América Latina usa más IA en la universidad que cualquier otra región y gobierna menos: qué muestra la encuesta global 2026 y qué hacer con eso

Qué es este documento. Una lectura de la encuesta global 2026 del Digital Education Council sobre IA en educación superior (publicada el 20 de julio de 2026, 83 páginas), hecha para quien dirige una universidad de América Latina. La encuesta reunió 45,398 respuestas (27,284 estudiantes y 18,114 docentes) en 35 países y trae corte para la región. El documento separa lo que ya pasó (el uso) de lo que falta (la dirección), compara la región con el resto del mundo, y termina con un plan de trabajo de siete acciones. Todo lo atribuido a la encuesta está citado de su fuente; lo que agregamos está marcado como adaptación.

1. Qué mide la encuesta y por qué importa para la región

El Digital Education Council es una red de universidades y empresas con sede en Singapur que desde 2024 aplica encuestas anuales sobre IA a estudiantes y docentes. La edición 2026 consolida por primera vez una vista regional: Asia Pacífico, Europa, Medio Oriente y África, Estados Unidos y Canadá, y América Latina. Para la región usa la encuesta latinoamericana 2026 hecha con el Instituto para el Futuro de la Educación del Tecnológico de Monterrey.

Para una universidad latinoamericana esto resuelve un problema de siempre: los datos globales de adopción de IA se leen con la sospecha de que describen a Estados Unidos. Aquí se puede ver la región contra el promedio mundial, y la comparación sorprende.

2. Uso: la región va adelante

*Elaboración propia a partir de las páginas 21, 22, 23 y 27 del informe. Las sumas de "de acuerdo" y "muy de acuerdo" son nuestras.*

Tres lecturas. Primera, la adopción en la región no es un pendiente: es la más alta del mundo, tanto en estudiantes como en docentes. Segunda, la intención futura de los docentes latinoamericanos (94%) es la más alta de todas las regiones, mientras en Estados Unidos y Canadá cayó 9 puntos en un año, de 76% a 67%. Tercera, la relación de los estudiantes con la IA es de apego: en la región sólo 8% está en total desacuerdo con que le molestaría una prohibición, contra 43% en Estados Unidos y Canadá. El propio informe advierte que una política uniforme, permisiva o restrictiva, se vive de forma muy distinta según la región donde cae.

3. Dirección: la región va atrás

El mismo informe muestra que el uso no vino acompañado de gobierno institucional. Los datos globales ya son bajos; el corte regional los empeora.

• Participación docente en la política de IA. A nivel global, 31% de los docentes siente que su institución los involucra de forma significativa en la política de IA. En América Latina, 28%, y 20% está en total desacuerdo, la tasa más alta de todas las regiones. El informe lo llama "el sentido de exclusión más fuerte".
• Enfoque institucional. Globalmente, 35% de los docentes describe el enfoque de su institución ante la IA como reactivo (responde a los cambios cuando ocurren), 32% como proactivo, 23% como cauteloso y 11% como ausente.
• Guías que sirvan. Sólo 37% de los docentes considera que las guías de IA de su institución son prácticas y fáciles de aplicar; 39% es neutral y 25% no está de acuerdo. El informe concluye que el problema ya no es si existen guías, sino si dan dirección usable.
• Formación de estudiantes. 76% de los estudiantes no ha participado en ninguna formación de alfabetización en IA ofrecida por su universidad; 47% no sabe que exista.
• Preparación docente vista por los estudiantes. Sólo 29% de los estudiantes cree que sus docentes están bien preparados para guiarlos en el uso de IA, aunque 64% de los docentes dice haber participado en alguna formación.

"Para la mayoría de los docentes, la participación significativa en la gobernanza de la IA sigue fuera de su alcance." (Encuesta global 2026 del Digital Education Council, página 75. Traducción propia.)

La combinación es la tesis de este documento: la región tiene el uso más alto del mundo y la participación docente más baja en las decisiones sobre ese uso.

4. Lo que la adopción sin dirección ya está produciendo

La encuesta trae señales tempranas de lo que pasa cuando la IA entra por los usuarios y no por la institución.

