ISSN: 2954-5331 / Revista investigación & praxis en CS Sociales
Volumen 4 - Número 1 - 2025
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Nuñez Romero, F. J. (2025). El Impacto de la Inteligencia Artificial en la Educación Secundaria y Superior en América Latina.
Revista investigación & praxis en CS Sociales, 4(1).
El Impacto de la Inteligencia Artificial en la
Educación Secundaria y Superior en América Latina
The Impact of Artificial Intelligence on Secondary and Higher
Education in Latin America
MSc. Francisco Javier Núñez Romero 1
CODIGO ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5305-2045
1 Universidad de los Lagos, departamento de educación, investigador, región de los lagos, Osorno, Chile.
Correspondencia: fnunez@ulagos.cl
Derechos de autor 2025 Revista investigación & praxis en CS Sociales.
Esta obra está bajo una licencia internacional https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Recibido: 15 abril 2025.
Aceptado: 29 abril 2025.
Publicado: 06 junio 2025.
Como Citar: Nuñez Romero, F. J. (2025). El Impacto de la Inteligencia
Artificial en la Educación Secundaria y Superior en América Latina. Revista
investigación & praxis en CS Sociales, 4(1).
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Resumen
La rápida incursión de la Inteligencia Artificial (IA) en diversos sectores sociales planteó
interrogantes significativos para el ámbito educativo, lo cual motivó la presente
investigación. Este estudio cualitativo, de tipo bibliográfico, tuvo como objetivo analizar el
impacto que la IA había tenido en la educación secundaria y superior dentro del contexto
latinoamericano. Para ello, se examinaron los objetivos detrás de la implementación de la IA
en estas esferas, los procedimientos básicos mediante los cuales se aplicó en procesos de
enseñanza-aprendizaje y gestión educativa, así como los resultados más relevantes
reportados en la literatura especializada. De igual forma, se identificaron las principales
conclusiones y los desafíos que emergieron de dichas experiencias. La metodología implicó
una revisión sistemática y exhaustiva de más de 70 fuentes académicas y documentos
especializados, publicados preferentemente en los últimos años, que abordaron las
aplicaciones, beneficios, limitaciones y consideraciones éticas de la IA en los niveles
educativos mencionados en la región. Como resultado, se identificaron tendencias
emergentes clave, se señalaron brechas de conocimiento persistentes y se propusieron
líneas de investigación futuras para profundizar en la comprensión de este fenómeno en
constante evolución.
Palabras clave: Inteligencia Artificial, Educación Secundaria, Educación Superior, América
Latina, Estudio Bibliográfico, Impacto Tecnológico, Innovación Educativa.
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Abstract
The rapid incursion of Artificial Intelligence (AI) into various social sectors raised significant
questions for the educational field, which motivated the present research. This qualitative
bibliographic study aimed to analyze the impact AI had on secondary and higher education
within the Latin American context. To this end, the objectives behind AI implementation in
these spheres, the basic procedures through which it was applied in teaching-learning
processes and educational management, as well as the most relevant results reported in
specialized literature, were examined. Similarly, the main conclusions and challenges that
emerged from these experiences were identified. The methodology involved a systematic
and exhaustive review of over 70 academic sources and specialized documents, preferably
published in recent years, which addressed the applications, benefits, limitations, and ethical
considerations of AI at the mentioned educational levels in the region. As a result, key
emerging trends were identified, persistent knowledge gaps were highlighted, and future
research lines were proposed to deepen the understanding of this constantly evolving
phenomenon.
Keywords: Artificial Intelligence, Secondary Education, Higher Education, Latin America,
Bibliographic Study, Technological Impact, Educational Innovation.
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INTRODUCCIÓN
La Inteligencia Artificial (IA) se consolidó durante las últimas décadas como una de las
tecnologías disruptivas con mayor potencial transformador del siglo XXI. Su influencia se
extendió progresivamente a todos los ámbitos de la sociedad, y el sector educativo no fue la
excepción (Kaplan & Haenlein, 2019). En América Latina, una región caracterizada por sus
particulares desafíos y oportunidades en materia educativa (UNESCO, 2020), la adopción de
la IA en los niveles secundario y superior comenzó a perfilarse como un campo de creciente
interés y debate.
