Usos y perspectivas de la inteligencia artificial en la comunidad
de profesores de la Universidad de Guayaquil.

Uses and perspectives of artificial intelligence in the teaching community at the University of Guayaquil.

Resumen:

La creciente influencia de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación superior
plantea desafíos y oportunidades
significativas para los docentes universitarios.
Este artículo tiene como objetivo analizar
los usos y percepciones de la IA
entre los profesores de la
Universidad de Guayaquil en el 2024.
Mediante un enfoque mixto de entrevistas y
encuestas, se examina el conocimiento de los
docentes sobre los avances en IA, su perspectiva sobre su influencia en la enseñanza y las áreas educativas más afectadas. El marco
teórico integra perspectivas
de Rogers, Bourdieu, Latour y Bijker, abordando la difusión de innovaciones, la violencia simbólica y las
interacciones sociotécnicas.
Los resultados ofrecen una visión integral de cómo la comunidad docente
responde a la IA en la educación superior. En conclusión, el estudio contribuye al análisis sociológico de la
interacción tecnología-sociedad, explorando dinámicas de poder, adaptación y resistencia en el contexto académico frente a
los cambios tecnológicos.

Palabras claves:
inteligencia artificial; innovación;

educación superior; sociedad; tecnología.

Abstract:

The growing
influence of Artificial Intelligence (AI) in higher education poses significant
challenges and opportunities for
university educators. This article
aims to analyze the uses and perceptions of
AI among teachers at the University of Guayaquil
in 2024. Using a mixed approach of interviews
and surveys, teachers' knowledge about AI developments, their
perspective on their influence
on education, and the most affected educational
areas are examined. The theoretical framework
integrates perspectives of Rogers, Bourdieu,
Latour and Bijker, addressing the diffusion
of innovations, symbolic violence and socio-technical
interactions. The results provide an
integral view of how the teaching community responds to AI in higher education. In conclusion, the study contributes to the sociological
analysis of technology-society
interaction, exploring dynamics of
power, adaptation and resistance in the
academic context in the face of technological
changes.

Keywords:  artificial  intelligence;  innovation;

higher education; society;
technology.

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons
Atribución-NoComercial 4.0.

Sumario. 1. Introducción. 2. Desarrollo. 2.1. Iniciativas de la Universidad de Guayaquil en materia de IA y formación docente.

2.2. Inteligencia artificial:
evolución y tipos. 2.3. ¿Pioneros o rezagados? La visión
de Rogers sobre las innovaciones. 2.4. Las dimensiones ocultas del poder en la teoría de Bourdieu. 2.5. El replanteamiento de las relaciones de poder, según Latour.

2.6. La dinámica entre lo social y lo
tecnológico de acuerdo con Bijker. 2.7.
Métodos de análisis y resultados. 2.8. Nivel de conocimiento y comprensión sobre
la IA entre la comunidad de docentes de la UG. 2.9. Habilidades y competencias valoradas por los docentes en
relación con la IA. 2.10. Adopción de las nuevas
tecnologías en los docentes desde el TDI de Rogers. 2.11.
Capital cultural y habitus en la era digital.
2.12. Expectativas docentes
sobre el futuro
laboral. Profesiones susceptibles a la automatización.
3. Conclusión.

Como citar:
Cepeda Campoverde, E. V., Durán Núñez, Y. I., & Ocaña Ocaña, A. (2025). Usos y perspectivas de la inteligencia artificial en la comunidad de profesores de la Universidad de Guayaquil. Ñawi. Arte,
Diseño, Comunicación, Vol.
9, Núm. 1, 151-165.

https://nawi.espol.edu.ec/ www.doi.org/10.37785/nw.v9n1.a9

1. Introducción

En la actual era digital, la Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como un fenómeno tecnológico de gran relevancia, redefiniendo paradigmas en diversos ámbitos de la sociedad.
Su repercusión se extiende significativamente al sector educativo
y laboral, alterando las dinámicas sociales
establecidas. En este contexto de cambio acelerado, el presente estudio se enfoca en analizar los usos y
las perspectivas de la inteligencia artificial en la comunidad de profesores de la Universidad de Guayaquil, en el
Ecuador, un tema que tiene especial relevancia en la educación superior contemporánea, donde los docentes
se encuentran en la intersección entre la innovación tecnológica y la formación de futuras generaciones.

La rápida
evolución y adopción de la IA plantea desafíos y
oportunidades sin precedentes para los profesores (Muñoz Andrade, 2024).
En este escenario dinámico, comprender cómo los docentes perciben, utilizan y se adaptan a estas herramientas tecnológicas
se vuelve fundamental para anticipar y abordar los cambios en los
métodos de enseñanza y
en la preparación de los estudiantes para un mercado laboral en
constante transformación.

