Innovación y Gerencia. Revista cientíca arbitrada
Vol XII. Edición Especial Nº1. Junio 2026, pp. 27 - 34
UJGH ISSN: 3005-5172
Depósito legal: ZU2023000012
GESTIÓN ACADÉMICA INTELIGENTE: COMPETENCIAS EN
INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA GERENTES UNIVERSITARIOS
Juan Andrés Rincón
Postdoctorado en Gerencia de las Organizaciones y Postdoctorado en Ciencias Hu-
manas. Doctor en Ciencias Gerenciales. Magíster en Ciencias de la Comunicación.
Especialista en Actualización y Perfeccionamiento Docente. Licenciado en Comuni-
cación Social. Vicerrector Académico de la Universidad Dr. José Gregorio Hernández.
Coordinador Académico de la Facultad de Ingeniería de LUZ. Editor Asociado de la
Revista Técnica de Ingeniería. Editor Jefe de la Revista Disruptia.
Correo Electrónico: juan.rincon@ujgh.edu.ve
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9240-5122
RESUMEN: En el contexto de la transformación digital de la educación superior, la in-
teligencia articial (IA) se ha consolidado como un componente fundamental para el
fortalecimiento de una gestión académica inteligente. El presente artículo, desarro-
llado bajo un enfoque cualitativo de tipo analítico-documental, tiene como propósi-
to analizar las competencias en inteligencia articial requeridas por los gerentes uni-
versitarios para liderar procesos de innovación, toma de decisiones basada en datos
y transformación institucional en entornos digitales. Teóricamente, la investigación
se sustenta en los aportes de Selwyn (2019), Holmes, Bialik y Fadel (2019), UNESCO
(2024), Deroncele-Acosta et al. (2024), Myszak y Filina-Dawidowicz (2025) y Sposato
(2025), quienes destacan la necesidad de desarrollar competencias digitales, estra-
tégicas y éticas para la gestión educativa en escenarios mediados por inteligencia
articial. Metodológicamente, se realizó una revisión de literatura cientíca recien-
te en bases de datos académicas, considerando criterios de actualidad, pertinencia
y rigor cientíco, lo que permitió identicar tendencias, desafíos y oportunidades
asociadas a la incorporación de la IA en la gestión universitaria. Entre los principa-
les hallazgos se evidencia una brecha entre el avance tecnológico y las capacidades
directivas, así como la ausencia de modelos integrales orientados a la formación
de competencias en inteligencia articial para líderes académicos. Como aporte, se
presenta un modelo estructurado en cinco ejes formativos: cognitivo-conceptual,
ético-crítico, estratégico-organizacional, pedagógico-formativo y relacional-comu-
nicativo, orientado al fortalecimiento de una gestión académica inteligente, crítica
y contextualizada. Se concluye que el desarrollo de competencias en inteligencia
articial constituye un factor estratégico para la transformación sostenible de las
instituciones de educación superior.
PALABRAS CLAVE: gestión académica inteligente; inteligencia articial; competencias en
inteligencia articial; gerencia universitaria.
Introducción
En el contexto de la Cuarta Revolución Industrial, la educa-
ción superior enfrenta un momento de transformación profunda.
Los avances en inteligencia articial, el uso intensivo de datos y los
procesos de automatización están modicando no solo la manera
de enseñar y aprender, sino también la forma en que se organizan,
se gestionan y se dirigen las instituciones universitarias (Selwyn,
2019). Estas tecnologías han dejado de ser herramientas aisladas
para convertirse en elementos que atraviesan toda la dinámica ins-
titucional, inuyendo en la toma de decisiones, en la gestión del
conocimiento y en la capacidad de innovar dentro de las universi-
dades (Holmes, Bialik & Fadel, 2019; Sposato, 2025).
Frente a este escenario, la gerencia académica ya no puede li-
mitarse a las funciones tradicionales asociadas con la planicación
curricular, la administración de recursos o la coordinación docente.
SMART ACADEMIC MANAGEMENT: ARTIFICIAL INTELLIGENCE COMPETENCIES
FOR UNIVERSITY MANAGERS
ABSTRACT: In the context of the digital transformation of higher education, articial inte-
lligence (AI) has become a fundamental component for strengthening intelligent academic
management. This article, developed under a qualitative analytical-documentary approach,
aims to analyze the articial intelligence competencies required by university managers to
lead innovation processes, data-driven decision-making, and institutional transformation
in digital environments. The study is theoretically grounded in the contributions of Selwyn
(2019), Holmes, Bialik, and Fadel (2019), UNESCO (2024), Deroncele-Acosta et al. (2024), Mys-
zak and Filina-Dawidowicz (2025), and Sposato (2025), who emphasize the need to develop
digital, strategic, and ethical competencies for educational management in AI-mediated
contexts. Methodologically, a review of recent scientic literature was conducted using aca-
demic databases, considering criteria of timeliness, relevance, and scientic rigor, which
enabled the identication of trends, challenges, and opportunities associated with the in-
tegration of AI into university management. Among the main ndings, a gap was identied
between technological advancement and managerial capabilities, as well as the absence of
comprehensive models aimed at developing articial intelligence competencies for acade-
mic leaders. As a contribution, a model structured around ve training dimensions is pro-
posed: cognitive-conceptual, ethical-critical, strategic-organizational, pedagogical-deve-
lopmental, and relational-communicative, aimed at strengthening intelligent, critical, and
context-sensitive academic management. It is concluded that the development of articial
intelligence competencies constitutes a strategic factor for the sustainable transformation
of higher education institutions.