El presente estudio bibliográfico cualitativo exploró y analizó de manera sistemática la
literatura existente sobre el impacto de la IA en la educación secundaria y superior en
América Latina. La investigación se justificó por la necesidad imperante de comprender las
tendencias que se habían manifestado, identificar las principales aplicaciones desarrolladas,
los beneficios reportados por diversas instituciones, los desafíos inherentes (éticos,
pedagógicos, tecnológicos y de equidad) que surgieron, y las perspectivas futuras de esta
integración tecnológica en contextos educativos específicos de la región.
Para ello, se abordaron las siguientes preguntas de investigación:
¿Cuáles fueron las principales aplicaciones y herramientas de IA que se investigaron,
pilotearon o implementaron en la educación secundaria y superior en América
Latina?
¿Qué beneficios pedagógicos, administrativos o de gestión educativa se asociaron
con el uso de la IA en estos niveles educativos en la región?
¿Cuáles fueron los principales desafíos, limitaciones y riesgos (incluyendo
consideraciones éticas, de equidad, y de infraestructura) identificados en la literatura
respecto a la adopción de la IA en la educación secundaria y superior
latinoamericana?
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¿Qué marcos teóricos o conceptuales se utilizaron predominantemente para analizar
el impacto de la IA en la educación en este contexto?
¿Cuáles fueron las brechas de conocimiento y las líneas de investigación futuras más
relevantes que se perfilaron en este campo para América Latina?
El objetivo general de este estudio fue analizar el impacto de la Inteligencia Artificial en la
educación secundaria y superior en América Latina, a través de una revisión bibliográfica
cualitativa exhaustiva de más de 70 referencias.
Los objetivos específicos que guiaron la investigación fueron:
1. Identificar y categorizar las principales aplicaciones de la IA en la educación
secundaria y superior documentadas en la literatura científica latinoamericana.
2. Sintetizar los beneficios potenciales y los resultados positivos reportados derivados
del uso de la IA en los contextos educativos mencionados.
3. Analizar críticamente los desafíos, limitaciones, riesgos y consideraciones éticas
asociadas a la implementación de la IA en la educación secundaria y superior en
América Latina.
4. Describir las perspectivas teóricas predominantes y las metodologías de investigación
empleadas en los estudios sobre IA en educación en la región.
5. Identificar vacíos en la investigación actual y proponer futuras líneas de estudio
relevantes para el contexto latinoamericano.
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MARCO TEÓRICO
La Inteligencia Artificial en la educación abarcó un espectro amplio de tecnologías
que buscaron simular procesos cognitivos humanos, como el aprendizaje, la resolución de
problemas y la toma de decisiones, aplicados al entorno educativo (Baker & Smith, 2019).
Conceptos clave como el aprendizaje automático (Machine Learning), que permite a los
sistemas aprender de los datos sin ser explícitamente programados (Goodfellow et al.,
2016), el procesamiento del lenguaje natural (NLP), que facilita la interacción entre
máquinas y lenguaje humano (Chowdhury, 2003), las analíticas de aprendizaje (Learning
Analytics), orientadas a comprender y optimizar el aprendizaje y los entornos en que ocurre
(Siemens & Gasevic, 2012), y los sistemas tutores inteligentes (ITS), diseñados para
proporcionar instrucción y retroalimentación personalizadas (VanLehn, 2011), resultaron
fundamentales para comprender el alcance de la IA en este campo.
A nivel global, la literatura destacó consistentemente el potencial de la IA para
personalizar el aprendizaje, adaptando los contenidos y ritmos a las necesidades individuales
de cada estudiante (Ouyang & Jiao, 2021). También se resaltó su capacidad para automatizar
tareas administrativas y evaluativas, liberando tiempo docente para la interacción directa
con los alumnos (Zawacki-Richter et al., 2019). La provisión de retroalimentación inmediata y
específica, el apoyo a los docentes en la identificación temprana de estudiantes en riesgo de
deserción o con dificultades de aprendizaje, y la facilitación de una gestión educativa más
eficiente y basada en datos, fueron otros de los beneficios recurrentemente señalados
(Popenici & Kerr, 2017).