El objetivo
general de esta investigación es analizar los usos y percepciones de los docentes
de la Universidad de Guayaquil
sobre la Inteligencia Artificial durante el periodo 2024. Este estudio
se enmarca en la línea de investigación “Cultura,
organización social e interacción”; más
específicamente, en la sublínea de
“Sistemas de información social”, reconociendo la profunda influencia que la IA ejerce en la estructura y dinámica de nuestras interacciones sociales y profesionales.

La investigación adopta un enfoque mixto, combinando
métodos cuantitativos y cualitativos. Desde la perspectiva cuantitativa, se plantea la hipótesis de que la
comunidad docente de la Universidad de Guayaquil posee un nivel medio de conocimiento sobre la IA y sus
plataformas derivadas, con aproximadamente la mitad de los docentes implementándolas en sus procesos
de enseñanza. El aspecto cualitativo busca profundizar en las percepciones de los docentes
sobre la incidencia de la IA en sus áreas de estudio, y asimismo su influencia en las demandas
del mercado laboral y las áreas que consideran
más afectadas por la adopción de estas tecnologías.

En un momento en
el que la sociología se enfrenta al desafío de comprender las
implicaciones sociales de las tecnologías
emergentes, este estudio se propone contribuir al entendimiento de cómo
los educadores, en tanto que actores
sociales clave, están navegando y dando sentido a estos cambios (Aibar, 1996). Los resultados de esta investigación no sólo proporcionarán una
visión valiosa de la situación actual en la Universidad de
Guayaquil, sino que también podrían resultar significativos de cara a futuras políticas educativas, ofreciendo perspectivas sobre las transformaciones sociales más
amplias impulsadas por la IA en el contexto ecuatoriano.

2.  Desarrollo

2.1.
Iniciativas de la Universidad de Guayaquil en materia de IA y formación docente.

Dentro del Plan Estratégico de Desarrollo Institucional de la Universidad de Guayaquil, vigente
durante el periodo
2022-2026, se reconoce lo siguiente, con respecto a Tecnologías de la
Información y Comunicaciones:

Al interior de la Universidad de Guayaquil, se cuenta con infraestructura tecnológica en todas las Unidades Académicas y Administrativas, coadyuvando con los procesos
académicos, de investigación y vinculación, en los que
participen docentes y estudiantes de la institución. Actualmente se están llevando a cabo, proyectos tecnológicos que permiten

mejorar los servicios académicos y administrativos...

Respecto a
Inteligencia Artificial, no es mencionada de manera textual en los planes de
estrategia institucional contemplados
hasta el 2026. Sin embargo, se considera que estos se sobreentienden dentro del
contexto del desarrollo de las
habilidades de las TIC’s para docentes y estudiantes.

Alrededor del año 2016, se llevó a cabo un estudio sobre “El uso de la tecnología aplicado
a la educación superior: caso Universidad de Guayaquil”,
dentro del cual se realizaba un breve recorrido histórico dando a
conocer que, durante el 2014, la
Universidad, dentro del campo educativa, implementaba poco el uso de la
tecnología. Con el paso del tiempo y el cambio
de categoría, es decir, pasó de estar en la categoría D, al 2016 estar en la B, fue necesario
realizar determinados cambios.

En este estudio,
la encuesta realizada arrojó que gran parte de los docentes eran mayores
de 65 años, y daban poco uso
al correo institucional. De igual modo, tenían bajo conocimiento sobre
el campo de las Tecnologías de
la Información y Comunicación (TIC). Así mismo, los docentes
comentaron conocer el impacto y las políticas del uso de las TIC en el aula, pero que, hasta entonces,
no se habían socializado (Sánchez, 2015).

Durante el periodo
de pandemia por COVID, todos los procesos administrativos y educativos por
parte de la Universidad de Guayaquil fueron realizados de manera virtual.
Con esto fue necesario realizar capacitaciones dirigidas al manejo adecuado,
primero, de las herramientas tecnológicas básicas como el zoom, las plataformas de Moodle y de Microsoft
365, y luego, con el auge de las páginas como Chat GPT, se implementaron capacitaciones para conocer
sobre la inteligencia artificial.

