Dos Costa Ricas educativas: la universidad soñada por la ENIA y la que muestra el Estado de la Educación 2025

 

Convergencias y Vacíos entre la ENIA y el Estado de la Educación 2025: Un Análisis de la Transformación Digital en la Educación Superior Costarricense

La transformación digital de la educación superior es una prioridad emergente en Costa Rica, impulsada por el avance acelerado de la inteligencia artificial (IA). En 2024 el Gobierno costarricense lanzó la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA 2024-2027), un plan país para promover el uso, adopción y desarrollo de la IA de forma ética y responsable. Paralelamente, el Décimo Informe del Estado de la Educación 2025 tras 20 años de investigación continua alerta sobre una crisis educativa profunda en Costa Rica, con retrocesos en calidad y equidad, especialmente en los niveles superiores. En este contexto, surge la necesidad de analizar comparativamente la ENIA y el Informe 2025 para determinar el grado de alineamiento entre las metas de transformación digital educativa y la situación actual de la educación superior costarricense. En otras palabras, ¿las aspiraciones de política pública en IA para educación se corresponden con las realidades y desafíos que enfrenta hoy la universidad costarricense?

Este artículo presenta los hallazgos de dicha comparación, organizada en cuatro secciones. Primero, se identifican los ejes estratégicos y líneas de acción de la ENIA vinculados con la educación universitaria. Segundo, se describen los principales hallazgos del Informe Estado de la Educación 2025 en torno a brechas estructurales, de calidad e innovación en la educación superior. Tercero, se contrasta ambos documentos para señalar convergencias, contradicciones y vacíos de política. Finalmente, a la luz de lineamientos internacionales (UNESCO, OCDE, BID) y aportes académicos recientes, se proponen orientaciones estratégicas para articular mejor la política nacional de IA con la realidad universitaria.

La investigación adopta un enfoque cualitativo de tipo documental, basado en el análisis comparativo y de contenido de fuentes primarias. El corpus principal está compuesto por la ENIA 2024-2027 y el Décimo Informe Estado de la Educación 2025. Se utilizó una matriz de convergencias y divergencias para identificar relaciones entre los objetivos estratégicos de la ENIA y las problemáticas estructurales y políticas públicas señaladas en el informe educativo. Este análisis se apoya en lineamientos teóricos contemporáneos: por un lado, la guía de la UNESCO sobre el uso de IA en la educación (UNESCO, 2024), que enfatiza un enfoque ético, inclusivo y centrado en el ser humano; por otro, el marco interpretativo de algunos autores sobre IA y docencia universitaria, que explora nuevos modelos pedagógicos y de gobernanza institucional para la era de la IA. Asimismo, se consideran recomendaciones de organismos internacionales como la OCDE y el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) para la transformación digital educativa. La combinación de estas perspectivas permite enriquecer la interpretación de los hallazgos y fundamentar las propuestas presentadas.

Ejes de la ENIA relacionados con la educación superior

La Estrategia Nacional de IA 2024-2027 (ENIA) de Costa Rica establece siete ejes estratégicos y múltiples líneas de acción para promover el desarrollo de la inteligencia artificial en diversos sectores Entre estos, destacan aquellos directamente vinculados con la educación universitaria y la formación de talento digital:

