Este mes de junio, el Foro Económico Mundial publicó Shaping the Future of Learning, su reporte sobre preparación educativa para la era de la inteligencia artificial. No es un estudio de uso estudiantil ni un análisis de políticas nacionales — es un marco de acción institucional construido con gobiernos, academia e industria de todo el mundo. Y su diagnóstico de partida es este: las respuestas actuales a la IA en educación siguen siendo fragmentadas.
Políticas que no se traducen en práctica pedagógica. Soluciones tecnológicas adoptadas sin marco institucional. Docentes que enfrentan solos decisiones que son colectivas. Datos estudiantiles que circulan sin gobernanza. Cada actor actuando en su silo, sin coordinación con los demás.
Si esa descripción suena familiar, es porque las últimas cinco semanas de esta columna la documentaron en detalle para el caso mexicano.
Lo que el WEF encontró y lo que ya sabíamos
El reporte identifica una tijera que debería preocupar a cualquier rector o directora académica: la inversión global en inteligencia artificial se habrá duplicado al cierre de 2026 respecto a 2024 mientras la inversión en capital humano crece más lento que la economía global. Más tecnología, menos preparación de las personas que tienen que usarla y gobernarla.
Ese desequilibrio no es abstracto. La encuesta global de docentes del Digital Education Council —levantada en 2025 entre mil 681 profesores de 52 instituciones en 28 países— encontró que el 83 por ciento está preocupado por la capacidad de sus estudiantes para evaluar críticamente los resultados que genera la IA. Y el 54 por ciento considera que los métodos actuales de evaluación estudiantil necesitan cambios significativos. El 13 por ciento dice que se necesita una revisión urgente y completa.
Dicho de otra forma: la mayoría de los docentes del mundo sabe que algo no está funcionando en la forma en que sus universidades están respondiendo a la IA. Pero la respuesta institucional sigue siendo insuficiente, tardía o inexistente.
En México esa brecha es aún más pronunciada. El 91 por ciento de los docentes mexicanos reconoce que necesita capacitarse en inteligencia artificial, según la encuesta de la SEP de abril de 2026. Menos del 10 por ciento de sus instituciones tiene un marco formal para hacerlo.
El marco que el mundo está usando y que México todavía no tiene
Lo más útil del reporte del WEF no es su diagnóstico sino su propuesta: un marco de preparación institucional organizado en cuatro niveles que van desde las condiciones habilitadoras —gobernanza de datos, infraestructura digital— hasta las capacidades institucionales, las prácticas pedagógicas y las experiencias de aprendizaje.
Lo que ese marco mide en las instituciones es, en esencia, lo mismo que el ICGU mide en las universidades mexicanas: si existe política formal de IA, si hay gobernanza de datos, si los docentes tienen formación y respaldo institucional, si el liderazgo tiene una visión explícita y recursos asignados.
No es coincidencia. Es convergencia. El debate global sobre qué necesitan las instituciones para responder bien a la IA está llegando a las mismas conclusiones desde distintos ángulos. El WEF desde la política económica global. La revista Science desde la evidencia empírica con 95 mil estudiantes. El Digital Education Council desde la percepción docente. Y el ICGU desde el diagnóstico institucional en México.
Todos apuntan al mismo lugar: la fragmentación es el problema, y la gobernanza institucional es la respuesta.
Lo que la fragmentación le cuesta a las universidades
Hay un hallazgo del reporte del WEF que merece atención especial: cuando las instituciones responden a la IA de forma fragmentada, no solo pierden eficiencia. Amplifican las desigualdades que ya existían.
Una universidad que adopta plataformas de IA sin política de datos expone más a sus estudiantes más vulnerables. Una institución sin formación docente deja que cada profesor improvise —y la calidad de la respuesta depende del criterio individual de cada uno. Una comunidad estudiantil sin lineamientos claros navega en la ambigüedad, y quienes más sufren esa ambigüedad son los que menos recursos tienen para resolverla por su cuenta.
Un análisis publicado este mes en la revista académica Open Praxis lo formula de la siguiente manera: “La IA no transforma la educación de forma independiente, amplifica las estructuras institucionales existentes”. Si la institución tiene vacíos, la IA los amplifica. Si tiene fortalezas, las potencia.
Eso convierte a la gobernanza institucional en algo más que una buena práctica administrativa. Es una decisión sobre qué tipo de institución quiere ser cada universidad — y quién va a cargar con el costo de no decidirlo.
La pregunta que sigue
El WEF, la OCDE, la UNESCO, la revista Science, el Digital Education Council —todos publicaron en los últimos meses documentos que convergen en el mismo diagnóstico. El mundo ya tiene el mapa. La pregunta es cuántas universidades mexicanas están usando ese mapa para saber dónde están.
Hoy, la mayoría no lo sabe. No porque no les importe, sino porque no tienen el instrumento para medirlo.
Eso es exactamente lo que el ICGU viene a resolver.
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Referencias
• World Economic Forum (2026, junio). Shaping the Future of Learning: Education Readiness for the Age of AI. Global Future Council on Human Capital Development.
• Digital Education Council (2025). /i>Global AI Faculty Survey 2025. mil 681 docentes · 52 instituciones · 28 países.
• Wang, Y. et al. (2026, 2 de junio). Rethinking Education Innovation for Sustainable Development in the AI Era: A G20 Policy-Oriented Perspective. Open Praxis, 18(2), 212–232.
• Chirikov, I., Kizilcec, R. & Smirnov, I. (2026, 21 de mayo). Generative AI use and misuse call for assessment reform in higher education. Science. UC Berkeley / Cornell / University of Technology Sydney.
• Secretaría de Educación Pública (2026, abril). Encuesta nacional sobre uso de inteligencia artificial en instituciones de educación superior.
• Anuies (2024). Estimaciones sobre marcos formales de gobernanza digital en IES mexicanas.
Esta columna forma parte de la serie
Grandes retos del siglo XXI en educación superior
Una serie de Un-Common Sense sobre inteligencia artificial, gobernanza y el futuro de las instituciones de educación superior en México.
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Vanessa Medina Armienta
Especialista en regulación, educación superior e inteligencia artificial, con más de 25 años de experiencia en el sector público federal mexicano — SHCP, CNBV, SRE y Cámara de Diputados, entre otras instituciones. Es Directora de Campus Consulting, donde acompaña a universidades mexicanas en el diseño e implementación de políticas institucionales de IA responsable. Licenciada en Relaciones Internacionales por la UNAM, Maestra en Relaciones Internacionales por la Universidad de Nottingham, Reino Unido (Beca Chevening) y Maestra en Consultoría Organizacional y de Negocios por ICE México.
Columna Campus: Un-Common Sense
