El I Congreso Futuro Iberoamericano, celebrado en la Casa América de Madrid los días 30 y 31 de octubre de 2025, se consolidó como un foro esencial para debatir los desafíos y oportunidades que definen el futuro de la región.
Organizado por la Secretaría General Iberoamericana (SEGIB) y la Fundación Encuentros del Futuro, el evento congregó a líderes políticos y académicos de primer nivel como el Rey Felipe VI, Nadia Calviño, Josep Borrell y el premio Nobel de Física Serge Haroche. En este contexto de análisis de temas cruciales (futuro del orden mundial, crisis democrática y el cambio climático), la educación en la era de la inteligencia artificial (IA) emergió como un pilar fundamental de la discusión.
En el marco de este congreso de alto impacto, Miguel Arrufat, promotor de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR), presentó una ponencia magistral que delineó la hoja de ruta para la transformación de la educación superior. Su visión subraya la necesidad de una adaptación pedagógica profunda y estratégica. La apuesta se centra en la innovación de la experiencia de aprendizaje, destacando la implementación de laboratorios de IA en su campus virtual.
La experiencia de aprendizaje redefinida: personalización y metodologías activas
El segundo de los cinco grandes impactos de la IA en la universidad se enfoca directamente en la experiencia de aprendizaje.
Este ámbito es donde la tecnología tiene el potencial más inmediato y transformador para reconfigurar la relación entre el estudiante, el contenido y el docente. La visión de UNIR, como universidad digital pionera, se alinea con la necesidad de trascender los modelos educativos estandarizados para abrazar una personalización real y efectiva.
Hacia la personalización real del aprendizaje y los itinerarios
La IA ofrece herramientas sin precedentes para el análisis de datos del rendimiento y el comportamiento del estudiante.
Esta capacidad analítica permite ir más allá de la simple adaptación de ritmos, facilitando la personalización real del aprendizaje. Esto implica que el sistema educativo puede identificar las fortalezas, debilidades y estilos de aprendizaje de cada individuo para ofrecer recursos, ejercicios y retroalimentación específicos.
La personalización se extiende a los itinerarios formativos. En lugar de un camino rígido, la IA puede sugerir o incluso diseñar rutas de estudio flexibles que se ajusten a los objetivos profesionales y al conocimiento previo del estudiante.
Para una universidad como UNIR, con una población estudiantil diversa y global, esta capacidad ayuda a maximizar la eficiencia y la relevancia de la formación. La IA se convierte en un tutor inteligente que guía al estudiante a través de un currículo dinámico y adaptativo, asegurando que el tiempo de estudio se invierta en las áreas de mayor necesidad o interés.
La integración de metodologías activas novedosas
Dentro de esta integración de metodologías activas apoyadas en IA, UNIR plantea tres recursos clave.
En primer lugar, los asistentes virtuales inteligentes, disponibles 24/7. Actúan como tutores conversacionales para resolver dudas, ofrecer explicaciones ampliadas y acompañar al alumno en ejercicios complejos. El resultado es un soporte inmediato y en más tiempo del docente para tareas de mayor valor.
En segundo lugar, los laboratorios virtuales de IA. Están concebidos como entornos seguros y simulados donde el estudiante puede experimentar, diseñar y probar modelos o algoritmos sin riesgo, reforzando así el aprendizaje práctico y la comprensión profunda de los conceptos.
Y, en tercer lugar, los simuladores avanzados, que recrean contextos profesionales o científicos (como la gestión de crisis o escenarios clínicos) para que el alumno aplique lo aprendido, ejercite el juicio crítico y se prepare para situaciones reales.
El desafío de la evaluación continua y la fiabilidad académica
La irrupción de la IA generativa, especialmente en el contexto de la evaluación, plantea un desafío para la educación superior. UNIR ha identificado un grupo de estudiantes que utiliza la IA como un atajo para simular con el mínimo esfuerzo el logro académico. Este efecto no es aceptable y obliga a las instituciones a revisar y fortalecer sus métodos de evaluación.
El sistema de UNIR, consciente de este reto, se enfoca en asegurar la fiabilidad de los resultados académicos y la autoría del estudiante. Esto no implica prohibir la IA, sino diseñar evaluaciones que requieran pensamiento crítico, síntesis y aplicación contextualizada, habilidades que la IA, por sí sola, no puede replicar.
La evaluación debe evolucionar para medir la capacidad del estudiante de interactuar y curar la información generada por la IA, en lugar de solo reproducir contenidos. La evaluación continua, un pilar en la educación superior, debe adaptarse para integrarla de manera ética y rigurosa, garantizando que el título obtenido refleje un dominio genuino de la materia.
Los otros cuatro pilares de la transformación universitaria
Para lograr la transformación total prevista en cinco años, es imperativo abordar estos frentes de manera coordinada y con inversión estratégica.
