Políticas institucionales para la incorporación responsable de la IA generativa en universidades: una revisión sistemática de la literatura
DOI:
https://doi.org/10.65415/v1pmqb23Palabras clave:
gobernanza universitaria, integridad académica, alfabetización algorítmica, ética educativa, regulación tecnológicaResumen
El estudio tuvo como objetivo analizar sistemáticamente la producción científica sobre políticas institucionales para la incorporación responsable de la inteligencia artificial generativa en universidades. Se desarrolló una revisión sistemática de literatura a partir de Google Scholar, de la cual se seleccionaron 10 estudios por su pertinencia temática y metodológica. Los hallazgos se organizaron en cuatro categorías: gobernanza institucional y desarrollo de políticas; integridad académica y transparencia; alfabetización en IA y formación institucional; y privacidad, equidad e implementación responsable. La evidencia muestra que las universidades han comenzado a elaborar guías, lineamientos y marcos de gobernanza para regular el uso de herramientas generativas en enseñanza, aprendizaje, evaluación e investigación. Los temas más frecuentes son integridad académica, declaración de uso, privacidad, discreción docente, alfabetización en IA y experimentación responsable. Sin embargo, persisten vacíos relacionados con la aplicación real de las políticas, la evaluación de impacto, la inclusión, la sostenibilidad, los sesgos y la equidad de acceso. Se concluye que la incorporación responsable de la IA generativa requiere políticas flexibles, participativas y actualizables, articuladas con formación docente y estudiantil, protección de datos, criterios éticos y mecanismos de seguimiento institucional.
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Referencias
Abbas, A., Azar, B. B., Mahrishi, M., Martín-Núñez, J. L., & Mishra, D. (2025). AI governance in higher education: A meta-analytic thematic review of current research trends, policy initiatives and knowledge gaps. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 20(4), 1257–1300. https://doi.org/10.24136/eq.3551
Adarkwah, M. A., Ercan, A. M., Schneider, K., & Bayar, E. (2026). Generative artificial intelligence policy: A qualitative UNESCO framework analysis. Journal of University Teaching and Learning Practice, 23(2). https://doi.org/10.53761/801ryw41
Alotaibi, A. E., Aseery, A., Alfayez, A. A., Bashatah, L., & Aseri, S. (2026). Governance of generative AI in higher education: A qualitative analysis of universities’ policies and global insights. British Educational Research Journal. Advance online publication. https://doi.org/10.1002/berj.70256
Alqahtani, N., & Wafula, Z. (2025). Artificial intelligence integration: Pedagogical strategies and policies at leading universities. Innovative Higher Education, 50(2), 665–684. https://doi.org/10.1007/s10755-024-09749-x
Chaka, C., Shange, T., Nkhobo, T., & Hlatshwayo, V. (2024). An environmental review of the generative artificial intelligence policies and guidelines of South African higher education institutions: A content analysis. International Journal of Learning, Teaching and Educational Research, 23(12), 487–511. https://doi.org/10.26803/ijlter.23.12.25
Chan, C. K. Y. (2023). A comprehensive AI policy education framework for university teaching and learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, Article 38. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00408-3
Chan, C.K.Y., Hu, W. Students’ voices on generative AI: perceptions, benefits, and challenges in higher education. Int J Educ Technol High Educ 20, 43 (2023). https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8
Jin, Y., Yan, L., Echeverria, V., Gašević, D., & Martinez-Maldonado, R. (2024). Generative AI in higher education: A global perspective of institutional adoption policies and guidelines. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, Article 100348. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100348
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., . . . Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Li, M., Xie, Q., Enkhtur, A., Meng, S., Chen, L., Yamamoto, B. A., Cheng, F., & Murakami, M. (2026). A framework for developing university policies on generative AI governance: A cross-national comparative study. Studies in Higher Education. Advance online publication. https://doi.org/10.1080/03075079.2026.2696496
Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227
Moorhouse, B. L., Yeo, M. A., & Wan, Y. (2023). Generative AI tools and assessment: Guidelines of the world's top-ranking universities. Computers and Education Open, 5, Article 100151. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2023.100151
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J. M., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., McDonald, S., et al. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, Article n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Ullah, M., Bin Naeem, S., & Kamel Boulos, M. N. (2024). Assessing the guidelines on the use of generative artificial intelligence tools in universities: A survey of the world’s top 50 universities. Big Data and Cognitive Computing, 8(12), Article 194. https://doi.org/10.3390/bdcc8120194
Wang, H., Dang, A., Wu, Z., & Mac, S. (2024). Generative AI in higher education: Seeing ChatGPT through universities’ policies, resources, and guidelines. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, Article 100326. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100326
Wu, C., Zhang, H., & Carroll, J. M. (2024). AI governance in higher education: Case studies of guidance at Big Ten universities. Future Internet, 16(10), Article 354. https://doi.org/10.3390/fi16100354
Yan, L., Sha, L., Zhao, L., Li, Y., Martinez-Maldonado, R., Chen, G., Li, X., Jin, Y., & Gašević, D. (2024). Practical and ethical challenges of large language models in education: A systematic scoping review. British Journal of Educational Technology, 55, 90–112. https://doi.org/10.1111/bjet.13370
Zlotnikova, I., Hlomani, H., Mokgetse, T., & Bagai, K. (2025). Establishing ethical standards for GenAI in university education: A roadmap for academic integrity and fairness. Journal of Information, Communication and Ethics in Society, 23(2), 188–216. https://doi.org/10.1108/JICES-07-2024-0104
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