KEYWORDS: academic management; articial intelligence; managerial competencies.
GESTÃO ACADÊMICA INTELIGENTE: COMPETÊNCIAS EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
PARA GESTORES UNIVERSITÁRIOS
RESUMO: No contexto da transformação digital do ensino superior, a inteligência articial
(IA) consolidou-se como um componente fundamental para o fortalecimento de uma ges-
tão acadêmica inteligente. O presente artigo, desenvolvido sob uma abordagem qualitativa
do tipo analítico-documental, tem como objetivo analisar as competências em inteligência
articial requeridas pelos gestores universitários para liderar processos de inovação, to-
mada de decisões baseada em dados e transformação institucional em ambientes digitais.
Teoricamente, a pesquisa fundamenta-se nas contribuições de Selwyn (2019), Holmes, Bia-
lik e Fadel (2019), UNESCO (2024), Deroncele-Acosta et al. (2024), Myszak e Filina-Dawidowicz
(2025) e Sposato (2025), que destacam a necessidade de desenvolver competências digitais,
estratégicas e éticas para a gestão educacional em cenários mediados pela inteligência
articial. Metodologicamente, realizou-se uma revisão da literatura cientíca recente em
bases de dados acadêmicas, considerando critérios de atualidade, relevância e rigor cientí-
co, o que permitiu identicar tendências, desaos e oportunidades associadas à incorpo-
ração da IA na gestão universitária. Entre os principais achados, evidencia-se uma lacuna
entre o avanço tecnológico e as capacidades diretivas, bem como a ausência de modelos
integrais orientados à formação de competências em inteligência articial para líderes aca-
dêmicos. Como contribuição, apresenta-se um modelo estruturado em cinco eixos formati-
vos: cognitivo-conceitual, ético-crítico, estratégico-organizacional, pedagógico-formativo e
relacional-comunicativo, voltado ao fortalecimento de uma gestão acadêmica inteligente,
crítica e contextualizada. Conclui-se que o desenvolvimento de competências em inteli-
gência articial constitui um fator estratégico para a transformação sustentável das insti-
tuições de ensino superior.
PALAVRAS-CHAVE: gestão acadêmica inteligente; inteligência articial; competências em inteli-
gência articial; gestão universitária.
GESTION ACADÉMIQUE INTELLIGENTE : COMPÉTENCES EN INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
POUR LES LES CADRES UNIVERSITAIRES
RÉSUMÉ: Dans le contexte de la transformation numérique de l’enseignement supérieur,
l’intelligence articielle (IA) s’est imposée comme une composante fondamentale pour
le renforcement d’une gestion académique intelligente. Cet article, développé selon une
approche qualitative de type analytique-documentaire, a pour objectif d’analyser les com-
pétences en intelligence articielle requises par les cadres universitaires pour piloter les
processus d’innovation, la prise de décision fondée sur les données et la transformation
institutionnelle dans les environnements numériques. Sur le plan théorique, la recherche
s’appuie sur les contributions de Selwyn (2019), Holmes, Bialik et Fadel (2019), l’UNESCO
(2024), Deroncele-Acosta et al. (2024), Myszak et Filina-Dawidowicz (2025) ainsi que Sposato
(2025), qui soulignent la nécessité de développer des compétences numériques, stratégi-
ques et éthiques pour la gestion éducative dans des contextes médiatisés par l’intelligence
articielle. Sur le plan méthodologique, une revue de la littérature scientique récente a
été réalisée dans des bases de données académiques, en tenant compte de critères d’ac-
tualité, de pertinence et de rigueur scientique, ce qui a permis d’identier les tendances,
les dés et les opportunités associés à l’intégration de l’IA dans la gestion universitaire.
Parmi les principaux résultats, il apparaît un écart entre les progrès technologiques et les
capacités de direction, ainsi que l’absence de modèles globaux orientés vers la forma-
tion aux compétences en intelligence articielle pour les leaders académiques. À titre de
contribution, un modèle structuré autour de cinq axes de formation est présenté : cog-
nitif-conceptuel, éthique-critique, stratégique-organisationnel, pédagogique-formatif et
relationnel-communicatif, visant à renforcer une gestion académique intelligente, critique
et contextualisée. En conclusion, le développement des compétences en intelligence arti-
cielle constitue un facteur stratégique pour la transformation durable des établissements
d’enseignement supérieur.
MOTS-CLÉS: gestion académique intelligente ; intelligence articielle ; compétences en inte-
lligence articielle ; gestion universitaire.