• Eje 3: Infraestructura digital. Este eje busca posicionar a Costa Rica como referente en desarrollo y aplicación de IA, fortaleciendo la capacidad de investigación y desarrollo en IA mediante el apoyo a universidades, centros de investigación y empresas tecnológicas Se promueven incentivos y financiamiento para proyectos innovadores y alianzas público-privadas, de modo que el sector académico actúe como motor de soluciones de IA para desafíos nacionales. Un componente clave es desarrollar talento humano altamente calificado (por ejemplo, en machine learning, ciencia de datos, ética de IA, etc.), lo cual implica trabajar junto con el sistema educativo para diseñar programas de formación en IA desde la educación básica hasta posgrados y capacitación continua. Este eje reconoce explícitamente a las universidades como actores centrales para impulsar la innovación en IA y la formación de profesionales especializados.
• Eje 5: Capacitación y retención del conocimiento. Orientado a crear un ecosistema robusto de habilidades digitales, este eje plantea la implementación de programas educativos en todos los niveles desde la educación básica hasta la superior para preparar a la ciudadanía en las competencias que demanda la transformación digital. La ENIA subraya la importancia de integrar contenidos sobre IA en los planes de estudio universitarios, así como en la educación técnica y escolar, y de ofrecer oportunidades de formación continua a la fuerza laboral. También promueve alianzas entre instituciones de educación superior, gobierno y sector productivo para alinear la oferta académica con las necesidades del país. En síntesis, el eje de capacitación busca que la educación universitaria forme profesionales y funcionarios públicos capaces de comprender y aplicar la IA en sus campos, fomentando una cultura digital avanzada e inclusiva.

Además de estos, otros ejes de la ENIA complementan la transformación educativa. El Eje 2 (Articulación territorial) prevé la creación de laboratorios y clústeres de innovación en IA en regiones fuera de la Gran Área Metropolitana, lo cual podría involucrar a sedes universitarias regionales para impulsar el talento local.

En conjunto, la ENIA provee un marco estratégico amplio donde la educación superior ocupa un lugar transversal: como formadora de talento en IA, como socio en investigación e innovación, y como beneficiaria de políticas de conectividad, datos abiertos y uso responsable de la inteligencia artificial. Las líneas de acción específicas por ejemplo, “integrar la enseñanza de IA en los currículos universitarios”, “capacitar docentes en herramientas de IA”, o “fomentar la investigación aplicada en IA en universidades” reflejan la expectativa de que la academia lidere el camino hacia la transformación digital educativa del país.

Hallazgos del Estado de la Educación 2025 sobre la educación superior

El Décimo Informe Estado de la Educación 2025 presenta un diagnóstico exhaustivo de los logros y falencias del sistema educativo costarricense, incluyendo un enfoque detallado en la educación superior. Sus principales hallazgos evidencian brechas estructurales, déficits de calidad e insuficiente innovación en el ámbito universitario, en medio de una coyuntura calificada como “crisis educativa más profunda que nunca”:

• Rezago en cobertura y equidad en educación superior. Si bien Costa Rica logró ampliar el acceso universitario de sectores tradicionalmente excluidos, duplicando entre 2005 y 2024 la proporción de estudiantes universitarios provenientes del 40% más pobre de la población (de 17% a 38% en universidades públicas), el país aún queda rezagado en logro universitario respecto a sus metas de desarrollo. El informe subraya que la cantidad de jóvenes con titulación universitaria es baja en comparación internacional, y aumentar ese logro es un desafío impostergable para el desarrollo nacional. En otras palabras, aunque más estudiantes de origen humilde ingresan a la universidad, sigue siendo insuficiente el número total de graduados que el país requiere. Este rezago se atribuye en parte a brechas estructurales: sólo cerca del 50-60% de quienes concluyen la secundaria logran acceder a la educación superior, reflejando problemas en la transición educativa. Además, el financiamiento público por estudiante se ha estancado o reducido —en 2023, la inversión por estudiante universitario era similar a la de 20 años atrás, tras la peor caída de recursos educativos en cuatro décadas— y programas de equidad como becas para estudiantes pobres se recortaron en un 35%. Esta disminución de la inversión compromete la expansión y mejora de la educación superior.

