Docencia e inteligencia artificial generativa en educación superior en América Latina: Focos y vacíos de la investigación emergente (revisión sistemática 2023-2025)

Abstract

Este artículo analiza la “primera ola” de investigación (enero 2023-abril 2025) sobre inteligencia artificial generativa (IAG) y docencia en Educación Superior en América Latina, centrándose en la perspectiva del profesorado. Mediante una revisión sistemática se analizaron 35 estudios, cuyos hallazgos revelan un campo dominado por dos temas: la “necesidad crítica de capacitación y formación docente” (54%) y los “desafíos éticos y de integridad académica” (54%). La discusión argumenta que esta producción científica configura una agenda reactiva, centrada en desafíos “micropedagógicos”, como el plagio estudiantil y el dominio instrumental de la herramienta. Se concluye que esta urgencia inicial ha tendido a invisibilizar problemáticas “macroestructurales” clave para la región, como la desigualdad tecnológica (17%) y la ausencia de políticas institucionales (20%). Finalmente, se identifica la necesidad de una agenda investigativa futura que supere la lógica instrumental y aborde el sentido de la práctica docente en la era de la IAG.