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Hoy se le exige responder a entornos más complejos, cam-
biantes y altamente mediados por tecnología. Esto implica
incorporar nuevas competencias que permitan actuar con
criterio, exibilidad y sentido estratégico en medio de
procesos de transformación digital cada vez más acele-
rados. En esta línea, distintos estudios coinciden en que
la incorporación efectiva de la inteligencia articial en la
educación superior no depende únicamente de disponer
de herramientas tecnológicas, sino de contar con directi-
vos capaces de comprenderlas, interpretarlas y utilizarlas
de forma consciente y responsable (Myszak & Filina-Dawi-
dowicz, 2025).
A pesar de los avances tecnológicos observados en
la educación superior, persisten importantes desafíos
relacionados con las competencias que requieren los
directivos universitarios para integrar la inteligencia arti-
cial en los procesos de gestión académica. Organismos
internacionales como la UNESCO (2024) han señalado la
necesidad de fortalecer las capacidades de liderazgo di-
gital y promover marcos de competencias que orienten el
uso ético, estratégico y responsable de estas tecnologías
en las instituciones educativas.
En este contexto, resulta pertinente reexionar sobre
las competencias en inteligencia articial que deben desa-
rrollar los gerentes universitarios para conducir procesos
de transformación institucional, favorecer la toma de de-
cisiones basada en evidencia y fortalecer una gestión aca-
démica inteligente. Desde esta perspectiva, la inteligencia
articial trasciende su condición de herramienta tecnoló-
gica para convertirse en un componente estratégico del
liderazgo universitario contemporáneo.
A partir de esta realidad, el presente artículo tiene
como propósito analizar las competencias en inteligencia
articial requeridas por los gerentes universitarios para el
desarrollo de una gestión académica inteligente y propo-
ner un modelo formativo orientado al fortalecimiento de
dichas competencias en contextos de transformación digi-
tal. Para ello, se desarrolla un estudio de carácter cualita-
tivo bajo un enfoque analítico-documental sustentado en
la revisión e interpretación de literatura cientíca reciente.
El trabajo se organiza en cuatro apartados. En primer
lugar, se presentan los fundamentos teóricos relacionados
con la gestión académica inteligente, las competencias
gerenciales y la inteligencia articial en la educación su-
perior. Seguidamente, se describe la metodología utilizada
para el desarrollo del estudio. Posteriormente, se exponen
los resultados y su discusión. Finalmente, se presenta una
propuesta de modelo de competencias en inteligencia
articial para gerentes universitarios y las conclusiones
derivadas del análisis realizado.
De esta manera, el artículo busca contribuir a la com-
prensión de los desafíos que plantea la transformación
digital para la gestión universitaria, ofreciendo orientacio-
nes que puedan servir de referencia para los procesos de
formación directiva y el fortalecimiento de las capacidades
institucionales en educación superior.
Fundamentación Teórica
Gestión académica en entornos de
transformación digital
La gestión académica universitaria ha experimenta-
do una transformación signicativa en el contexto de la
sociedad digital, caracterizada por la incorporación de
tecnologías que redenen los procesos organizativos, pe-
dagógicos y administrativos. Tradicionalmente, la gestión
académica se ha centrado en funciones vinculadas con la
planicación curricular, la administración de recursos y la
coordinación de actividades docentes; sin embargo, en la
actualidad, estas funciones se ven ampliadas por la ne-
cesidad de integrar sistemas digitales, plataformas tecno-
lógicas y herramientas de análisis de datos que permitan
una gestión más eciente y pertinente.
En este sentido, la inteligencia articial se posicio-
na como un elemento clave en la evolución de la gestión
académica, al posibilitar la automatización de procesos, la
optimización de la toma de decisiones y la gestión inte-
ligente del conocimiento institucional. Estudios recientes
destacan que la incorporación de tecnologías basadas en
IA permite a las universidades mejorar la eciencia ope-
rativa, anticipar riesgos como la deserción estudiantil y
diseñar estrategias más ajustadas a las necesidades del
entorno (Deroncele-Acosta et al., 2024). En consecuencia,
la gestión académica contemporánea no puede desvincu-
larse del uso estratégico de la información y de las capa-
cidades analíticas que ofrecen los sistemas inteligentes.
Organizaciones universitarias inteligentes y
gestión basada en datos
La gestión académica universitaria ha venido trans-
formándose de manera progresiva en el marco de la socie-
dad digital. La incorporación de tecnologías ha modicado
la forma en que se organizan los procesos académicos, pe-
dagógicos y administrativos, generando nuevas dinámicas
dentro de las instituciones de educación superior. Durante
mucho tiempo, la gestión académica estuvo centrada en
tareas como la planicación curricular, la administración
de recursos y la coordinación de las actividades docentes.
Hoy estas funciones siguen siendo importantes, pero re-
sultan insucientes frente a las exigencias actuales.