Entre las
capacitaciones que se han podido identificar, mediante la página oficial
de la red social Facebook de la Universidad de Guayaquil, dirigidas para docentes y efectuadas durante
el periodo 2023-2024, se encuentran las siguientes
(Tabla 1):

Tabla 1. Capacitaciones para
los docentes de la Universidad de Guayaquil en el periodo 2023-2024.
Elaboración propia. Recuperado de la página oficial de la red social
Facebook de la Universidad de Guayaquil: https://www.facebook.com/UdeGuayaquil

En el año 2023,
la Universidad de Guayaquil hizo pública la oferta de una nueva
carrera denominada Ciencias de datos
e Inteligencia artificial, ofrecida en una modalidad 100% en línea.
Según lo informado en la página online de Ecuavisa (2023), el director de la carrera
indicó la planificación de esta nueva oferta académica comenzó en el 2021 y tendría una duración de cuatro años y medio. A primera instancia, noventa bachilleres fueron
seleccionados para formar parte de la primera
generación de estudiantes. Dentro de la malla curricular se encuentra materias
dirigidas al procesamiento, evaluación y almacenamiento de datos, además del estudio de métodos estadísticos permitiendo que los futuros
profesionales adquieran conocimiento dentro de áreas de programación, contabilidad, cálculo, entre otros.

2.2.
Inteligencia artificial: evolución y tipos

Definir la
Inteligencia Artificial (IA) es complejo, ya que abarca diferentes ciencias y
dinámicas. Rouhiainen (2018, 7) simplifica el significado considerando que es
“la habilidad de los ordenadores para hacer actividades que normalmente requieren inteligencia humana”. Se entiende entonces
que, hasta cierto
punto, la inteligencia artificial reemplaza
determinadas actividades humanas, reduciendo el tiempo e incluso el costo o
inversión.

En el documento “Inteligencia Artificial: pasado, presente y futuro”, Dormido y De la Cruz exploran los
orígenes de la IA y se remontan hasta la antigua Grecia, donde encontramos referencias mitológicas como Talos, estatua esculpida por Hephaestus, que
defendió a la isla Creta. Durante la época medieval, se registra
una cabeza que respondía “si/ no” a preguntas sobre el futuro atribuida al Papa Silvestre
II. Los astrólogos árabes, por otro lado, construyeron una máquina
llamada “zairja” que se decía
simulaba el pensamiento humano. Más adelante, en el siglo XVI,
surgió la historia legendaria
del Golem,
un hombre de arcilla esculpido por Judah Loew, y dedicado
a espiar a los gentiles de Praga,
pero que tiempo después fue desmantelado por su agresividad.

Estas referencias a los inicios de la IA se sitúan, en su mayoría, a escenarios o leyendas ficticias. Los mismos autores añaden que es a mediados
del siglo XX cuando Alan Turing, considerado el padre de la IA, crea la primera máquina, parte del proyecto
ENIGMA, que era capaz de calcular y descifrar los códigos alemanes,
siendo la primera
evidencia real de una maquina
capaz de realizar tareas complejas y que no necesitaba inteligencia humana. Sin
embargo, fue John McCarthy quien
acuño el término “Inteligencia Artificial”, y dio
paso a esta disciplina en 1956, durante la Conferencia
de Dartmouth. En este evento, McCarthy presentó su visión sobre
la IA como un campo dedicado al desarrollo
de sistemas capaces de automatizar tareas.

Otro
de los tipos de inteligencia artificial que se destaca por tener un potencial transformador y que representa uno de los últimos modelos en la evolución de esta
tecnología, es la inteligencia artificial generativa. Dopazo (2024) ha señalado que, a diferencia de los enfoques
tradicionales de IA orientados al procesamiento y análisis de datos, la IA generativa resalta por su capacidad de crear contenido
nuevo y original
a partir de los datos y modelos
preexistentes, lo cual la diferencia de las IA tradicionales que solo
sirven para obtener, procesar y
analizar datos

2.3.
¿Pioneros o rezagados? La visión de Rogers sobre las innovaciones

En
su influyente libro Diffusion of Innovations,
publicado originalmente en 1962, el
sociólogo Everett M. Rogers

presentaba uno de los modelos más importantes para explicar cómo las nuevas ideas, comportamientos o tecnologías se divulgan a través de una población o sistema social
a lo largo del tiempo.
La Teoría de la Difusión de Innovaciones (TDI)
busca comprender los patrones y factores que influyen en la adopción o
rechazo de una innovación por parte de individuos o grupos sociales.

Según Siles González (2004), la teoría de Rogers
pretende que cualquier innovación tecnológica implica un cambio social integrado por cuatro pilares
fundamentales: la innovación, los canales de comunicación, el tiempo y el sistema
social; este último se relaciona hacia el contexto donde se
produce la difusión.