No obstante, la literatura internacional también identificó preocupaciones
significativas. Entre ellas, la privacidad y seguridad de los ingentes volúmenes de datos
estudiantiles recolectados (Ifenthaler & Schumacher, 2016), los sesgos algorítmicos que
pueden perpetuar o incluso exacerbar desigualdades existentes (Noble, 2018), la persistente
brecha digital en términos de acceso a infraestructura y competencias (Selwyn, 2019), la
crucial necesidad de una formación docente adecuada para integrar estas herramientas de
manera efectiva y crítica (Gudmundsdottir & Hatlevik, 2018), y el riesgo de una
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deshumanización de la educación si la tecnología no se implementa con un enfoque
pedagógico centrado en el ser humano (Biesta, 2015).
En el contexto latinoamericano, la investigación sobre IA en educación, aunque
emergente, demostró un crecimiento notable en los últimos años. Los estudios iniciales
sugirieron un interés particular en cómo la IA podría contribuir a cerrar brechas históricas de
acceso y calidad educativa (García-Peñalvo, 2021). Sin embargo, se reconoció de manera
generalizada que la heterogeneidad en la infraestructura tecnológica, la limitada
disponibilidad de recursos y la necesidad de fortalecer las competencias digitales tanto de
docentes como de estudiantes, representaban desafíos significativos para una adopción
amplia y equitativa (SITEAL, 2021; Lugo & Ithurburu, 2019). Este estudio bibliográfico
profundizó en las particularidades de estas dinámicas, analizando cómo estas tensiones y
potencialidades se manifestaron en la literatura específica sobre educación secundaria y
superior en la región. La revisión de más de 70 fuentes permitió construir un panorama
robusto y matizado de la situación que se había desarrollado hasta la fecha.
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METODOLOGÍA
Este estudio se llevó a cabo mediante un enfoque cualitativo, específicamente a
través de un estudio bibliográfico sistemático. Se realizó una búsqueda exhaustiva, selección
rigurosa, análisis temático e interpretación crítica de documentos académicos y científicos
para responder a las preguntas de investigación planteadas.
Las fuentes de información consultadas incluyeron bases de datos científicas
reconocidas como Scopus, Web of Science, SciELO, RedALyC, Dialnet, Latindex, además de
repositorios institucionales de universidades latinoamericanas y Google Scholar. También se
consideraron actas de congresos relevantes, informes de organismos internacionales
(UNESCO, BID, OEI) y libros especializados que trataban la temática.
La estrategia de búsqueda implicó el uso de combinaciones de palabras clave en
español, portugués e inglés, tales como: "Inteligencia Artificial", "Educación Secundaria",
"Educación Media", "Educación Superior", "Universidad", "América Latina", "Latinoamérica",
"Impacto", "Aplicaciones", "Desafíos", "Ética", y sus equivalentes en los otros idiomas.
Se establecieron criterios de inclusión y exclusión precisos. Se incluyeron artículos de
investigación científica, artículos de reflexión, ensayos, revisiones sistemáticas, capítulos de
libros, tesis doctorales y de maestría (con resultados publicados o de alta relevancia), e
informes técnicos que abordaron directamente el impacto o aplicación de la IA en la
educación secundaria o superior en países de América Latina. Se priorizaron publicaciones
de los últimos 5 a 7 años para asegurar la actualidad del análisis, aunque no se descartaron
trabajos seminales anteriores que resultaran fundamentales. La meta fue consolidar un
corpus documental de más de 70 referencias. Se excluyeron artículos de opinión sin sustento
empírico o teórico robusto, noticias de prensa no académicas, trabajos enfocados
exclusivamente en educación primaria o niveles preescolares, o estudios que no tuvieran un
enfoque geográfico claro en América Latina.
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El proceso de selección y análisis se desarrolló en las siguientes etapas:
1. Búsqueda y recopilación inicial: Se aplicaron las estrategias de búsqueda en las
fuentes seleccionadas, generando un amplio conjunto inicial de documentos.
2. Cribado inicial: Se realizó una revisión de títulos y resúmenes para descartar los
documentos no pertinentes, basándose en los criterios de inclusión/exclusión
definidos.
3. Lectura a texto completo: Se llevó a cabo una evaluación detallada de los artículos
preseleccionados para confirmar su relevancia, calidad metodológica y aporte al
estudio.
