en salud, facilitar la toma de decisiones preventivas y fomentar comportamientos saludables. No obstante, se identifican desafíos éticos, tecnológicos y de equidad que requieren marcos normativos y capacitación docente para garantizar un uso seguro, inclusivo y sostenible.
Pensamiento Crítico e Inteligencia Artificial. Retos en Educación Secundaria Iberoamericana para Fortalecer la Alfabetización Algorítmica y Juicio Ético	Meneses, F, & Gamboa, M	2026	· Artículo de Revista · Comunicar · España	Dialnet	Pensamiento crítico, inteligencia artificial, educación secundaria, revisión sistemática, PRISMA 2020, alfabetización.
Resumen: Este estudio presenta una revisión sistemática de la producción científica sobre pensamiento crítico y su articulación con la inteligencia artificial (IA) en la educación secundaria, publicada en Scopus entre 2017 y 2024. La investigación se desarrolló conforme a la declaración PRISMA 2020, con protocolo registrado en PROSPERO, integró 821 documentos, analizados con criterios categoriales y de coocurrencia, complementados con la Ley de Bradford para examinar la concentración editorial. Los resultados evidencian un crecimiento sostenido, con un aumento acelerado de estudios sobre IA a partir de 2020, el corpus muestra que el pensamiento crítico se vincula principalmente a metodologías activas como el aprendizaje basado en problemas, proyectos y juegos, y a competencias digitales emergentes como STEM y pensamiento computacional; aún persisten vacíos en las dimensiones metacognitivas y éticas. Se confirmó la hegemonía del inglés, la dispersión editorial y la baja participación de Iberoamérica. En síntesis, se concluye que el pensamiento crítico constituye una competencia transversal para enfrentar los retos de la IA en secundaria. Además, este estudio plantea como retos para Iberoamérica trabajar en la promoción del pensamiento crítico haciendo uso de la IA, en contextos interdisciplinarios, para conjugar tres dimensiones relevantes en la formación digital: lo cognitivo, lo metacognitivo y lo ético. Para el logro es necesario el impulso de estrategias pedagógicas, formación docente y en comunicación, así como avance en la política educativa para promover una alfabetización algorítmica crítica.
Adopción de inteligencia artificial generativa en educación: examen crítico de la confianza y los riesgos desde la perspectiva docente.	Totoy, M, Tierra, J & Castro, V.	2026	· Artículo de Revista · Científica Multidisciplinar · Ecuador	Google Académico	Inteligencia artificial generativa, confianza docente, ética educativa, innovación pedagógica, educación superior, transformación digital
Resumen: La adopción de inteligencia artificial generativa en educación ha transformado las dinámicas de enseñanza, despertando entusiasmo y cautela entre docentes. Objetivos: Analizar percepciones de confianza, riesgos éticos y transformaciones pedagógicas desde la perspectiva docente. Métodos: Se realizó una revisión sistemática de literatura publicada entre 2021 y 2025 en bases académicas y literatura gris, aplicando criterios de elegibilidad y análisis temático. Resultados: Se identificó que la confianza condiciona la integración tecnológica, mientras los riesgos éticos y sesgos algorítmicos generan inquietudes que coexisten con prácticas innovadoras y personalizadas. Conclusiones: La adopción de IA generativa constituye un proceso humano y complejo que exige marcos éticos, formación continua y acompañamiento institucional para fortalecer la confianza docente y promover una transformación educativa responsable y sostenible en diversos contextos educativos.
Docencia e inteligencia artificial generativa en educación superior en América Latina: Focos y vacíos de la investigación emergente (revisión sistemática 2023-2025)	Blake, J.	2026	· Artículo de Revista · Realidad Educativa · Chile	Google Académico	Inteligencia artificial generativa, Educación Superior, Docentes, América Latina, Revisión sistemática
