Inteligencia artificial, innovación tecnológica y gobernanza: tendencias recientes para la investigación y la educación superior en América Latina

 

Aldo Hernán Zanabria Gálvez – aldo.zanabria@unap.edu.pe

Resumen

La inteligencia artificial atraviesa una etapa de transición acelerada: de los modelos conversacionales hacia sistemas agénticos, infraestructuras científicas, marcos regulatorios y aplicaciones educativas de alto impacto. La evidencia reciente confirma que la adopción de IA agéntica ha crecido más de cinco veces en el primer semestre de 2026, que la educación superior ya cuenta con marcos de evaluación validados como la Artificial Intelligence Assessment Scale, y que sectores industriales como el portuario están generando datasets propios para sostener aplicaciones de Edge AI. Estas evidencias muestran que la IA ya no debe entenderse únicamente como una herramienta de productividad, sino como una tecnología estructural que modifica la investigación científica, la educación superior, la gestión pública y la competitividad regional. En América Latina, esta transformación exige fortalecer capacidades institucionales, generar evidencia local, promover una adopción ética y reducir las brechas tecnológicas. Para el Perú, estas tendencias representan una oportunidad estratégica en ciencia de datos, educación inteligente, innovación pública, regulación tecnológica y desarrollo territorial.

Introducción

La inteligencia artificial se ha consolidado como una de las tecnologías más influyentes del siglo XXI. Durante 2026 se observa un cambio cualitativo importante: el debate ya no gira solamente en torno a qué modelo es más potente, sino a cómo la IA puede integrarse de manera responsable en la ciencia, la educación, la industria y la gobernanza. Esta transición se refleja en tres dimensiones principales: la aparición de agentes inteligentes capaces de ejecutar tareas complejas, el uso de IA para acelerar la investigación científica y la necesidad de crear instituciones y políticas públicas que orienten su desarrollo.

Esta transición ya es medible. El estudio de Johnston et al. (2026), basado en datos de uso reales de Codex, la plataforma agéntica de OpenAI, documenta que el número de usuarios activos de herramientas agénticas creció más de cinco veces durante el primer semestre de 2026, con la expansión más rápida ocurriendo fuera del público inicial de desarrolladores de software. Dentro de la propia OpenAI, el uso de Codex se volvió casi universal y desplazó en gran medida al uso corporativo de ChatGPT, lo que sugiere que la delegación de tareas a agentes —y no solo la conversación con un modelo— se está convirtiendo en el modo de trabajo dominante.

Gráfico 1. Crecimiento relativo de usuarios activos de IA agéntica (Codex), enero–junio de 2026.

En este contexto, América Latina enfrenta una doble tarea. Por un lado, debe aprovechar la IA para mejorar productividad, educación, innovación y servicios públicos. Por otro, necesita evitar una dependencia tecnológica pasiva frente a centros globales de poder computacional. La región requiere datos propios, talento especializado, infraestructura digital, regulación pertinente y modelos de IA sensibles a sus realidades sociales, culturales y lingüísticas.

1. La transición hacia la IA agéntica

Uno de los cambios más relevantes del momento es el paso de la IA conversacional hacia la IA agéntica. A diferencia de los chatbots tradicionales, los agentes de IA pueden planificar, utilizar herramientas externas, inspeccionar archivos, ejecutar comandos y crear o modificar artefactos en nombre del usuario. El estudio de Johnston et al. (2026) sobre OpenAI Codex confirma empíricamente esta transición, distinguiendo tres poblaciones de usuarios —cuentas personales externas, cuentas organizacionales externas y trabajadores de OpenAI— y mostrando que el crecimiento más acelerado se da precisamente entre quienes no son programadores de oficio.

Desde una perspectiva académica, esta tendencia abre nuevas líneas de investigación en ingeniería de software, automatización de procesos, interacción humano-IA, productividad científica y gestión organizacional. También plantea riesgos: cuanto más autónomo es un sistema, mayor es la necesidad de control, trazabilidad, evaluación y supervisión humana. En consecuencia, la IA agéntica no debe ser entendida solo como una mejora técnica, sino como una transformación de los flujos de trabajo basados en conocimiento.

