Publicado originalmente en inglés por EDT&Partners en The EDiT Digest (diciembre de 2025): Why AI Needs Orchestration, Not Just Implementation.
¿En qué punto está realmente la educación superior en su camino con la IA? Reflexiones sobre los avances, las brechas y las lecciones más importantes que surgen del trabajo de implementación real.
La educación superior ya dejó muy atrás la etapa de adopción de la IA. Muchas instituciones están ahora en la etapa de implementación, en la que los profesores comparan las soluciones que usan personalmente en sus departamentos con las que usan otros colegas, y las razones detrás de sus elecciones.
Las instituciones promueven el uso y la comprensión entre su profesorado y, en algunos casos, como el de la Generalitat Valenciana en España, incluso animan a docentes y estudiantes a construir sus propias herramientas.
Ese es el mejor escenario. La realidad que veo en mi trabajo como consultora es distinta. En América Latina y en muchas otras partes del mundo, muchas universidades siguen atoradas en la fase de definición, tratando de entender qué es lo que realmente adoptaron.
La mentalidad de corto plazo
Lo he visto una y otra vez en implementaciones tecnológicas, pequeñas y grandes: el auge de internet, la fiebre de los pizarrones interactivos y la era de las laptops en el aula.
La historia nos ha mostrado repetidamente que estas implementaciones requieren planeación de largo plazo y, aun así, seguimos cayendo en la trampa del cortoplacismo. Tomamos decisiones para resolver problemas inmediatos y de pequeña escala, o para cumplir métricas urgentes de retorno que justifiquen inversiones o ingresos, pero olvidamos que «lo urgente es enemigo de lo importante».
Centrarse en la tecnología frente al propósito de largo plazo
Cuando se piensa a corto plazo, las instituciones y el profesorado se obsesionan con las funciones y con las necesidades específicas de quien toma la decisión de compra. Nosotros y nuestros proyectos nos volvemos tecnocéntricos en lugar de enfocarnos en las implicaciones de largo plazo.
La IA no es la excepción. En mis interacciones con docentes veo con frecuencia este enfoque: «¿Cuál funciona mejor para mí? ¿Cuál traigo a mi trabajo porque resuelve mis necesidades inmediatas?».
Este enfoque en funciones específicas y en la gratificación inmediata lleva a un choque de sistemas incompatibles, en una diversidad de situaciones que nunca fueron diseñadas para funcionar juntas.
A largo plazo, lo que se necesita es una visión estratégica y coordinada.
Darle sentido a todo con la orquestación de la IA
Esto lo aprendí cuando estudié dirección de orquesta. Muchos ven la dirección como agitar los brazos frente a los músicos. Pero lo que un director realmente hace es dedicar incontables horas antes de una presentación a entender el contexto histórico de la obra y la intención del compositor, el tempo de cada frase y los momentos precisos en que cada instrumento debe entrar.
Sin un director, incluso los mejores músicos chocarían entre sí. Los tempos se desfasarían y los volúmenes entre secciones quedarían completamente desalineados. Los instrumentos colisionarían en sus entradas.
Lo mismo ocurre con la tecnología.
Necesitamos orquestación para cerrar la brecha entre los requisitos técnicos y los objetivos institucionales. Necesitamos un rol que aclare la visión de corto, mediano y largo plazo para evitar «colisiones tecnológicas». Se trata de armonizar todo el sistema para que no nos estalle en la cara más adelante.
El papel del director experto en IA será todavía más importante, y las estrategias más exitosas se centrarán en construir un ecosistema tecnológico con sentido, en lugar de perseguir las «mejores» funciones.