Uno de los
conceptos más utilizados durante toda su teoría es la palabra
“innovación”, que Rogers (citado en Aguilar-Jiménez, 2013, 93) la conceptualiza como “una idea,
práctica u objeto
que es percibido como nuevo
por un individuo o unidad
de adopción”, es decir cualquier
ideología u objeto
que resulte novedoso
desde la perspectiva del ser humano o de un grupo específico. Según García (2008), para Rogers la novedad no implica un nuevo conocimiento, ya que la innovación pueda que exista desde hace tiempo; pero si es la primera vez que un sistema la conoce, la adopta o la rechaza, este término se le
puede adjudicar.

El ya mencionado
Rogers realizó un estudio exhaustivo para establecer los principios
fundamentales de la TDI. Una de sus contribuciones clave fue la
categorización de la población potencial de adoptantes en cinco
categorías distintas,
basándose en la predisposición al adoptar
una innovación. Rogers las
clasifica de la siguiente manera: (a)

innovadores, (b) adoptantes tempranos, (c)
mayoría temprana, (d)
mayoría tardía y (e) rezagados. Rogers asignó porcentajes aproximados a cada una de estas categorías, reflejando su grado de
apertura y la velocidad con la que tienden a incorporar nuevas
ideas o tecnologías
(Figura 1).

En el modelo
propuesto por Rogers para Alonso y Arcila
(2014), los primeros en adoptar una innovación y las estrategias para propagarla son los adoptantes iniciales, quienes cuentan con alta credibilidad. La mayoría precoz,
si bien mantiene eficaz en la

Figura 1. Curva de adopción de innovaciones

(elaboración propia, 2024).

Fuente: Teoría de la difusión de innovaciones, de
Rogers (1962).

comunicación informal,
necesita un periodo más extenso
para aceptar la novedad. Finalmente, la mayoría rezagada
acepta las nuevas
ideas debido a

exigencias externas, para cumplir indicadores o estandarizarse con otras instituciones. Estos son los grupos principales de las categorías de adoptantes, según el
modelo de Rogers. Actualmente, muy pocas personas se clasifican como innovadores, es decir, pioneros
en una comunidad, los individuos se suelen concentrar en las categorías de mayoría temprana
y tardía, por eso ocupan un mayor porcentaje en la curva de
innovación de Rogers.

2.4.
Las dimensiones ocultas del poder en la teoría de Bourdieu

La teoría de la “violencia simbólica”, propuesta por el sociólogo Pierre Bourdieu (2007), analiza cómo las estructuras de poder y dominación se presentan como algo natural
dentro de una sociedad. De acuerdo con Seminario (2024,
3), esta teoría se sintetiza en como “la violencia simbólica es la imposición de contenidos informativos, saberes o valores
por parte de una clase social dominante a una clase social
dominada”. Esta teoría se sustenta en conceptos claves como el habitus,
el campo y el capital simbólico.

Capdevielle (2011,
35) señalaba que para Bourdieu “el habitus como sistema de disposiciones constituye una estructura que integra todas las experiencias pasadas y funciona en cada momento como una matriz de percepciones, de apreciaciones y de acciones”.
Esos habitus moldean las prácticas y
elecciones de los individuos de manera inconsciente. Y, siguiendo con esa idea, Vargas (2021)
manifestaba que el habitus se encarga
de crear historia
a partir de la práctica individual y colectiva
de los individuos. En el ámbito educativo, el habitus de los docentes, forjado
por su formación académica y experiencias previas,
podría influir en sus percepciones y usos de la inteligencia artificial.

Bourdieu introduce
el concepto de violencia simbólica para referirse a la imposición de significados, percepciones y prácticas culturales de los grupos dominantes sobre los
grupos subordinados, de manera sutil e indirecta. Esta violencia se ejerce a través de la legitimación de ciertas formas de conocimiento, discursos y estructuras de poder que terminan siendo interiorizadas y
naturalizadas por los individuos.

En el contexto educativo, podrían existir formas
de violencia simbólica que obstaculicen o faciliten la adopción de la inteligencia artificial por parte de los docentes. Por ejemplo, discursos
que presentan la IA como una amenaza
para el rol del docente,
reforzando una visión tradicional del maestro
como único transmisor de conocimientos, podrían generar resistencias simbólicas.

La teoría de la violencia
simbólica de Bourdieu
intenta comprender cómo las estructuras de poder, los discursos dominantes y las percepciones
interiorizadas podrían facilitar u obstaculizar la adopción de la
IA por parte de los docentes,
más allá de los factores prácticos o tecnológicos.

