Definición de estrategias para el gobierno de la IA en las universidades congruentes con el Manifiesto para el uso seguro de la IA en educación

Abstract

Webinar impartido el 28 de octubre de 2026 en el contexto del proyecto EdU-InA - Políticas y prácticas sobre la IA generativa en la educación universitaria (PID2023-149069OA-I00), un espacio dedicado a la difusión de los procesos y resultados de la investigación, financiada por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.

La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en las universidades exige repensar la transformación digital desde una perspectiva estratégica, ética y centrada en las personas. El reto trasciende la digitalización de procesos y la adopción de herramientas tecnológicas para abordar la gestión de ecosistemas sociotécnicos en los que la supervisión humana, la responsabilidad institucional y la innovación educativa deben coexistir.

La IA ofrece oportunidades para mejorar la docencia, la investigación y la administración universitaria, pero también plantea riesgos relacionados con los sesgos, la privacidad, la opacidad algorítmica y el incumplimiento normativo. Ante este escenario, las universidades necesitan políticas de gobernanza que equilibren la innovación y la responsabilidad, garantizando la coherencia con sus valores y objetivos institucionales.

El Manifiesto para una IA Segura en la Educación proporciona un marco de referencia articulado en siete principios: supervisión humana y responsabilidad, confidencialidad, alineación con las estrategias educativas, adecuación a las prácticas didácticas, precisión y explicabilidad, interfaces y comportamientos comprensibles, y entrenamiento ético y transparencia. Su aplicación requiere combinar estrategias orientadas a las personas, decisiones sobre infraestructura tecnológica y mecanismos transversales de gobernanza y aseguramiento.

El análisis de las políticas universitarias evidencia avances significativos, aunque persisten importantes vacíos éticos, organizativos y regulatorios. Por ello, resulta imprescindible promover una alfabetización crítica en IA entre todos los colectivos universitarios, desarrollar comunidades de práctica y compartir experiencias institucionales.

Otra decisión estratégica afecta a la infraestructura tecnológica: soluciones propias basadas en modelos abiertos frente a productos comerciales basados en modelos propietarios. La elección debe considerar la privacidad, la soberanía tecnológica, la transparencia, los costes, las capacidades internas y la autonomía institucional, y contemplar también estrategias híbridas.

Como ejemplo de desarrollo institucional, se presenta LAMB, un entorno abierto para crear asistentes inteligentes de aprendizaje integrados en ecosistemas educativos.

La conferencia defiende que la gobernanza universitaria de la IA debe ser estratégica, participativa y ética, orientada a construir una cultura académica potenciada por la IA. Su finalidad es preservar la autonomía universitaria, fortalecer el juicio crítico y garantizar que las decisiones tecnológicas respondan a las necesidades educativas y al interés colectivo.