Resumen: Este artículo analiza la “primera ola” de investigación (enero 2023-abril 2025) sobre inteligencia artificial generativa (IAG) y docencia en Educación Superior en América Latina, centrándose en la perspectiva del profesorado. Mediante una revisión sistemática se analizaron 35 estudios, cuyos hallazgos revelan un campo dominado por dos temas: la “necesidad crítica de capacitación y formación docente” (54%) y los “desafíos éticos y de integridad académica” (54%). La discusión argumenta que esta producción científica configura una agenda reactiva, centrada en desafíos “micropedagógicos”, como el plagio estudiantil y el dominio instrumental de la herramienta. Se concluye que esta urgencia inicial ha tendido a invisibilizar problemáticas “macroestructurales” clave para la región, como la desigualdad tecnológica (17%) y la ausencia de políticas institucionales (20%). Finalmente, se identifica la necesidad de una agenda investigativa futura que supere la lógica instrumental y aborde el sentido de la práctica docente en la era de la IAG.
Entre la promesa y la paradoja: inteligencia artificial en la educación, ética y rol docente	Chinchilla-Valverde, J.	2026	· Ensayo · Tecnología en Marcha · Costa Rica	Google Académico
Este ensayo sostiene que la IA en educación no constituye un simple añadido técnico, sino un cambio de régimen pedagógico: del ideal de automatización al horizonte de mediación y co-agencia. La genealogía de este proceso incluye tutorías inteligentes, analítica de aprendizaje y modelos generativos, junto con las percepciones y realidades de su adopción, con especial atención a la equidad y la brecha digital. El valor educativo de la IA depende de condiciones éticas y de gobernanza como la protección de datos y la privacidad, la explicabilidad y la rendición de cuentas, la justicia y la inclusión, así como de límites claros a la delegación automatizada. A partir de marcos recientes, se plantean criterios operativos tanto para el aula como para la institución: documentos de autoría y verificación, supervisión humana significativa, alternativas sin IA y reglas claras de manejo de datos. El rol docente aparece redefinido como curador y mediador de procesos con evidencia pública de razonamiento, capaz de decidir cuándo utilizar, pausar o rechazar la IA. La reflexión final es un llamado a alinear la innovación con los derechos y a fortalecer la formación inicial y continua del profesorado en ética y diseño de tareas, de modo que la personalización no derive en nuevas desigualdades y que la escuela conserve su función de juicio y deliberación.
Integración de la inteligencia artificial en la educación: oportunidades, problemáticas y desafíos.	Chica, B.	2025	· Ensayo · Acción y reflexión educativa. · Panamá	Google Académico
Resumen: La inteligencia artificial (IA) ofrece a la educación un conjunto de herramientas que ayudan a organizar información, brindar orientación a los alumnos, automatizar tareas, entre otros, lo que ha transformado los procesos de enseñanza y aprendizaje. El objetivo del presente ensayo es analizar el conjunto de beneficios, problemáticas y oportunidades que se generan a través de la IA en la educación. Para ello, se plantea una revisión de literatura de los últimos 5 años en bases de datos como Scopus, Academic Search Complete, Redalyc y Dialnet. De esta forma, es posible reconocer las tendencias en el desarrollo de IA, los cambios generados en los procesos de enseñanza y aprendizaje, y debates desarrollados en torno al uso de este tipo de herramientas en educación. Los resultados muestran que la integración de la IA en la educación plantea desafíos significativos, cuyo punto de partida es la capacitación a los docentes en IA para optimizar su uso en el aula, lo cual supone una educación más equitativa y accesible en la era digital. Se concluye que comprender las oportunidades y problemáticas asociadas con la IA en la educación es esencial para aprovechar su potencial transformador de manera ética y efectiva, mejorando así la calidad y equidad de la educación actual.

