Perfiles directivos frente a la IA: cuando el liderazgo define el futuro de la gestión

La inteligencia artificial ha dejado de ser un tema exclusivo de especialistas en tecnología para convertirse en un asunto de praxis y sobre todo de gestión educativa. En la educación superior y en otros niveles del sistema, su incorporación ya no depende solo de la disponibilidad de herramientas, sino de la capacidad de los directivos para comprender sus implicancias, tomar decisiones oportunas y conducir procesos de cambio institucional. Soy un testigo presencial de que en nuestra realidad, la discusión sobre IA se inserta en un proceso más amplio de transformación digital que se aceleró con la pandemia y que todavía muestra avances desiguales entre instituciones. Por ello, analizar el perfil de los directivos frente a esto resulta más que útil no para etiquetar personas de forma rígida, sino para entender cómo ciertas posturas de liderazgo pueden acelerar, frenar o desordenar la innovación educativa.

La adopción de IA en educación ya no es solo una decisión técnica. Involucra gobernanza, formación, asignación de recursos, regulación ética y capacidad de ejecución institucional. Por esa razón, el liderazgo directivo se vuelve decisivo: una institución puede contar con docentes motivados y equipos técnicos competentes, pero sin respaldo desde la dirección las iniciativas suelen quedarse en pruebas aisladas o proyectos que no escalan. Diversos análisis sobre transformación digital subrayan que el liderazgo es un factor clave para orientar procesos de cambio sostenibles y evitar que la innovación quede reducida a respuestas reactivas o modas pasajeras. En una realidad como la nuestra, además, persisten brechas en planificación, infraestructura, competencias digitales y evaluación de impacto, lo que obliga a que las decisiones sobre IA se tomen con enfoque estratégico y no solo con entusiasmo tecnológico.

Cuatro perfiles directivos frente a la IA

La información sobre la IA y sobre la gestión abunda en el ciberespacio, sin embargo, un post llamó mi atención por la claridad y potencia de su mensaje. Andres Nuñez Alvarez posteó en sus redes sociales (LinkedIn) una forma práctica de comprender la relación entre liderazgo e innovación. Esta consiste en identificar cuatro perfiles frecuentes en las instituciones educativas los cuales surgen tras cruzar dos variables: la actitud frente a la IA y la capacidad real de ejecutar decisiones.

1. Bloqueadores

Los bloqueadores son directivos que muestran resistencia frente a la IA y, además, no generan condiciones para avanzar. Suelen ampararse en procedimientos, comisiones o exigencias de revisión que, aunque pueden parecer prudentes, terminan funcionando como mecanismos de inmovilización. En lugar de abrir rutas de análisis y pilotaje, convierten la incertidumbre en justificación para no actuar. Aunque no siempre tiene que ver con la edad, este perfil representa un problema serio cuando ocupa posiciones con poder normativo o administrativo. En contextos donde la transformación digital todavía es incompleta, como ocurre en buena parte de nuestro sistema educativo, una dirección excesivamente defensiva puede retrasar decisiones que la institución necesita tomar para no perder competitividad y pertinencia.

2. Entusiastas sin recursos

Los entusiastas sin recursos reconocen el potencial de la IA y suelen proponer ideas, pilotos o mejoras concretas. El problema es que no cuentan con presupuesto, autonomía, equipos estables o respaldo político suficiente para ejecutar sus propuestas. Con frecuencia se ubican en mandos medios, áreas académicas o unidades técnicas que ven la necesidad del cambio antes que la alta dirección. Este perfil es valioso porque introduce conversación, iniciativa y visión de futuro. Sin embargo, cuando la institución no transforma ese entusiasmo en apoyo estructural, las iniciativas se desgastan y quedan limitadas a esfuerzos individuales o experiencias pequeñas que no logran institucionalizarse.

3. Escépticos capaces

Los escépticos capaces tienen autoridad, recursos e influencia, pero prefieren no moverse con rapidez. A diferencia del bloqueador, este perfil no siempre rechaza la IA de manera frontal; más bien adopta una postura de espera, observación y cautela. Su argumento suele basarse en evitar errores, reducir riesgos o mirar primero qué hacen otras instituciones. Esta posición no es necesariamente negativa en todos los casos. Un cierto grado de escepticismo puede ser saludable cuando ayuda a exigir evidencia, marcos éticos y evaluación de impacto. El problema aparece cuando la prudencia se transforma en parálisis, especialmente en escenarios donde la velocidad de adaptación ya es parte de la calidad de la gestión institucional.