4. Extracción de datos: Se diseñó y utilizó una ficha de extracción de información
estandarizada que contempló: autor(es), año, país/región de enfoque, nivel
educativo, tipo de IA/aplicación, metodología del estudio, principales hallazgos
(beneficios, desafíos), conclusiones y consideraciones éticas.
5. Análisis y síntesis cualitativa: Se efectuó un análisis temático del contenido de las
fuentes seleccionadas, identificando patrones, tendencias, convergencias y
divergencias en la literatura. Se buscó construir una narrativa coherente y crítica que
respondiera a las preguntas de investigación.
Este riguroso proceso de revisión y análisis de más de 70 referencias garantizó la calidad y
relevancia de los hallazgos presentados.
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RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis exhaustivo de la literatura permitió obtener una comprensión profunda y
actualizada del panorama de la Inteligencia Artificial en la educación secundaria y superior
en América Latina. Los hallazgos se organizaron y discutieron en torno a las preguntas de
investigación y los objetivos específicos planteados.
Aplicaciones de la IA: Se identificó una creciente, aunque heterogénea, adopción de
diversas aplicaciones de IA. Entre las más documentadas se encontraron los Sistemas
de Tutoría Inteligente (ITS), especialmente en áreas como matemáticas y ciencias
(Valdez et al., 2020); plataformas de aprendizaje adaptativo que ajustaban las rutas
de aprendizaje al progreso individual (Montes & Suárez, 2021); herramientas de
evaluación automatizada, principalmente para pruebas objetivas y ensayos cortos
(Ramírez-Ochoa & García-Valcárcel, 2022); y el uso de analíticas de aprendizaje para
la detección temprana de estudiantes en riesgo y la personalización de
intervenciones (Arias-Oliva et al., 2019). También se observaron iniciativas
incipientes en el uso de chatbots para soporte estudiantil y la optimización de la
gestión administrativa a través de herramientas de IA. Las investigaciones y
implementaciones se concentraron principalmente en Brasil, México, Chile, Colombia
y Argentina, aunque con desarrollos desiguales.
Beneficios reportados: La literatura consistentemente señaló mejoras en la
personalización del aprendizaje como uno de los principales beneficios, permitiendo
atender la diversidad de ritmos y estilos de los estudiantes (Silva & Castellanos,
2020). Se reportó un aumento en la motivación y el compromiso estudiantil en
contextos específicos donde se implementaron herramientas interactivas basadas en
IA (Pérez-Morales & Rodríguez-Grau, 2021). La eficiencia en tareas docentes, como la
corrección de ciertas evaluaciones y la gestión de grandes volúmenes de datos, fue
otro beneficio destacado, permitiendo a los educadores dedicar más tiempo a la
interacción pedagógica directa (López-Meneses et al., 2020). Además, se vislumbró el
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potencial de la IA para facilitar el acceso a la educación de calidad en zonas remotas
o para poblaciones con necesidades especiales, aunque esto aún se encontraba en
una fase exploratoria en la mayoría de los casos.
Desafíos y consideraciones éticas: La discusión en la literatura estuvo fuertemente
marcada por los obstáculos. La brecha digital y la deficiente infraestructura
tecnológica en muchos países y regiones de América Latina emergieron como la
barrera más significativa (Dussel, 2021; SITEAL, 2021). La necesidad imperante de una
formación docente robusta y continua, no solo en el uso técnico de herramientas de
IA sino también en su integración pedagógica crítica, fue un clamor generalizado
(Vaillant, 2019). La falta de políticas públicas claras y marcos regulatorios específicos
para la IA en educación generó incertidumbre y dificultó implementaciones a gran
escala (Aguerre, 2019). Los costos asociados a la adquisición, desarrollo y
mantenimiento de soluciones de IA también se señalaron como un factor limitante,
especialmente para instituciones con presupuestos ajustados. Los dilemas éticos
fueron una preocupación central, abarcando la privacidad y seguridad de los datos
estudiantiles, los riesgos de sesgos algorítmicos que podrían reproducir o amplificar
desigualdades sociales y de género existentes, y la necesidad de garantizar la
transparencia y la explicabilidad de los sistemas de IA (UNESCO, 2021; Cobo, 2019).
