Vol. 17 N° 2
Julio - Diciembre 2025
La transformación de la gestión académica universitaria en Venezuela a través de la aplicación de la Inteligencia Artificial, se centra en la idea de que la IA no es solo una herramienta tecnológica más, sino un recurso estratégico clave que puede rediseñar fundamentalmente la gestión académica. En este sentido, el estudio tuvo el propósito general de interpretar cómo la inteligencia artificial puede transformar la gestión académica universitaria en Venezuela. Metodológicamente, el estudio adopto un paradigma interpretativo y un método fenomenológico hermenéutico. Es preciso señalar, que los informantes claves fueron tres (03) personas, entre ellos docentes del ámbito universitario y personal académico de diversas universidades venezolanas. Para recoger su experiencia en base al fenómeno de estudio, se utilizó la entrevista en profundidad como técnica principal estructurada en ocho (08) preguntas abiertas relacionadas a las categorías de análisis. En los hallazgos se constató, que la inteligencia artificial en la universidad no es en esencia, una conversación simplemente de tecnología es una herramienta referente al futuro de la educación, más que todo el tipo de profesionales que se desea formar, así como el rol del conocimiento en la sociedad y en última instancia, el proyecto de país que se aspira construir.
The transformation of university academic management in Venezuela through the application of Artificial Intelligence is centered on the idea that AI is not just another technological tool, but a key strategic resource that can fundamentally redesign academic management. In this regard, the study’s general purpose was to interpret how artificial intelligence can transform university academic management in Venezuela. Methodologically, the study adopted an interpretive paradigm and a hermeneutic phenomenological method. It is important to note that the key informants were three (03) individuals, including university professors and academic staff from various Venezuelan universities. To gather their experiences regarding the phenomenon under study, in-depth interviews were used as the primary technique, structured around eight (08) open-ended questions related to the categories of analysis. It was concluded that artificial intelligence in the university is not, in essence, merely a conversation about technology; rather, it is a discussion about the future of education, particularly the type of professionals one wishes to train, as well as the role of knowledge in society and, ultimately, the kind of country one aspires to build.
El rápido avance de la inteligencia artificial (IA) ha superado las barreras de la sociedad contemporánea a fin de asentarse en el día a día de varios sectores, transformando desde la industria de manufactura hasta la asistencia sanitaria. Este potencial de cambio se expande de forma incuestionable al entorno educativo universitario, donde la IA no solo promete mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje, sino que se presenta en calidad de elemento esencial en la gestión académica universitaria. Es importante destacar, que la inteligencia artificial (IA) se define a manera de sistemas de computación avanzados que poseen la habilidad de replicar procesos cognitivos humanos que comprenden el aprendizaje basándose en datos, el pensamiento lógico, así como la solución de problemas complicados y la toma de decisiones basadas en información (Russell y Norvig, 2020, p. 10). Asimismo, existen aplicaciones relacionadas con el aprendizaje automático (ML), utilizado en la predicción del desempeño académico, y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), que automatiza labores administrativas y optimiza la comunicación interna.
De esta forma, la inteligencia artificial trasciende de ser simplemente una herramienta tecnológica a convertirse en un recurso invaluable que, al ser incorporado de manera intencionada y debidamente planificada en la estructura de la organización, proporciona una considerable ventaja competitiva a la institución, facilitándole la consecución de metas a largo plazo y la optimización de sus operaciones básicas. Este enfoque estratégico concuerda con la visión de Davenport y Ronanki (2018), quienes resaltan cómo la IA, cuando se gestiona con una visión holística, puede transformar radicalmente las capacidades de una organización.
En lo que se refiere a la gestión académica universitaria, según la UNESCO (2022), engloba una serie de procesos fundamentales que aseguran tanto el funcionamiento como el crecimiento de una institución universitaria, incluyendo procesos entre ellos admisión, registro de estudiantes, organización, renovación del currículo, monitoreo y gestión eficaz de los recursos educativos. Cabe destacar que a nivel global, la integración de la IA en la educación universitaria ha tenido una implementación significativa, sobre todo en universidades que se encuentran en Europa, entre las que destaca el Reino Unido con su Open University, asimismo en países latinoamericanos como Chile y México, que están desarrollando plataformas basadas en IA para la personalización del aprendizaje, sistemas de tutoría inteligente y herramientas de análisis de datos que conducen a la optimización de la gestión de expedientes, al igual que la planificación curricular.
Por otro lado, la Universidad Politécnica de Valencia, ubicada en España, ha explorado el uso de chatbots con PLN mejoran los procesos relacionados con la atención del estudiante, mientras que en Nicaragua algunos recintos universitarios han aplicado la IA pen función de facilitar procesos de aprendizaje, demostrando así los beneficios que se obtienen. (Saavedra, 2024, p. 60). De este modo se comprueba que el uso global de la IA en la educación universitaria no solo presenta ventajas, sino también retos importantes que deben ser abordados con cuidado. Por un lado, la IA ofrece la oportunidad de adaptar el aprendizaje a cada estudiante con la finalidad de hacer que las tareas administrativas sean más rápidas y permitir que el personal se dedique a actividades más significativas; sin embargo, persisten desafíos cruciales como la superación de la brecha digital, la garantía de un uso ético de los datos inmersos en la IA y la capacitación adecuada del personal universitario al manejar estas nuevas tecnologías.
En lo que se refiere al contexto nacional, la educación universitaria en Venezuela se caracteriza por un amplio número de instituciones públicas y privadas que, a pesar de las limitaciones económicas y de infraestructura, mantienen su compromiso con la formación académica, en función de proyectarse en calidad de recintos comprometidos con el país. En el año 2024, las universidades venezolanas fueron pilares fundamentales en la sociedad, atendiendo a una población estudiantil significativa, aunque con desafíos diversos (Ministerio del Poder Popular para Educación Universitaria, 2024).
