La inteligencia artificial en la educación superior peruana: tendencias y desafíos

Abstract

La inteligencia artificial está reestructurando radicalmente el sistema educativo global, impulsando una transición hacia modelos pedagógicos más personalizados. Así, el objetivo de la investigación fue analizar críticamente las tendencias de aplicación y los desafíos estructurales de la inteligencia artificial en las universidades peruanas. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo y de alcance descriptivo. El proceso siguió rigurosamente las fases del protocolo PRISMA. Se incluyeron 35 trabajos en el estudio: el 74.3% se concentra en Lima, evidenciando centralización. Solo 8.6% indexa en Scopus/WoS, limitando visibilidad internacional. 91.4% usa metodologías no experimentales, con predominio cuantitativo (68.6%). Se reportan diferencias importantes: el 62.9% destaca habilidades digitales bajas en estudiantes y el 45.7% infraestructura inadecuada, especialmente en zonas rurales (45% sin banda ancha), limitando aplicabilidad equitativa. En conclusión, se evidenció que la integración de inteligencia artificial (IA) en la educación superior peruana avanza mediante iniciativas fragmentadas, marcadas por una clara dicotomía entre potencial técnico y barreras estructurales.

Artificial intelligence is radically restructuring the global education system, driving a transition toward more personalized pedagogical models. Thus, this research aimed to critically analyze application trends and structural challenges of AI in Peruvian universities. The study followed a quantitative approach with a descriptive scope. The process rigorously adhered to the PRISMA protocol phases. Thirty-five (35) studies were included: 74.3% focused on Lima, highlighting centralization. Only 8.6% were indexed in Scopus/WoS, limiting international visibility. Non-experimental methodologies predominated (91.4%), with a quantitative emphasis (68.6%). Significant disparities were reported: 62.9% identified low digital skills among students, and 45.7% cited inadequate infrastructure-especially in rural areas (45% lack broadband)-hindering equitable applicability. In conclusion, AI integration in Peruvian higher education advances through fragmented initiatives, marked by a clear dichotomy between technical potential and structural barriers.