Inteligencia artificial en la gestión institucional y la toma de decisiones educativas - Coronel Granja, Kevin Guido; Abad Suárez, Manuel Alberto; Indacochea Rodríguez, Tito Yovanny; Novillo Oñate, Milena Virginia (Dominio de las Ciencias, 2025)
El estudio tuvo como propósito analizar el papel de la inteligencia artificial (IA) en la gestión institucional y la toma de decisiones educativas, considerando su potencial para mejorar la eficiencia, la equidad y la inclusión en contextos educativos diversos. Se buscó examinar el estado actual de las aplicaciones de IA, sus beneficios, limitaciones y las implicaciones éticas derivadas de su uso en la educación contemporánea. Se realizó una revisión bibliográfica sistemática de artículos científicos publicados entre 2019 y 2025, seleccionados en bases de datos indexadas como Scopus, Web of Science, ERIC, Latindex y SciELO. Se incluyeron únicamente estudios revisados por pares que abordaran la implementación de IA en la gestión institucional y la toma de decisiones educativas. Los textos fueron analizados mediante una síntesis temática, identificando patrones metodológicos, tensiones conceptuales y vacíos de investigación. Los hallazgos evidencian que en la educación superior la IA se ha consolidado como herramienta clave en la analítica de aprendizaje, la predicción del abandono estudiantil y la optimización de procesos administrativos. En contraste, en los niveles K-12 y de formación técnica, su aplicación se mantiene limitada a usos exploratorios, principalmente centrados en percepciones docentes. La investigación muestra que las principales contribuciones de la IA se relacionan con la mejora de la precisión en la toma de decisiones y la personalización de las intervenciones educativas. Sin embargo, persisten desafíos significativos en torno a la gobernanza de datos, la transparencia algorítmica, los sesgos, la equidad digital y la capacitación del personal educativo. La revisión concluye que la IA tiene un impacto creciente en la gestión educativa, pero su adopción efectiva depende de factores institucionales, éticos y contextuales. Se resalta la necesidad de marcos normativos robustos, formación docente continua y políticas de gobernanza responsable que aseguren un uso ético y equitativo de la tecnología. El trabajo aporta una visión integral que permite comprender las condiciones bajo las cuales la IA puede contribuir realmente a la innovación y la mejora de la calidad educativa.