Tech Outlook 2026: lo que los líderes tecnológicos de educación superior esperan este año
En una convocatoria abierta el mes pasado, preguntamos a los líderes tecnológicos de la educación superior sus predicciones sobre cómo cambiará el panorama tecnológico para los colegios y universidades durante el próximo año. No es de extrañar que la inteligencia artificial ocupe un lugar preponderante en el horizonte, pero los avances en tecnología educativa, la integración de datos y la preparación de la fuerza laboral también siguen siendo temas clave. Esto es lo que nos dijeron los encuestados.
La inteligencia artificial irá más allá de la fase piloto
«Los proveedores están incorporando rápidamente IA en casi todas las capas de software de educación superior. Para las instituciones, el valor más inmediato y pragmático está en la IA como herramienta de aumento: redactar y resumir documentos, analizar informes y contratos largos, respaldar el desarrollo de subvenciones, clasificar las preguntas rutinarias de los estudiantes y potenciar sistemas de alerta temprana que detecten antes a los estudiantes en riesgo y dirijan los casos de manera más eficiente. En el lado académico, la dinámica del ‘gato y el ratón’ continuará: los estudiantes seguirán usando la IA para ayudar con las tareas, y los profesores continuarán «Refinar las prácticas de detección e integridad. Sin embargo, la tendencia este año debería ser replantear la IA como una herramienta alfabetizada y limitada, similar a cómo las calculadoras y los correctores ortográficos eventualmente se normalizaron, rediseñando las tareas, aclarando el uso permitido y enseñando explícitamente la elaboración rápida, la verificación y el uso ético. Estratégicamente, las instituciones deben esperar invertir en el desarrollo de profesores y personal para que la IA aumente el trabajo en lugar de simplemente agregar una nueva carga de cumplimiento». — Nick Swayne, presidente, North Idaho College
«Un tema importante de la IA en la educación será determinar qué elementos del contexto educativo deben compartirse con los sistemas de IA, qué deben permanecer privados y cómo las instituciones pueden hacer cumplir estos límites. A medida que las herramientas de IA se vuelvan más capaces y más profundamente integradas en los flujos de trabajo de instrucción, las instituciones se centrarán cada vez más en crear estrategias integrales de IA que fomenten la innovación manteniendo al mismo tiempo una supervisión sólida. Estas estrategias definirán las estructuras de gobernanza, las expectativas de cumplimiento y los procesos de evaluación para garantizar que la adopción de la IA se alinee con los valores institucionales, los requisitos legales y la protección de los estudiantes. En última instancia, la IA en la educación evolucionará a partir de experimentos aislados. a ecosistemas coordinados y guiados por políticas, donde el valor de la IA se equilibra con la responsabilidad de salvaguardar la información de los estudiantes y mantener la confianza». — Curtiss Barnes, director ejecutivo de 1EdTech
«Para 2026, la educación superior funcionará en un mundo con múltiples modelos de IA. A medida que los modelos básicos alcancen una mayor paridad en el rendimiento general, la diferenciación provendrá cada vez más de la especialización: modelos optimizados para codificación, generación de imágenes, voz, flujos de trabajo de investigación o razonamiento de dominios específicos. Al mismo tiempo, los principales proveedores de la nube ya están incorporando capacidades de IA en sus licencias EDU existentes, reduciendo así las barreras de entrada y acelerando la adopción. Esto impulsará una rápida expansión de los modelos. y los investigadores se moverán entre modelos y herramientas en función de las tareas, el costo, el acceso a los datos y las necesidades de integración, especialmente porque tecnologías como el Model Context Protocol (MCP), los conectores especialmente diseñados y las aplicaciones multimodelo facilitan la combinación de modelos con datos institucionales y flujos de trabajo. un punto de inflexión similar representa una ventana cada vez más estrecha para que las instituciones establezcan de manera proactiva gobernanza, controles de acceso, gestión de costos y visibilidad en múltiples modelos de IA. Aquellos que actúen temprano permitirán la innovación manteniendo la supervisión institucional». — Sean O’Brien, vicepresidente asociado de servicios en la nube NET+, Internet2