La realidad institucional demanda ahora la integración
de sistemas digitales, plataformas tecnológicas y herra-
mientas de análisis de datos que permitan tomar decisiones
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con mayor precisión y responder de manera más oportuna
a los cambios del entorno. Esto ha llevado a replantear el
sentido mismo de la gestión académica, que ya no puede
entenderse únicamente desde lo operativo, sino también
desde su capacidad para adaptarse, innovar y anticiparse a
los desafíos que enfrenta la educación superior.
En este proceso, la inteligencia articial ha comenza-
do a ocupar un lugar central. Su incorporación permite au-
tomatizar tareas, mejorar los procesos de decisión y apro-
vechar de forma más eciente la información disponible
dentro de las instituciones. Distintos estudios señalan que
el uso de estas tecnologías contribuye a optimizar la ges-
tión universitaria, identicar situaciones de riesgo como la
deserción estudiantil y diseñar estrategias más ajustadas
a las necesidades reales de los contextos educativos (De-
roncele-Acosta et al., 2024).
Desde esta perspectiva, resulta cada vez más evi-
dente que la gestión académica contemporánea está es-
trechamente vinculada con el uso estratégico de la infor-
mación. La capacidad de interpretar datos, comprender su
signicado y utilizarlos de manera pertinente se convierte
en un elemento fundamental para fortalecer los procesos
institucionales y orientar la toma de decisiones en entor-
nos cada vez más complejos.
Competencias gerenciales del directivo universi-
tario en la era digital
Las competencias gerenciales en el ámbito universi-
tario han ido cambiando en la medida en que la educación
superior enfrenta transformaciones sociales, tecnológicas
y organizacionales cada vez más complejas (Fullan, 2014).
Durante mucho tiempo, estas competencias estuvieron
asociadas principalmente con la planicación, la organi-
zación, la comunicación y el liderazgo. Sin embargo, en el
contexto actual, estas capacidades resultan insucientes
si no se complementan con habilidades relacionadas con
el uso de tecnologías digitales y la gestión de entornos
dinámicos (Selwyn, 2019).
En este marco, distintos autores coinciden en que el
gerente académico del siglo XXI necesita desarrollar com-
petencias que vayan más allá de lo operativo. Se trata de
integrar dimensiones estratégicas, digitales y socioemo-
cionales que le permitan actuar con criterio en escenarios
marcados por la incertidumbre y el cambio constante
(Myszak & Filina-Dawidowicz, 2025). Entre las capacidades
más relevantes se encuentran el pensamiento crítico, la
toma de decisiones apoyada en datos, la gestión del cam-
bio, la comunicación efectiva y el liderazgo colaborativo,
aspectos que hoy resultan fundamentales para conducir
procesos institucionales complejos (Fullan, 2014).
La incorporación de la inteligencia articial aña-
de una nueva exigencia a este perl. No se trata solo de
utilizar herramientas tecnológicas, sino de comprender
cómo funcionan, interpretar los resultados que generan y
valorar sus implicaciones, especialmente en el plano ético
(Sposato, 2025). Desde esta mirada, la inteligencia articial
no solo transforma los instrumentos disponibles para la
gestión académica, sino que también redene las compe-
tencias de quienes asumen roles de dirección dentro de
las instituciones universitarias.
Inteligencia articial como competencia estratégica
La inteligencia articial ha dejado de ser vista única-
mente como una herramienta tecnológica para posicionar-
se como una competencia estratégica en distintos ámbitos
organizacionales, incluyendo la educación superior. Su
incorporación en la gestión académica no se limita al uso
de aplicaciones especícas, sino que implica comprender
cómo funcionan estas tecnologías, reconocer sus posibili-
dades y valorar su impacto en los procesos institucionales.
En esta línea, Sposato (2025) plantea que los líderes
educativos necesitan desarrollar competencias en inteli-
gencia articial que integren aspectos técnicos, estraté-
gicos y éticos, de manera que puedan tomar decisiones
informadas y actuar con responsabilidad en entornos cada
vez más mediados por tecnología. Al mismo tiempo, orga-
nismos internacionales como la UNESCO (2024) han insis-
tido en la importancia de contar con marcos de referencia
que orienten la formación de directivos en el uso adecua-
do de la inteligencia articial dentro del ámbito educativo.
Desde el punto de vista gerencial, la inteligencia ar-
ticial se expresa en varios niveles. Por un lado, permite
optimizar procesos administrativos mediante la automati-
zación de tareas que antes requerían mayor esfuerzo ope-
rativo. También ofrece soporte para la toma de decisiones
a partir del análisis de datos, facilitando una visión más
clara de las dinámicas institucionales. A su vez, impulsa
la innovación al abrir posibilidades para el desarrollo de
nuevas estrategias pedagógicas y formas de gestión más
ajustadas a las demandas actuales.
A pesar de sus ventajas, el uso de la inteligencia ar-
ticial en la gestión académica también plantea retos que
no pueden ser ignorados. Aspectos como los sesgos en los
algoritmos, la falta de transparencia en algunos sistemas
y el manejo de información sensible exigen una mirada
crítica por parte de quienes toman decisiones. Esto supo-
ne asumir una postura responsable frente a la tecnología,
considerando sus implicaciones éticas y su impacto en la
equidad dentro de las instituciones educativas (Deronce-
le-Acosta et al., 2024).
