La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior dejó de ser una hipótesis para convertirse en una realidad inaplazable. El reciente estudio de Ascun (Cfr. Panorama de la IA en la Educación Superior Colombiana, 2025) sobre el uso y madurez institucional de la IA en las IES del país ofrece una radiografía clara: Colombia no discute si debe adoptar la IA, sino cómo hacerlo sin sacrificar calidad, equidad ni misión educativa. El problema es que, mientras el sistema universitario avanza, con desigualdades profundas, la política pública se mueve con una lentitud que ya resulta estructural. Los datos son contundentes. El 55,2 % de las instituciones no tiene políticas o lineamientos sobre IA, y el 65,7 % carece de órganos institucionales o comités responsables. Esto significa que la mayoría de decisiones se toman de manera fragmentada, sin criterios éticos, sin gobierno del dato y con dependencia de proveedores externos. En paralelo, el Ministerio de Educación avanza en discusiones normativas necesarias, pero insuficientes frente a la velocidad del cambio tecnológico, mientras la Ocde ha advertido que los países que no integren IA en sus sistemas de aseguramiento de calidad estarán rezagados en productividad, pertinencia y competitividad. En el terreno académico la situación es similar. La IA ya está integrada en la docencia, pero sobre todo por iniciativa de los profesores y estudiantes, no por estrategias institucionales: solo una de cada tres IES ha ofrecido formación en IA a sus docentes, y apenas el 27,9% cuenta con equipos especializados para orientar su uso en el estudiantado. En investigación, la IA se usa principalmente para tareas asistenciales, búsqueda, análisis de datos, revisión de textos, pero más del 50% de las IES no tiene lineamientos éticos ni de gobernanza para asegurar trazabilidad científica. Lo más preocupante no es el avance desigual, sino la brecha entre uso y regulación. En la práctica, el 88,5% de los estudiantes ya utiliza IA en sus tareas, con un 31,1% reportando usos éticamente cuestionables. Y la mayoría de instituciones no tiene políticas claras para acompañar este fenómeno, afectando la integridad académica, la formación del pensamiento crítico, la autonomía intelectual y la calidad del aprendizaje.

El estudio también revela que la adopción de IA en procesos administrativos, financieros y de planeación sigue siendo incipiente. Solo el 43,5% de las IES integra IA en decisiones estratégicas, pese a que la Ocde insiste en que la gestión basada en datos es un factor clave para la sostenibilidad financiera y la calidad educativa. La falta de talento especializado, la ausencia de gobernanza del dato y la debilidad en infraestructura tecnológica explican gran parte de este rezago. Sin embargo, hay un elemento esperanzador: el sistema universitario ha comenzado a reconocer que la IA no es un proyecto tecnológico, sino una decisión de gobierno. Las instituciones más avanzadas coinciden en tres elementos esenciales: liderazgo rectoral, fortalecimiento de capacidades y una gobernanza del dato sólida. Este triángulo define la madurez institucional para enfrentar la disrupción digital y reduce el riesgo de que la IA sea una moda más y no un habilitador estratégico. ¿Qué implica esto para el país? Que se tenga una política de IA que vaya mucho más allá de lineamientos éticos, que integre financiamiento, infraestructura, formación docente, estándares de calidad y gobernanza del dato. Una política que entienda que el futuro de la educación superior no se juega en los campus, sino en la forma como el país articule tecnología, equidad y misión pública. Mientras tanto, las IES no pueden esperar. El reloj tecnológico avanza más rápido que la normativa, y la competitividad del país dependerá de las instituciones que asuman con visión la transformación digital, y no como un conjunto de herramientas aisladas, sino como un nuevo modo de producir conocimiento, formar ciudadanos y servir a la sociedad.