2. IA para la ciencia: hacia sistemas que colaboran en el descubrimiento

La investigación científica también está siendo transformada por la IA. El ValgrAI Scientific Council Forum 2026, programado en Valencia para los días 2 y 3 de julio, reunirá a especialistas internacionales como Hiroaki Kitano, Virginia Dignum y Tom Dietterich para debatir sobre IA científica, ética, gobernanza e interfaces cerebro-máquina (ValgrAI, 2026). El programa del foro incluye discusiones sobre el futuro de la IA, la responsabilidad tecnológica y el papel de los sistemas inteligentes en el descubrimiento científico.

Esta orientación coincide con la tendencia global hacia sistemas capaces de apoyar tareas científicas complejas: revisión de literatura, formulación de hipótesis, análisis de datos, escritura técnica y validación experimental. Para las universidades latinoamericanas, este escenario obliga a repensar la formación investigativa. Ya no bastará con enseñar métodos tradicionales de búsqueda bibliográfica, estadística o programación; será necesario formar investigadores capaces de dirigir, auditar y validar procesos asistidos por IA.

3. Educación superior e inteligencia artificial: evaluación, ética y capacidades docentes

La educación superior es uno de los sectores donde la IA generativa ha producido impactos más visibles. El uso masivo de estas herramientas obliga a rediseñar las evaluaciones universitarias. La Artificial Intelligence Assessment Scale (AIAS), propuesta por Perkins, Furze, Roe y MacVaugh (2024) y publicada en el Journal of University Teaching and Learning Practice, ofrece cinco niveles diferenciados de uso permitido de IA en tareas académicas, desde la ausencia total de IA hasta la exploración plena con IA, con el fin de alinear el uso de herramientas generativas con los resultados de aprendizaje buscados en cada actividad.

Gráfico 2. Niveles progresivos de la Artificial Intelligence Assessment Scale (AIAS).

El debate educativo no debe reducirse al problema del plagio. La verdadera transformación consiste en pasar de evaluaciones memorísticas a evaluaciones auténticas, basadas en proyectos, resolución de problemas, defensa oral, análisis crítico y producción contextualizada. En carreras de ingeniería, informática, economía y educación, la IA puede convertirse en una herramienta formativa siempre que se enseñe su uso responsable, sus limitaciones, sus sesgos y sus riesgos.

En América Latina, la UNESCO lanzó el Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación para América Latina y el Caribe, una plataforma regional destinada a apoyar a los Estados en la integración de la IA en los sistemas educativos con énfasis en equidad, calidad y desarrollo sostenible (UNESCO, 2026a). Esta iniciativa fue presentada el 14 de abril de 2026 y busca generar evidencia, orientar políticas públicas y fortalecer capacidades docentes en la región.

4. Perú y América Latina: oportunidad estratégica para una IA ética e inclusiva

El Perú cuenta con una base normativa y estratégica relevante para avanzar en inteligencia artificial. La UNESCO ha destacado que el país fue pionero en la región con la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 2021-2026 y con la Ley N.º 31814, orientada a establecer condiciones para el desarrollo y uso responsable de la IA (UNESCO, 2024).

Además, la UNESCO Perú informó sobre el avance del país hacia una inteligencia artificial ética e inclusiva mediante el lanzamiento del informe del Estadio de Preparación de la Inteligencia Artificial en el Perú, actualizado en enero de 2026 (UNESCO, 2026b). Esta cooperación resulta clave porque el desarrollo de IA no puede limitarse a la adopción tecnológica; requiere capacidades institucionales, formación docente, gobernanza de datos, protección de derechos y criterios de inclusión.

En el plano regional, la CEPAL mantiene recursos sobre inteligencia artificial, educación digital, soluciones regionales e indicadores vinculados al desarrollo digital. Este tipo de evidencia es importante para que las políticas públicas se basen en datos y no solo en tendencias tecnológicas globales.