2.5.
El replanteamiento de las relaciones de poder, según Latour

Alrededor de los años 1970 y 1980, los estudios de la ciencia y tecnología se direccionaban a lo sociológico, durante las investigaciones se consideraba que los objetos eran
productos de las acciones sociales de los individuos. Bruno Latour y otros autores, criticaban este
pensamiento y explicaban, mediante la “Teoría Actor-Red”
(TAR), que los objetos no-humanos se
encuentran al mismo nivel que los actantes humanos, ya que estos objetos
podían influir, modificar,
prohibir etc., en las practicas sociales (Latour, citado en Monterroza, 2017).

De este modo, rechazan la visión
sociológica clásica de las relaciones sociotécnicas.
Latour utiliza la palabra “actante”, ya que considera que es un término neutral que permite describir a objetos y humanos a la par. Los actantes no-humanos, tienen un papel igual de importante que los humanos porque “los objetos, para Latour, pueden expresar relaciones de poder... y hacen una cosa comparable o por lo menos conectable, a la acción humana” (Muñoz, 2022, 141).

La Teoría del Actor-Red (TAR, en
adelante), permite pensar en las relaciones sociotécnicas como una
asociación más igualitaria y con
una distribución de poder más certera, como advertía Law (citado en Latour, 2005, 96) al afirmar que el poder y la dominación tienen que ser producidos, inventados,
compuestos. De modo que, en el contexto de la
educación, la introducción de la inteligencia artificial
cuestiona las dinámicas de poder entre los docentes, la tecnología y los estudiantes.

2.6.
La dinámica entre lo social y lo tecnológico de acuerdo con Bijker

De acuerdo
con Pinch (2016),
en la sección dos del libro Innovación tecnológica y procesos culturales, el término “construcción
social” nace del libro La
construcción social de la realidad de Berger y
Luckmann, publicado en 1966. En este trabajo,
los autores proponen
que la realidad de las instituciones sociales
se forma mediante
las interacciones sociales
cotidianas. Así, en años posteriores, otros autores utilizaron el término “La construcción social de X”, donde X
representa el objeto de estudio específico. Boczkowshi
(1996, 202) señalaba que

Bijker, Bóning y Van Oost distinguen tres clases de elementos intervinientes en los procesos
de transformación tecnológica que deben ser tenido en cuenta por el analista
social: los artefactos, los significados atribuidos a éstos por los diversos
grupos sociales involucrados en su desarrollo y las relaciones sociales entre dichos
grupos... Las vinculaciones entre estas tres clases de elementos obedecen
a la siguiente lógica: la evolución de los artefactos es producto de las interpretaciones acerca de los mismos
generadas en las relaciones sociales dentro de –y entre los–
distintos grupos humanos involucrados.

Se sostiene que
los artefactos, o en este caso específico la tecnología y la IA,
no son neutrales, sino que se encuentran
influenciados y moldeados de acuerdo con los valores e intereses de los
diferentes grupos sociales. Desde
esta perspectiva, los docentes son los que atribuyen un significado particular
a los recursos tecnológicos, de modo que, un grupo específico de docentes puede atribuirle beneficios positivos, considerando estos recursos como herramientas innovadoras para una enseñanza más óptima y actualizada. Mientras
que, otra parte de la comunidad docente,
puede catalogarlos de manera negativa
con el potencial de detener
el desarrollo del pensamiento crítico y facilitar la vida
estudiantil.

2.7.
Métodos de análisis y resultados

Dentro de la
metodología se empleó un enfoque mixto y se adoptó un paradigma interpretativo
hermeneútico, que
permitió explorar y comprender las experiencias de los docentes desde su
individualidad y subjetividad. La investigación,
mediante un estudio descriptivo, facilitó la identificación de
tendencias y la representación de diferentes aspectos
que caracterizan el fenómeno estudiado. El proyecto se dividió en tres fases:
primero, la revisión bibliográfica; segundo, la aplicación de la
encuesta, la cual, mediante la fórmula de población finita, se
obtuvo que la muestra representativa
del ciclo I del año 2024 era de 333 docentes. Finalmente, se llevaron a
cabo entrevistas semiestructuradas
con siete docentes seleccionados en función de los resultados de la
encuesta, es decir, que representaron
las facultades más y menos susceptibles a la automatización.

De acuerdo
con los resultados, de los docentes
encuestados, el 55% de ellos
fueron hombres y el 45% mujeres. Y el 71% de los docentes, en general, se encontró en una edad mayor a los 40 años. Hay representación de docentes de diversas
facultades, siendo
las
más numerosas
la facultade de filosofía, Jurisprudencia,
Matemáticas y
Comunicación.

