Uso de la IA Generativa como herramienta de apoyo a la Gestión Docente.

Abstract

Este estudio tuvo como propósito analizar cómo la inteligencia artificial generativa ayuda a la gestión docente mediante una revisión bibliográfica que explora sus funcionalidades, experiencias de implementación y los retos y oportunidades que plantea en el ámbito educativo. Se centra en la problemática de la gestión docente, marcada por desafíos como la diversidad socioemocional y cultural de los estudiantes, la carga administrativa que consume tiempo en planificación, reportes y evaluaciones, y la necesidad de formación continua frente a los avances tecnológicos, lo que limita la capacidad de los docentes para enfocarse en un aprendizaje inclusivo y efectivo. Con un enfoque cualitativo descriptivo y un diseño documental, se revisaron 30 investigaciones publicadas entre 2020 y 2025 en bases como Scopus, Scielo y Dialnet, organizadas en tres categorías. Los resultados destacan que la IA generativa optimiza la personalización del aprendizaje, genera recursos educativos y ofrece tutoría inteligente, mejorando la motivación y el rendimiento estudiantil, mientras reduce la carga administrativa al automatizar planificación, calificaciones e informes. Sin embargo, enfrenta retos como sesgos algorítmicos, brechas digitales entre contextos urbanos y rurales, y riesgos de dependencia que podrían mermar la autonomía docente. El estudio concluye que la IAG potencia la gestión docente si se integra críticamente, con formación docente continua, liderazgo institucional y marcos éticos y normativos que garanticen equidad, transparencia y preservación del rol humano del educador.

This study aimed to analyze how generative artificial intelligence (AI) supports teaching management through a literature review that explores its functionalities, implementation experiences, and the challenges and opportunities it poses in the educational field. It focuses on the issue of teaching management, marked by challenges such as the socio-emotional and cultural diversity of students, the administrative workload that consumes time in planning, reporting, and assessments, and the need for continuous training in the face of technological advances, which limits teachers’ ability to focus on inclusive and effective learning. Using a descriptive qualitative approach and a documentary design, 30 studies published between 2020 and 2025 in databases such as Scopus, Scielo, and Dialnet were reviewed and organized into three categories. The findings highlight that generative AI optimizes learning personalization, produces educational resources, and offers intelligent tutoring, thereby improving student motivation and performance while reducing administrative workload by automating planning, grading, and reporting. However, it faces challenges such as algorithmic biases, digital divides between urban and rural contexts, and risks of dependency that could undermine teacher autonomy. The study concludes that AIG enhances teacher management if it is integrated critically, with continuous teacher training, institutional leadership, and ethical and normative frameworks that guarantee equity, transparency, and preservation of the educator's human role.