Al hablar de Inteligencia Artificial (IA) en educación, pareciera que la conversación se enfoca casi exclusivamente en herramientas, nuevas plataformas o modelos generativos. Incluso pareciera que la discusión suele girar en torno a qué tecnología adoptar y cuál ofrecer a estudiantes y docentes.
Sin embargo, ante la velocidad con la que estas capacidades se han desarrollado, vale la pena preguntarse si una institución educativa puede prepararse para un mundo atravesado por algoritmos, modelos de lenguaje y automatización simplemente incorporando nuevas herramientas al aula.
El Tecnológico de Monterrey ha optado por una visión diferente: tratar la IA como un eje estructural de transformación institucional y no solo como una tecnología adicional dentro del ecosistema educativo.
Parte de esta estrategia institucional quedó plasmada en una serie de casos que el Tecnológico de Monterrey presentó ante el Digital Education Council, un organismo internacional que documenta prácticas destacadas de innovación en educación superior. A través de estos casos, la institución compartió algunos de los principales mecanismos mediante los cuales ha buscado integrar la Inteligencia Artificial en su modelo educativo, incluyendo su ecosistema tecnológico institucional, sus iniciativas de formación en fundamentos de IA y sus estructuras para escalar la innovación docente.
Por su parte, Irving Hidrogo, director de Inteligencia Artificial Educativa del Tecnológico de Monterrey, explica al Observatorio que “para nosotros la Inteligencia Artificial no es una herramienta que es aislada, es un eje estructural de nuestro modelo educativo. Por eso, por un lado, formamos a los estudiantes para un mundo con inteligencia, pero también utilizamos la Inteligencia Artificial para transformar la manera en la que enseñamos y la manera en la que los estudiantes aprenden”.
Mientras que muchas instituciones continúan explorando cómo adaptar herramientas puntuales, el Tec busca una lógica distinta. La apuesta no es solo incorporar tecnología, sino construir una estrategia institucional capaz de integrar la Inteligencia Artificial en distintos niveles de su modelo educativo, desde el currículo y la formación docente hasta la infraestructura tecnológica y la toma de decisiones organizacionales.
Esta estrategia forma parte de su Plan Estratégico 2030 y se basa en torno a tres pilares: la integración de la IA en la enseñanza y el aprendizaje, su incorporación en los planes de estudio y el desarrollo de fundamentos de Inteligencia Artificial para toda la comunidad académica. Con esto, el Tecnológico de Monterrey asume que la integración de la IA no es un problema de adopción, es de capacidad institucional.
Gobernanza antes que herramientas
Lo que distingue la estrategia del Tecnológico de Monterrey es su decisión de construir una estructura de gobernanza para la Inteligencia Artificial educativa. En lugar de tratar esta tecnología como una suma aislada de iniciativas, optaron por desarrollar un modelo de coordinación que permite monitorear tendencias, priorizar proyectos y alinear decisiones entre distintas áreas académicas y administrativas.
Actualmente, el plan opera mediante un comité estratégico en el que participan el rector y las vicepresidencias, además de un comité operativo integrado por decanos, vicerrectorías y representantes de áreas clave. Ambos cuerpos sesionan de manera regular para revisar avances, priorizar iniciativas y ajustar decisiones conforme evoluciona el panorama tecnológico.
Para Hidrogo, este modelo responde a una necesidad concreta: la velocidad del cambio tecnológico exige instituciones capaces de tomar decisiones rápidas sin perder coherencia estratégica. “Intentamos hacer lo más posible a través de este modelo de gobernanza, en el cual tenemos un comité de Inteligencia Artificial estratégico y un comité operativo que nos permite estar monitoreando lo que pasa en el mundo, ver cómo vamos en los proyectos de la institución y estar dando dirección y priorización a los proyectos”, indica.
Lo que diferencia aún más al Tecnológico de Monterrey, a diferencia de otras instituciones, es que busca fomentar la innovación sin caer en la dispersión, especialmente frente a un entorno donde cientos de docentes y múltiples áreas institucionales desean experimentar con inteligencia artificial al mismo tiempo. El reto no es solo promover la adopción, sino también coordinarla. Porque la función de la gobernanza, entonces, no es limitar la innovación, sino darle dirección.
“Somos una institución con una paradoja”, explica Hidrogo. “Si bien es muy importante que motivemos, habilitemos y fomentemos la experimentación y la innovación para poder estar a la vanguardia, también tenemos un gran cuerpo docente y una cultura de innovación muy fuerte, lo cual implica que muchas personas están constantemente proponiendo nuevas formas de aprovechar estas tecnologías. Eso es muy positivo, pero también genera dispersión”.