2.8
Nivel de conocimiento y comprensión sobre la IA entre la comunidad de docentes de la UG

Para describir los niveles de conocimiento y comprensión sobre la inteligencia artificial (Figura 2), tomamos como base los enfoques
propuestos por dos estudios recientes. El primero, desarrollado por Carvache y Rodríguez (2024), se centró en el análisis del
uso de tecnologías emergentes dentro

de
un instituto de educación superior
en Ecuador. El segundo, llevado a cabo por Estrada Araoz y otros
autores (2024), en una universidad
peruana, exploró las competencias digitales del profesorado y su aplicación de la inteligencia
artificial en la enseñanza. La
descripción de cada uno de los niveles se encuentra en la sección “Métodos de análisis empleados
en la investigación”, en el capítulo tres de dicha
investigación.

En primera
instancia, los resultados de la encuesta presentan que 53% de los docentes
consideran tener un nivel de conocimiento “medio” sobre los avances
tecnológicos

relacionados con IA, y
sólo un 29% se ubica en un nivel “alto y muy alto”. Estos datos expuestos
son positivos frente
al

Figura 2. Nivel de conocimiento en avances

tecnológicos e IA (elaboración propia, 2024).

conocimiento sobre el tema. En las
entrevistas, algunos participantes muestran una profunda comprensión
acerca de la IA,
describiéndola como un “sistema algorítmico” y una “herramienta
informática”, cuyo principal fin es el de procesar información, analizar datos, entre otros.

2.9
Habilidades y competencias valoradas por los docentes en relación con la IA

Al analizar las habilidades y competencias
mencionadas como importantes por los
entrevistados en relación con los resultados de la encuesta, se identifican
similitudes y aspectos
destacados en determinados campos. El pensamiento crítico, que
fue la habilidad más valorada en la encuesta (25%), también emerge como una competencia
fundamental en las entrevistas. La
creatividad, que ocupó el segundo lugar en la encuesta (19%), también fue destacada por los entrevistados. Un docente de la Facultad de Ciencias Psicológicas
señaló lo siguiente: “Lo
que se llama en competencias superior, la final, que es creatividad. Eso es, por ahora, nuestro” (comunicación personal, 2 de julio del 2024). Esta perspectiva sugiere que la

creatividad se percibe como una
habilidad distintivamente humana y crucial en el contexto de la creciente
presencia de la IA en diversos campos
(Figura 3).

Figura 3. Habilidades a desarrollar por cambios

generados por la IA (elaboración propia, 2024).

Es notable que,
mientras la encuesta destacó las habilidades digitales y
tecnológicas (19%), las entrevistas sugieren
un enfoque más detallado. Algunos docentes, como el de la Facultad de
Ciencias Matemáticas y Físicas,
enfatizaron la importancia de habilidades técnicas
específicas: “Más allá de inteligencia artificial,
es importante manejar programación” (comunicación personal, 8 de julio
de 2024). Sin embargo, otros
entrevistados se enfocaron más en las habilidades cognitivas y sociales que complementan, en lugar de competir, con las capacidades de la IA.

Es evidente
que la percepción de los docentes de la Universidad de Guayaquil sobre las habilidades necesarias en la era de la IA refleja una
comprensión multifacética de los desafíos y oportunidades que presenta esta
tecnología. La convergencia
entre los resultados cuantitativos y cualitativos subraya la importancia del
pensamiento crítico, la creatividad y la adaptabilidad, mientras
que las entrevistas añaden al destacar la ética, las habilidades
interpersonales y una
comprensión más profunda de la competencia digital.

Esta visión sugiere una evolución en la concepción de la educación superior, donde el objetivo no es solo transmitir conocimientos, sino cultivar
un conjunto diverso
de habilidades que permitan a los estudiantes navegar con éxito en un mundo cada vez
más influenciado por la IA.

2.10
Adopción de las nuevas tecnologías en los docentes desde el TDI de Rogers

Los resultados de
la encuesta muestran una distribución
variada en cuanto a la adopción de nuevas tecnologías entre
los docentes, con un 59% ubicándose en las categorías de
adoptadores tempranos o innovadores, categorías en referencia a la teoría de la difusión de innovaciones de Rogers. Sin embargo, las entrevistas revelan
una perspectiva

más detallada y, en algunos casos, menos
optimista sobre la adopción de la IA en particular, varios entrevistados sugieren
que la adopción de la IA y de otras tecnologías avanzadas
se encuentra en una etapa inicial en
la universidad (Figura 4).