4. Transformadores

Los transformadores combinan apertura frente a la IA con capacidad de ejecución. Son directivos que no se limitan a valorar el potencial de la tecnología, sino que organizan equipos, asignan recursos, impulsan pilotos, establecen criterios de uso y convierten la innovación en decisiones operativas. En lugar de esperar condiciones perfectas, avanzan de manera gradual pero intencional. Este perfil es el que más contribuye a una transformación educativa sostenible, porque articula visión, gobernanza y acción. La evidencia sobre madurez digital muestra que las instituciones progresan cuando el liderazgo no solo promueve discursos de innovación, sino que construye estructuras para implementarla y evaluarla.

La ubicación de los perfiles en la organización

Es imperante entender que la utilidad de esta tipología, presentada por Nuñez, no está solo en describir perfiles, sino en observar dónde se encuentran dentro de la estructura institucional. Una universidad o institución educativa de Educación Básica Regular puede tener docentes innovadores, coordinadores proactivos y equipos técnicos comprometidos, pero si la alta dirección actúa desde el bloqueo o la espera, la transformación avanzará lentamente. También puede ocurrir lo contrario: una dirección interesada en innovar, pero sin agentes preparados para operar los cambios. En esos casos, la institución aprueba políticas o lineamientos modernos, aunque luego enfrenta dificultades para convertirlos en prácticas sostenidas. La gestión educativa depende, por tanto, de la alineación entre visión estratégica y capacidad operativa.

Implicancias para la gestión educativa

Pensar en cuatro tipos de directivos frente a la IA permite comprender que la tecnología no transforma por sí sola a las instituciones. Lo que transforma es la calidad de las decisiones que acompañan su incorporación. Un liderazgo que solo observa el riesgo puede inmovilizar; uno que solo celebra la novedad puede improvisar; uno que articula visión, prudencia y ejecución puede generar cambios reales. En gestión educativa, esto implica pasar de una lógica de reacción a una lógica de conducción estratégica. La IA necesita políticas de uso, criterios éticos, formación docente, alfabetización digital directiva, inversión gradual y mecanismos de evaluación. Sin ese marco, cualquier intento de innovación corre el riesgo de quedarse en el discurso.

Reflexión final

En mi experiencia personal tras el impulso post pandemia hacia modelos híbridos que colocaron a las instituciones frente a la necesidad de fortalecer sus capacidades digitales, más que clasificar a los directivos como categorías cerradas, esta tipología invita a mirar cómo se comporta el liderazgo frente a una innovación que ya está redefiniendo la educación. Una misma persona puede actuar con apertura en ciertos temas y con resistencia en otros; por eso, el valor del modelo está en ofrecer una herramienta de análisis institucional y no un juicio definitivo sobre individuos.

En el escenario educativo actual, la pregunta ya no es si la IA afectará a la gestión, porque ya está siendo relevante de distintas maneras. La pregunta decisiva es qué tipo de liderazgo tendrán las instituciones para orientarla, regularla y convertirla en una mejora auténtica de los procesos educativos. Allí se juega buena parte del futuro de la gestión en educación.

Fuentes consultadas:

Ministerio de Educación del Perú. (2021). La universidad peruana: de la educación remota a la transformación digital. El sistema universitario frente al COVID-19 durante 2020 y 2021. Ministerio de Educación https://repositorio.minedu.gob.pe/handle/20.500.12799/7724 

Autor, A. A. (2026, 20 de marzo). Percepciones de la alta dirección sobre la implementación de herramientas de inteligencia artificial (IA). Un estudio de caso sobre su impacto en la eficiencia y transparencia empresarial en Lima, Perú [Tesis o documento en repositorio institucional, Universidad Nacional Federico Villarreal]. Repositorio Institucional UNFV. https://repositorio.unfv.edu.pe/items/64ce9a82-4b5e-4afc-80a8-df7dfce1b142/full 

MetaRed. (2023). UDigital Perú 2023: Madurez digital de las instituciones de educación superior de MetaRed TIC Perú [Informe]. https://www.metared.org/content/dam/metared/estudiosinformes/UDigital_PERU_2023.pdf