Diseñando herramientas y criterio
Una de las decisiones más visibles dentro de esta estrategia ha sido el desarrollo de TECgpt, que es una plataforma institucional de Inteligencia Artificial generativa (IAGen) diseñada específicamente para el contexto educativo de la institución. Aunque a simple vista pareciera una apuesta por competir con herramientas comerciales, el objetivo no es reemplazarlas; es más bien atender la necesidad de contar con una infraestructura alineada con las necesidades pedagógicas, éticas, de seguridad y operativas de una institución educativa de gran escala.
Como explica Hidrogo, muchas herramientas del mercado “fueron creadas de manera comercial para que cualquiera las pudiera utilizar, pero no están pensadas necesariamente para una universidad”. A esto se suman preocupaciones relacionadas con la privacidad de datos, la gobernanza institucional y la escalabilidad pedagógica.
Esta herramienta funciona como un ecosistema institucional que integra distintas funciones de la IA generativa dentro de un entorno controlado, como una interfaz conversacional tipo chatbot donde la comunidad académica puede interactuar con modelos de lenguaje dentro de una infraestructura protegida y alineada con lineamientos institucionales de privacidad y gobernanza.
Por otro lado, está TECgpt skill, que permite al profesorado crear pequeñas aplicaciones educativas mediante lenguaje natural y sin necesidad de programar. A través de este sistema, las y los docentes pueden diseñar recursos personalizados para automatizar tareas repetitivas, generar actividades de aprendizaje o estructurar experiencias específicas para sus cursos. En lugar de depender únicamente de prompts individuales, pueden construir herramientas reutilizables adaptadas a necesidades pedagógicas concretas.
También está TECgpt agent, un entorno creado para desarrollar agentes conversacionales especializados con personalidades, funciones y objetivos definidos por el propio docente o cualquier personal académico. Su propósito es producir asistentes académicos, tutores virtuales o acompañantes disciplinares, ajustados al contexto de una materia o de una experiencia de aprendizaje específica.
«La IA es un eje estructural de nuestro modelo educativo». – Irving Hidrogo, director de Inteligencia Artificial Educativa del Tecnológico de Monterrey.
Más allá de sus capacidades técnicas, lo que hace particularmente distintiva esta propuesta es el cambio de lógica que representa. Al ofrecer una plataforma diseñada particularmente para su contexto educativo, el Tecnológico de Monterrey no solo facilita un uso más seguro y estructurado de estas herramientas dentro de actividades académicas, sino que también redefine la forma en que el profesorado se relaciona con ellas.
En lugar de posicionar al docente únicamente como usuario de Inteligencia Artificial, el modelo busca convertirlo en diseñador de experiencias educativas potenciadas por esta tecnología. En este sentido, la apuesta no es solo ampliar el acceso a herramientas, sino fortalecer la capacidad pedagógica del profesorado para crear con ellas.
De hecho, la universidad reportó ante el Digital Education Council que el uso de su ecosistema institucional de IA ha permitido reducir hasta un 70 % el tiempo que el profesorado dedica a tareas académicas repetitivas, un indicador que la institución utiliza para evaluar el impacto operativo y pedagógico de su estrategia de integración tecnológica.
Más allá de esto, el cambio más relevante ha sido cómo esta herramienta ha redefinido el rol del docente. En palabras del propio director de Inteligencia Artificial Educativa del Tecnológico de Monterrey, Irving Hidrogo, la plataforma “permite que el profesor se centre en lo que realmente da valor, que finalmente es la formación del estudiante”.
No obstante, el acceso y desarrollo de tecnología son solo una parte de la estrategia institucional del Tecnológico de Monterrey. Esta universidad también presentó ante el Digital Education Council un caso sobre AI Foundations, una iniciativa que busca incorporar fundamentos de IA en todos los niveles educativos mediante la formación de competencias humanas y transversales.
La institución parte de una premisa clara: en un entorno en el que las herramientas evolucionan con rapidez, las habilidades más duraderas y transferibles no son técnicas, sino humanas. Es crucial preparar a las y los estudiantes para el futuro; no significa únicamente enseñarles a usar herramientas que tengan Inteligencia Artificial, sino ayudarles a construir criterio para interactuar con ellas. Por eso, uno de los pilares de la estrategia es AI Foundations, ya que es una iniciativa orientada a integrar bases de IA en todos sus niveles educativos a través del desarrollo de competencias humanas y transversales.
“Cuando hablamos de tecnología y de algo tan potente como la IA, lo más importante de todo termina siendo la habilidad humana”, explica Hidrogo. “Estas human-centered skills son todas aquellas habilidades alrededor de una persona que le permiten utilizar la tecnología, crear proyectos, implementar soluciones e inclusive ser un usuario crítico de las mismas”.