De igual manera, en los últimos años, diversas universidades venezolanas han iniciado la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la gestión académica, a pesar de los retos estructurales y tecnológicos, en este caso instituciones tales como la Universidad Católica Andrés Bello (UCAB), la Universidad Metropolitana (UNIMET), la Universidad Central de Venezuela (UCV) y la Universidad de Los Andes (ULA) han desarrollado políticas y programas a fin de formar a docentes y estudiantes en el uso correcto de la IA, por ejemplo la UCAB se destaca en su posición de pionera en Venezuela al establecer una política institucional de integración de la IA en sus procesos académicos y administrativos (Cisneros Zumba et al, 2025).
De igual manera, dichas universidades han sido reconocidas por su producción científica en el área de IA, reflejando un total de 5.100 publicaciones académicas con más de 75.800 citas acumuladas hasta marzo de 2025. Además, un estudio realizado por Peña Zerpa y Peña Zerpa (2024) evidenció que estas universidades han incrementado sus publicaciones sobre IA entre 2022 y 2023, lo que demuestra un esfuerzo sostenido por integrar tecnologías emergentes en la gestión académica y administrativa. En relación con lo planteado, se percibe un gran avance que no solo fortalece la calidad educativa, sino que también permite mejorar de una forma u otra los procesos entre ellos la planificación del currículo, el análisis de datos de los estudiantes de cada universidad y la toma de decisiones dentro de las instituciones.
Se ha verificado que la penetración tecnológica en el sector educativo venezolano, si bien ha avanzado en algunos aspectos, aún presenta un camino por recorrer en lo que respecta a la adopción de tecnologías avanzadas incluida la IA. Existen iniciativas aisladas y esfuerzos individuales en algunas instituciones en virtud de incorporar herramientas digitales, pero la integración sistemática de la IA en calidad de recurso estratégico en la gestión académica es aún incipiente. Aunque no se cuenta con un marco regulatorio exhaustivo o iniciativas gubernamentales específicas dedicadas exclusivamente a la IA en la educación superior, se han promovido políticas generales en pro de la digitalización y el uso de las tecnologías de la información y comunicación (TIC) en la educación, sentando las bases de futuras implementaciones.
A partir recorrido del contexto global y nacional, se hace evidente el problema central que esta investigación busca abordar: a pesar del potencial transformador que la Inteligencia Artificial ofrece en cuanto a la gestión académica a nivel mundial, su implementación bajo la categoría de recurso estratégico en las universidades venezolanas presenta aun debilidades que impiden su adopción masiva y efectiva, aún se percibe una clara falta de conocimiento especializado sobre las aplicaciones de la IA en el ámbito universitario, lo que se suma a la limitaciones de recursos financieros con el fin de invertir en infraestructura tecnológica robusta y el desarrollo de sistemas inteligentes, además, se observa una posible desconexión entre las tendencias tecnológicas globales, que impulsan la eficiencia y la personalización a través de la IA, y la realidad operativa de las universidades en Venezuela, donde los procesos administrativos a menudo siguen siendo manuales y burocráticos.
Una de las razones o causas fundamentales es la debilidad en cuanto a la inversión sostenida en infraestructura tecnológica y en el desarrollo de soluciones de IA, un aspecto crucial de la modernización de los procesos. A esto se le suma en ocasiones una resistencia al cambio por parte de la comunidad universitaria, lo que dificulta la adaptación de los procesos y la cultura organizacional a nuevas metodologías. ¿Qué quiere decir esto? Que el talento humano dentro de las universidades, en ciertas porciones, aún siente miedo de lo nuevo, lo tecnológico, o simplemente rechaza sus bondades.
De igual modo, la brecha de conocimientos y capacitación también representa un factor crítico, ya que el personal universitario puede carecer de las habilidades necesarias conducentes a implementar, gestionar y aprovechar el potencial de las soluciones de IA. Según la Fundación CYD (2025), aunque muchas universidades han comenzado a incorporar herramientas de inteligencia artificial en sus procesos docentes, persiste una falta de formación específica entre el personal docente e investigador, lo que limita su capacidad de integrar estas tecnologías de manera efectiva. Por otra parte, la infraestructura tecnológica a veces es débil, manifestada en conectividad limitada o equipos obsoletos; constituye un obstáculo tangible. Algunas universidades pueden tener la motivación económica, pero otras no. A esto se le adhiere la existencia de prioridades institucionales diferentes, a menudo enfocadas en desafíos más apremiantes, que pueden desviar la atención y los recursos de la adopción de la IA.
Es preciso destacar que las consecuencias del problema son palpables y afectan directamente la calidad y eficiencia de la gestión académica. La primera podría reflejarse en la ineficiencia operativa, manifestada en procesos administrativos lentos y burocráticos que consumen tiempo y recursos valiosos, llevando sin duda a una baja calidad de los servicios académicos, donde la dificultad de ofrecer atención personalizada a los estudiantes o una gestión eficiente de expedientes se convierte en un desafío recurrente. Asimismo, se produce un desaprovechamiento de recursos, humanos y materiales, al no optimizar el uso del personal y el tiempo disponible; también llevaría a una dificultad en cuanto a la toma de decisiones basada en datos que se acentúa, pues la ausencia de herramientas de IA impide analizar grandes volúmenes de información, lo que limita la capacidad de las autoridades universitarias a tomar decisiones estratégicas fundamentadas.
