En Iberoamérica, las universidades públicas enfrentan un doble desafío frente al avance de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA): por un lado, poseen el potencial de actuar como agentes clave en la creación de soluciones tecnológicas con sentido público; por otro, muchas veces carecen de las infraestructuras y recursos necesarios para posicionarse estratégicamente frente al creciente protagonismo de las grandes corporaciones tecnológicas.
Las big techs concentran el control sobre la infraestructura, los algoritmos y los flujos de datos que estructuran la vida cotidiana: desde la educación y el empleo hasta la salud, la participación ciudadana y la privacidad. Este escenario podría derivar en la consolidación de un modelo tecnológico que no siempre responde a los valores, necesidades ni contextos sociales de nuestras comunidades. Sin una base sólida de soberanía tecnológica, las universidades públicas corren el riesgo de quedar relegadas al rol de usuarias de soluciones desarrolladas con lógicas externas a sus misiones institucionales.

Impulsar una IA centrada en las personas (ética, inclusiva y contextualizada) requiere una participación activa y crítica por parte de las universidades públicas. Estas instituciones no solo pueden liderar procesos de innovación con sentido social, sino que también están en una posición estratégica para contribuir al desarrollo de tecnologías abiertas, transparentes y orientadas al bien común.

Labs UniversitarIA surge como una respuesta a este desafío: una iniciativa de colaboración interuniversitaria entre universidades públicas iberoamericanas que, En la primera fase del programa (2025-2026) las universidades participantes son: Universidad de Buenos Aires, Universidad de Chile, Universidad Tecnológica del Uruguay, Universidade da Coruña, Universidade Federal de Rio de Janeiro.

Labs universitarIA inspirada en la metodología de los Laboratorios de Innovación Ciudadana (LABIC) impulsados por la SEGIB, busca diseñar y desarrollar soluciones tecnológicas adaptadas a los contextos locales. El enfoque busca promover la soberanía algorítmica y el desarrollo ético de la IA, fortaleciendo al mismo tiempo las capacidades institucionales de innovación. Las soluciones generadas serán abiertas, accesibles y representativas de los valores públicos que las universidades encarnan, con impacto directo en sus comunidades y proyección hacia la región.

Objetivo general
Impulsar el desarrollo de soluciones con inteligencia artificial (IA) centradas en las personas, que respondan de forma ética, inclusiva y contextualizada a los desafíos que enfrentan las universidades públicas de Iberoamérica, generando impactos positivos tanto en el ámbito institucional como en la sociedad, y promoviendo el valor público y la soberanía tecnológica.

Objetivos específicos
1. Diseñar e implementar laboratorios interuniversitarios colaborativos para el desarrollo de soluciones de IA con enfoque ético y social.
2. Codiseñar y prototipar soluciones tecnológicas en alianza con cinco universidades públicas de la región, con posibilidad de ampliación en fases posteriores.
3. Validar las soluciones mediante procesos de pilotaje en entornos reales, integrando ciclos de evaluación rápida y aprendizajes compartidos.
4. Promover la escalabilidad y sostenibilidad de las soluciones desarrolladas, mediante licencias abiertas y su adaptación a distintos contextos universitarios y comunitarios.

 

Ejes temáticos

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Las soluciones que se desarrollen en el marco de Labs UniversitarIA se articularán en torno a cuatro ejes temáticos estratégicos, definidos colectivamente con las universidades participantes. Estos ejes reflejan los principales desafíos y oportunidades que enfrenta la región en materia de desarrollo tecnológico con valor público. Como principio transversal, todo el proyecto se guiará por una perspectiva de ética y gobernanza de la inteligencia artificial, en consonancia con los valores de justicia algorítmica, explicabilidad y resguardo de derechos. Esta orientación ética estará presente en todas las fases del proceso, desde la formulación de las propuestas hasta su pilotaje, evaluación y eventual escalamiento.

1. Inclusión y acceso equitativo
Promover el uso de la inteligencia artificial para reducir brechas sociales, educativas y tecnológicas, generando soluciones que amplíen el acceso a oportunidades para estudiantes, comunidades en situación de vulnerabilidad y públicos externos que se vinculan con las universidades. Este eje reconoce el potencial de la IA no solo para mejorar las trayectorias educativas dentro del sistema universitario, sino también para democratizar el conocimiento que las universidades producen, facilitando su transferencia, apropiación y uso por parte de diversos sectores sociales.

2. Docencia colaborativa y creativa
Potenciar el rol de la docencia universitaria mediante soluciones de inteligencia artificial que fortalezcan las prácticas pedagógicas, la colaboración entre docentes y la creación de experiencias de aprendizaje más personalizadas, inclusivas y participativas. Este eje promueve el diseño de herramientas que faciliten la co-creación de contenidos, el seguimiento del desempeño estudiantil, la retroalimentación formativa y la adaptación de estrategias didácticas a contextos diversos. Además, busca fomentar la innovación pedagógica entre docentes de distintas áreas y universidades, promoviendo redes de colaboración, comunidades de práctica y mecanismos de intercambio metodológico apoyados por tecnologías de IA.

3. Investigación y proyección del conocimiento
Explorar el potencial de la inteligencia artificial para fortalecer la investigación universitaria en todas sus etapas: desde la formulación de problemas, el análisis de datos y la visualización de resultados, hasta la gestión de proyectos, la difusión del conocimiento y la colaboración interdisciplinaria. Este eje busca generar soluciones que potencien el trabajo de los equipos de investigación, reduzcan cargas operativas y amplíen la capacidad de producción científica de las universidades públicas. Al mismo tiempo, promueve la proyección del conocimiento hacia la sociedad, facilitando la transferencia y aplicación de los resultados de la investigación a problemas públicos, territoriales o comunitarios.

4. Infraestructura y gestión
Impulsar la creación y articulación de infraestructuras tecnológicas que permitan a las universidades públicas no solo desarrollar soluciones de inteligencia artificial, sino también gestionarlas de forma autónoma, interoperable y sostenible. Este eje busca fortalecer la soberanía digital institucional mediante la implementación de arquitecturas abiertas, compartidas y adaptables, así como la reingeniería de procesos clave para el uso estratégico de datos, modelos y recursos computacionales. Incluye acciones como el desarrollo, entrenamiento y compartición de modelos y datasets, la creación de entornos colaborativos de  experimentación y la gestión de plataformas interconectadas que potencien el trabajo en la universidad y entre universidades.

 

Metodología

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Fases
1. Selección: convocatoria interna, preselección y conformación de equipos.
2. Ideación: diseño conceptual colaborativo y mentorías.
3. Prototipado: desarrollo presencial en la UBA (Argentina).
4. Pilotaje: implementación en universidades y taller presencial en la UDC (España).
5. Resultados: sistematización, análisis y presentación en la SIP 2026.

Cronograma general
● Selección: Septiembre – Diciembre 2025
● Ideación: Marzo – Abril 2026
● Prototipado: Abril 2026
● Pilotaje: Mayo – Septiembre 2026
● Resultados: Octubre 2026

Resultados esperados
● 5 soluciones de IA con impacto institucional y comunitario.
● Validación en entornos reales y documentación abierta.
● Red interuniversitaria con enfoque ético y soberano en IA.
● Fortalecimiento de capacidades institucionales y técnicas.