En la última semana de setiembre se celebró en Buenos Aires el II Encuentro Iberoamericano de Innovación en Tecnologías Digitales: “Universidad y sostenibilidad” y el III Ciclo UBA Digital: “Enseñanza universitaria y transformación digital”, organizados por el Citep de la Universidad de Buenos Aires. Durante varios días, docentes universitarios e investigadores de Argentina, Chile, España, Uruguay, México y China compartimos experiencias y reflexiones sobre los grandes desafíos de la educación superior en la era digital.
Tuve el honor de participar en un panel junto al Dr. Walter Gadea, profesor de la Universidad de Huelva, España, quien presentó una disertación sobre humanismo, transhumanismo y poshumanismo. Sus aportes permitieron situar la discusión en el horizonte filosófico y ético que atraviesa a la educación contemporánea, mientras que mi exposición se centró en el Liderazgo y aprendizaje transformacional: Ecosistemas de educación híbrida e inteligencia artificial en la educación superior.
Más allá de la presencialidad y la virtualidad
Cuando hablamos de educación híbrida, no nos limitamos a combinar clases presenciales con virtuales. Hablamos de un entramado más complejo: ecosistemas híbridos que integran personas, prácticas, tecnologías, tiempos, espacios y datos. Aquí la clave está en la hibridez entre inteligencias humanas e inteligencias artificiales.
La inteligencia humana aporta sensibilidad ética, pensamiento crítico y creatividad; la inteligencia artificial ofrece velocidad, análisis masivo de datos y generación de alternativas. Cuando ambas interaccionan, se produce un salto cualitativo: no se trata de sustituir al ser humano, sino de generar producciones donde cada inteligencia potencia lo mejor de la otra.
Un ejemplo sencillo lo vemos en la escritura académica: un estudiante puede utilizar IA para organizar un artículo científico y detectar incoherencias, pero es él –junto con su docente– quien otorga sentido, valida argumentos y define la orientación ética de lo producido. La hibridez, entonces, no es delegación ciega en la máquina, sino colaboración crítica con liderazgo humano.
El triple bucle de aprendizaje como brújula
Para guiar la transformación educativa propongo un marco basado en el aprendizaje en triple bucle:
- Bucle adaptativo: mejora métodos y recursos sin cuestionar supuestos.
- Bucle generativo: interroga fundamentos y rediseña currículos, rúbricas y tareas.
- Bucle transformacional: redefine propósitos y roles, alineando la formación con problemas éticos y sociales.
Este enfoque se operacionaliza en el modelo Teide (Transformación Educativa basada en Investigación y Desarrollo Docente en Educación híbrida), que impulsa un tránsito desde ajustes superficiales hasta cambios estructurales en la universidad.
Evidencias latinoamericanas
Diversas investigaciones confirman que la integración de IA en la educación superior es una oportunidad, pero también un riesgo si no se acompaña con criterios éticos y de equidad.
En Argentina, un estudio exploratorio con más de 300 docentes universitarios que mostró que el 96 % reconoce la necesidad de formación específica en IA, al tiempo que señala riesgos de inequidad. En Chile, se evidenció que desigualdades de género, origen escolar y nivel socioeconómico inciden en el pensamiento computacional de los estudiantes que ingresan a carreras STEM. Estas constataciones muestran que la tecnología no es neutra: exige políticas claras y liderazgos transformacionales.
Escritura académica híbrida en la UBA
En la Maestría en Docencia Universitaria de la UBA se desarrollaron experiencias de Escritura Académica Híbrida. La IA se utilizó para mejorar la coherencia argumental y la trazabilidad de fuentes, mientras que la retroalimentación docente-grupo garantizó la apropiación crítica. Los resultados fueron notables: estudiantes con mayor capacidad de argumentación, uso ético de fuentes y transferencia de lo aprendido a la práctica profesional.
Riesgos, potencialidades y liderazgo
Como recordó el Nobel de Física Serge Haroche, la IA es un poder de doble filo: puede contribuir al bien común o profundizar desigualdades. De ahí que el liderazgo académico deba ser ético y transformador, capaz de orientar decisiones curriculares, evaluativas e institucionales con evidencia y responsabilidad social.
El investigador finlandés Ilkka Tuomi añade que la IA en educación solo será legítima si se sustenta en diseños pedagógicos que respeten derechos humanos, transparencia y equidad. La gobernanza de datos es, por tanto, un requisito indispensable.
Una agenda impostergable
La educación superior enfrenta una encrucijada. No basta con adoptar tecnologías: se trata de transformar las universidades en ecosistemas híbridos que amplíen las capacidades humanas, aseguren la equidad y fomenten una ciudadanía crítica.
La brújula del triple bucle de aprendizaje, junto con el modelo TEIDE, ofrece un camino practicable para pasar de ajustes superficiales a transformaciones profundas. Pero este tránsito exige líderes capaces de desaprender inercias, promover la investigación-acción y sostener una visión estratégica que coloque a la inteligencia artificial al servicio del desarrollo humano y no de la exclusión.
