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Publicado: 20-06-2026

Inteligencia Artificial y Formación Universitaria de

Comunicadores en Ecuador: Análisis desde la Perspectiva de

los Directivos Académicos

Artificial Intelligence and University Degree Programs for

Communication Professionals in Ecuador: An Analysis from the

Perspective of Faculty Administrators

Rosario Puertas-Hidalgo1

Docente Investigadora 211

Universidad Técnica Particular de Loja -Ecuador-

rjpuertas@utpl.edu.ec

Vanessa Duque-Rengel2

Docente Investigadora

Universidad Técnica Particular de Loja -Ecuador-

vkduque@utpl.edu.ec

1 Máster en Comunicación e Industrias Creativas por la Universidad de

Santiago de Compostela, España. Dedica su carrera profesional a investigar

y enseñar sobre estas áreas en la Universidad Técnica Particular de Loja

en Ecuador. Dentro de la misma universidad, es docente en pregrado:

Titulaciones de Comunicación; Docente en la Tecnología Superior en

Comunicación Estratégica y Marketing Digital; y, en posgrado en la Maestría

en Comunicación Estratégica, mención en Comunicación Digital y Maestría

en Comunicación, Ideación y Creación de Contenidos con Inteligencia

Artificial; es miembro del Equipo de Calidad de Maestría en Comunicación

Estratégica mención Comunicación Digital, Coordinadora de Comunicación

Digital (Dircom), Líder de Comunicación Digital (Unidad de Gestión de

Comunicación), Community Manager, coordinadora de Acreditación Escuela

de Comunicación ante el CLAEP, ejecutiva de cuentas de Relaciones Públicas

y ejecutiva de cuentas en Marketing y Publicidad. Trabaja con distintos

equipos y proyectos del Grupo de Investigación Comunicación y Marketing

Estratégico. Coautora de libros internacionales, de artículos en revistas

científicas y divulgativas. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9545-2223

2 Doctoranda en Comunicación en la Universidad de Huelva- España.

Magíster en Dirección de Comunicación Empresarial e Institucional por la

Universidad de las Américas. Especialista el Liderazgo, Cambio Climático y

Ciudades por la FLACSO, Ecuador. Licenciada en Ciencias de la Comunicación

Social por la Universidad Nacional de Loja. Docente investigadora del

Departamento de Comunicación y Artes de la Universidad Técnica Particular

de Loja. Cuenta con más de 10 años de experiencia como comunicadora

corporativa en instituciones públicas y privadas y periodista radial. Sus

publicaciones incluyen temas comunicación corporativa, comunicación

interna, employer branding, comunicación para el cambio climático y cultura

de paz. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0102-2829

Revista Enfoques de la Comunicación No. 15 - Junio 2026

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Publicado: 20-06-2026

Resumen

La convergencia entre la inteligencia artificial [IA] y el campo de la comunicación evidencia una brecha entre las habilidades demandadas por el mercado laboral y la formación universitaria. La investigación analiza cómo los directores y coordinadores de las carreras de Comunicación en Ecuador gestionan la integración de la IA en la formación universitaria, su inclusión curricular y los cambios percibidos en los proyectos académicos. Se desarrolla como una investigación descriptivo-interpretativa con enfoque cualitativo, mediante entrevistas semiestructuradas, que se aplicaron a 12 directores y coordinadores de dichas carreras. El análisis se centra en tres variables: 1) Familiarización con la IA; 2) Integración curricular de la IA; 3) Impacto en las prácticas y en los proyectos académicos. Los hallazgos evidencian que la familiarización fue asimétrica, con predominio de uso instrumental y una brecha de acceso entre universidades públicas y privadas. La integración curricular resulta reactiva, fragmentada y dependiente de iniciativas individuales. El impacto en

212 las prácticas y proyectos académicos fue dual: mejora la

eficiencia operativa y las tasas de graduación, pero debilita las competencias críticas y propició la deshonestidad académica. Se concluye que, las carreras de comunicación requieren una arquitectura curricular coherente y flexible, con políticas éticas claras.

Palabras clave: inteligencia artificial, educación superior, plan de estudios, alfabetización digital, formación de comunicadores.

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Abstract

The convergence between artificial intelligence [AI] and the field of communication revealed a gap between the skills demanded by the labor market anduniversity education. This study analyzes how directors and coordinators of Communication programs in Ecuador manage the integration of AI into higher education, its inclusion in the curriculum, and the changes

perceived in academic projects. The study is developed as a 213 descriptive-interpretive design with a qualitative approach,

through semi-structured interviews applied to 12 directors and coordinators of these programs. The analysis focuses on three variables: 1) Familiarity with AI; 2) Curricular integration of AI; 3) Impact on academic practices and projects. The findings show that familiarization with AI was asymmetric, with a predominance of instrumental use and an access gap between public and private universities. Curricular integration prove to be reactive, fragmented, and dependent on individual initiatives. The impact on academic practices and projects was dual: it improve operational efficiency and graduation rates but weaken critical competencies and facilitated academic dishonesty. It is concluded that Communication programs require a coherent and flexible curricular framework supported by clear ethical policies.