En función de este fenómeno planteado, el estudio tuvo el propósito general de interpretar, desde la perspectiva de los actores universitarios, cómo la inteligencia artificial puede transformar la gestión académica universitaria en Venezuela. Ahora bien, en función de alcanzar este propósito general, se lograron plantear los siguientes propósitos específicos: explorar las percepciones y experiencias de los gestores académicos universitarios venezolanos respecto a la integración actual y potencial de la Inteligencia Artificial en sus procesos; interpretar los desafíos y oportunidades que emergen de la implementación de la Inteligencia Artificial en la gestión académica universitaria venezolana; develar los significados atribuidos por los actores universitarios a la Inteligencia Artificial como herramienta estratégica en pro de la mejora de la eficiencia y la calidad en la gestión académica; y, finalmente, construir un horizonte de comprensión sobre las implicaciones futuras del uso estratégico de la Inteligencia Artificial en el contexto de la gestión académica universitaria venezolana.
A través de estos propósitos se pudo no solo diagnosticar la situación actual, sino también vislumbrar las posibilidades y diseñar estrategias en función de caminar hacia una implementación exitosa de la IA en las universidades venezolanas, que amplíen la visión transformadora del sistema educativo universitario, lo que llevaría sin duda a alcanzar una mejor proyección institucional, sin duda alguna son grandes pasos hacia el fomento de una cultura tecnología algo clave e indispensable que llevaría a superar las barreras éticas y técnicas.
La era actual está definida por una profunda e incesante transformación digital que permea todas las esferas de la sociedad y la educación universitaria no es la excepción. Este fenómeno va más allá de la mera incorporación de tecnologías o la digitalización de documentos; implica una reconfiguración fundamental de los procesos, la cultura organizacional y las estrategias institucionales. En el contexto de las universidades, la transformación digital representa un imperativo en pro de mantener la relevancia, mejorar la competitividad y responder a las expectativas de una nueva generación de estudiantes nativos digitales.
Tradicionalmente, la gestión académica ha estado anclada en procedimientos manuales, burocráticos y, a menudo, lentos. En este caso, procesos inherentes a la inscripción, la gestión de expedientes, la asignación de horarios y la evaluación del rendimiento dependían de flujos de trabajo físicos que consumían una cantidad considerable de tiempo y recursos humanos. En este sentido, la transformación digital ofrece una ruta que lleva a superar estas inercias, optimizando la operatividad y liberando capital humano en función de que se concentre en tareas de mayor valor añadido, en este caso la docencia, la investigación y la atención personalizada al estudiante.
En este escenario de cambio, la inteligencia artificial (IA) irrumpe no solo en calidad de herramienta tecnológica más, sino a modo de motor estratégico con el potencial de rediseñar por completo la gestión académica, pues tiene la capacidad de la IA al procesar enormes volúmenes de datos, identificar patrones, predecir resultados y automatizar tareas complejas, lo que la convierte en un aliado invaluable. Al respecto Cisneros et al. (2025), detalla que la implementación de la IA en la educación universitaria ha demostrado ser un catalizador de la mejora institucional en múltiples frentes. Los mismos enfatizan que la IA facilita una gestión más eficiente al automatizar procedimientos rutinarios, como la verificación de requisitos de grado o la programación de aulas, lo que reduce la carga administrativa y minimiza el error humano.
Además, la optimización de la toma de decisiones a través de datos es quizás una de las contribuciones más significativas de la IA. Las directivas universitarias pueden pasar de una gestión basada en la intuición o en datos históricos limitados a una gestión informada por análisis predictivos. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) pueden analizar los datos de rendimiento estudiantil con el fin de identificar patrones que predicen el riesgo de deserción. Con esta información, la universidad puede intervenir proactivamente con programas de apoyo y tutoría, mejorando las tasas de retención. De igual forma, el análisis de datos puede optimizar la oferta académica, alineándola con las demandas del mercado laboral y los intereses de los estudiantes.
Por su parte, otro pilar fundamental, destacado por Cisneros et al. (2025), es la personalización de las trayectorias educativas. La IA permite romper con el modelo educativo homogéneo de "talla única", pues mediante el uso de tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los sistemas de aprendizaje adaptativo, es posible crear itinerarios formativos a la medida de cada estudiante. Un sistema basado en IA puede recomendar cursos electivos según el perfil y las metas profesionales del alumno, sugerir material de estudio complementario que lleven a reforzar áreas débiles y ajustar el ritmo de aprendizaje a sus capacidades individuales.
Asimismo, esta personalización no solo mejora la experiencia educativa, sino que también fomenta un mayor compromiso y autonomía por parte del estudiante. En el caso de las universidades venezolanas, adoptar este enfoque estratégico de transformación digital impulsada por IA representa una oportunidad de modernización, fortalecimiento frente a los desafíos del entorno y, en última instancia, la posibilidad de ofrecer una educación de mayor calidad y pertinencia.
El tránsito de la inteligencia artificial desde un concepto teórico a una herramienta aplicada está generando impactos tangibles y medibles en el sector universitario a nivel global y, de manera creciente, en Latinoamérica y Venezuela, además la percepción sobre su utilidad y eficacia por parte de quienes lideran y operan las instituciones educativas es un factor crucial de su adopción y consolidación, las iniciativas investigativas actuales se han enfocado en medir este impacto, no solo desde una perspectiva técnica, sino también desde la experiencia de los usuarios clave: el personal directivo y docente, es decir no es una promesa futura, sino una realidad presente que está optimizando funciones críticas de la gestión universitaria, validando su valor estratégico.
Cabe destacar que un estudio realizado por Faneite, et al. (2024), ofreció una radiografía precisa de esta percepción, pues al encuestar a docentes y directivos universitarios, su investigación cuantificó el impacto positivo de la IA en áreas específicas de la gestión. Uno de los hallazgos más contundentes fue la percepción de la IA a modo de una herramienta altamente eficiente que lleva a la organización de datos. En otras palabras, esta alta valoración se explica debido a la naturaleza misma de las universidades, que son generadoras masivas de información heterogénea: expedientes académicos, datos de matrícula, resultados de investigaciones, registros bibliotecarios, información financiera, entre otros. La capacidad que posee la IA de centralizar, estructurar y clasificar estos vastos conjuntos de datos (big data) en tiempo real resulta transformadora y permite obtener una visión unificada y coherente de la institución, lo cual constituye el primer paso hacia cualquier iniciativa de mejora estratégica.