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Brechas formativas y necesidad de un modelo de
competencias en inteligencia articial
A pesar del creciente interés por la incorporación de
la inteligencia articial en la educación superior, la litera-
tura evidencia importantes limitaciones en la formación
de los directivos universitarios para su uso estratégico
en los procesos de gestión académica. Diversos estudios
coinciden en que las iniciativas de capacitación suelen
concentrarse en competencias digitales generales o en el
uso instrumental de tecnologías, sin abordar de manera
integral las capacidades requeridas para liderar procesos
de transformación institucional apoyados en inteligencia
articial (Deroncele-Acosta et al., 2024; Myszak & Fili-
na-Dawidowicz, 2025).
Esta situación ha generado una brecha entre las
posibilidades que ofrecen los sistemas inteligentes y las
competencias disponibles para su adecuada incorpora-
ción en la gestión universitaria. En consecuencia, surge la
necesidad de diseñar modelos formativos que articulen
dimensiones cognitivas, estratégicas, éticas, pedagógicas
y organizacionales, permitiendo a los gerentes académicos
comprender, evaluar e integrar la inteligencia articial de
manera crítica y contextualizada dentro de sus institucio-
nes.La IA como competencia gerencial se maniesta en
diferentes niveles. En primer lugar, como herramienta para
la optimización de procesos administrativos mediante la
automatización de tareas repetitivas. En segundo lugar,
como soporte para la toma de decisiones basada en da-
tos, a través de sistemas de analítica predictiva (Deron-
cele-Acosta et al., 2024). En tercer lugar, como motor de
innovación institucional, al facilitar la implementación
de nuevas estrategias pedagógicas y modelos de gestión
orientados a la mejora continua.
No obstante, el uso de la IA en la gestión académica
plantea desafíos importantes relacionados con la ética, la
transparencia y la equidad. La existencia de sesgos algo-
rítmicos, la opacidad de ciertos sistemas y los riesgos aso-
ciados al manejo de datos sensibles obligan a los gerentes
académicos a desarrollar una postura crítica y responsable
frente a estas tecnologías (Deroncele-Acosta et al., 2024;
UNESCO, 2024).
Métodos
La investigación se desarrolló bajo el paradigma in-
terpretativo, con enfoque cualitativo y diseño documental,
orientado al análisis de la producción cientíca relacionada
con las competencias en inteligencia articial para la ges-
tión académica universitaria. Este tipo de estudio permite
comprender, interpretar y sistematizar conocimientos pro-
venientes de fuentes documentales con el propósito de ge-
nerar nuevas reexiones teóricas sobre un fenómeno deter-
minado (Arias, 2016; Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018).
El proceso de búsqueda y selección documental se
realizó en bases de datos académicas de reconocido pres-
tigio, entre ellas Scopus, Web of Science, ERIC, Dialnet y
Google Scholar. Para la localización de los documentos se
emplearon combinaciones de palabras clave tales como:
inteligencia articial, gestión académica, liderazgo univer-
sitario, competencias digitales, educación superior y trans-
formación digital. La selección de las fuentes respondió a
criterios de actualidad, pertinencia temática, relevancia
cientíca y relación directa con el objeto de estudio.
Como técnica de recolección de información se utilizó
la revisión documental. Para la organización y sistematiza-
ción de los datos se emplearon chas de registro y matrices
de análisis documental, las cuales permitieron identicar
autores, conceptos centrales, enfoques teóricos, compe-
tencias asociadas a la inteligencia articial y principales
aportes para la gestión académica universitaria.
El análisis de la información se desarrolló mediante
la técnica de análisis de contenido temático. Este proce-
dimiento permitió la codicación, categorización e inter-
pretación de los hallazgos encontrados en la literatura
revisada. A partir de este proceso emergieron categorías
relacionadas con la gestión académica inteligente, las
competencias gerenciales en entornos digitales, la inteli-
gencia articial como competencia estratégica y las bre-
chas formativas existentes en los directivos universitarios.
Posteriormente, se realizó un proceso de integra-
ción y contrastación de los hallazgos identicados en las
diferentes fuentes, lo que permitió establecer relaciones
conceptuales y construir una propuesta de modelo de
competencias en inteligencia articial para gerentes uni-
versitarios. Este procedimiento favoreció una comprensión
amplia del fenómeno estudiado y facilitó la elaboración
de una propuesta teórica sustentada en la evidencia do-
cumental analizada.
Resultados
El análisis documental permitió reconocer un conjun-
to de tendencias y elementos estructurales vinculados con
la incorporación de la inteligencia articial en la gestión
académica universitaria. A partir de la revisión de la litera-
tura, emergen tres aspectos centrales: la brecha existente
entre el desarrollo tecnológico y las competencias geren-
ciales, la transformación del rol del gerente académico y la
falta de marcos integrales para la formación en inteligen-
cia articial.