Keywords: artificial intelligence, higher education,

curriculum, digital literacy, communication education.

1. Introducción

La presencia de la Inteligencia Artificial [IA] en la

educación superior ha adquirido un papel protagónico en la formación de los profesionales actuales (Tapullima-Mori et al.,

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2024). Su inserción en los entornos académicos y laborales plantea como reto el desarrollo de competencias digitales que vayan más allá del uso y la adopción de herramientas tecnológicas en procesos operativos y que también propicien una comprensión, una evaluación crítica y, sobre todo, la aplicación pertinente y ética de estas tecnologías emergentes. Desde esta perspectiva, la alfabetización digital se posiciona como un eje central en la formación universitaria, pues potencia la adquisición de habilidades críticas que les permiten participar activamente en un mundo hiperconectado (Reyes y Avello-Martínez, 2021).

En el campo de la comunicación, la transformación digital del ecosistema mediático ha redefinido profundamente las prácticas profesionales en todos sus ámbitos, como la comunicación empresarial y el periodismo. La evolución de las tecnologías emergentes está transformando el campo de la comunicación, provocando un cambio sin precedentes en los procesos de producción, generación y consumo de contenidos (Pilo-García, 2024). Desde esta mirada, resulta necesario promover e impulsar una reflexión crítica y ética 214 sobre las implicancias de incorporar aplicaciones de IA en la

educación superior (Tapullima-Mori et al., 2024).

En este escenario, las carreras de Comunicación enfrentan el desafío de articular la alfabetización mediática con el desarrollo de competencias tecnológicas avanzadas que respondan a entornos profesionales mediados por la tecnología, en constante cambio y transformación (Puertas-Hidalgo y Duque-Rengel, 2025; Buyse, 2023). En función de lo dicho, la presente investigación plantea la siguiente pregunta: ¿cómo gestionan los directores de las carreras

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de Comunicación la integración de la IA en la formación universitaria de comunicadores, así como en los planes de estudio y en los proyectos académicos? Para responder a esta interrogante, se propone un estudio descriptivo que recoge de primera mano las perspectivas de los directores y coordinadores de las carreras de Comunicación del país. 1.1 Marco Teórico y Conceptual

1.1.1 La Inteligencia Artificial y la Transformación

del Ecosistema Mediático. 215 En el ecosistema mediático

contemporáneo, la IA se configura como un eje central de la transformación de las aplicaciones digitales. Conceptualmente, la IA se refiere a los sistemas que presentan una actuación inteligente, basada en el análisis del entorno y en la posterior ejecución de acciones que muestran cierto grado de autonomía para alcanzar determinados objetivos (Bormane & Blaus, 2024). Desde un enfoque práctico, la incorporación de la IA en el trabajo de comunicación mejora la productividad y la eficiencia mediante la optimización de actividades como la redacción de contenido, la creación de gráficos, el análisis de audiencias, la ampliación del alcance de la cobertura informativa, el procesamiento de grandes volúmenes de datos, entre otras (Bormane & Blaus, 2024; Sonni et al., 2024). En el ámbito mediático, la integración de la IA en la cotidianidad ofrece un potencial de mejora significativa al crear nuevas formas de narrativa informativa, interactiva y personalizada (Sonni et al., 2024). Si bien la IA está transformando por completo la comunicación, su gran potencial para incorporar sus funciones en el aprendizaje adaptativo, la búsqueda semántica y la personalización de contenidos también

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conlleva grandes desafíos en materia de infraestructura, habilidades digitales y resistencia cultural a la tecnología (Sajida, 2025). En conjunto, la IA y las tecnologías emergentes se presentan como agentes de cambio profundo y, al mismo tiempo, se disponen como un espacio de tensiones que redefine las dinámicas del ejercicio de la comunicación.

1.1.2 Alfabetización Digital y Competencias Tecnológicas en la Formación de Comunicadores. Los avances de las TIC han creado nuevas condiciones y desafíos en la sociedad de la información y el conocimiento, principalmente en el ámbito de la educación superior, que se enfrenta al reto de preparar a los estudiantes para la vida y el mercado laboral en constante cambio (Inamorato dos Santos et al., 2023). En este contexto, el impulso de la alfabetización digital vista como un proceso continuo, dinámico y permanente es esencial en la formación de estudiantes universitarios y adquiere principal relevancia frente a las necesidades cambiantes del siglo XXI (Reyes-de-Cózar et al., 2022; Smith & Storrs, 2023), e influirá en qué tan preparados están los nuevos profesionales para dar respuesta a las exigencias del 216 escenario laboral actual (Reddy et al, 2023).

