Soberanía científica y gobernanza universitaria en la era de la inteligencia artificial: un modelo propositivo para universidades del Sur Global
DOI:
https://doi.org/10.62776/rse.v3i2.79Palabras clave:
soberanía científica, gobernanza universitaria, inteligencia artificial, soberanía tecnológica, gobernanza de datosResumen
Introducción: La expansión de la inteligencia artificial en educación superior está transformando la gobernanza universitaria, orientándola hacia el control institucional de datos, modelos y procesos de decisión. En el Sur Global, este contexto plantea el desafío de la soberanía científica, entendida como la capacidad de las universidades para evitar dependencias tecnológicas que limiten su autonomía académica y su orientación hacia prioridades públicas. El objetivo del estudio es proponer un modelo de gobernanza universitaria que fortalezca la soberanía científica en la era de la inteligencia artificial. Metodología: estudio cualitativo y propositivo basado en una revisión sistemática con apoyo de una herramienta de búsqueda semántica. De 500 documentos recuperados, se seleccionaron 22 estudios para análisis temático en profundidad. Paralelamente, se integró una base bibliográfica depurada en Zotero, proveniente de Scopus. Asimismo, se incorporó un análisis contextual de la Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo (Lambayeque) como caso empírico para identificar brechas y condiciones de implementación en universidades públicas del Sur Global. Resultados: Se propone el Modelo de Gobernanza para la Soberanía Científica, estructurado en cinco capas: gobernanza normativa-ética, gobernanza de las tecnologías de la información y la inteligencia artificial, soberanía de datos, desarrollo de capacidades y cambio institucional, e interfaz con la misión social universitaria. El modelo integra roles, procesos, indicadores y una hoja de ruta de implementación progresiva. El análisis evidenció patrones recurrentes en la literatura: alineamiento estratégico institucional, centralidad de la gobernanza de datos, ampliación de criterios de calidad hacia dimensiones éticas y tensiones derivadas de la dependencia de plataformas tecnológicas. Conclusión: La soberanía científica en la era de la inteligencia artificial exige gobernanza explícita del ciclo de vida de datos y modelos, rendición de cuentas y salvaguardas éticas. Se recomienda institucionalizar políticas de inteligencia artificial, comités de ética tecnológica, registros de modelos e indicadores de soberanía de datos, para garantizar una adopción responsable y sostenible en las universidades del Sur Global.
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