Tomando esta visión como base, el Tec ha estructurado su enfoque de fundamentos en torno a cinco competencias transversales: pensamiento crítico, comunicación, ética, pensamiento de futuro e innovación emprendedora. Estas habilidades se integran en preparatoria, profesional y posgrado mediante distintos formatos curriculares y experiencias de aprendizaje. El objetivo no es formar estudiantes expertos en una herramienta específica, sino profesionistas capaces de adaptarse a un entorno tecnológico en constante transformación.
Como señala Hidrogo, “cuando los estudiantes se gradúen, seguramente muchas de las herramientas que hoy aprendieron a utilizar podrían ya ni siquiera existir. De tal manera que lo importante es todo el bagaje que acompaña el desarrollo de los estudiantes”.
Por otro lado, uno de los mayores desafíos de cualquier estrategia de innovación es pasar de pilotos aislados a la transformación. Para ello, el Tecnológico de Monterrey ha implementado mecanismos orientados a convertir la experimentación docente en aprendizaje organizacional. El ejemplo más claro es el AI Faculty Summit, donde cientos de docentes de distintas escuelas y niveles educativos trabajan de manera intensiva en el diseño, la implementación y la evaluación de proyectos de integración de IA en contextos disciplinares específicos.
Más que un evento sobre IA, el Summit funciona como una estructura anual de experimentación guiada donde, durante varios días, docentes diseñan proyectos centrados en retos institucionales prioritarios, seguido de cómo implementarán estas propuestas en sus cursos, documentar resultados y compartir su aprendizaje con la comunidad académica. Este mecanismo ha pasado de tener 190 participantes a más de 370, con proyecciones de alcanzar 600 participantes en 2026.
Sin embargo, su valor principal no está solo en el número de asistentes, sino en el uso institucional de los resultados. Como describe Hidrogo, “no estamos hablando de una experimentación que se queda en el salón de clase y que un profesor realizó simplemente para estar movilizándose. Todo esto habla de la posibilidad de tener información y datos para tomar decisiones hacia el futuro dentro de la escuela”.
En un momento donde muchas universidades siguen preguntándose qué herramientas de IA deberían implementar, el caso del Tecnológico de Monterrey plantea una duda diferente: ¿qué tipo de institución necesita construirse para integrar esta tecnología de manera significativa?
La respuesta a la que ha llegado la institución es que la Inteligencia Artificial no transforma la educación por sí sola. No basta con ofrecer acceso a plataformas, permitir la experimentación aislada o incorporar cursos sobre nuevas tecnologías. La transformación requiere estructuras de gobernanza, una visión institucional compartida, mecanismos de coordinación y la capacidad para traducir la innovación local en un cambio sistémico.
Quizá esa es una de las lecciones más relevantes: la Inteligencia Artificial no se integra comprando herramientas, se integra construyendo la capacidad institucional para decidir, coordinar y transformar en torno a ellas. Porque la verdadera ventaja competitiva de una universidad no está en la herramienta que adopta primero, sino en su capacidad para adaptarse, aprender y evolucionar con intención.
En el fondo, la apuesta del Tecnológico de Monterrey sugiere que el reto de la IA en educación no es tecnológico, sino organizacional. La pregunta principal no es qué app integrar, sino qué estructuras, procesos y capacidades necesitan desarrollar como institución para responder de forma estratégica a un entorno que cambia constantemente.
Especialmente porque las plataformas y las formas de aplicar la IA que hoy parecen centrales probablemente no serán las mismas dentro de cuatro o diez años. En ese contexto, el verdadero desafío para las universidades no es adaptarse a una herramienta específica, sino construir las condiciones para aprender, ajustarse y rediseñarse continuamente ante un entorno tecnológico en constante transformación.
En ese sentido, quizá la lección más relevante de esta estrategia no está en TECgpt, en AI Foundations o en el AI Faculty Summit por separado, sino en la decisión de tratar la IA como un asunto de transformación institucional y no solo de innovación tecnológica. Porque cuando una tecnología tiene el potencial de cambiar lo que se enseña, cómo se enseña y para qué se enseña, la verdadera pregunta deja de ser cómo integrarla en el aula y pasa a ser cómo rediseñar la institución entera para convivir con ella.
Como resume Irving Hidrogo, “el gran diferenciador es que no pensamos en probar herramientas tecnológicas, sino en cómo la Inteligencia Artificial está transformando el mundo y cómo podemos afrontarlo desde una visión amplia en la institución”.
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