Desde esta mirada, la alfabetización digital se presenta como un tema clave en un contexto de complejidad, cambio y exigencia de conocimiento y dominio de las tecnologías emergentes. Spante et al. (2018) explican que la alfabetización digital es un término polisémico, pues va más allá del manejo instrumental de herramientas tecnológicas y es multienfoque, ya que su abordaje oscila entre las perspectivas técnica, cognitiva y sociocultural. Esta implica el desarrollo de competencias y habilidades procedimentales

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que propicien el uso eficaz de las tecnologías en constante evolución (Smith & Storrs, 2023).

En la formación contemporánea de los

comunicadores, el impacto de las tecnologías emergentes, como la IA y el Big Data, introduce nuevos desafíos formativos que exigen habilidades técnicas avanzadas y pensamiento crítico (Tejedor et al., 2024). Por consiguiente, la alfabetización digital, además de ser una competencia fundamental, se configura como un eje articulador de 217

la formación universitaria. No obstante, según Smith & Storrs (2023), existe una discrepancia significativa entre la importancia que los estudiantes atribuyen a la alfabetización digital y la cobertura que reciben en la formación universitaria. Frente a estos contextos de transformación tecnológica, las facultades y carreras de comunicación necesitan dotar a los estudiantes de competencias digitales pertinentes y adaptadas a la realidad de su ejercicio profesional (Reyes-de-Cózar et al., 2022).

1.1.3 Integración de la IA en la Educación Superior en

Comunicación. La presencia de la IA en la educación superior, más específicamente en el campo de la Comunicación, se posiciona como un factor clave de transformación que exige innovación pedagógica y la reconfiguración de los procesos de enseñanza-aprendizaje, en consonancia con el entorno digital actual. Estudios internacionales realizados en España, Reino Unido, Hungría y Estados Unidos (Vera, 2023; Schmidt, 2025; Singh, 2026; Vehrer & Palfalusi; Smith et al., 2024) coinciden en el potencial de la IA para mejorar los procesos educativos, centrados en la optimización pedagógica, mediante la analítica del aprendizaje y los sistemas

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predictivos. Esta situación se corrobora en América Latina; así, a decir de Romero et al. (2024), la integración de la IA en la formación universitaria “representa una oportunidad significativa para la personalización del aprendizaje, permitiendo adaptar el proceso educativo a las necesidades individuales de los estudiantes” (p. 26).

La incorporación de las prácticas cotidianas de clases de sistemas adaptativos, de tutorías inteligentes y del uso de herramientas como ChatGPT permite personalizar el contenido y apoyar el aprendizaje individualizado (Moreno-Guaicha et al., 2025). En este marco, incorporar herramientas innovadoras que favorezcan experiencias de aprendizaje útiles a lo largo de la vida es uno de los retos a los que se enfrenta el sistema educativo (Calderón y Nieto, 2024). Pues, si bien, la integración de la IA ha contribuido a mejoras sustanciales en los procesos de enseñanza aprendizaje, configurándose como una oportunidad para personalizar y adaptar los sistemas educativos virtuales (Buele et al., 2025; Romero et al., 2024), esta tiene que sortear una serie de barreras como la baja familiarización con herramientas IA, 218 desconfianza en sus contenidos y presencia mínima en los

currículos (Icaza et al., 2025).

En Ecuador, la formación universitaria en comunicación evidencia una brecha significativa entre las demandas del sector profesional y la formación académica, pues “estos cambios tecnológicos aún no han sido plenamente integrados en los pensum académicos” (Icaza et al., 2025, p. 80), lo que limita el desarrollo de competencias digitales avanzadas. En consonancia, Gómez-Diago y Lopezosa (2023, como se citó en Pilo-García et al.,

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2024) sostienen una postura a favor de la vinculación de la

IA en los planes académicos para formar profesionales en

función de las tendencias tecnológicas contemporáneas,

respaldada por una alfabetización mediática y digital idónea.

Esto lo corroboran Duque-Rengel y Puertas-Hidalgo (2024),

quienes subrayan “la imperiosa necesidad de reexaminar los

programas formativos de las carreras de Comunicación, a

fin de asegurar que los futuros graduados estén preparados

para hacer frente a los retos y desafíos de este mundo 219

empresarial digitalizado” (p. 16). De ello se infiere que

la IA en la educación superior, y más específicamente en

los programas de Comunicación, constituye un campo

en consolidación que requiere articular la innovación

pedagógica con los desafíos éticos.