 

• Problemas de calidad y gestión en la educación superior. El informe revela fallas en la regulación y aseguramiento de la calidad universitaria, especialmente en el sector privado. En años recientes se debilitó la fiscalización: el órgano supervisor (CONESUP) “ha renunciado a ejercer una fiscalización efectiva”, aprobándose la apertura acelerada de nuevas universidades (incluidas sedes internacionales) sin la debida supervisión, así como carreras virtuales sin control de calidad (incluso en áreas sensibles como Medicina). Esto evidencia vacíos en la garantía de calidad académica. Asimismo, se critica la ausencia de planificación estratégica y coordinación: no hubo un plan nacional de educación superior entre 2022-2025 y las negociaciones anuales del presupuesto universitario (FEES) derivaron en “conflictos recurrentes” que impidieron una ejecución estable de políticas de mejora. Consecuencia de ello son “cambios improvisados” y retrocesos en programas clave. Por ejemplo, se menciona que tras la ruptura del convenio con la Fundación Omar Dengo en 2023, el país quedó meses sin un programa de informática educativa, con miles de computadoras escolares almacenadas sin uso. Aunque este hecho atañe a niveles preuniversitarios, ilustra una gestión errática en materia de innovación educativa que termina afectando la preparación de los futuros universitarios. Adicionalmente, el informe identificó debilidades en los aprendizajes de los estudiantes: incluso en la universidad se observan carencias en habilidades básicas (como comprensión lectora y pensamiento matemático), atribuibles a deficiencias arrastradas de la educación media. Estos datos sugieren que una proporción de estudiantes ingresa y egresa de la educación superior sin las competencias esperadas, lo que constituye una brecha de calidad formativa.

 

• Capacidades de innovación y aportes de la universidad. En contraste con los problemas mencionados, el informe también destaca fortalezas y avances vinculados a la innovación en la educación superior. Las universidades costarricenses han aumentado su contribución a la investigación y desarrollo (I+D) nacional: la participación del sector académico en la inversión total de I+D creció de 32% en 2006 a cerca de la mitad en 2023, sostenida principalmente por las universidades públicas. Es decir, aun con restricciones presupuestarias, las instituciones de educación superior mantuvieron e incluso incrementaron su esfuerzo investigativo como parte de su quehacer sustantivo. Además, se logró “ampliar la graduación de profesionales con alta empleabilidad” en las dos últimas décadas, indicando que la oferta académica ha respondido gradualmente a las demandas del mercado laboral en áreas estratégicas (por ejemplo, incremento de graduados en STEM, tecnologías de la información, etc.). Las universidades también aportan en la formación ciudadana el informe señala su papel en formar graduados con valores democráticos y compromiso social, lo cual es un activo importante para el país. No obstante, el informe advierte que para sostener e incrementar estos aportes innovadores se requiere enfrentar las brechas antes descritas. Sin mayores recursos, sin reforma de la gobernanza y sin un plan de transformación digital educativa, los progresos en investigación e innovación podrían estancarse. En síntesis, la educación superior costarricense muestra un potencial significativo (capital humano preparado, presencia institucional en todo el territorio, experiencia en investigación) pero enfrenta obstáculos estructurales serios que limitan su capacidad de liderar los cambios que el país necesita en la era de la IA.

Convergencias y divergencias entre la ENIA y el Informe 2025

Al contrastar los contenidos de la ENIA 2024-2027 con los hallazgos del Informe Estado de la Educación 2025, se identifican importantes sinergias, pero también desconexiones y vacíos que requieren atención:

Convergencias o sinergias:

• Visión compartida sobre la digitalización inclusiva. Tanto la ENIA como el Informe enfatizan la necesidad de inclusión y equidad en el acceso a las oportunidades educativas. La estrategia nacional de IA propone explícitamente reducir la brecha digital llevando infraestructura y capacitación tecnológica a regiones y poblaciones vulnerables (Eje 2 y 6). Esto complementa las tendencias positivas señaladas en el informe, como la mayor incorporación de estudiantes de estratos bajos a la educación superior en las últimas dos décadas. En otras palabras, ambos documentos convergen en que la transformación digital debe ser una herramienta para cerrar brechas, no para ampliarlas. La ENIA promueve la democratización de la IA (por ejemplo, con programas de capacitación para mujeres, jóvenes y docentes en todo el país), lo cual se alinea con el llamado del Informe 2025 a que la educación siga siendo “el motor de movilidad social” y a fortalecer programas de becas y apoyos para estudiantes vulnerables.