Impacto en los estudiantes: la necesidad de alfabetización intelectual
El impacto de la IA en los estudiantes es heterogéneo, dividiéndolos en tres grupos que requieren estrategias de intervención diferenciadas.
Por un lado, están los estudiantes dependientes de la IA generativa, que la usan de forma excesiva y corren el riesgo de debilitar su autonomía intelectual. En este caso, la universidad debe reforzar la alfabetización digital crítica y trabajar hábitos de estudio sólidos.
En un segundo grupo se encuentran los alumnos que aprovechan la IA porque ya tienen una base académica y metodológica consolidada: en su caso, actúa como un acelerador de su aprendizaje y conviene integrarla en el currículo para potenciar su capacidad de investigación y análisis.
Finalmente, aparece el grupo de los simuladores, que la utilizan como atajo para aparentar logro académico con el mínimo esfuerzo, generando fraude y devaluando el título; aquí la respuesta debe pasar por mejorar los sistemas de evaluación, verificar la autoría y diseñar actividades que exijan pensamiento crítico y producción genuina.
En conjunto, la universidad tiene el deber de mitigar los riesgos de los dos primeros perfiles y, sobre todo, de promover la autonomía intelectual y el juicio crítico como competencias indispensables.
La universidad tiene la responsabilidad de mitigar los riesgos del Grupo 1 y 3, mientras potencia las capacidades del Grupo 2. Esto requiere un cambio cultural que priorice el desarrollo de la autonomía intelectual y el juicio crítico como habilidades esenciales para interactuar con la IA.
Impacto en la docencia: el profesor como diseñador y curador
La IA no reemplaza al docente, sino que lo obliga a evolucionar en dos competencias clave que redefinen su rol profesional: el diseñador de experiencias de aprendizaje y el curador de contenidos.
El docente como diseñador de experiencias de aprendizaje
En este nuevo paradigma, el profesor debe tener la capacidad de aprovechar los nuevos recursos tecnológicos y las metodologías activas que la IA facilita. Su enfoque se desplaza de la mera transmisión de información al diseño de entornos de aprendizaje inmersivos y efectivos.
La tendencia es que el docente se asocie con expertos en tecnología educativa para crear experiencias pedagógicas optimizadas por la IA.
La velocidad con la que la inteligencia artificial genera y desactualiza la información exige que el profesor asuma el rol de curador crítico. Esta función es vital para reducir la brecha entre lo que se enseña y lo que demanda la sociedad. El docente debe:
- Validar lo fiable: discernir la información precisa y relevante de la generada por la IA.
- Asegurar la calidad: mantener los estándares académicos en un entorno de sobrecarga informativa.
- Reducir la brecha: adaptar el currículo rápidamente a las necesidades cambiantes del mercado laboral y la sociedad.
Este rol requiere una formación continua del profesorado en el uso ético y pedagógico de la IA, transformando la docencia en una práctica de mediación y juicio experto.
Impacto en la investigación: el aumento de las capacidades científicas
En el ámbito de la investigación, la IA actúa como un potente catalizador. La inteligencia artificial no sustituye al investigador, sino que aumenta sus capacidades. Puede procesar amplios conjuntos de datos, identificar patrones complejos y acelerar la fase de experimentación. Libera al investigador de tareas repetitivas y le permite concentrarse en la formulación de hipótesis y el análisis profundo.
Impacto en la universidad en general: inversión y cooperación Estratégica
Finalmente, la transformación impulsada por la IA requiere un compromiso institucional y sistémico. Las universidades españolas, y por extensión las iberoamericanas, ya están trabajando en este reto, pero la magnitud del cambio exige acciones concertadas.
La adopción de la IA en la educación superior requiere grandes inversiones económicas y de personal especializado. Esto incluye la infraestructura tecnológica (servidores, plataformas de campus virtual), la adquisición de licencias de software avanzado y, la contratación y formación de expertos en IA aplicada a la educación.
Es preciso cierta cooperación permanente entre universidades para compartir conocimientos, recursos y mejores prácticas en la implementación de la IA. Además, el Estado debe abrir espacio a la colaboración público-privada. Esta sinergia es esencial para asegurar que la formación universitaria esté alineada con las demandas del sector productivo, facilitando la transferencia de tecnología y la inserción laboral de los egresados.
UNIR y el I Congreso Futuro Iberoamericano: un liderazgo en la transformación
El congreso fue la primera edición en Europa del mayor evento de divulgación científica de Latinoamérica. Sirvió como plataforma ideal para que UNIR presentara su visión de una universidad que no solo adopta la tecnología, sino que la integra para mejorar la calidad y la fiabilidad de la enseñanza.
La apuesta por los laboratorios de IA en el campus virtual es un testimonio de este compromiso, asegurando que los estudiantes no solo aprendan sobre la IA, sino que aprendan con la IA.