2. Metodología

El presente artículo pretende analizar cómo los

directores y/o coordinadores de carrera quienes gestionan

la integración de la IA en los programas de formación

universitaria de comunicadores, la incorporación de la IA al

plan de estudios y los cambios percibidos en sus proyectos

académicos. Esto permitirá: 1) Caracterizar cómo evalúan el

nivel de conocimiento y familiarización de los estudiantes

con la IA en el contexto de la formación universitaria;

2) Analizar de qué manera las carreras han integrado

contenidos relacionados con la IA y tecnologías emergentes

en sus planes de estudio y cómo dicha integración se

articula con la formación en comunicación; 3) Examinar

el impacto del uso de la IA en las prácticas y proyectos

académicos de los estudiantes.

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La investigación adopta un enfoque cualitativo con un

alcance descriptivo-interpretativo. El enfoque responde a la naturaleza del objeto estudiado para explorar y comprender el fenómeno desde la perspectiva de los participantes, lo que permite una comprensión compleja y contextualizada de la integración de la IA en los programas formativos (Hernández Sampieri et al., 2014; Valle Taiman et al., 2022; Piña-Ferrer, 2023). A través del alcance descriptivo-interpretativo se documentan las declaraciones de los actores clave sobre el fenómeno estudiado y se realiza una lectura analítica de las percepciones de dichos actores desde sus propios contextos institucionales (Creswell & Poth, 2018; Maxwell, 2012).

La técnica aplicada es la entrevista semiestructurada,

por su capacidad para explorar en profundidad las percepciones, decisiones y experiencias de los participantes, lo que facilita la comparación de patrones y diferencias en diversos contextos institucionales (Díaz-Bravo et al., 2013). El instrumento consistió en un guion de entrevista semiestructurada, conformado por una guía común de preguntas abiertas que orienta el diálogo hacia los ejes de

220 estudio, pero deja abierta la posibilidad de profundizar en

aspectos emergentes a partir de las respuestas del entrevistado (Babativa Salamanca et al., 2024).

El guion fue validado mediante juicio de expertos. En

este proceso participaron tres especialistas: un investigador en educación superior, un académico especializado en IA aplicada a la comunicación y un experto en metodología cualitativa, con experiencia en entrevistas semiestructuradas. Para asegurar la calidad del instrumento a utilizar, para la validación se consideró los criterios de pertinencia, claridad,

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coherencia interna, relevancia temática y correspondencia entre preguntas y objetivos de investigación, garantizando así su validez (Babativa Salamanca et al., 2024; Robles Garrote & Rojas, 2015). A partir de las observaciones de dichos expertos se ajustó el planteamiento de algunas preguntas, se incluyeron interrogantes de seguimiento y se reorganizaron las temáticas para la versión final que se aplicó a los entrevistados. Considerando la dispersión geográfica de los participantes, las entrevistas se realizaron de forma virtual entre diciembre de 221

2025 y marzo de 2026, previo otorgamiento del consentimiento informado para su grabación y posterior transcripción.

La selección de la unidad de análisis se realizó mediante

muestreo por conveniencia, mediado por contactos y redes profesionales, atendiendo a la accesibilidad y disposición de los directores y coordinadores las carreras de Comunicación de universidades ubicadas en distintas regiones de Ecuador, y que además responde a la relación directa que tienen con el fenómeno estudiado (Babativa Salamanca, et al., 2024; Tamborini et al., 2023, como se cita en Babativa Salamanca, et al., 2024). La muestra está conformada por directores y coordinadores de las carreras de Comunicación de universidades públicas, privadas autofinanciadas y privadas cofinanciadas ubicadas en distintas regiones de Ecuador -ver Tabla 1-. Para garantizar la confidencialidad de la información y, en coherencia con los principios éticos y de protección de datos, se ha anonimizado a estos actores clave, quienes participan directamente en el diseño, la actualización y la reforma curricular, así como en la toma de decisiones sobre la adopción de tecnologías emergentes y de la IA en la formación de comunicadores.