 

• Importancia de la formación de talento humano. Existe acuerdo en que el recurso humano es central para el éxito de cualquier política educativa o tecnológica. La ENIA dedica un eje completo (Eje 5) a la formación de talento nacional en competencias digitales y de IA, abarcando desde docentes hasta estudiantes universitarios y fuerza laboral. Esto responde a una necesidad implícita en el Informe 2025: ante los “débiles aprendizajes” detectados y la brecha de habilidades en los estudiantes, es imperativo capacitar a los docentes en nuevas metodologías y herramientas, así como reforzar las competencias de los graduados. De hecho, el informe recomienda elevar la calidad de los aprendizajes con urgencia y renovar la enseñanza de informática y conectividad en todos los niveles. La ENIA proporciona lineamientos para actualizar currículos con contenidos de IA e impulsar la capacitación continua de educadores, lo cual sinergiza con esas recomendaciones. En resumen, ambos documentos valoran la capacitación y actualización: la estrategia tecnológica ofrece un camino (integrar IA en la educación), mientras el informe evidencia por qué es necesario (rezagos en calidad y competencias actuales).

 

• Convergencia en fortalecer la gobernanza y la ética. Otro punto de encuentro es la preocupación por marcos éticos y de gestión adecuados. La ENIA establece desde su Eje 1 la prioridad de desarrollar políticas, normas y estándares éticos para el uso responsable de IA en Costa Rica. Aunque el Informe 2025 no aborda la IA directamente, sí insiste en fortalecer la rectoría del sistema educativo y reestablecer la planificación estratégica, criticando las decisiones improvisadas de los últimos años. Ambos énfasis pueden verse como complementarios: implementar IA en educación requerirá una sólida gobernanza interinstitucional (MICITT, MEP, CONARE, CONESUP, etc.) y regulaciones claras para evitar abusos o ineficiencias. La participación de Costa Rica en foros internacionales de IA (como la iniciativa AIGO de la OCDE y la Alianza Global en IA) muestra un compromiso del país con lineamientos éticos globales, lo cual podría ayudar a atender las preocupaciones del informe sobre falta de dirección y supervisión. En esencia, la ENIA aporta la pauta de “IA ética y segura” que el sistema educativo necesitará al incorporar estas tecnologías, mientras el informe demanda mayor liderazgo y coordinación que den continuidad a las políticas (por ejemplo, evitar que se desmantelen programas clave de tecnología educativa como ocurrió recientemente).

 

• Reconocimiento del rol de la universidad en la innovación y desarrollo nacional. Tanto la estrategia como el diagnóstico ven a la educación superior como pilar del desarrollo. La ENIA confía en las universidades para generar investigación de frontera en IA, innovaciones aplicadas y formación de profesionales para impulsar la productividad y resolver problemas sociales. El Informe 2025, por su parte, documenta cómo las universidades ya “aportaron de forma creciente a la I+D” y graduaron más profesionales en áreas de alta empleabilidad, subrayando que el país necesita ampliar significativamente el número de jóvenes con estudios universitarios si aspira a un mayor desarrollo humano y productivo. Así, ambos textos concuerdan en el potencial transformador de la universidad: la ENIA la empodera con proyectos y políticas de IA, y el informe evidencia que sin una universidad fortalecida (en financiamiento, calidad y cobertura) no se lograrán las metas de transformación digital ni de desarrollo social.