5. Innovación pública y cooperación regional

La innovación tecnológica en América Latina también está siendo impulsada desde redes de cooperación. El CONCYTEC informó que el Perú brindó aportes en la Red Latinoamericana de Agencias de Innovación, cuyo encuentro 2026 abordó temas como inteligencia artificial, desarrollo productivo, cambio climático, igualdad de género, indicadores de innovación, tecnologías emergentes y comunicación para la innovación (CONCYTEC, 2026).

Este punto es relevante porque la IA no debe ser vista solo como una tecnología empresarial. También puede fortalecer la gestión pública mediante analítica predictiva, automatización administrativa, servicios digitales, evaluación de políticas, monitoreo territorial y atención ciudadana. Sin embargo, para lograrlo se requiere gobernanza de datos, interoperabilidad, transparencia algorítmica y formación de funcionarios públicos.

Para regiones como Puno, la IA puede aplicarse en áreas estratégicas como educación, turismo, patrimonio cultural, agricultura, pobreza multidimensional, gestión ambiental, comercio y planificación territorial. La oportunidad no está únicamente en consumir soluciones importadas, sino en construir modelos y aplicaciones pertinentes al contexto local.

6. Gobernanza global de la IA: de los principios a las instituciones

La gobernanza de la IA se ha convertido en un campo central de disputa internacional. El estudio de Guey, Bougault, Zhang, de Moura y Gomes (2026) sobre la propuesta de la World Artificial Intelligence Cooperation Organization (WAICO) sostiene que el debate global está pasando de códigos éticos y principios generales hacia instituciones permanentes capaces de definir reglas, prioridades y mecanismos de cooperación. El artículo ubica a WAICO dentro del complejo emergente de gobernanza global de la IA y analiza su posible papel frente a instituciones lideradas por Occidente y organismos universales.

Para América Latina, este debate es estratégico. La región debe participar activamente en la construcción de reglas internacionales, pero desde una posición propia: defensa de derechos, inclusión lingüística y cultural, acceso a infraestructura, transferencia tecnológica y desarrollo de capacidades locales.

7. IA industrial, datos abiertos y Edge AI

Otra tendencia relevante es el crecimiento de la IA aplicada a entornos industriales. El conjunto de datos Soroll-IA, publicado por Naranjo-Alcazar et al. (2026) en junio de 2026, contiene aproximadamente 22 horas de audio segmentadas en 7 396 clips, grabados en un puerto industrial real de Valencia. El dataset cubre 26 clases de eventos acústicos, como sirenas de grúas, movimientos de trenes, tráfico y sonidos logísticos.

Gráfico 3. Composición del dataset industrial Soroll-IA: horas de audio, clips segmentados y clases de eventos acústicos.

Este tipo de recurso es especialmente importante para el desarrollo de Edge AI, es decir, sistemas de inteligencia artificial que funcionan en dispositivos de bajo consumo o sensores distribuidos. Para el Perú, estas tecnologías pueden tener aplicaciones en monitoreo industrial, seguridad minera, mantenimiento predictivo, transporte, agricultura inteligente y control ambiental.

Conclusiones

La evidencia revisada confirma que la inteligencia artificial está ingresando en una fase de mayor madurez tecnológica e institucional, sostenida por datos verificables y no solo por proyecciones discursivas. Tres cifras resumen el momento actual: el uso de IA agéntica se multiplicó por más de cinco en seis meses (Johnston et al., 2026); la evaluación educativa cuenta ya con un marco de cinco niveles validado académicamente y adoptado en cinco continentes (Perkins et al., 2024); y la IA industrial empieza a sostenerse en datasets abiertos de alta granularidad, como las 22 horas y 7 396 clips de Soroll-IA distribuidos en 26 categorías (Naranjo-Alcazar et al., 2026).