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Tabla 1

Coordinadores y/o directores de las carreras de comunicación

Código Carrera Siglas Universidad Financiamiento

Universidad

E1 Comunicación UNACH Nacional de Pública

Chimborazo

E2 Universidad Comunicación UEB Pública Estatal de Bolívar

E3 Universidad de Periodismo UCuenca Pública Cuenca

E4 Comunicación Universidad UCE Central del Pública Social Ecuador

Comunicación

Comunicación superior en Universidad y Tecnología

222 E5 ULEAM Laica Eloy Alfaro Pública para televisión, de Manabí relaciones públicas y protocolo

E6 Universidad Periodismo UNL Pública Nacional de Loja

E7 Técnica Particular - Comunicación UTPL Particular de Universidad

cofinanciada

Loja

E8 Universidad Particular - Comunicación PUCE Católica del Pontificia

cofinanciada

Ecuador

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Código Carrera Siglas Universidad Financiamiento

E9 Comunicación y Universidad Particular - UIDE Internacional del medios digitales autofinanciada Ecuador

E10 Comunicación Universidad San Particular - USFQ Francisco de autofinanciada E11 Periodismo Quito

223

E12 y Tecnología Universidad San Particular - superior en Comunicación

Comunicación USGP Gregorio de autofinanciada Portoviejo digital

Nota. Elaboración propia, 2026.

A través del análisis temático por categorías,

asistido por el software ATLAS.ti, se codificaron las

transcripciones parametrizando las citas para capturar

matices y particularidades del discurso mediante un

proceso deductivo e inductivo. Las categorías principales

fueron definidas a partir de los objetivos de investigación

y el marco conceptual de estudio, mientras que las

subcategorías y códigos -véase la Tabla 2- emergieron

del análisis reiterativo de las narrativas y de los patrones

discursivos identificados en las entrevistas. Se importó

la transcripción al software para asignar códigos,

subcategorías y categorías a frases o párrafos de los textos.

Proceso que permitió identificar patrones explícitos y

significados subyacentes en las narrativas (González-Díaz

et al., 2021, como se cita en Rueda Sánchez et al., 2023;

Hecker & Kalpokas, 2025).

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Los criterios de categorización consideraron la frecuencia

discursiva, la relevancia temática y la relación semántica de las respuestas con las dimensiones analíticas del estudio. Ese procedimiento permitió identificar contenidos explícitos y significados subyacentes presentes en las narrativas de los entrevistados. Tabla 2

Matriz de categorías, subcategorías y códigos

Categoría s Subcategorías Códigos

Grado Conocimiento alto percibido de Conocimiento medio conocimiento Conocimiento bajo / incipiente

Familiarización Tipo de Familiarización crítica / ética con la IA Familiarización instrumental

familiarización

predominante Familiarización escasa / nula

Distribución Distribución homogénea percibida Distribución desigual

formal de IA Presencia incipiente en plan de Presencia Presencia formal

224 estudios Presencia nula

Integración en asignatura

Integración Modalidad de específica curricular de integración Integración como contenido la IA Integración en contenido transversal

puntual / esporádico

Nivel de Profundidad superficial profundidad en Profundidad moderada la integración Profundidad elevada

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Categoría s Subcategorías Códigos

Presencia Cambios percibidos

percibidos Ningún cambio percibido de cambios

Impacto en Tipo principal Cambio en productos de cambio Cambio en procesos

proyectos Impacto principalmente académicos prácticas y Cambio en competencias

Valoración positivo 225 Impacto principalmente global del negativo impacto

Impacto mixto

Nota. Elaboración propia, 2026.

Es importante mencionar que las figuras presentadas

en el análisis de resultados responden directamente a la codificación realizada representando las relaciones que hay entre cada categoría, subcategoría o código. 3. Resultados y Discusión

La IA transforma de manera acelerada y continua

múltiples áreas de la vida. Los ámbitos sociales, económicos y tecnológicos se han reconfigurado mediante la automatización de tareas, la optimización de procesos y la generación de nuevas formas de innovación y de creación de valor (Villagomez Palacios, 2025). En la salud, la educación, las finanzas, el transporte y la comunicación, esta tecnología se ha consolidado como un motor de crecimiento, innovación y eficiencia (García de Blanes Sebastián et al., 2025).

Las instituciones de educación superior [IES]

enfrentan el desafío de responder a las demandas de un mercado laboral altamente digitalizado y cambiante (Acevedo

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Carrillo et al., 2026). La integración de la IA y tecnologías emergentes en el proceso de enseñanza-aprendizaje universitario facilita la personalización del aprendizaje, la optimización de la gestión académica, el fortalecimiento de las competencias digitales y la reconfiguración del rol de los actores educativos, pero también implica riesgos éticos, brechas de equidad, vacíos normativos y carencias en la formación docente. (Chamoli Falcón, et al., 2026; Acevedo Carrillo, et al., 2026; Villao Alejandro, 2025).

La adopción de IA en las instituciones de educación superior pasó del 49% en 2024 al 66% en 2025, aunque la preocupación por la seguridad de los datos y la privacidad sigue siendo latente (Ellucian, 2026).