Divergencias y vacíos de articulación:

• Desfase entre la política tecnológica y la realidad educativa. La ENIA propone un horizonte ambicioso de transformación digital, pero el Informe 2025 retrata una educación superior en crisis, lidiando con carencias básicas. Esta brecha temporal y de condiciones implica que algunas metas de la ENIA podrían estar desconectadas de las capacidades reales del sistema educativo a corto plazo. Por ejemplo, la ENIA sugiere integrar IA en la enseñanza universitaria y generar contenidos educativos inteligentes, pero el informe revela que en 2023 se desmontó el principal programa de informática educativa escolar y no hubo plan educativo nacional hasta 2025. Es decir, el sistema viene retrocediendo en algo tan elemental como proveer computadoras y conectividad a las aulas, lo que contrasta con la expectativa de introducir IA avanzada en los procesos de enseñanza. Hay un vacío de política intermedio: la estrategia de IA existe, pero no ha sido acompañada (hasta 2025) de un plan concreto desde el Ministerio de Educación (MEP) para la digitalización educativa. La ausencia de este puente puede diluir el impacto de la ENIA en las universidades.

 

• Contraste en prioridades inmediatas. El Informe 2025 prioriza “detener el deterioro” del sistema educativo, recomendando medidas urgentes: recuperar la inversión, reinstaurar programas esenciales (como conectividad), fortalecer la supervisión de la calidad y elevar el número de graduados. La ENIA, en cambio, prioriza innovar y modernizar mediante IA. No es que sean objetivos opuestos, pero sí refleja un desfase de enfoque: el informe clama por volver a lo básico (ej. garantizar continuidad de políticas educativas y evitar improvisaciones), mientras la ENIA impulsa proyectos futuristas (ej. laboratorios de IA regionales, exoesqueletos de robótica, sistemas inteligentes en trámites públicos). Esta divergencia sugiere que, sin atender primero las brechas estructurales (financieras, de gestión y calidad) señaladas en el informe, la implantación de iniciativas de IA en educación podría quedarse en pilotos aislados. Por ejemplo, difícilmente las universidades podrán masificar herramientas de IA en la docencia si enfrentan recortes presupuestarios que incluso ponen en riesgo sus programas tradicionales (el informe destaca que “en la educación superior la inversión por estudiante en 2023 es la misma que hace 20 años”). La política de IA necesita sincronizarse con la política educativa general: de lo contrario, existe el riesgo de “soluciones digitales sin sostenibilidad”, superpuestas a un sistema que aún resuelve problemas básicos.

 

• Falta de coordinación interinstitucional efectiva. El análisis revela un vacío en la articulación entre la ENIA (liderada por MICITT) y las instituciones educativas (MEP, universidades). El informe critica la “gestión errática sin norte” reciente del MEP, citando decisiones como la modificación del CONESUP que facilitó proliferación de universidades sin control. Esto sugiere que, al menos hasta 2025, no ha habido una agenda conjunta entre los responsables de la política tecnológica y los de la política educativa superior. La ENIA fue validada con participación de academia y sector público, pero su implementación requerirá que esas instancias trabajen alineadas. Sin embargo, el informe muestra desconexiones: por ejemplo, mientras la ENIA propone capacitación masiva en IA, la realidad es que no existía un plan nacional de capacitación docente en 2022-2025 y muchos profesores carecen de formación incluso en pedagogía digital básica. Igualmente, el presupuesto universitario se negocia año a año con incertidumbre, lo que dificulta comprometer recursos a proyectos sostenibles de IA (que suelen ser multianuales). En resumen, hay un vacío de gobernanza: la ENIA fija metas, pero la articulación concreta con las políticas de educación superior aún es débil o incipiente.

 

• Riesgo de profundizar brechas sin medidas correctivas. Otra contradicción potencial es que, de no mediar ciertas salvaguardas, la introducción de IA podría exacerbar algunas brechas señaladas por el informe. Por ejemplo, la ENIA habla de IA para personalizar el aprendizaje y hacer más eficiente la educación, pero el informe evidencia que no todos los estudiantes ni centros disponen de los mismos recursos; hay disparidades regionales y socioeconómicas. Si las universidades de élite adoptan IA rápidamente y las de menos recursos no, la brecha de calidad podría aumentar. Asimismo, el informe advierte sobre la adopción acrítica de soluciones tecnológicas en el pasado que no mejoraron aprendizajes (como ocurrió con programas de una computadora por niño). En línea con esto, la ENIA podría enfrentar resistencia o fracaso si no incorpora evaluación rigurosa y adaptación local de las tecnologías. Por fortuna, la ENIA enfatiza la ética y la inclusión, pero el cómo se implementen esas intenciones en el sector educativo es un espacio aún por delinear. Este es un vacío de política: asegurar que las iniciativas de IA educativas tengan evaluación de impacto, capacitación apropiada y foco en equidad, para no repetir los errores del pasado donde la tecnología por sí sola no resolvió los problemas educativos.