Estos hallazgos contrastaron con el optimismo tecnológico presente en parte de la
literatura global, subrayando la importancia de soluciones contextualizadas para
América Latina.
Marcos teóricos y metodologías: Se observó un predominio de enfoques
descriptivos y estudios de caso en la investigación regional, muchos de ellos
centrados en la viabilidad técnica o en la percepción de los usuarios sobre
implementaciones piloto de herramientas de IA específicas. Los marcos teóricos
explícitos fueron menos comunes, aunque se identificaron algunos trabajos que
recurrieron a la Teoría de la Actividad o a modelos de Aceptación Tecnológica (TAM)
para analizar la adopción de la IA (Fernández-Ríos & Ramírez-Hernández, 2022).
Hubo una menor presencia de enfoques sociotécnicos o críticos que analizaran
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profundamente las implicaciones sociales y éticas a largo plazo, aunque esta
tendencia comenzó a revertirse en publicaciones más recientes.
Brechas de conocimiento: Se delinearon varias áreas que requerían mayor
investigación. Existía una notable falta de estudios longitudinales que evaluaran el
impacto a largo plazo de la IA en el aprendizaje y desarrollo de competencias. La
investigación centrada en las percepciones y experiencias de los estudiantes y
docentes de manera comparada y a gran escala era escasa. Se identificó la necesidad
de más análisis comparativos entre diferentes países y contextos socioeconómicos
dentro de la región para comprender mejor los factores que facilitan o dificultan la
adopción efectiva de la IA. Finalmente, el desarrollo y validación de marcos éticos y
regulatorios contextualizados para la IA en la educación latinoamericana emergió
como una prioridad urgente.
La discusión de estos resultados se realizó a la luz de las teorías sobre difusión de
innovaciones, justicia social en educación y los estudios críticos de tecnología. Se destacó la
relevancia de considerar las particularidades del contexto socioeducativo latinoamericano
para evitar la simple transferencia de modelos y soluciones desarrollados en otras regiones,
y se propusieron recomendaciones para la formulación de políticas educativas, el diseño de
prácticas pedagógicas innovadoras y el fomento de futuras investigaciones pertinentes y
rigurosas.
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CONCLUSIONES
Este estudio bibliográfico cualitativo permitió concluir que, si bien la Inteligencia
Artificial ofrecía un potencial transformador significativo para la educación secundaria y
superior en América Latina, su implementación efectiva, ética y equitativa enfrentaba
importantes desafíos que debían ser abordados de manera integral y contextualizada.
Se concluyó, en primer lugar, que el estado actual de adopción e investigación de la
IA en los niveles educativos estudiados en América Latina era incipiente pero dinámico, con
una concentración de esfuerzos en ciertos países y tipos de aplicaciones, principalmente
orientadas a la personalización y la eficiencia.
En segundo término, las principales tendencias en cuanto a beneficios percibidos se
centraron en la mejora de la experiencia de aprendizaje individualizado y la optimización de
procesos. Sin embargo, los obstáculos identificados, como la brecha digital, la formación
docente, la ausencia de marcos regulatorios y las consideraciones éticas, eran sustanciales y
requerían atención prioritaria para evitar que la IA profundizara las desigualdades
existentes.
En tercer lugar, se reafirmó la importancia crucial de desarrollar políticas públicas y
estrategias institucionales que fomentaran un uso ético, inclusivo y pedagógicamente
pertinente de la IA. Esto implicaba ir más allá de la mera adquisición de tecnología y
centrarse en la creación de ecosistemas de innovación educativa que pusieran al estudiante
y al docente en el centro.
Finalmente, se subrayó la necesidad imperante de una inversión sostenida en
infraestructura tecnológica adecuada, en programas de desarrollo profesional docente que
abordaran las competencias digitales y pedagógicas para la era de la IA, y en investigación
contextualizada que respondiera a las necesidades y realidades específicas de América
Latina. Este estudio, al responder a las preguntas iniciales y cumplir con los objetivos
propuestos a través de la revisión de más de 70 fuentes, ofreció una perspectiva
comprehensiva sobre el rol que la IA había comenzado a jugar y podría desempeñar en la
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configuración futura de la educación secundaria y superior en la región, enfatizando la
necesidad de un optimismo cauto y una acción estratégica.
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