Asimismo, el estudio de Faneite, et al. (2024) destacó una valoración muy positiva de la IA en función del monitoreo del rendimiento de sistemas. Esto se refiere a la capacidad de supervisar la operatividad de las plataformas digitales que soportan la vida académica, como los Sistemas de Gestión del Aprendizaje (LMS, por sus siglas en inglés), los portales estudiantiles y las bases de datos administrativas. En este caso, la IA puede predecir fallos, identificar cuellos de botella en los procesos y analizar la interacción de los usuarios con el fin de proponer mejoras en la usabilidad. En virtud de ello, desde la perspectiva institucional, garantizar la estabilidad y eficiencia de su infraestructura tecnológica es vital, y la IA ofrece las herramientas necesarias con miras a una supervisión proactiva en lugar de reactiva.
Finalmente, el análisis de resultados es otra área donde la IA demostró un impacto significativo, siendo percibida como eficaz por parte de los participantes en la investigación desarrollada por los mencionados autores. Esta función va más allá de la simple organización de datos; implica la aplicación de algoritmos analíticos con el objetivo de extraer conocimiento valioso. Por ejemplo, la IA puede correlacionar distintas variables con el propósito de entender las causas del éxito o fracaso estudiantil, analizar la efectividad de diferentes metodologías pedagógicas o evaluar el impacto de programas de bienestar estudiantil.
De este modo, como develaron los autores, este potencial analítico permite a las directivas universitarias fundamentar sus decisiones en evidencia sólida, optimizando la asignación de recursos y la formulación de políticas académicas. En el plano venezolano, donde la optimización de recursos es crítica, estas capacidades de organización, monitoreo y análisis que ofrece la IA no son un lujo, sino una necesidad estratégica que conduzca a fortalecer la gestión y asegurar la sostenibilidad y calidad educativa.
El sistema educativo tradicional, estructurado en torno a un currículo estandarizado y un ritmo de enseñanza uniforme, ha enfrentado históricamente el desafío de atender eficazmente la diversidad inherente a cualquier población estudiantil; los estudiantes poseen diferentes conocimientos previos, estilos de aprendizaje, ritmos de asimilación y motivaciones. Dentro de un aula o espacio formativo convencional, es prácticamente imposible en la figura de docente adaptar su enseñanza de manera continua y simultánea a las necesidades individuales de decenas de estudiantes. Esta limitación puede generar brechas en el aprendizaje, donde algunos estudiantes se quedan atrás por no comprender conceptos clave, mientras que otros se desmotivan por la falta de un reto intelectual adecuado. En lo que refiere a este panorama, la inteligencia artificial se presenta como una de las herramientas más prometedoras que conduce a materializar un ideal pedagógico largamente anhelado: la personalización del aprendizaje a gran escala, promoviendo con ello la equidad y la inclusión educativa.
En esta perspectiva, el potencial de la IA reside en su capacidad de crear ecosistemas de aprendizaje dinámicos y adaptativos. A diferencia de los recursos digitales estáticos, las plataformas educativas impulsadas por IA pueden interactuar con el estudiante, recopilar datos sobre su desempeño en tiempo real y ajustar la experiencia de aprendizaje sobre la marcha. Los sistemas de tutoría inteligentes (ITS), por ejemplo, pueden simular la interacción con un tutor humano, ofreciendo explicaciones alternativas, ejercicios de refuerzo y retroalimentación inmediata y específica. En este caso, si un estudiante muestra dificultades con un concepto matemático, el sistema puede descomponer el problema en pasos más sencillos o proporcionar recursos visuales complementarios hasta que se logre la comprensión. Este apoyo constante y a la medida es fundamental a la hora de construir la confianza del estudiante y evitar que las lagunas de conocimiento se acumulen.
Ahora bien, Orta (2025) destacó en su estudio precisamente este rol de la IA en calidad de herramienta capaz de personalizar el aprendizaje y, al mismo tiempo, fomentar nuevas competencias. La visión de Orta sugiere que la IA no solo se trata de optimizar lo existente, sino de transformar la experiencia educativa; sin embargo, también advierte acertadamente que su implementación exitosa depende de la superación de importantes desafíos contextuales. De este modo, la promesa de personalización y equidad choca con realidades como la brecha digital, la disponibilidad de infraestructura tecnológica adecuada en todas las regiones y la necesidad de una inversión significativa en el desarrollo o adquisición de estas plataformas avanzadas.
De hecho, aun con estos desafíos, el potencial en cuanto a la equidad es inmenso, pues la personalización que habilita la IA es, en su esencia, una herramienta de inclusión al permitir atender a estudiantes con necesidades educativas especiales, proporcionándoles interfaces y contenidos adaptados. Esto facilita que estudiantes de zonas rurales o con dificultades de acceso a la educación presencial puedan seguir un programa de alta calidad a su propio ritmo. En este sentido, al ofrecer múltiples rutas que lleven a alcanzar los mismos objetivos de aprendizaje, la IA respeta la diversidad cognitiva y cultural de los estudiantes, validando diferentes formas de saber y aprender.