En relación con el primer aspecto, se aprecia que, a
pesar del avance sostenido de las tecnologías basadas en
inteligencia articial, las competencias de los directivos
universitarios no han evolucionado al mismo ritmo. Aun-
que muchas instituciones han comenzado a incorporar
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sistemas de analítica de datos, automatización de proce-
sos y diversas herramientas inteligentes, estos avances no
siempre están acompañados por procesos formativos que
permitan a los gerentes académicos comprenderlas en
profundidad y utilizarlas de manera estratégica.
En cuanto al segundo elemento, se reconoce una
transformación progresiva del rol del gerente académico.
Este deja de centrarse exclusivamente en funciones ad-
ministrativas para asumir responsabilidades vinculadas
con la toma de decisiones basada en datos, la gestión de
entornos digitales y la conducción de procesos de inno-
vación institucional. Este cambio supone la incorporación
de nuevas capacidades relacionadas con el análisis de in-
formación, la interpretación de sistemas tecnológicos y la
gestión del cambio dentro de las organizaciones.
El tercer aspecto está asociado con la ausencia de
marcos integrales que orienten la formación de compe-
tencias en inteligencia articial para gerentes académicos.
Aunque existen iniciativas enfocadas en competencias di-
gitales, estas suelen abordarse de forma fragmentada y no
logran integrar de manera articulada dimensiones cogniti-
vas, éticas, estratégicas y pedagógicas necesarias para una
gestión académica apoyada en tecnologías inteligentes.
En conjunto, estos hallazgos reejan la necesidad de
avanzar hacia enfoques formativos más integrales, capa-
ces de articular el desarrollo tecnológico con la formación
de capacidades directivas, en correspondencia con las exi-
gencias actuales de la educación superior.
Discusión
Los resultados obtenidos invitan a mirar con mayor
detenimiento la complejidad que implica la incorporación
de la inteligencia articial en la gestión académica uni-
versitaria. Más allá de su dimensión tecnológica, su inte-
gración supone cambios profundos en la forma de ejercer
el liderazgo y en las competencias que requieren quienes
ocupan cargos directivos dentro de las instituciones.
La brecha identicada entre el desarrollo tecnológico
y las capacidades gerenciales encuentra respaldo en lo se-
ñalado por la UNESCO (2024), que advierte sobre las limita-
ciones que enfrentan las instituciones cuando no cuentan
con formación adecuada en inteligencia articial. En la
práctica, disponer de tecnologías avanzadas no garantiza
una gestión innovadora si quienes toman decisiones no
tienen las herramientas necesarias para interpretarlas y
utilizarlas de manera estratégica.
En relación con la transformación del rol del gerente
académico, los hallazgos se corresponden con lo plantea-
do por Sposato (2025), quien destaca la necesidad de un
liderazgo capaz de comprender los sistemas inteligentes
en toda su complejidad, incluyendo sus implicaciones or-
ganizativas y éticas. Esto supone dejar atrás enfoques tra-
dicionales centrados en lo administrativo y avanzar hacia
formas de gestión más exibles, abiertas al cambio y apo-
yadas en el uso de información para la toma de decisiones.
Otro aspecto relevante tiene que ver con la ausencia
de marcos integrales de formación en inteligencia articial.
Lo encontrado en este estudio coincide con lo señalado
por Deroncele-Acosta et al. (2024), quienes advierten que
las competencias digitales suelen abordarse de manera
fragmentada, sin una integración que permita responder
de forma efectiva a las demandas de la transformación
digital en la educación superior.
A la luz de estos elementos, se refuerza la idea de que
la inteligencia articial no debe entenderse solo como una
herramienta de apoyo, sino como una competencia estra-
tégica que redene la gestión académica. Esta visión se
relaciona con lo expuesto por Myszak y Filina-Dawidowicz
(2025), quienes plantean que el desarrollo de organizacio-
nes inteligentes depende, en gran medida, de las capaci-
dades de sus líderes para adaptarse a entornos complejos
y tecnológicamente mediados.
Desde esta interpretación, la propuesta de un modelo
reexivo de competencias en inteligencia articial surge
como una respuesta a las limitaciones identicadas. Su
valor radica en integrar dimensiones cognitivas, éticas,
estratégicas, pedagógicas y relacionales en un enfoque
coherente, lo que permite avanzar hacia una comprensión
más amplia del liderazgo académico en contextos digitales
y ofrecer orientaciones útiles para la formación directiva y
el diseño de políticas institucionales.
Propuesta de modelo de competencias en
inteligencia articial para gerentes académicos
A partir de los resultados obtenidos y de su inter-
pretación, se plantea un modelo reexivo orientado al
desarrollo de competencias en inteligencia articial para
gerentes académicos. Esta propuesta surge como respues-
ta a la ausencia de marcos integrales identicada en la
literatura, así como a la necesidad de articular de manera
coherente las dimensiones técnicas, éticas, estratégicas y
pedagógicas que hoy demanda la gestión académica en
entornos digitales.
