El papel de las instituciones para garantizar la equidad en el conocimiento y en el acceso a la inteligencia artificial

Abstract

Participación en la sesión “Equidad en el conocimiento e IA: ecosistemas colaborativos y soberanía informacional en la adopción de la IA generativa”, organizada por la Knowledge Equity Network (KEN), la Open Education Latin America (OELATAM) y la Universidad Nacional del Sur (UNS) de Argentina, celebrada online el 18 de junio de 2026, con una duración de una hora. Mi intervención sitúa la equidad en el conocimiento y el acceso a la inteligencia artificial como una responsabilidad institucional, no como una consecuencia automática de la disponibilidad tecnológica. El punto de partida es que las universidades deben repensar su transformación digital: ya no basta con digitalizar trámites o incorporar herramientas aisladas, sino que deben gobernar ecosistemas sociotécnicos habilitados por la Inteligencia Artificial (IA), con supervisión humana significativa, criterios de calidad académica y rendición de cuentas. Desde esta perspectiva, la IA puede contribuir a la excelencia educativa en la docencia, la administración y la investigación, pero solo si se integra con sentido pedagógico, garantías éticas y capacidad institucional. El Manifiesto para una IA segura en la educación ofrece un marco operativo basado en siete principios: supervisión humana, confidencialidad, alineación con las estrategias educativas y las prácticas didácticas, precisión y explicabilidad, interfaces comprensibles, formación ética y transparencia. Estos principios deben traducirse en políticas, procesos y decisiones de gobernanza que conecten la innovación con la equidad. Un eje central de la intervención es la alfabetización crítica en IA generativa. La formación de estudiantes, profesorado y personal de gestión no debe limitarse al manejo instrumental de herramientas, sino que debe orientarse a verificar antes de adoptar, proteger la privacidad, promover la inclusión, mantener explícita la agencia humana y documentar los procesos de toma de decisiones. Las comunidades de práctica y la compartición de buenas prácticas son claves para construir conocimiento colectivo, contextualizado y transferible. También se aborda la tensión entre la dependencia de productos externos y el desarrollo de infraestructuras propias basadas en modelos abiertos. No existe una única opción óptima: cada institución debe evaluar la privacidad, la protección de datos, los costes, la capacidad interna, la velocidad de despliegue, las necesidades de personalización, la transparencia, la auditabilidad y la autonomía estratégica. En muchos casos, las estrategias híbridas serán las más realistas, siempre que estén cuidadosamente gobernadas. Finalmente, se presentan los asistentes LAMB como ejemplo de infraestructura abierta para crear asistentes de IA integrados en sistemas de gestión del aprendizaje. Este enfoque permite desplegar asistentes vinculados a bases de conocimiento institucionales, con control docente, trazabilidad, revisión de interacciones y orientación al aprendizaje. La tesis central es que la IA generativa puede servir a la equidad si las universidades asumen la soberanía informacional, la gobernanza responsable, la formación crítica y la colaboración abierta como condiciones para una adopción con un impacto sostenible, verificable y alineado con la misión pública.