Sin embargo, la equidad no se logra tratando a todos los estudiantes por igual, sino proporcionando a cada uno los recursos y el apoyo que necesita en función de llegar a tener éxito. La IA ofrece la posibilidad de hacer precisamente eso de una manera sistemática y escalable, convirtiéndose en un recurso estratégico clave que llevaría a las universidades venezolanas a que puedan cumplir su misión de ofrecer una educación inclusiva y de calidad, siempre y cuando se aborden de manera paralela los desafíos estructurales que condicionan su implementación.
La integración de la inteligencia artificial en la educación universitaria venezolana expande sus beneficios en dos planos paralelos y sinérgicos: por un lado, la optimización de la maquinaria administrativa que soporta la institución y, por otro, el enriquecimiento directo del proceso formativo, especialmente en el ámbito de la investigación. La confluencia de estas dos ventajas posiciona a la IA en la modalidad de recurso estratégico integral, capaz de fortalecer la gestión interna y la calidad del "producto" final: profesionales y académicos competentes, críticos y adaptados a las exigencias del siglo XXI. Esta doble capacidad de la IA de mejorar la eficiencia operativa y, a la vez, potenciar las habilidades intelectuales de los estudiantes resulta esencial en el proceso de digitalización y modernización del ecosistema universitario.
Primeramente, en el plano administrativo, la IA introduce un nivel de eficiencia que redefine los flujos de trabajo tradicionales; en este caso, tareas repetitivas, manuales y propensas al error, incluyendo la gestión de solicitudes, la programación de horarios complejos, la asignación de recursos o la comunicación de avisos masivos, pueden ser automatizadas con alta precisión. Asimismo, los chatbots inteligentes, por ejemplo, pueden atender 24/7 las consultas frecuentes de los estudiantes sobre inscripciones, pagos o requisitos, liberando al personal administrativo que se ocupe de casos más complejos que requieren intervención humana.
Dentro de este orden de ideas, Gago, et al. (2025) explican que este aumento en la eficiencia de los procesos académicos y administrativos no es un fin en sí mismo, sino un medio conducente a un fin mayor, pues al reducir la carga burocrática y agilizar la gestión, la universidad puede reorientar sus recursos económicos y humanos hacia su misión central: la docencia, la extensión y, de manera crucial, la investigación.
Es en este segundo plano donde la IA revela su impacto más profundo en la formación estudiantil, pues la investigación académica, pilar de la educación superior, se ve transformada por la disponibilidad de herramientas basadas en IA. Los estudiantes y docentes ahora tienen a su disposición sistemas capaces de analizar en minutos miles de artículos científicos en pro de identificar tendencias, autores clave y vacíos en la literatura; pueden utilizar software de análisis de datos que aplican modelos predictivos complejos sin necesidad de una programación avanzada, permitiendo que el enfoque se mantenga en la interpretación de los resultados y no en la mecánica del cálculo. Según la perspectiva de Gago, et al. (2025), el uso de la inteligencia artificial a modo de recurso educativo es clave en el fortalecimiento de las competencias investigativas y el pensamiento crítico.
Evidentemente, este potenciamiento no ocurre por arte de magia, en vista de que el uso efectivo de estas herramientas exige que los estudiantes desarrollen nuevas destrezas; deben aprender a formular preguntas precisas dirigidas a los motores de búsqueda semántica, a evaluar críticamente la calidad y el sesgo de la información generada por un algoritmo, y a comprender los principios éticos del uso de IA en la producción de conocimiento. En este caso, lejos de atrofiar el pensamiento, la interacción con la IA lo refina, obligando al estudiante a adoptar un rol de supervisor, estratega y validador de la información.
Sin duda, este proceso, en palabra de los autores, fomenta una mayor autonomía y destreza en el manejo de tecnologías avanzadas, en vista de que el estudiante deja de ser un consumidor pasivo de información y pasa a convertirse en un gestor activo del conocimiento, una competencia indispensable en el entorno profesional actual. Así, la eficiencia administrativa lograda por la IA crea el ambiente propicio y libera los recursos necesarios a fin de que la universidad logre enfocarse en cultivar estas competencias investigativas y críticas, completando un círculo virtuoso de modernización y excelencia académica.
Si bien los beneficios potenciales de la inteligencia artificial en la gestión y la pedagogía universitaria son vastos y transformadores, su adopción no es un camino exento de obstáculos significativos; ignorar estos desafíos sería una imprudencia estratégica que podría conducir a implementaciones fallidas, a la amplificación de desigualdades existentes o a crisis institucionales. El éxito en la integración de la IA no depende únicamente de la sofisticación tecnológica, sino de la capacidad de la universidad en lo que refiere a navegar en un complejo panorama de retos humanos, formativos y, de manera crucial, éticos, pues una implementación responsable requiere una visión holística que anticipe los problemas y diseñe salvaguardas efectivas desde el inicio.
Uno de los desafíos más inmediatos y fundamentales es la formación docente y directiva. En este sentido, González, et al. (2025) advierten que, la innovación en la educación universitaria mediante IA enfrenta barreras importantes, entre las que destaca la preparación del capital humano. No se puede esperar que los educadores, formados en su mayoría bajo un paradigma pedagógico predigital, adopten e integren estas nuevas herramientas de manera intuitiva; de este modo, la falta de comprensión sobre cómo funciona la IA, sus capacidades reales y limitaciones puede generar escepticismo y temor.
La integración de la inteligencia artificial en la educación universitaria venezolana expande sus beneficios en dos planos paralelos y sinérgicos: por un lado, la optimización de la maquinaria administrativa que soporta la institución y, por otro, el enriquecimiento directo del proceso formativo, especialmente en el ámbito de la investigación. Esta capacidad de la IA de mejorar la eficiencia operativa y, a la vez, potenciar las habilidades intelectuales de los estudiantes resulta esencial en el proceso de digitalización y modernización del ecosistema universitario.