De estas cifras se desprenden tres implicancias directas para la región:

•       Velocidad de adopción: si la IA agéntica crece a un ritmo superior al 500 % semestral, las instituciones de educación superior y los organismos públicos latinoamericanos tienen una ventana muy corta para definir políticas de uso antes de que la adopción informal se generalice sin marcos de gobernanza.

•       Evaluación basada en niveles, no en prohibición: la existencia de escalas como la AIAS demuestra que la respuesta educativa más efectiva no es prohibir la IA, sino graduarla explícitamente según el resultado de aprendizaje que se busca en cada actividad.

•       Datos locales como condición de soberanía tecnológica: el caso Soroll-IA muestra que la utilidad real de la IA industrial depende de datasets contextualizados; Puno y el Perú tienen una oportunidad equivalente en monitoreo ambiental del lago Titicaca, agricultura altiplánica y patrimonio cultural.

Para América Latina, el desafío consiste en no limitarse a importar modelos o plataformas, sino construir capacidades propias. Esto implica desarrollar infraestructura, formar talento especializado, producir datos locales, fortalecer la investigación universitaria y diseñar políticas públicas basadas en evidencia, siguiendo el camino ya iniciado por el Perú con la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 2021-2026 y la Ley N.º 31814 (UNESCO, 2024).

Para el Perú, las oportunidades son claras: IA aplicada a educación superior con escalas de evaluación graduadas, ciencia de datos para políticas públicas, GeoAI para análisis territorial, innovación digital en regiones, modelos culturalmente pertinentes y sistemas inteligentes para productividad e inclusión social. La pregunta central ya no es si la IA transformará la sociedad, sino quién diseñará esa transformación, con qué datos, con qué evidencia y para beneficio de quiénes.

Referencias

CONCYTEC. (2026, 16 de junio). Perú brinda aportes para fortalecer la innovación en América Latina. Gobierno del Perú. https://www.gob.pe/institucion/concytec/noticias/1407238-peru-brinda-aportes-para-fortalecer-la-innovacion-en-america-latina

Guey, W., Bougault, P., Zhang, W., de Moura, V. D., & Gomes, J. O. (2026). World Artificial Intelligence Cooperation Organization (WAICO): Mapping an emerging institution in the global AI governance regime complex. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.23860

Johnston, D., Holtz, D., Richmond, A. M., Ong, C., Tambe, P., & Chatterji, A. (2026). The shift to agentic AI: Evidence from Codex. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.26959

Naranjo-Alcazar, J., Grau-Haro, J., Ribes-Serrano, R., Garcia-Ballesteros, M., & Zuccarello, P. (2026). Soroll-IA: A weakly labeled audio dataset for real-world industrial port monitoring. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.26195

Perkins, M., Furze, L., Roe, J., & MacVaugh, J. (2024). The Artificial Intelligence Assessment Scale (AIAS): A framework for ethical integration of generative AI in educational assessment. Journal of University Teaching and Learning Practice, 21(6). https://doi.org/10.53761/q3azde36

UNESCO. (2024, 23 de mayo). Perú: colaboración en inteligencia artificial para la implementación de la metodología de evaluación. https://www.unesco.org/es/articles/peru-colaboracion-en-inteligencia-artificial-para-la-implementacion-de-la-metodologia-de-evaluacion

UNESCO. (2026a, 14 de abril). UNESCO launches the Observatory on Artificial Intelligence in Education for Latin America and the Caribbean. https://www.unesco.org/en/articles/unesco-launches-observatory-artificial-intelligence-education-latin-america-and-caribbean

UNESCO. (2026b, 20 de enero). Perú avanza hacia una inteligencia artificial ética e inclusiva con apoyo de la UNESCO. https://www.unesco.org/es/articles/peru-avanza-hacia-una-inteligencia-artificial-etica-e-inclusiva-con-apoyo-de-la-unesco

ValgrAI. (2026). ValgrAI Scientific Council Forum 2026. https://valgrai.eu/events/valgrai-scientific-council-forum-2026/