ENIA 2024-2027 y el Informe Educación 2025 comparten objetivos generales compatibles (digitalizar con equidad, formar talento, mejorar la calidad), pero difieren en el punto de partida y en las prioridades inmediatas. Las sinergias ofrecen oportunidades: la estrategia de IA proporciona herramientas y metas innovadoras que pueden catalizar soluciones a problemas educativos, mientras el informe identifica las áreas críticas donde esas soluciones deben concentrarse (brechas de acceso, calidad docente, logro universitario, etc.). No obstante, las divergencias evidencian que, para lograr un auténtico alineamiento, se requerirá un esfuerzo deliberado de articulación de políticas. En la siguiente sección, se proponen orientaciones estratégicas para integrar ambos enfoques, de modo que la IA se convierta en un aliado realista y eficaz de la educación superior costarricense.

 

Orientaciones estratégicas para alinear la IA con la realidad universitaria

A la luz del análisis comparativo, es claro que articular la política nacional de IA con la realidad de la educación superior requerirá acciones estratégicas en múltiples frentes. A continuación se proponen cuatro orientaciones clave, basadas en las recomendaciones de UNESCO, OCDE, BID y Solano Segura (2025), para fortalecer dicha articulación:

1. Establecer un marco ético y humanístico para la IA en la educación. Es fundamental que la transformación digital se guíe por principios éticos que prioricen el bienestar de estudiantes y docentes. Siguiendo la guía de la UNESCO, Costa Rica debe adoptar un enfoque centrado en el ser humano al integrar IA en la enseñanza. Esto implica proteger la privacidad de datos estudiantiles, definir claros límites de uso (por ejemplo, restricciones de edad para ciertas herramientas en entornos educativos) y exigir transparencia y criterios de calidad a los proveedores de soluciones de IA educativa. El desarrollo de regulaciones nacionales sobre IA en educación en línea con las recomendaciones de UNESCO (2021) y OCDE (2019) debe ser prioritario para garantizar que las tecnologías se utilicen de forma segura, inclusiva y sin sesgos. Asimismo, las instituciones de educación superior deben crear comités o instancias para validar la idoneidad pedagógica y ética de las herramientas de IA antes de adoptarlas. Esto evitará una adopción indiscriminada y asegurará que la IA complemente y no vulnere la misión formativa humanista de la universidad. Costa Rica, al ser parte de iniciativas globales como la Global Partnership on AI y la red AIGO-OCDE, puede apoyarse en estándares internacionales para elaborar este marco. Un ecosistema regulatorio robusto no busca frenar la innovación, sino orientarla con valores: equidad, respeto a la diversidad cultural y lingüística, promoción del pensamiento crítico y la seguridad de todos los involucrados (UNESCO, 2021; OECD, 2019).
2. Desarrollar las capacidades digitales de docentes y estudiantes. Sin la preparación adecuada del capital humano, incluso la mejor política de IA fracasará en la práctica. El país debe invertir decididamente en la formación y capacitación continua de sus docentes en todos los niveles en materia digital. La recomendación del BID es aprender de experiencias pasadas: muchas iniciativas tecnológicas fallaron porque “faltó formación docente y adaptación pedagógica”. En la era de la IA, los profesores requieren nuevas competencias para aprovechar herramientas como tutores inteligentes o generadores de contenido, a la vez que preservan la integridad académica. Solano Segura (2025) destaca que la IA ya es parte activa de aulas universitarias en la región, pero la falta de estrategias formativas claras y la resistencia cultural frenan su adopción plena. Por ello, se propone crear un Plan Nacional de Capacitación en IA para la Docencia, alineado con la ENIA, que ofrezca desde alfabetización digital básica hasta especializaciones en pedagogía apoyada en IA. Este plan podría implementarse mediante