Discusión

En primera instancia Puche (2025), realizó un trabajo positivista donde destacó cuatro elementos importantes sobre la utilización de la IA: con relación a la calidad de la enseñanza los encuestados manifestaron que mejora sustancialmente si los docentes utilizan las herramientas de IA en sus clases. Por otro lado, hay una preocupación con relación a la autonomía, la capacidad analítica y la dependencia tecnológica de los estudiantes si la utilización sobrepasa un límite. De acuerdo a los aportes del autor se puede tener un panorama de la importancia que existe en la implementación de la IA en entornos escolares, pero que estos deben ser supervisados y no dejarlos al libre albedrío.

A su vez, es importante mencionar que el autor habla desde su panorama educativo que es Venezuela, país que vive una fuerte crisis económica y social donde la parte educacional no se escapa. No se puede hablar de integración de IA al currículo si el mismo se encuentra desactualizado a las características del sistema educativo es paupérrimo, donde no existe buenos salarios para los docentes y la infraestructura de la escuela es deficiente, estas limitaciones hacen que para este país la situación sea más cuesta arriba.

Por otro lado, Acevedo, et al (2025), realizaron un artículo con metodología documental, donde se pudo analizar 40 artículos en relación a los desafíos y oportunidades de la inteligencia artificial en la educación superior latinoamericana, las evidencias apuntan a que la IA es un factor importante que ha permitido impulsar nuevas formas educacionales y sobre todo optimizar la gestión docente, disminuir y aprovechar el tiempo. Por otro lado, los autores detectaron riesgos asociados a la privacidad, la evaluación automatizada y la insuficiente capacitación del profesorado, este último aspecto es relevante dado a que no se puede implementar algo que no se conoce. Aunado a esto, se suma la necesidad de políticas educativas claras e inversión en formación docente, recursos importantes para poder implementar la IA en las escuelas.

Seguidamente, Guerra y Oyola (2026), mediante un trabajo documental revisaron la integración de la inteligencia artificial en la educación secundaria, teniendo como consecuencia que se utilizan cuatro estrategias claves: actividades puntuales de participación como lo son Mentimeter, kahoot, entre otros, los proyectos interdisciplinarios que ayudan a entrelazar contenidos de diferentes áreas del pensamiento, unidades curriculares completas que se refiere a la utilización e implementación de estrategias novedosas en todos los momentos de las clases y asignaturas y por último la tutoría automatizada que rompe las barreras de la presencialidad y va más allá a través de la utilización de equipos electrónicos. Este artículo tiene un valor vital, porque data las buenas prácticas en las aplicaciones de herramientas pedagógicas con IA que permiten impactos significativos en habilidades cognitivas y metacognitivas, como la argumentación, la resolución de problemas complejos y la toma de decisiones reflexivas.

Con relación a la IA en la educación, Morocho et al (2026), plantearon que la IA abre oportunidades para optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje, también plantea serias problemáticas relacionadas con la deshumanización del aprendizaje, la pérdida de pensamiento crítico y los riesgos éticos vinculados a la privacidad y la integridad académica. En este trabajo documental, se evidenció que la utilización de esta herramienta permite la creación de nuevas estrategias didácticas y la eficiencia en los procesos pedagógicos.

Con relación a la promoción hábitos de vida saludable con la ayuda de la IA en entornos escolares, Delgado et al (2026), realizaron un trabajo documental que permitió ver el uso de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje por refuerzo para personalizar metas de ejercicio, la implementación de sistemas de monitoreo de salud estudiantil a través de aplicaciones móviles, la detección temprana de síntomas de depresión y ansiedad en estudiantes universitarios, y el análisis de contenido en redes sociales para reforzar mensajes de prevención de cáncer. Dichas estrategias permiten el funcionamiento de las instituciones por medio de la promoción de la salud y en ayuda de las herramientas tecnológicas existentes.

Meneses y Gamboa (2026) en su artículo, pensamiento Crítico e Inteligencia Artificial. Retos en Educación Secundaria, plantea la importancia que tiene la consolidación del pensamiento crítico en tiempos de IA, los resultados son contradictorios, porque, aunque si es mucha la bibliografía naciente relacionada se debe saber afrontar dicho problema. Seguidamente, Totoy et al (2026) plantean que la adopción de inteligencia artificial generativa en educación ha transformado las dinámicas de enseñanza, despertando entusiasmo y cautela entre docentes, sin embargo, la IA generativa constituye un proceso humano y complejo que exige marcos éticos, formación continua y acompañamiento institucional para fortalecer la confianza docente y promover una transformación educativa responsable y sostenible en diversos contextos educativos.

En el mismo orden de ideas, Blake (2026) realizó un artículo: docencia e inteligencia artificial generativa en educación superior en América Latina, cuyos hallazgos revelan un campo dominado por dos temas: la “necesidad crítica de capacitación y formación docente” (54%) y los “desafíos éticos y de integridad académica” (54%). Aspectos muy importantes y necesarios para seguir afrontando el tema de la inclusión de este fenómeno en las aulas de clase.

Chinchilla-Valverde (2026), este ensayo sostiene que la IA en educación no constituye un simple añadido técnico, sino un cambio de régimen pedagógico, el autor enfatiza en la necesidad de la formación continua en el tema y también en la necesidad de tomar el tema de forma seria, debido a que las situaciones éticas deben conocerse y ser afrontadas, ya que si los estudiantes están más formados que los docentes estos podrán utilizar la IA de forma desmesurada.

Por último, también de su ensayo, Chica (2025), plantea que la utilización de la IA permite organizar información, brindar orientación a los alumnos, automatizar tareas los resultados muestran que la integración de la IA en la educación plantea desafíos significativos, cuyo punto de partida es la capacitación a los docentes en IA para optimizar su uso en el aula, lo cual supone una educación más equitativa y accesible en la era digital.