De igual modo, ligada a la formación, se encuentra la resistencia al cambio, un fenómeno natural en cualquier organización; el personal puede temer que la automatización conduzca a la pérdida de empleos, a la deshumanización de la educación o a una vigilancia excesiva sobre su desempeño. Para mitigar esta resistencia, la comunicación transparente es clave. Las directivas universitarias deben articular una visión clara de por qué se está adoptando la IA, enfatizando que el objetivo es aumentar las capacidades humanas, no reemplazarlas. De este modo, al involucrar a docentes y administrativos en el proceso de selección y adaptación de las herramientas de IA, puede generar un sentido de propiedad y asegurar que las soluciones tecnológicas se ajusten a las necesidades reales de la comunidad.
Finalmente, el desafío más profundo y complejo es el de las cuestiones éticas. La IA en la educación opera con el activo más sensible de la institución: los datos de sus estudiantes. Esto abre un abanico de dilemas que deben ser abordados con extrema seriedad; además, la privacidad de los datos es primordial. Se deben establecer políticas robustas sobre qué información se recolecta, con qué propósito, quién tiene acceso a ella y cómo se protege contra brechas de seguridad.
De igual manera, otro riesgo mayúsculo es el sesgo algorítmico, por cuanto si un sistema de IA se entrena con datos históricos que reflejan prejuicios sociales, el algoritmo puede perpetuar e incluso amplificar esas injusticias, por ejemplo, en los procesos de admisión o en la identificación de estudiantes "de riesgo". Al respecto González, et al. (2025) explican que, la perspectiva crítica sobre estas innovaciones es esencial, debido a que las universidades deben crear comités de ética y gobernanza de datos que supervisen la implementación de la IA, auditen los algoritmos con el objetivo de detectar sesgos y establezcan mecanismos claros de rendición de cuentas. De este modo, garantizar una implementación responsable, es la única vía que llevaría a las universidades venezolanas a aprovechar los beneficios de la IA sin comprometer sus valores fundamentales de equidad, justicia y desarrollo humano.
En cuanto al proceso de comprensión del fenómeno de estudio, se eligió un camino que permitió explorar en profundidad las experiencias y significados de quienes viven esta realidad día a día. En este sentido, la investigación se apoyó en el paradigma interpretativo, enfoque cualitativo y el método fenomenológico hermenéutico lo que permitió un acercamiento a las vivencias de los sujetos informante con el propósito de interpretarlas, buscando los sentidos y significados del fenómeno de estudio, este método posibilitó ir más allá de la mera descripción con el objetivo de comprender la esencia de sus experiencias.
Es preciso señalar que los informantes claves de este estudio fueron tres (03) personas, entre ellos docentes del ámbito universitario y personal académico con alto nivel de instrucción, que desempeñan labores académicas en diversas universidades venezolanas, seleccionados cuidadosamente por su profundo conocimiento y experiencia en la gestión académica y su cercanía con la adopción de tecnologías. Su valiosa perspectiva y colaboración en el rol de sujetos informantes enriqueció enormemente la investigación.
En función de recolectar sus historias, conocimientos y experiencia en base al fenómeno de estudio, se utilizó la entrevista en profundidad en el puesto de técnica principal, estructurada en ocho (08) preguntas abiertas relacionadas con las categorías de análisis o emergentes. Este instrumento permitió establecer un diálogo abierto y flexible, invitándolos a compartir sus reflexiones, desafíos y esperanzas sobre la IA en el ámbito universitario; en este caso, más que una entrevista aplicada, fue una conversación donde sus voces fueron el centro de interés, ofreciendo narrativas que revelaron capas de complejidad y matices.
Una vez que se tuvieron estas valiosas narrativas, el análisis de datos se llevó a cabo mediante un proceso sistemático. Se inició con la categorización, que consistió en organizar la información en unidades temáticas significativas, identificando patrones y similitudes en las respuestas; luego, se pasó a la estructuración, donde esas categorías se agruparon de manera lógica en función de construir un relato coherente y comprensivo del fenómeno estudiado. Posteriormente, se realizó la contrastación, un paso crucial que implicó comparar y diferenciar las perspectivas de los distintos informantes, identificando puntos de convergencia y divergencia. Finalmente, la triangulación consolidó la interpretación, al cruzar la información obtenida de las entrevistas con la literatura existente y las propias reflexiones sobre el tema, otorgando mayor solidez y validez a los hallazgos. Este meticuloso proceso permitió develar las implicaciones del uso de la IA en la gestión académica universitaria venezolana de una manera profunda y significativa.
El análisis interpretativo de las entrevistas en profundidad aplicadas a los informantes clave Juan Noguera, Dr. en Ciencias; Francisco Perdomo, Dr. en Ciencias; y Marcos Noguera, Dr. en Matemáticas, permitió develar una rica trama de percepciones sobre la integración de la inteligencia artificial (IA) en la gestión académica universitaria de Venezuela. A través de la contrastación de sus discursos, emergieron categorías centrales que configuran el panorama actual y futuro de este fenómeno.
En base a lo descrito en líneas anteriores, se coloca en manifiesto en el cuadro 1, lo correspondiente a las categorías y categorías emergentes:
Cuadro 1. Categorías y categorías emergentes
| Categorías | Categorías Emergentes |
|---|---|
| Obstáculos culturales | Resistencia
al cambio Falta de conocimiento |
| Obstáculos tecnológicos | Infraestructura Conectividad |
| Competencias necesarias | Conocimiento
de IA Gestión de datos |
| Papel de Gobierno | Políticas
de apoyo Desarrollo de programas |
| Casos exitosos | Innovación
en gestión Personalización del aprendizaje |
| Métodos de capacitación | Talleres Plataformas e-learning |
| Sinergias | Colaboraciones
estratégicas Fomento de emprendimiento |
Los hallazgos de este estudio revelan una tensión fundamental en el contexto universitario venezolano: por una parte, un claro reconocimiento del potencial transformador de la IA; y, en contraposición, la conciencia de las profundas barreras estructurales y culturales que frenan su adopción. Asimismo, la perspectiva de los informantes clave contrastada con los elementos teóricos y conceptuales permite una teorización más profunda de este fenómeno.