Un docente de la
Facultad de Filosofía, Letras y Ciencias de la Educación afirmó lo siguiente: “Yo
consideraría que sería
en una etapa inicial [...]. Entonces, diría que en este momento nosotros estamos pasando con un
proceso, sería una etapa inicial” (comunicación
personal, 5 de julio de 2024). Esta
percepción contrasta con el optimismo reflejado en la encuesta y sugiere una brecha
entre la disposición teórica
y la

Figura 4. Adopción de las nuevas tecnologías dentro
de

la UG (elaboración propia,
2024).

implementación práctica de la IA en la docencia.

La curva resultante de los resultados de la encuesta
es

asimétrica,
con un sesgo hacia la izquierda, diferente a como se muestra en la Figura 1 de
la curva de campana simétrica tradicional de Rogers. El sesgo hacia la izquierda
muestra un nivel de adopción más temprana, en comparación con la
curva original de Rogers, en donde se encuentra una mayor pronunciación
de la curva entre los adoptadores tempranos y la mayoría temprana, dejando a la
categoría de innovadores en un nivel menor.

En cambio,
en los resultados que se reflejan en la encuesta
existe una elevación pronunciada en el lado izquierdo para los innovadores y adoptadores tempranos, una
disminución gradual hacia la mayoría temprana, y una caída más pronunciada para la mayoría tardía y los rezagados. Esta representación visual
destaca que, según los datos, la población encuestada tiende a adoptar
nuevas tecnologías más rápidamente que lo que sugiere la
distribución clásica de Rogers

2.11 Capital cultural y habitus en la era digital

La encuesta indica que el 63% de los docentes han recibido
formación específica sobre IA, lo cual se refleja en las entrevistas,
donde la mayoría de los entrevistados mencionan haber participado en algún tipo de capacitación. Sin embargo, las experiencias varían
significativamente en cuanto al contenido y a la profundidad de estas formaciones (Figura 5).

Mediante los
resultados se observa que, más de la mitad de la población encuestada, ha recibido
capacitaciones y/o talleres
sobre el uso de Inteligencia Artificial y demás herramientas digitales, una variable que se relaciona con que le nivel de conocimiento a nivel general que en la pregunta

cinco de la encuesta
se calificó como medio.

En cuanto a las preferencias de capacitación, los resultados

Figura 5. Formación en materia
de Inteligencia Artificial (elaboración propia, 2024).

de
la encuesta muestran
una fuerte inclinación hacia programas de formación y talleres y seminarios (35% cada uno). Esto
se alinea con las experiencias positivas mencionadas en las entrevistas, como
la del docente de la Facultad de Ciencias
Psicológicas que describe un curso como “bastante interesante” (comunicación personal, 2 de Julio del 2024). Sin embargo, también se identifican
necesidades no cubiertas (Figura 6).

Los resultados de la encuesta muestran una
preferencia de los docentes por
métodos de capacitación estructurados y presenciales para incorporar la IA en su práctica. Los programas de formación y los
talleres y seminarios son igualmente
valorados, liderando las preferencias. Esta distribución sugiere
que los educadores valoran la interacción y el aprendizaje guiado al
abordar nuevas tecnologías, aunque también hay apertura hacia métodos de aprendizaje
más flexibles y
autónomos.

En la teoría de la violencia
simbólica de Bourdieu, se interrelacionan mucho concepto claves, como el de habitus,

campo y capital cultural.
La formación y capacitación para

Figura 6. Tipos de capacitación en materia de IA para

docentes (elaboración propia, 2024).

los
docentes en IA puede interpretarse como una forma
de capital cultural
institucionalizado. Según Vargas
(2021), el capital es un
recurso que los individuos poseen para adquirir influencia dentro de un campo
específico. En este contexto,
la formación en IA no sólo representa una adquisición de conocimientos, sino también una transformación del campo educativo y de las relaciones de
poder dentro de él.

Los docentes
que adquieren este nuevo capital
cultural relacionado con la IA pueden encontrarse en una posición ventajosa, capaces de influir en las prácticas pedagógicas y en la dirección que toma la educación superior
en la era digital. Sin embargo, esta dinámica
también plantea desafíos importantes, como la posible
creación de nuevas formas de desigualdad entre aquellos que tienen acceso
a esta formación y aquellos
que no, o entre quienes
la adoptan con entusiasmo
y quienes se resisten a ella.