• Beneficio real, con erosión. 61% de los estudiantes dice que la IA le libera tiempo para pensar las ideas y 31% intenta trabajos más difíciles. Pero 22% dice que le cuesta más trabajar sin IA, 20% que depende de ella para producir mejor trabajo y 19% que retiene menos. 66% teme que la IA vuelva el aprendizaje demasiado superficial; 73% de los docentes teme que los estudiantes la usen a costa de desarrollar sus propias habilidades.
• Integración desigual y de poco valor. Sólo 15% de los estudiantes dice que la IA está integrada en muchos de sus cursos; 43% en algunos; 43% en ninguno. Entre quienes sí la tienen integrada, 5% dice que transformó su aprendizaje, 28% que lo mejoró, 42% que fue apenas útil y 24% que no aportó valor claro.
• Desconfianza entre pares. 60% de los estudiantes teme que sus compañeros usen la IA para obtener ventaja injusta o restar valor a su educación. En América Latina, 61%. El informe lo lee como un problema de credibilidad del trabajo estudiantil, no sólo de aprendizaje.
• Evaluación desalineada. Sólo 28% de los estudiantes siente que la mayoría de sus evaluaciones reflejan el trabajo, las habilidades y el juicio que necesitará en un lugar de trabajo con IA.
• Currículo en duda. 37% de los estudiantes tiene dudas serias sobre la vigencia de su programa frente a la IA; sólo 30% lo siente actualizado. Los docentes son menos pesimistas: 43% no teme que lo que enseña quede obsoleto.
• Empleo. 41% de los estudiantes teme que la IA reduzca las oportunidades de empleo en su campo antes de graduarse.

5. Qué piden los dos lados

Lo útil de la encuesta es que pregunta qué formación quieren estudiantes y docentes, y las respuestas no son técnicas.

Los estudiantes piden criterio antes que destreza: evaluar críticamente y verificar salidas de IA (51%), saber cuándo usar y cuándo no usar IA (45%), usar IA para analizar datos e información compleja (45%), escribir buenas instrucciones (40%) y usar IA para tareas de su futura profesión (39%).

Los docentes piden aplicación directa a su práctica: integrar la IA en su enseñanza y su currículo (62%), automatizar tareas rutinarias (60%), diseñar evaluaciones que funcionen en un entorno con IA (58%) y desarrollar enfoques de enseñanza nuevos con IA (57%). Sólo 26% se siente seguro de que su enseñanza desarrolla las habilidades de IA que sus estudiantes necesitan; 40% no se siente seguro.

En alfabetización en IA, el informe ubica a estudiantes y docentes de todas las regiones en niveles de principiante a intermedio en sus cinco dimensiones (comprensión de IA y datos, pensamiento crítico, uso ético, habilidades humanas, dominio disciplinar), con perfiles parecidos entre regiones. Entre los docentes de América Latina, 46% se describe en el nivel básico, 34% en el intermedio y 15% en el avanzado; en las otras regiones el nivel básico supera 70%.

6. Plan de trabajo para la dirección universitaria (adaptación)

Siete acciones derivadas de los datos anteriores, ordenadas de la más rápida a la más estructural. Ninguna requiere comprar tecnología.

1. Medir la brecha propia. Aplicar internamente cuatro preguntas de la encuesta (uso, participación docente en la política, utilidad de las guías, formación recibida) para saber si la institución replica el patrón regional. Es un cuestionario de una semana.
2. Abrir la mesa de política de IA a docentes. La región tiene la exclusión más alta del mundo. Un comité con docentes de varias facultades, con calendario y actas públicas, es la acción de menor costo y mayor efecto sobre el dato de 28%.
3. Reescribir las guías como decisiones por curso. El 37% de utilidad dice que las guías existen pero no ayudan a decidir. Sustituir el documento general por una regla por tipo de actividad (permitido, permitido con declaración, no permitido) que el docente pueda copiar en su programa.
4. Formación en IA para todos los que ingresan. Con 76% de estudiantes sin formación y 47% sin saber que existe, el problema es de cobertura y comunicación, no de contenido. Un módulo obligatorio de inducción, centrado en lo que los propios estudiantes piden: evaluar salidas y saber cuándo no usar IA.
5. Formación docente con las tres prioridades que ellos declaran. Integrar IA en el curso, automatizar lo rutinario y rediseñar evaluaciones. Medir después si el 26% de confianza docente sube.
6. Revisar la evaluación a partir de la desconfianza entre pares. 61% de los estudiantes de la región teme el uso injusto de sus compañeros. La respuesta institucional es doble: reglas claras y verificables por actividad, y evaluaciones que reflejen el trabajo con IA que pide el mercado (hoy sólo 28% de los estudiantes lo siente así).
7. Explicar la política a los estudiantes en términos de acceso. En una región donde 54% de los estudiantes se sentiría decepcionado si se prohibiera la IA, cualquier restricción tiene que venir con la razón y con la alternativa. El informe lo dice: la misma política se vive distinto según dónde cae.

Sobre exámenes y supervisión, la encuesta dice lo justo: los estudiantes desconfían del uso de sus pares y sienten que las evaluaciones no reflejan el trabajo real con IA. Lo que sigue de ahí es una decisión de diseño de evaluación de cada institución, no de herramienta.

Fuente: Digital Education Council. AI in Higher Education Global Survey 2026. Publicado el 20 de julio de 2026. https://www.digitaleducationcouncil.com/resource-library-items/ai-in-higher-education-global-survey-2026

Nota sobre fuentes y derechos

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