Cabe destacar que las resistencias al cambio y la brecha de conocimiento identificadas como obstáculos culturales son fenómenos ampliamente documentados en procesos de innovación tecnológica en la educación. En relación a esto, señalan García-Peñalvo et al. (2021), la transformación digital en la educación superior no es meramente una cuestión de adquirir tecnología, sino de gestionar un cambio cultural que implica nuevas pedagogías y roles. La percepción de la IA en el lugar de una amenaza deber ser considerada en definitiva a manera de herramienta de aumento de capacidades refleja una falta de alfabetización digital y de liderazgo institucional, lo que subraya la urgencia de los programas de capacitación mencionados por los informantes.
Por otro lado, las competencias necesarias en docentes y administradores se alinean con los nuevos marcos de habilidades correspondientes a la era digital. La capacidad de diseñar experiencias de aprendizaje adaptativas y de gestionar datos con miras a la toma de decisiones son pilares de la educación del futuro. Al respecto, Zhai, et al. (2021) detallan sobre las competencias que los docentes necesitan con el fin de integrar la IA en su práctica, destacando que estas van más allá del manejo técnico, abarcando la comprensión pedagógica de cómo y cuándo usar la IA con el objetivo de mejorar el aprendizaje, aunado a las implicaciones éticas de su uso, un aspecto que complementa la visión de los entrevistados.
Asimismo, el llamado a un rol más proactivo del Estado y a la creación de sinergias con el sector privado resuena con las estrategias globales orientadas a fomentar la innovación, por cuanto la colaboración entre universidades y empresas tecnológicas es un catalizador probado en la transferencia de conocimiento y el desarrollo de soluciones contextualizadas. Sin embargo, Cabero, (2021), advierte q et al. ue estas alianzas deben ser cuidadosamente gestionadas con el fin de asegurar que los objetivos pedagógicos prevalezcan sobre los intereses comerciales y que las soluciones desarrolladas promuevan la equidad y no amplifiquen las brechas existentes.
Finalmente, la visión de una educación personalizada y una gestión eficiente en calidad de resultados esperados de la implementación de la IA es consistente con las promesas de esta tecnología, en vista de que la capacidad de la IA a la hora de analizar grandes volúmenes de datos permite pasar de un modelo educativo de "talla única" a uno centrado en el estudiante (Ocaña-et al., 2020). No obstante, es crucial abordar los desafíos éticos asociados, entre ellos la privacidad de los datos y el sesgo algorítmico.
Una implementación exitosa, de acuerdo con Adell et al. (2021), no solo optimiza procesos, sino que lo hace de manera ética y responsable, garantizando que la tecnología sirva a la misión fundamental de la universidad: la formación integral y equitativa. A modo de discusión generalizada, superar las barreras de infraestructura es solo el primer paso; el verdadero reto reside en construir el capital humano, fomentar una cultura de innovación y establecer un marco de gobernanza que permita aprovechar el potencial de la IA de manera estratégica, ética y sostenible.
Al culminar este recorrido investigativo surgen una serie de reflexiones profundas sobre el complejo fenómeno de la inteligencia artificial en el contexto de la gestión académica universitaria en Venezuela, de esta forma, el propósito fundamental de este estudio no ha sido trazar una hoja de ruta tecnológica ni prescribir soluciones universales sino adentrarse desde una perspectiva más reflexiva en el universo de significados de los propios actores que viven y dan forma a la realidad universitaria.
En este sentido, a través de sus voces ha sido posible construir un horizonte de comprensión que trasciende la dicotomía simplista entre tecnología y humanidad, en cuanto a revelar un panorama de tensiones, anhelos y posibilidades que definen el presente y perfilan el futuro de la educación superior en el país. La exploración de las percepciones y vivencias de los gestores académicos ha permitido constatar que la inteligencia artificial no es percibida en forma de entidad abstracta o lejana, sino una presencia inminente que genera una dualidad de sentimientos.
Por un lado, se manifiesta una clara conciencia de su potencial transformador una visión de futuro en la que los procesos se optimizan, la toma de decisiones se fundamenta en datos y la experiencia educativa alcanza un nuevo nivel de personalización y calidad, esta visión, sin embargo, no es un idealismo ingenuo; está anclada en un conocimiento profundo de las ineficiencias y los desafíos que aquejan a la gestión académica tradicional. La IA se significa, en este sentido, a modo de una promesa de modernización y relevancia, una vía que encamina a las universidades venezolanas a la superación de sus limitaciones operativas internas, sino también reinsertarse activamente en el diálogo académico global, del cual a veces se sienten desconectadas.
No obstante, esta percepción se ve constantemente matizada por la experiencia cotidiana de la limitación, la conversación sobre algoritmos avanzados y sistemas inteligentes se produce en un contexto donde la infraestructura tecnológica es por lo particular deficiente y la conectividad a internet es una lucha que se presenta casi a diario. Esta tensión entre el "deber ser" y el "ser" genera una percepción pragmática, a veces teñida de escepticismo, que obliga a anclar cualquier discusión sobre el futuro en las realidades tangibles del presente. De este modo, la experiencia de los gestores no es la de quien espera pasivamente la llegada de una revolución tecnológica, sino la de quien debe navegar la complejidad de un sistema con inercias profundas, donde cada paso hacia la innovación es un esfuerzo considerable.