2.12  Expectativas docentes sobre el futuro laboral. Profesiones susceptibles a la automatización

Los docentes
de la educación superior destacan
áreas como el servicio de atención al cliente, el diseño gráfico y la educación como altamente
susceptibles de entrar en un proceso de automatización (Figura 7).

En las entrevistas algunos docentes ven la IA
como una herramienta beneficiosa que complementa el trabajo humano. Otros, por el contrario, expresan
preocupaciones sobre sus limitaciones y recalcan la importancia
de mantener el elemento humano en
ciertas profesiones.

Los
análisis de Latour permiten entender la compleja interacción entre la IA, el sistema educativo y el
mercado laboral. Y los resultados de
las encuestas revelan que la IA actúa
como un mediador transformador en dichos ámbitos. Esta dinámica evidencia
que la IA, como actante no humano,

Figura 7. Sectores con mayor probabilidad de automatización
(elaboración propia, 2024).

3.  Conclusión

reconfigura sustantivamente las redes existentes, alterando las
prácticas y las habilidades requeridas en ambos ámbitos.

Los hallazgos
confirman la hipótesis inicial de que la comunidad docente de la
Universidad de Guayaquil posee un
nivel medio de conocimientos sobre Inteligencia Artificial (IA). Es decir,
conocen las plataformas de IA y las han implementado
en sus clases. Tienen una
comprensión funcional de cómo la IA puede mejorar el aprendizaje, y han experimentado
con su uso en el aula.

De acuerdo con las
encuestas y las entrevistas, los profesores definen la IA como una herramienta
informática útil para el análisis de datos y el procesamiento de información. Las plataformas más utilizadas por los docentes son ChatGPT y Gemini, y de ellas destacan que permiten un ahorro significativo de tiempo, considerando este factor como una variable
fundamental, además de proporcionar una ayuda considerable en la
preparación de contenidos para sus asignaturas.

En cuanto a la
adopción de la IA, se observan discrepancias. Aplicando la Teoría de Difusión de
Innovaciones de Rogers (2003),
se identifican diferencias notables. Mientras que en las encuestas los docentes se autoclasifican como “adoptadores tempranos”, sugiriendo una adopción de la IA más rápida a la mayoría de la población, las entrevistas revelan una categorización
más cercana a la “mayoría temprana”. Esta
última categoría implica una actitud más cautelosa hacia la adopción de
innovaciones.

Se identificaron
preocupaciones sobre el potencial de la IA para reforzar o desafiar las
estructuras de poder existentes en la educación superior, pues aquéllos que dominan las plataformas digitales de mejor manera
tienden a adquirir una posición de poder, desarrollando un nuevo habitus en un entorno educativo
cambiante. Esta observación subraya la importancia de abordar no
sólo los aspectos técnicos de la IA, sino también sus
implicaciones éticas y sociales
en el contexto educativo.

Así
también se resalta la brecha de habilidades y competencias frente a las
demandas del mercado laboral influenciado por la IA. Esto último pone en evidencia la urgencia de actualizar los programas de estudio y desarrollar estrategias de formación continua, tanto para docentes
como para estudiantes. Los docentes reconocen
el potencial de la IA para mejorar aspectos como el procesamiento de datos y la preparación de contenidos, pero también expresan inquietud acerca de la posible
pérdida de habilidades críticas en los estudiantes.

Finalmente, en cuanto a su repercusión en el mercado
laboral, el cuerpo
docente identifica como potencialmente más automatizables las profesiones
de diseño gráfico, atención al cliente, marketing, mercadotecnia,
educación, periodismo y
redacción.

Sin embargo, con
respecto al ámbito educativo, consideran que la automatización
completa es poco probable, al menos
en el corto plazo. Reconocen el potencial de la IA para proporcionar
indicaciones, y su capacidad de autoaprendizaje,
pero enfatizan que no podrá replicar completamente la relación
docente-estudiante, advirtiendo sobre
una posible deshumanización del proceso educativo.

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Reseñas curriculares

Eduarda Verónica
Cepeda Campoverde es Licenciada en Sociología por la Universidad de
Guayaquil. Integrante del semillero de investigación 2024 de la Facultad de
Jurisprudencia, Ciencias Sociales y Políticas.

Yuleika Isabella Durán Núñez es Licenciada en Sociología por la Universidad de Guayaquil. Integrante del semillero de investigación
2024 de la Facultad de Jurisprudencia, Ciencias Sociales y Políticas.

Andrea Ocaña Ocaña es Doctora en Comunicación. Docente
a tiempo completo
de la Facultad de Jurisprudencia, Ciencias Sociales y
Políticas de la Universidad de Guayaquil. Comunicadora, docente e
investigadora.