Impacto de la formación docente en inteligencia artificial en la educación superior: percepciones, desafíos y oporunidades - caso UTCAM

Resumen

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación superior requiere que el profesorado adquiera competencias técnicas y un criterio crítico sobre su uso; aun así, la formación docente en este campo sigue siendo escasa en América Latina. Este estudio evalúa el efecto de un programa intensivo de capacitación en IA (40 horas) sobre la percepción, disposición y motivación de 102 docentes de la Universidad Tecnológica de Campeche, México, organizados en dos cohortes (enero y marzo de 2025). Se utilizó un diseño cuantitativo descriptivo transeccional con observación participante. El instrumento fue un cuestionario ad hoc de 28 ítems distribuidos en cinco dominios: Percepción y Conocimientos Previos, Efectividad Percibida, Disposición y Motivación Post-capacitación, Apoyo Institucional, y Riesgos y Desafíos. La consistencia interna se verificó mediante Alfa de Cronbach (α entre 0,617 y 0,871). Antes de la formación, el 83,33% del profesorado reportaba experiencia nula o básica con herramientas de IA, aunque el 80,39% expresaba curiosidad. Después del curso, el 94,12% declaró una mejora clara en su comprensión de la IA, el 98,04% pidió más capacitaciones y el 78,43% describió la adopción de la IA como inevitable. Sin embargo, persiste una distancia entre el discurso institucional de apoyo (84,31%) y los recursos realmente disponibles: la falta de herramientas (75,49%), de conocimiento especializado (68,63%) y de presupuesto (50,98%) concentran las principales barreras. La capacitación intensiva sí modifica la confianza y la disposición del profesorado, pero ese efecto solo se sostiene cuando la institución lo respalda con recursos concretos, acompañamiento continuo y políticas que vayan más allá del discurso y las buenas intenciones.