Los directores de las carreras, como responsables de la gestión académica, desempeñan un papel clave para impulsar la integración de la IA en la formación universitaria y en la manera en que los docentes la incorporan a sus proyectos académicos. Por ello, resulta imprescindible analizar las decisiones y percepciones de los directores para reducir la brecha entre las cualificaciones de los estudiantes 226 universitarios y las competencias requeridas por el mercado

laboral (Valentini & Blancas, 2025).

3.1 Familiarización con la IA

Respecto al nivel de conocimiento y familiarización, en su mayoría, los directores distinguen entre uso frecuente y comprensión profunda -ver Figura 1-. Así, a decir de E5 el “100% conoce o ha manejado alguna herramienta de inteligencia artificial” cuando se profundiza en opciones más especializadas “los porcentajes de estudiantes que están familiarizados […] cae abruptamente”.

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Los entrevistados incluso afirman que usar la

IA no es lo mismo que comprenderla. Declaran que los

estudiantes tienen el know-how práctico, es decir, saben

aplicarlo en tareas concretas, como redactar prompts

funcionales, resumir textos, generar ideas, corregir escritos,

automatizar tareas y resolver problemas. Sin embargo, lo

consideran un atajo táctico y no una skill de empleabilidad

ni una competencia profesional estratégica. En esta línea,

E8 sostiene que los estudiantes poseen un “conocimiento 227

preformativo interesante”, aunque todavía conciben la

IA como una herramienta operativa más que como una

competencia profesional estratégica”.

Figura 1

Nivel de conocimiento y familiarización

Nota. Elaboración propia en Mermaid.live, 2026.

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Se evidencia que la familiarización es asimétrica y está condicionada por una brecha de acceso que distribuye las oportunidades de aprendizaje de manera desigual. Respecto a la distribución percibida (ver Figura 2), ese contraste se relaciona con la disponibilidad de dispositivos con rendimiento suficiente, el acceso a computadoras personales, la calidad de la conectividad e incluso la capacidad económica para utilizar las versiones de pago y las herramientas especializadas. Duque-Rengel y Puertas-Hidalgo (2024) explican que el 48,7% de los estudiantes no ha recibido formación específica en IA durante su carrera.

Las universidades privadas reportan niveles más altos de exposición y uso, acompañados de una aproximación más crítica y reflexiva al rol de las tecnologías emergentes en la formación profesional.

Por su parte, las universidades públicas muestran niveles más incipientes, con predominio del uso instrumental en tareas puntuales. Algunos directores explican que esta diferencia no responde únicamente a la motivación o al interés, sino también a restricciones de 228 infraestructura y de recursos. No obstante, E3 menciona

la realización de talleres con especialistas y procesos de capacitación tanto para docentes como para estudiantes. Complementariamente, E4 explica que, aunque su carrera aún no cuenta con una asignatura específica sobre IA, los estudiantes aprenden “a partir de sus propias experiencias” y mediante talleres extracurriculares.

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Figura 2

Diagrama de Stankey: distribución percibida

229

Nota. Elaboración propia en ATLAS.ti, 2026.

Se señala que los estudiantes son usuarios informales de

herramientas de IA, con un contacto inicial a través del colegio -E12-. Llegan con usos marcados por la superficialidad, el desconocimiento de los límites de las herramientas, una escasa comprensión ética y una baja capacidad de verificación. Lo que evidencia que la adopción ya existía antes de la universidad y que es necesario diagnosticar el nivel de alfabetización digital de los estudiantes para alinear la oferta educativa.

Las instituciones identifican que la brecha de familiarización

y conocimiento sobre la IA es mayor entre los docentes. En la Figura 3, varios directores señalan que se encuentran en etapas

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iniciales de adopción, con dudas y resistencia, incluso por motivos éticos (E11). Se identifica una variable generacional (E10): a mayor edad de los docentes, mayor es la resistencia y menor es la familiaridad. Esto modifica la dinámica del proceso de enseñanza-aprendizaje porque los estudiantes tienen una ventaja práctica (E3) y requiere una actualización continua y un acompañamiento institucional. Hallazgos que coinciden con los de Icaza et al. (2025), quienes concluyen que la docencia muestra una baja familiaridad con las herramientas de IA y una presencia mínima en los planes de estudio.

Si los docentes continúan apoyándose en clases

magistrales centradas en contenidos, evaluaciones superficiales y retroalimentación poco constructiva, corren el riesgo de obsolescencia (Chang & Tsi, 2024). Lo que refuerza la urgencia de fortalecer la capacitación docente y la familiarización instrumental. Sin embargo, Chang y Tsi (2024) destacan, que los estudiantes consideran que los docentes poseen cualidades únicas, como el pensamiento creativo y la inteligencia emocional, que la IA no puede replicar.

