En abril de 2026, Turnitin reunió en Madrid a líderes de educación superior de España para abordar una de las grandes preguntas a las que se enfrenta el sector: ¿cómo pueden las universidades garantizar el aprendizaje y los resultados de sus titulados en la era de la IA?
Con aportaciones de la Universidad de Navarra, la Universidad Carlos III de Madrid, la Universitat Politècnica de València, la Universidad Rey Juan Carlos y otras instituciones de referencia, surgieron tres grandes conclusiones:
- La IA se está integrando de forma cada vez más en la enseñanza y el aprendizaje.
- La alfabetización en IA está emergiendo como una competencia clave para la empleabilidad.
- Los enfoques restrictivos ya no son prácticos.
Las instituciones están planteándose cómo las políticas, la gobernanza y la evaluación pueden apoyar un uso responsable de la IA al tiempo que protegen el aprendizaje auténtico.
Los estudiantes no son los únicos que buscan apoyo en la IA
Uno de los mensajes más claros estuvo menos relacionado con el alumnado y más con el propio profesorado. En concreto, aunque muchos docentes quieren utilizar la IA para mejorar la participación y la eficiencia, a menudo no se sienten con la confianza suficiente para hacerlo.
Y esta percepción no es exclusiva de este grupo. Investigaciones recientes señalan que, aunque el 73% del profesorado ya utiliza IA (Observatorio FIEX 2026), el 75% afirma no contar con el conocimiento metodológico necesario para usarla bien (TALIS/OCDE).
La conclusión es clara: las estrategias de alfabetización en IA no pueden centrarse solo en el alumnado. Las universidades deben invertir también en quienes son responsables de la docencia, la evaluación y el apoyo al estudiante.
El profesorado necesita orientación práctica para tomar decisiones con confianza sobre el uso pedagógico de la IA, así como límites claros a la hora de elegir las herramientas adecuadas. Muchos señalaron que, sin directrices consistentes, las instituciones corren el riesgo de una adopción fragmentada y desigual de la IA entre departamentos.
La integridad evoluciona: de la detección a la demostración
Los participantes también coincidieron en que el sector está entrando en una nueva fase de las políticas sobre IA. En lugar de intentar restringir su uso en el aprendizaje, las instituciones se centran cada vez más en cómo integrarla de forma responsable.
Como resultado, está surgiendo una nueva definición de integridad académica, cuyo objetivo es validar de forma proactiva el aprendizaje, no solo detectar infracciones de integridad.
La nueva pregunta para las instituciones es cómo garantizar que los estudiantes utilicen la IA de forma adecuada dentro de sus procesos de aprendizaje, al tiempo que desarrollan y demuestran conocimientos auténticos y pensamiento crítico.
La evaluación debe avanzar al ritmo de la realidad de la IA
Los participantes coincidieron en que, si la IA pasa a integrarse en el proceso de aprendizaje, la evaluación también debe adaptarse. Los métodos tradicionales se centran en el producto del aprendizaje, mediante exámenes finales, ensayos e informes. La evaluación en la era de la IA debe centrarse en el proceso de aprendizaje.
Muchos describieron un cambio: dejar de evaluar únicamente el producto final para pasar a comprender mejor el proceso de aprendizaje; es decir, cómo el alumnado desarrolla ideas, responde a la retroalimentación y utiliza la IA de forma adecuada a lo largo de su trabajo.
El debate puso de manifiesto que una mayor visibilidad sobre los borradores y las iteraciones ofrece al profesorado una imagen más rica del pensamiento crítico y la comprensión del alumnado que la simple entrega final. No obstante, esto podría exigir más tiempo a unos docentes que ya están sobrecargados.
Como respuesta, mostramos cómo Turnitin Clarity ofrece al profesorado visibilidad sobre el proceso de aprendizaje sin generar carga adicional. Diseñado conjuntamente con educadores, ayuda a las instituciones a pasar de un enfoque centrado en la integridad académica a otro centrado en la integridad del aprendizaje de una forma práctica y escalable.
Mi principal conclusión
Lo que escuchamos en Madrid refleja las tendencias que estamos observando en todas las regiones. Las universidades están revisando de forma estratégica qué significan la integridad, la docencia y la evaluación en la era de la IA. Para avanzar en este proceso, están explorando cómo verificar el aprendizaje auténtico, desarrollar la alfabetización en IA del profesorado y garantizar una adopción homogénea de la IA en toda la institución.
Sobre la autora
Stephanie Goldberg es una profesional que se desempeña como Gerente Regional para Latinoamérica e Iberia en Turnitin, trabajando en toda la región para impulsar la estrategia, la presencia de marca y el desarrollo de vínculos significativos con instituciones educativas. Colabora con líderes académicos, universidades y medios de comunicación para alinear las prioridades institucionales con el conjunto de soluciones de Turnitin, promoviendo debates fundamentales sobre la integridad académica y la integración responsable de la inteligencia artificial en la educación.
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