Reflexiones sobre la ENIAG 2025: El impacto de la inteligencia artificial generativa en la educación superior

Importancia de la IA en la educación superior: Cambios y retos

La ENIAG 2025 subraya que la GENAI no es solo una innovación técnica, sino una transformación profunda en cómo se produce el conocimiento y se organiza la vida académica. Su integración ha modificado radicalmente las formas de enseñar, aprender, evaluar e investigar.

Sin embargo, este cambio vertiginoso no está exento de retos. El debate ya no radica en permitir o prohibir la tecnología, sino en cómo integrarla de manera responsable. Los principales desafíos incluyen:

• Integridad académica: Evitar que la tecnología empobrezca el pensamiento crítico o sustituya el esfuerzo cognitivo.
• Desigualdad: Prevenir que la adopción tecnológica profundice las brechas socioeconómicas y regionales existentes.
• Dependencia tecnológica: Fomentar una literacidad en IA que permita a los usuarios dominar la herramienta en lugar de depender de ella, especialmente al momento de verificar información.

El diseño metodológico de la ENIAG 2025 destaca por su exhaustividad y ambición.

Metadatos del Estudio - ENIAG 2025

• Enfoque censal: Se convocó a la totalidad de las instituciones, docentes y estudiantes.
• Participantes: 2,900 instituciones de educación superior, 1,143,451 estudiantes y 133,582 docentes.
• Subsistemas incluidos:
  • Universidades Públicas Federales
  • Universidades Públicas Estatales (UPES y UPEAS)
  • Tecnológico Nacional de México (TECNM)
  • Universidades Tecnológicas y Politécnicas
  • Universidades Particulares
  • Universidades Interculturales
  • Escuelas Normales

Frecuencia de uso y competencia autopercibida

La penetración de la IA es abrumadora: más del 90% de la comunidad académica conoce el término, pero los datos de adopción revelan matices importantes en cuanto a frecuencia, género y autopercepción.

La distribución de la frecuencia de uso es muy similar entre docentes y estudiantes, 60% de los docentes y 66% de los estudiantes utiliza GenAI al menos una vez a la semana y un cuarto de ellos la utiliza algunas veces al mes. En cuanto a las diferencias por sexo; el 69.7% de los hombres la utiliza al menos una vez a la semana, en comparación con el 62.7% de las mujeres.

Figura 1. Frecuencia de uso de GenAI en estudiantes y docentes de educación superior

Fuente: Elaboración propia a partir la ENIAG (SEP, 2025).

A pesar de la alta frecuencia de uso, el nivel de dominio autopercibido es incipiente. En una escala del 0 al 10, la calificación promedio no supera el 5.5, lo que evidencia que la interacción con la GenAI sigue siendo superficial. También en este indicador encontramos que las mujeres reportan un nivel de competencia autopercibida menor, de 4.7, frente al 5.5 de los hombres, destacando la necesidad de incorporar una perspectiva de género en la alfabetización digital.

Procesos de aprendizaje con IA

Lejos de ser únicamente un motor de búsqueda avanzado, la GenAI se ha posicionado como un asistente para una variedad de tareas. Más del 80% de estudiantes y docentes afirman que emplean la herramienta para analizar, razonar, reflexionar, crear e imaginar.

Figura 2. Tipo de contenido generado con Gen AI por docentes y estudiantes

Fuente: Elaboración propia a partir la ENIAG (SEP, 2025).

Percepción de transformación de la carrera por áreas de conocimiento

Aproximadamente el 80%, de los estudiantes considera que su carrera o área de estudio será transformada en alguna medida por la inteligencia artificial. Sin embargo, este impacto se percibe de manera distinta entre docentes y estudiantes, siendo los docentes quienes en mayor porcentaje consideran que genera cambios. De igual forma existen asimetrías dependiendo de la disciplina.

El campo de las TIC lidera la expectativa de cambio, además es el área de conocimiento en la que mayor porcentaje de estudiantes expresa esta percepción de transformación, y también donde hay menor distancia entre docentes y estudiantes. Otras áreas como la agronomía, ciencias de la salud y educación reportan una percepción ligeramente más moderada, aunque significativa.

Figura 3. Percepción de transformación por área de conocimiento, según docentes y estudiantes

Fuente: Elaboración propia a partir la ENIAG (SEP, 2025).

Si bien estos resultados fueron encaminados a describir en lo general a docentes y estudiantes de educación superior, sin embargo, será importante contar en estudios futuros con información desagregada por área de conocimiento lo que nos permitirá describir mejor a los estudiantes y docentes en su uso de GenAI.

Necesidad de capacitación docente

El deseo de aprender está generalizado: el 91% de los docentes y el 76.2% de los estudiantes manifiestan una necesidad urgente de tomar cursos vinculados al uso de la IA, sin embargo la capacitación a docentes oscila entre el 52% y 25% dependiendo del subsistema de educación superior, siendo las universidades tecnológicas y las unidades del TECNM las instituciones con mayor capacitación a docentes, mientras que las normales y las universidades interculturales han recibido menor capacitación a docentes en GenAI.

Figura 4. Porcentaje de docentes que han tomado algún curso relacionado con el uso de la IAG por tipo de IE

Fuente: Elaboración propia a partir la ENIAG (SEP, 2025).

Principios de acción

Para abandonar el paradigma de la restricción punitiva y transitar hacia una gobernanza educativa proactiva, la SEP delineó un decálogo de principios de acción:

• Reconocer que la IA ya es parte activa de las instituciones de educación superior.
• Establecer lineamientos claros y normativos para su uso ético, crítico y con propósito.
• Impulsar la formación docente y la literacidad digital como auténticas prioridades nacionales.
• Transformar los planes y programas de estudio para desarrollar pensamiento algorítmico, ética tecnológica y comprensión de los sistemas de IA.
• Repensar los modelos de evaluación académica, más allá del texto monográfico tradicional.
• Garantizar la literacidad en IA para todos los estudiantes, fomentando la verificación de datos y el pensamiento crítico.
• Establecer mecanismos de colaboración institucional para reducir las brechas de acceso, infraestructura y capacidades.
• Incorporar la perspectiva de género en la formulación de cualquier política educativa sobre tecnología.
• Atender el bienestar estudiantil, reconociendo el uso emergente de la IA como apoyo emocional y sus riesgos sobre la salud mental.
• Fortalecer las humanidades y las ciencias sociales como contrapeso ético y transversal en la formación universitaria.

Referencias

1. SEP. (2025). Usos y percepciones sobre IA generativa en la educación superior mexicana. Subsecretaría de educación superior. SEP. https://www.gob.mx/cms/uploads/attachment/file/1071411/Dossier_Resultados_ENIAG2025_SEP_.pdf