En este sentido, la interpretación de los desafíos y oportunidades que emergen de este panorama revela que el camino hacia la integración de la IA es mucho más que un desafío técnico; es, fundamentalmente un desafío cultural y estratégico, de este modo los obstáculos identificados, en este caso la resistencia al cambio y las fisuras de conocimiento no son meros impedimentos a ser superados, sino síntomas de una cultura organizacional que necesita ser transformada, la resistencia no nace de una aversión a la tecnología sino de un temor legítimo a lo desconocido, a la posible deshumanización de los procesos educativos y a la amenaza de la obsolescencia profesional.
Por otro lado, interpretar este desafío implica comprender que la solución no radica en la imposición de nuevas herramientas, sino en la construcción de un diálogo inclusivo que permita a todos los miembros de la comunidad universitaria sentirse partícipes y no víctimas del cambio. Este desafío cultural, a su vez, se entrelaza inextricablemente con el desafío tecnológico, pues la falta de una infraestructura adecuada no solo limita las posibilidades de implementación, sino que alimenta el escepticismo y refuerza la idea de que la IA es un lujo inalcanzable.
Sin embargo, en cada desafío yace una oportunidad, ya que la necesidad de superar la resistencia cultural es una ocasión propicia que permite repensar los modelos de formación docente y directiva, impulsar una cultura de aprendizaje continuo y fortalecer el liderazgo institucional. El déficit de infraestructura, si bien es un obstáculo formidable, es también una oportunidad que invita a buscar soluciones creativas y contextualizadas, orientar inversiones estratégicas y, fundamentalmente, consolidar alianzas. Es aquí donde emerge una de las oportunidades más significativas: la sinergia entre las universidades y el sector privado. Esta colaboración se vislumbra no solamente en base a una simple transacción comercial destinada a la adquisición de tecnología, sino a fin de la posibilidad de crear un ecosistema de innovación nacional, donde el conocimiento académico y la agilidad empresarial converjan con el propósito de desarrollar soluciones de IA pertinentes y soberanas, capaces de responder a las necesidades específicas del contexto venezolano.
En otro contexto, al develar los significados que los actores universitarios atribuyen a la Inteligencia Artificial se comprende que esta es percibida mucho más que una simple herramienta destinada a mejorar la eficiencia, se le confiere un valor estratégico que toca las fibras más profundas de la misión universitaria, pues la IA se significa la IA en calidad de catalizador orientado a la calidad educativa. La capacidad de personalizar el aprendizaje, de ofrecer a cada estudiante una ruta formativa adaptada a sus ritmos, estilos y necesidades, es interpretada no solo en términos de mejora pedagógica, sino también en tanto acto de justicia y equidad. En un sistema que ha luchado históricamente por atender la diversidad de su población estudiantil, la IA se presenta en calidad de promesa de inclusión, una vía que permite asegurar que nadie se quede atrás. Verdaderamente, este significado trasciende lo meramente operativo y dota a la tecnología de un propósito ético superior.
Asimismo, la IA se significa en calidad de instrumento destinado a la toma de decisiones informadas y, por ende, orientado a una gobernanza más transparente y efectiva. La posibilidad de analizar grandes volúmenes de datos con el fin de identificar patrones, predecir tendencias y evaluar el impacto de las políticas académicas es vista en tanto vía de transición desde una gestión basada en la intuición o la tradición hacia una gestión fundamentada en la evidencia. Este cambio no es trivial; representa una transformación en la cultura de la toma de decisiones, promoviendo la rendición de cuentas y la mejora continua.
Finalmente, la construcción de un horizonte de comprensión sobre las implicaciones futuras del uso estratégico de la inteligencia artificial nos lleva a vislumbrar una reconfiguración profunda de la vida académica. Las implicaciones no se limitan a la automatización de tareas administrativas; se extienden a la redefinición de los roles de todos los actores del proceso educativo. De este modo, el docente, liberado de la carga de las tareas repetitivas de evaluación y seguimiento, puede asumir un rol más cercano al de un mentor, un curador de experiencias de aprendizaje significativas, una guía que acompaña al estudiante en el desarrollo de su pensamiento crítico y su creatividad.
El administrador, por su parte, trasciende la figura del burócrata con el fin de convertirse en un analista estratégico, un gestor de la inteligencia institucional que utiliza los datos con el propósito de anticipar necesidades, optimizar recursos y diseñar políticas que realmente impacten en la calidad. El estudiante, a su vez, deja de ser un receptor pasivo de información y pasa a convertirse en el protagonista activo de su propia formación, un agente autónomo capaz de navegar ecosistemas de aprendizaje personalizados y de construir un perfil profesional único y adaptado a las demandas del futuro. Esta transformación individual y de roles tiene, a su vez, una implicación institucional de gran calado: la universidad que integre exitosamente la IA será una organización más ágil, más inteligente y más centrada en el estudiante; será una institución capaz de responder con mayor celeridad a los cambios del entorno, de optimizar sus recursos de manera sostenible y ofrecer una propuesta de valor educativo mucho más potente y relevante.
En el contexto venezolano, esta transformación podría tener un impacto multiplicador convirtiendo a las universidades en motores de innovación y desarrollo, capaces de formar el capital humano que el país necesita en función de su reconstrucción y progreso, el camino, sin duda es complejo y está lleno de incertidumbres, sin embargo, este estudio permite concluir con una certeza: la conversación sobre la Inteligencia Artificial en la universidad no es en esencia, una conversación sobre tecnología, es una conversación sobre el futuro de la educación, sobre el tipo de profesionales que queremos formar, sobre el rol del conocimiento en la sociedad y en última instancia, sobre el proyecto de país que aspiramos a construir, la transformación no vendrá de los algoritmos, sino de la visión, la voluntad y la sabiduría de la comunidad universitaria al momento de guiarlos con un propósito humano.
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