El modelo se concibe como una guía que busca inte-
grar distintos elementos que, en muchos casos, han sido
abordados de forma aislada. Más que una estructura ce-
rrada, se propone como una referencia exible que permi-
ta orientar procesos de formación directiva y acompañar
la toma de decisiones en contextos institucionales cada
vez más complejos.
Recibido: 25-03-2026. Aceptado: 05-05-2026 32
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Para su desarrollo, se plantean cinco ejes formativos
interrelacionados, los cuales permiten comprender la in-
teligencia articial desde una perspectiva amplia, consi-
derando no solo su dimensión tecnológica, sino también
sus implicaciones en la gestión, la ética, la innovación y el
liderazgo. Esta organización facilita abordar el fenómeno
de manera sistémica, favoreciendo su aplicación tanto en
programas de formación como en el diseño de políticas
institucionales en educación superior.
En atención a los desafíos identicados, se plantea
un modelo formativo integral orientado al desarrollo de
competencias en inteligencia articial para gerentes aca-
démicos universitarios. Esta propuesta se construye desde
una mirada reexiva, humanista e interdisciplinaria, que
no se limita a la incorporación de conocimientos técnicos,
sino que también busca fortalecer una postura crítica, éti-
ca y prospectiva frente al uso de la inteligencia articial en
la educación superior.
El modelo se alinea con orientaciones internacio-
nales recientes, entre ellas las directrices de la UNESCO
(2024) sobre competencias en inteligencia articial para
educadores, las cuales resaltan la importancia de un enfo-
que centrado en el ser humano y en el bien común. En este
sentido, se propone una formación que no solo prepare
para el uso de tecnologías, sino que también permita com-
prender sus implicaciones y asumirlas con responsabili-
dad dentro de los contextos institucionales.
El modelo consta de cinco ejes integradores, que fun-
cionan de manera articulada:
Eje Cognitivo-Conceptual
Este eje busca desarrollar una comprensión crítica
sobre el funcionamiento, el alcance y las limitaciones de
la inteligencia articial. Para ello, se abordan contenidos
como la evolución de la IA, sus principales enfoques, los
fundamentos del aprendizaje automático, el uso de gran-
des volúmenes de datos y algunos casos aplicados al
ámbito educativo. A partir de estos elementos, se espera
fortalecer capacidades como la alfabetización algorítmica,
el pensamiento lógico para la resolución de problemas y la
capacidad de analizar de forma informada las implicacio-
nes de la IA en contextos académicos.
Tabla 1. Modelo reexivo para la formación de competencias en inteligencia articial en gerentes académicos
Elaboración propia (2025)
Recibido: 25-03-2026. Aceptado: 05-05-2026
Innovación y Gerencia Vol XII. Edición Especial Nº1. 2026
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En atención a los desafíos identicados, se plantea
un modelo formativo integral orientado al desarrollo de
competencias en inteligencia articial para gerentes aca-
démicos universitarios. Esta propuesta se construye desde
una mirada reexiva, humanista e interdisciplinaria, que
no se limita a la incorporación de conocimientos técnicos,
sino que también busca fortalecer una postura crítica, éti-
ca y prospectiva frente al uso de la inteligencia articial en
la educación superior.
El modelo se alinea con orientaciones internacio-
nales recientes, entre ellas las directrices de la UNESCO
(2024) sobre competencias en inteligencia articial para
educadores, las cuales resaltan la importancia de un enfo-
que centrado en el ser humano y en el bien común. En este
sentido, se propone una formación que no solo prepare
para el uso de tecnologías, sino que también permita com-
prender sus implicaciones y asumirlas con responsabili-
dad dentro de los contextos institucionales.
El modelo consta de cinco ejes integradores, que fun-
cionan de manera articulada:
Eje Cognitivo-Conceptual
Este eje busca desarrollar una comprensión crítica
sobre el funcionamiento, el alcance y las limitaciones de
la inteligencia articial. Para ello, se abordan contenidos
como la evolución de la IA, sus principales enfoques, los
fundamentos del aprendizaje automático, el uso de gran-
des volúmenes de datos y algunos casos aplicados al
ámbito educativo. A partir de estos elementos, se espera
fortalecer capacidades como la alfabetización algorítmica,
el pensamiento lógico para la resolución de problemas y la
capacidad de analizar de forma informada las implicacio-
nes de la IA en contextos académicos.
Eje Ético-Crítico
Este eje está orientado a fortalecer la toma de de-
cisiones desde una perspectiva ética, considerando los
efectos que puede tener el uso de la inteligencia articial
en los entornos educativos. Se abordan temas relaciona-
dos con los sesgos algorítmicos, la protección de datos, la
transparencia de los sistemas y las implicaciones legales
de su uso. A partir de ello, se promueve el desarrollo de ca-
pacidades para evaluar impactos sociales, gestionar datos
de manera responsable y actuar con criterio frente a situa-
ciones que involucren el uso de tecnologías inteligentes
en la gestión institucional.