Conclusiones

Se evidencia la necesidad de seguir con la capacitación docente en temas de inteligencia artificial una su integración en los ambientes escolares, dicho esfuerzo debe ser mancomunado entre los gobiernos de los países de América Latina creando políticas públicas que ayuden a erradicar este problema.

La literatura plantea muchos estudios documentales, es importante ya empezar a documentar experiencias significativas que surgen de la aplicación de la IA para que estas puedan a su vez ser replicadas. Seguir trabajando la resistencia por parte de los docentes en la adopción de estas herramientas, esto es fundamental para evitar sesgos con los estudiantes, se debe entender que estos últimos son nativos tecnológicos.

Trabajar en las escuelas el uso ético y responsable que tiene la IA, el daño que se hace al planeta, para poder crear una cultura de la confianza donde nos hacemos responsables de nuestros actos y decisiones. Crear conciencia que la IA es una herramienta que ayuda a la sistematización de actividades, ahorrar tiempo y no suple al ser humano y mucho menos a su calidad como persona, que involucra creencias, valores entre otros.

Referencias

Acevedo, M, Cabezas N, La Serna, Pablo, & Araujo, S. (2026). Desafíos y oportunidades de la inteligencia artificial en la educación superior latinoamericana: una revisión sistemática de la literatura. Revista InveCom, 6(1), e601074. Epub 21 de julio de 2025. https://doi.org/10.5281/zenodo.15508755.

Alonso, A. J. y Quinde, C. M. (2023). ChatGPT: La creación automática de textos académicos con Inteligencia artificial y su impacto en la comunicación académica y educativa. Desiderata, 6(22), 136-142. https://gredos.usal.es/handle/10366/152505.

Ayuso, D.; y Gutiérrez, P. (2022). La Inteligencia Artificial como recurso educativo durante la formación inicial del profesorado. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 25(2), 347–362. https://doi.org/10.5944/ried.25.2.32332.

Blake, J. (2026). Docencia e inteligencia artificial generativa en educación superior en América Latina: Focos y vacíos de la investigación emergente (revisión sistemática 2023-2025). Revista Realidad Educativa, 6(1), 153–189. https://doi.org/10.38123/rre.v6i1.600.

Chica, B. (2025). Integración de la inteligencia artificial en la educación: oportunidades, problemáticas y desafíos. Acción Y Reflexión Educativa, (51), 9–24. https://doi.org/10.48204/j.are.n51.a8836.

Chinchilla-Valverde, J. (2026). Entre la promesa y la paradoja: inteligencia artificial en la educación, ética y rol docente. Revista Tecnología En Marcha, 39(5), Pág. 8–15. https://doi.org/10.18845/tm.v39i5.8516.

Del Canto, E., & Silva, A. (2013). Metodología cuantitativa: abordaje desde la complementariedad en ciencias sociales. Revista de Ciencias sociales, (141). https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/sociales/article/view/12479.

Delgado, C, Padilla, M, & Fierro, L. (2026). Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la educación para la promoción de hábitos de vida saludable: una revisión de alcance. Revista Científica Arbitrada Multidisciplinaria PENTACIENCIAS, 8(1), 90–101. https://doi.org/10.59169/pentaciencias.v8i1.1719.

Franganillo, J. (2023). La inteligencia artificial generativa y su impacto en la creación de contenidos mediáticos. methaodos. Revista de ciencias sociales, 11(2), 15. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/9132067.pdf.

Granero, H. (2021). Inteligencia artificial y derecho, un reto social. elDial. com.

Guerra, R & Oyola, C. (2026). Integración de la inteligencia artificial en la educación secundaria: una revisión sistemática. (2026). Revista Educación, 50(1). https://doi.org/10.15517/revedu.v50i1.4009.

Jofre, C. (2023). ChatGPT, Inteligencia Artificial y Universidad. Nuevas tensiones, transformaciones y desafíos en la educación superior. Campo Universitario, 4(7). https://www.academia.edu/download/104836259/ChatGPT_Inteligencia_artificial_y_Universidad.pdf.

Meneses, F, & Gamboa, M. (2026). Pensamiento Crítico e Inteligencia Artificial. Retos en Educación Secundaria Iberoamericana para Fortalecer la Alfabetización Algorítmica y Juicio Ético. Comunicar: Revista Científica de Comunicación y Educación, (84), 200-214.

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