Los docentes cuentan con herramientas de IA que pueden

230 aprovechar para facilitar desde la planificación de clases hasta

la creación de material didáctico (Moreno Guaicha et al., 2025). Esto se confirma con la investigación realizada en las carreras de Periodismo de ECOTEC y UEES, que también evidencia una baja familiaridad, desconfianza hacia el contenido y una presencia mínima de IA en los planes docentes (Icaza et al., 2025).

Los datos muestran que el tema central no es la

adopción, sino la calidad de la adopción. Se pasa a enfocarse en si los estudiantes comprenden sus sesgos, límites, riesgos o implicaciones profesionales, e incluso en qué criterios se integran en su formación académica.

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Se suman a esto la brecha docente y la desigualdad

en el acceso a la tecnología, que generan diferencias entre

las instituciones. El reto estratégico para las universidades

es elevar el nivel de madurez en el conocimiento y la

familiarización con las competencias en IA.

Figura 3

Diagrama de Stankey: grado de conocimiento

231

Nota: Elaboración propia en ATLAS.ti, 2026.

3.2 Integración Curricular de la IA

La integración curricular de la IA y de tecnologías

emergentes es mayoritariamente reactiva; obedece a las

demandas del mercado laboral y al crecimiento acelerado

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en el uso de dichas herramientas (ver Figura 4). Se determina que la integración se impulsa mediante iniciativas individuales, según el criterio de cada docente, como talleres extracurriculares o reformas en curso. Por tanto, la integración es desigual y lenta, y depende de los esfuerzos aislados.

E8 explica que el problema central es que la falta de lineamientos comunes y de políticas institucionales para asegurar continuidad y coherencia hace que surjan mensajes contradictorios: por ejemplo, que en una materia se incentive el uso de la IA y en otra se la prohíba o se la trate como un tema tabú. E7 señala que los estudiantes están aplicando sus conocimientos en empresas reales. E3 incluso menciona la contratación de los estudiantes tras las prácticas.

Figura 4

Integración curricular de la IA

232

Nota: Elaboración propia en Mermaid.live, 2026.

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Respecto a la modalidad de integración de la IA -ver Figura

5-, en particular, E9 cuenta con una asignatura específica y una política institucional clara.

Figura 5

Diagrama de Stankey: modalidad de integración

233

Nota. Elaboración propia en ATLAS.ti, 2026.

E6 está en proceso de reforma curricular; E4 prevé incorporar

contenidos en algunas materias; y E3 está revisando su malla académica. En este mismo aspecto, algunas instituciones muestran una integración formal, como E7, E8 y E9, en materias vinculadas a las tendencias y la innovación. Los directores señalan que la dimensión ética es una preocupación latente y que es necesario incorporarla explícitamente en el currículum. Aunque está presente en el discurso institucional, carece de estructura y de lineamientos.

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Los entrevistados coinciden en que los organismos

reguladores constituyen una barrera para la integración curricular debido a la rigidez de sus procesos. Los sílabos, alade E4, no pueden mantenerse actualizados debido a la velocidad de evolución de las tecnologías emergentes. En esta misma línea, E5 plantea que, para realizar cambios importantes, se debe esperar a que termine la primera cohorte, lo que implica varios años de desfase no solo en la tecnología, sino también en las competencias laborales requeridas.

La evidencia sugiere que las instituciones educativas se

están adaptando al fenómeno disruptivo de las tecnologías emergentes. Para superar este desafío es necesario construir una arquitectura curricular coherente, flexible y sostenible. 3.3 Impacto en las Prácticas y Proyectos Académicos

Respecto al impacto en las prácticas y los proyectos

académicos, los directores identifican que el uso de la IA es positivo en dichos ámbitos -ver Figura 6-. Destacan mejoras operativas: ahorro de tiempo, mayor rapidez y mayor eficiencia. Figura 6

Impacto en las prácticas y proyectos académicos

234

Nota. Elaboración propia en Mermaid.live, 2026.

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Respecto a la valoración global del impacto -ver

Figura 7-, se destaca que la IA optimiza procesos al ganar

en velocidad; sin embargo, no garantiza un aprendizaje

real. Se considera un riesgo porque, aunque aumente la

productividad, pueden debilitarse competencias esenciales.

Además, se señala que el uso de la IA en los procesos de

titulación redujo las barreras, destrabó los trámites y mejoró

las tasas de graduación. Incluso E1 menciona un aumento

del índice de graduación y E3 señala que los estudiantes 235

que se sentían estancados o desmotivados finalizaron

sus trabajos de titulación gracias a este apoyo. Se destaca

que ayuda a los estudiantes a corregir la ortografía y la

gramática, debilidades que traen del colegio -E12-.

