1. Introducción
La emergencia de sistemas basados en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) y agentes conversacionales inteligentes ha reconfigurado de forma vertiginosa los métodos de estudio, redacción y resolución de problemas algorítmicos en la educación universitaria.
En territorios como el litoral Pacífico colombiano, caracterizados por una riqueza biocultural inmensa pero simultáneamente afectados por asimetrías históricas de conectividad y acceso a equipamiento tecnológico, la llegada de estas herramientas suscita debates impostergables. ¿Cómo influye la inteligencia artificial en comunidades donde el acceso a internet de banda ancha es intermitente y costoso?
Este trabajo analiza de manera empírica la adopción de herramientas de IA en el ámbito universitario local, evaluando las oportunidades formativas que ofrecen como tutores personalizados frente a los riesgos de acentuar brechas de aprendizaje o fomentar una dependencia acrítica.
2. Metodología
Se implementó un diseño metodológico mixto secuencial explicativo (DEXPLIS). En la fase cuantitativa se aplicó un cuestionario estructurado a 142 estudiantes y 18 docentes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Pacífico durante el primer semestre de 2025. El instrumento exploró frecuencia de uso, propósitos académicos, nivel de alfabetización digital y percepción ética.
En la fase cualitativa se desarrollaron tres grupos focales y seis entrevistas a profundidad con docentes investigadores, con el propósito de contrastar las experiencias pedagógicas y las dificultades técnicas reportadas por la comunidad académica en Buenaventura.
3. Resultados y Discusión
Los resultados indican que el 78.2% de los estudiantes encuestados utiliza asistentes de inteligencia artificial de forma semanal, principalmente para depuración de código fuente (64%), síntesis bibliográfica (52%) y traducción de literatura técnica en inglés (49%). No obstante, el 62.4% manifestó que la inestabilidad del servicio de internet domiciliario limita significativamente el aprovechamiento de modelos que requieren conectividad persistente.
Por su parte, el cuerpo docente expresó una alta disposición hacia la integración pedagógica de la IA, pero señaló la urgencia de lineamientos institucionales claros para la evaluación de aprendizajes y la prevención del plagio académico.
Se constata que la IA tiene el potencial de actuar como un nivelador pedagógico en regiones desfavorecidas, siempre y cuando se combine con estrategias didácticas que refuercen la comprensión conceptual y el razonamiento lógico independiente.
4. Conclusiones y Recomendaciones
La inteligencia artificial no debe considerarse una amenaza para la formación académica, sino un catalizador de nuevas competencias si se incorpora desde un enfoque crítico y ético adaptado al contexto local.
Es imperativo que las universidades del litoral promuevan infraestructuras tecnológicas locales y modelos offline de lenguaje que puedan ejecutarse en laboratorios sin dependencia permanente de enlaces de internet satelital o de fibra óptica de baja disponibilidad.
Se propone la adopción de una política institucional de alfabetización en IA que oriente a la comunidad universitaria en el uso transparente y ético de estas tecnologías.