Eje Estratégico-Organizacional
En este eje se plantea la integración de la inteligencia
articial dentro de los procesos de gestión institucional,
con una visión alineada a los objetivos estratégicos de
la universidad. Se trabajan contenidos vinculados con la
planicación basada en datos, la toma de decisiones infor-
mada, la gestión del cambio y experiencias institucionales
relevantes. Esto permite desarrollar habilidades para anti-
cipar tendencias, interpretar indicadores institucionales y
liderar procesos de incorporación tecnológica de manera
efectiva dentro de la organización.
Eje Pedagógico-Formativo
Este eje busca promover el uso de la inteligencia ar-
ticial como apoyo a la innovación educativa. Se abordan
temas como el aprendizaje adaptativo, el uso de analítica
de datos en educación, la evaluación automatizada y di-
versas experiencias que han incorporado estas tecnologías
en el aula. A partir de ello, se fortalecen capacidades para
integrar la IA en procesos formativos, acompañar a los do-
centes en su uso y explorar nuevas formas de enseñanza
que respondan a las demandas actuales.
Eje Relacional-Comunicativo
Este eje se centra en el desarrollo de habilidades para
liderar comunidades académicas en entornos mediados
por tecnología. Se trabajan aspectos relacionados con la
comunicación digital, la gestión de equipos en modalida-
des mixtas y la construcción de espacios colaborativos.
Esto permite fortalecer el liderazgo participativo, la com-
prensión de la institución como un sistema interconectado
y la capacidad de promover el diálogo en torno al uso de la
inteligencia articial dentro de la comunidad universitaria.
El modelo propuesto puede desarrollarse a través de
distintas modalidades de formación, como programas de
actualización, diplomados, seminarios o estudios de pos-
grado dirigidos a directivos y futuros líderes universitarios.
Su carácter modular facilita su adaptación a diferentes ni-
veles de desarrollo tecnológico institucional, permitiendo
responder tanto a contextos iniciales como a entornos
más avanzados en el uso de inteligencia articial.
Para su adecuada implementación, resulta necesario
incorporar espacios de práctica que permitan a los parti-
cipantes interactuar con herramientas reales, reexionar
sobre su uso y recibir retroalimentación. De esta manera,
la formación deja de ser exclusivamente teórica y se orien-
ta al desarrollo de competencias aplicadas en contextos
reales.
Recibido: 25-03-2026. Aceptado: 05-05-2026 34
Innovación y Gerencia Vol XII. Edición Especial Nº1. 2026
El modelo se concibe como una guía exible que pue-
de ajustarse a las particularidades de cada institución. Su
aporte radica en integrar dimensiones que, en muchos ca-
sos, han sido trabajadas de forma aislada, ofreciendo una
visión más completa de la gestión académica en entornos
mediados por inteligencia articial.
Desde esta perspectiva, contribuye a fortalecer la
capacidad de los gerentes académicos para interpretar,
integrar y gestionar tecnologías de manera crítica y res-
ponsable, favoreciendo procesos de transformación insti-
tucional sostenibles.
Conclusiones
El análisis desarrollado permitió comprender que
la inteligencia articial ocupa hoy un lugar central en la
gestión académica universitaria, no solo como una he-
rramienta de apoyo, sino como un elemento que incide
directamente en la forma en que se organizan, se toman
decisiones y se orientan los procesos institucionales en la
educación superior.
Los resultados evidencian una brecha importante
entre el avance de las tecnologías y la preparación de
quienes asumen funciones directivas. Esta situación limi-
ta el aprovechamiento de las posibilidades que ofrece la
inteligencia articial y pone en evidencia la necesidad de
revisar los modelos tradicionales de formación, incorpo-
rando capacidades relacionadas con el uso de datos, la
comprensión de sistemas inteligentes y la toma de deci-
siones con criterio ético.
A partir de estos elementos, se rearma que la in-
teligencia articial debe ser asumida como una compe-
tencia estratégica del gerente académico. Su desarrollo
requiere una formación que integre de manera articulada
dimensiones cognitivas, éticas, estratégicas, pedagógicas
y relacionales, lo cual resulta fundamental para ejercer un
liderazgo capaz de responder a los desafíos actuales de la
transformación digital en el ámbito universitario.
Como aporte del estudio, se presenta un modelo
reexivo de competencias en inteligencia articial que
ofrece una referencia para orientar procesos de formación
directiva y el diseño de políticas institucionales. Su princi-
pal valor radica en integrar distintos elementos que suelen
abordarse de forma separada, facilitando una visión más
completa del desarrollo de capacidades gerenciales en
contextos mediados por tecnología.
Finalmente, se reconoce que avanzar hacia una ges-
tión académica más inteligente no depende únicamente
de la incorporación de herramientas tecnológicas. También
implica promover una cultura organizacional basada en el
aprendizaje, la innovación y el uso responsable de la infor-
mación. En este marco, se abre la posibilidad de continuar
profundizando en la validación del modelo propuesto y en
su aplicación en distintos contextos institucionales.
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