Figura 7

Diagrama de Stankey: Valoración global del impacto

Nota. Elaboración propia en ATLAS.ti, 2026.

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El impacto negativo se manifiesta en el deterioro de

las competencias críticas, la dependencia tecnológica y la deshonestidad académica. Tal como señalan E11 y E4, los estudiantes entregan trabajos que no pueden defender críticamente o que copian las respuestas generadas sin revisión, incluso manteniendo errores de contenido, comentarios automáticos y referencias bibliográficas inexistentes.

Asimismo, varias instituciones -E1, E3, E5, E7, E11,

E12- identifican riesgos asociados al uso indiscriminado de estas herramientas, especialmente en relación con la ética académica y la pérdida de pensamiento crítico, destacando un comportamiento de deshonestidad académica. Sin embargo, también se especifica que la respuesta institucional es limitada porque, en su mayoría, las políticas se encuentran en fase de diseño de reglamentos y marcos legales, que avanzan más lentamente que las tecnologías emergentes. Por tanto, al existir estas zonas grises en las que los actores académicos operan sin reglas claras, podría aumentar el uso indebido. Frente a ello,

236 algunas universidades a decir de E4 y E7 han comenzado

a implementar lineamientos institucionales, como la declaración obligatoria del uso de IA en trabajos académicos y tesis, así como políticas orientadas a promover un uso responsable de la IA.

En la Figura 8 se evidencian experiencias positivas

en las prácticas preprofesionales -E3, E7 y E1- cuando están mediadas por una formación sólida y una supervisión adecuada.

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Figura 8

Diagrama de Stankey: tipo principal de cambio

237

Nota. Elaboración propia en ATLAS.ti, 2026.

Se destaca el caso de estudiantes que automatizaron

procesos, mejoraron la cobertura y optimizaron tareas;

en algunos casos, fueron contratados por las empresas

al finalizar sus prácticas. Esto evidencia que el perfil

profesional de los estudiantes puede potenciarse mediante

la IA, lo que aumenta la producción, la iniciativa y la

proactividad en entornos reales. También aparece el

acompañamiento docente, orientando el uso, corrigiendo

criterios y conectando con herramientas especializadas para

que las tecnologías emergentes se conviertan en una ventaja

competitiva en el mundo laboral.

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La IA está generando un impacto en la formación universitaria y requiere una mediación pedagógica para establecer condiciones que fortalezcan el perfil profesional del comunicador. Al estar presente en el proceso de enseñanza-aprendizaje, las instituciones de educación superior deben transformarse para que los estudiantes desarrollen competencias laborales a largo plazo. 4. Conclusiones

Las entrevistas realizadas permiten identificar que la familiarización con la IA en las carreras de Comunicación de Ecuador, analizadas, es asimétrica: los estudiantes llegan con usos informales previos y escasa comprensión ética, mientras que los docentes se encuentran en etapas iniciales de adopción, condicionadas por factores generacionales y la falta de apoyo institucional. Esta brecha invierte la dinámica tradicional del aula y exige respuestas formativas estructuradas, no iniciativas aisladas.

Los resultados evidencian que la integración curricular de la IA es fragmentada y depende de decisiones individuales, no de políticas institucionales. Las diferencias 238 observadas entre carreras, regiones y tipos de instituciones

de educación superior reflejan posibles desigualdades estructurales que ninguna actualización tecnológica puntual puede resolver sin una planificación curricular deliberada y sostenida.

De acuerdo con el testimonio de los participantes, el uso de la IA mejora la eficiencia operativa y reduce los tiempos de graduación, pero debilita el pensamiento crítico y facilita la deshonestidad académica en ausencia de regulaciones claras. Este impacto dual exige que

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las instituciones definan con precisión qué usos son

pedagógicamente válidos y en qué condiciones, antes de

ampliar la adopción de la tecnología.

Existe consenso entre los directivos sobre la

importancia de la alfabetización en IA, pero ese consenso

no se ha traducido en cambios concretos en los planes

de estudio, los perfiles de egreso ni los programas de

formación docente. La distancia entre el reconocimiento

del problema y la acción institucional es, en sí misma, un 239

hallazgo crítico del estudio.

Finalmente, los hallazgos sugieren que las carreras

de Comunicación en Ecuador necesitan una política

curricular que articule el uso de la IA con el desarrollo del

pensamiento crítico y con marcos éticos explícitos. Sin esa

política, la IA seguirá incorporándose de forma reactiva, con

beneficios operativos visibles, pero con costos pedagógicos

que las instituciones aún no han medido ni asumido.

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