Congreso plantea estándares para la IA en universidades

• Tecnologia
• 04-06-2026

"En 1956, en la conferencia de Dartmouth se acuñó el término 'inteligencia artificial' y lo que entonces era una apuesta académica hoy redefine empleos y aulas", señala la coyuntura que motiva la iniciativa legislativa presentada por la congresista Judith Laura Rojas, del grupo parlamentario Lealtad Nacional —quien asumió como accesitaria tras el fallecimiento del parlamentario Carlos Anderson—, y que plantea estándares para el uso de la inteligencia artificial en las universidades.

El proyecto, denominado "Ley que establece estándares mínimos de inteligencia artificial en el sistema universitario nacional", plantea un marco de principios rectores para incorporar la IA en la enseñanza y, además, promueve la creación y fortalecimiento de oferta académica focalizada en esta transformación tecnológica. En particular, declara de interés la generación o consolidación de las siguientes áreas:

• Ingeniería en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos
• Ingeniería en Robótica y Automatización Inteligente
• Ciberseguridad y Seguridad Digital
• Ética Digital y Gobernanza Algorítmica
• Desarrollo de Software con enfoque en Inteligencia Artificial Generativa
• Analítica de Datos para la Gestión Pública y Privada
• Transformación Digital y Gestión de la Innovación.

Buscan poner estándares al uso de IA

Según el texto, la finalidad de la ley es establecer estándares mínimos comunes para la incorporación progresiva de competencias en inteligencia artificial, ciencia de datos, ética digital, pensamiento computacional y uso responsable de tecnologías emergentes en todas las universidades del sistema universitario nacional, públicas y privadas, y, además, impulsar nueva oferta académica pertinente a la transformación digital.

La iniciativa sería de aplicación en todas las universidades que forman parte del sistema universitario nacional, ya sean públicas o privadas, con licencia vigente o sujetas a licenciamiento por la Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria (Sunedu). Además, el proyecto extiende su alcance al Ministerio de Educación, a la propia Sunedu, al Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (Concytec), a la Presidencia del Consejo de Ministros a través de la Secretaría de Gobierno y Transformación Digital, y a otras entidades públicas vinculadas a la transformación digital, la calidad educativa y la política nacional en materia de inteligencia artificial.

El proyecto plantea una implementación basada en principios que orienten a las autoridades a aplicar estándares mínimos de inteligencia artificial en las universidades. Entre esos principios se incluyen:

• Autonomía universitaria. Respeto irrestricto a la potestad de cada universidad para definir su gobierno, régimen interno, libertad de cátedra, desarrollo doctrinario, estructura curricular específica, metodologías, perfiles de egreso y estrategias pedagógicas
• Estándares mínimos comunes. Establecimiento de competencias básicas compartidas por todo el sistema universitario nacional para garantizar condiciones homogéneas de formación frente a la transformación digital
• Ética algorítmica y derechos fundamentales. La integración de la inteligencia artificial se realiza con respeto a la privacidad, protección de datos personales, transparencia, no discriminación y auditoría ética, conforme al Decreto Supremo N° 115-2025-PCM
• Equidad e inclusión. Reducción de brechas digitales, territoriales y de capacidad instalada entre universidades, con atención prioritaria a poblaciones vulnerables y zonas rurales
• Complementariedad humano-inteligencia artificial. La inteligencia artificial actúa como complemento y no como sustituto de la interacción humana, el pensamiento crítico, la creatividad y la empatía en los procesos educativos.

De tres a cuatros años

El texto establece plazos de adecuación que las universidades deberán cumplir si la ley prospera en el Congreso: tendrán hasta cuatro años para implementar las disposiciones previstas, con matices según la situación institucional.

• Las universidades cumplen con la adecuación curricular establecida en el artículo 1 en un plazo máximo de tres años contados a partir de la entrada en vigencia del reglamento
• Las universidades privadas con menos de cinco años de licenciamiento institucional cuentan con un plazo de cuatro años
• Para las universidades privadas con menor capacidad instalada, ubicación territorial rural o nivel de madurez digital bajo, el Ministerio de Educación CONCYTEC podrán brindar asistencia técnica prioritaria y, de ser el caso, acceso a fondos concursables no reembolsables, conforme a la disponibilidad presupuestal.

Análisis y proyecciones

La iniciativa responde a una tendencia global de convertir la gobernanza de la inteligencia artificial en política pública educativa: frente a la expansión de herramientas que automatizan tareas y generan nuevos perfiles profesionales, establecer competencias comunes busca reducir la fragmentación en la formación y preparar a la fuerza laboral. Las teorías sobre cambio tecnológico sesgado por habilidades (skill-biased technological change) indican que, sin intervenciones, la adopción acelerada de IA puede ampliar desigualdades laborales; por eso los plazos y los fondos de apoyo son medidas clave para mitigar riesgos. Asimismo, la inclusión de ética algorítmica y protección de datos apunta a atender problemas de sesgo y transparencia que se han evidenciado en casos internacionales hasta 2023.

En términos de impacto, si la ley se implementa con recursos adecuados y asistencia técnica, puede impulsar oferta académica especializada, fortalecer capacidades de investigación en IA y mejorar la competitividad del país. Sin embargo, su efectividad dependerá de la coordinación interinstitucional, la capacitación docente, la inversión en infraestructura digital y mecanismos de evaluación y auditoría para asegurar que las soluciones tecnológicas se apliquen con responsabilidad.

Evolución del tema y cambios en las posturas

En los últimos años, la postura de actores clave —universidades, agencias reguladoras y ministerios— ha pasado de la prudencia a una mayor apertura hacia la integración de la IA en la educación. Hasta 2023 se observaron varios desarrollos relevantes: marcos nacionales de IA en diversos países, proliferación de cursos y programas en ciencia de datos e IA en las casas de estudio, y la emergencia de debates sobre ética y gobernanza algorítmica en foros académicos y gubernamentales. Las universidades, que en etapas previas mostraban reticencia por riesgos reputacionales y falta de capacidad, fueron incorporando progresivamente cursos y laboratorios; organismos como Concytec y entidades regulatorias tendieron a promover políticas de apoyo a la innovación. Esta ley refleja esa evolución: plantea normalizar competencias y crear incentivos para que instituciones con menos recursos reciban apoyo, reconociendo que la adopción desigual puede acentuar brechas educativas y territoriales.