alianzas entre el MEP, las universidades (por ejemplo, a través de sus escuelas de educación o departamentos de innovación docente) y con apoyo de organismos internacionales. La UNESCO subraya la necesidad de empoderar a docentes, estudiantes e investigadores en el uso crítico y creativo de la IA. En esa línea, las universidades podrían incorporar talleres obligatorios sobre ética y uso de IA para sus estudiantes y personal académico. Adicionalmente, es importante actualizar los currículos universitarios para incluir habilidades digitales transversales y pensamiento computacional, de modo que todos los graduados no solo los de carreras tecnológicas estén preparados para un mundo potenciado por IA. Esta “cultura de innovación” debe permear la institución: incentivar la experimentación controlada con IA en proyectos de aula, compartir buenas prácticas entre docentes (comunidades de aprendizaje) y reconocer con estímulos a quienes incorporen mejoras apoyadas en tecnología. En resumen, construir capacidades digitales sólidas en el talento humano educativo es condición sine qua non para articular la visión de la ENIA con la realidad operativa en las aulas universitarias.
3. Fortalecer la infraestructura y cerrar brechas digitales en el sistema universitario. Las buenas intenciones formativas requieren un soporte material adecuado. Una orientación estratégica es alinear los esfuerzos del Eje 6 de la ENIA con las necesidades de las instituciones de educación superior: esto significa garantizar conectividad de banda ancha, equipamiento y soporte técnico en todas las sedes universitarias, incluyendo las regionales. El Informe 2025 mostró cómo decisiones recientes dejaron a muchos centros sin herramientas básicas (computadoras en bodega, proyectos de conectividad suspendidos), algo que debe revertirse urgentemente. El BID identifica entre las condiciones habilitantes para la transformación digital efectiva la disponibilidad de dispositivos, conectividad, contenidos de calidad y soporte técnico en las instituciones educativas (Arias Ortiz et al., 2025). Por tanto, se recomienda lanzar un programa nacional de modernización tecnológica universitaria, coordinado por CONARE y MICITT, que invierta en: ampliar redes de internet de alta velocidad en campus y sus alrededores, crear entornos de datos seguros para investigación (por ejemplo, nubes académicas nacionales), y dotar laboratorios de enseñanza con herramientas de IA accesibles. Esto se alinea con la visión de la ENIA de expandir la infraestructura digital como base para habilitar la IA a gran escala. Pero igualmente importante es atender la brecha digital socioeconómica entre los estudiantes: asegurar que aquellos de bajos ingresos tengan acceso a dispositivos y conectividad para aprovechar las herramientas de aprendizaje digital. Podrían reforzarse los programas de préstamo o beca tecnológica (p. ej., proveer laptops, planes de datos subvencionados) para estudiantes universitarios en necesidad, complementando las becas tradicionales. Como señala Solano Segura (2025), la “brecha digital y el cambio cultural emergen como las principales barreras” para una transformación inclusiva; por ello, junto con la infraestructura física se debe trabajar en infraestructura social: sensibilización, cambio de mentalidad en directivos y docentes reacios a la tecnología, y acompañamiento cercano en la adopción de nuevas plataformas (mesas de ayuda especializadas en IA educativa, etc.). Solo cerrando las brechas de acceso y preparación se podrá asegurar que la IA en educación superior beneficie a todos los estudiantes por igual, sin importar su zona geográfica o condición económica, cumpliendo así el principio de equidad tanto del Informe 2025 como de la agenda UNESCO (ODS4).
4. Asegurar la coordinación interinstitucional, el financiamiento sostenible y la evaluación continua. Para articular efectivamente la política de IA con la realidad universitaria, se necesita gobernanza y recursos. En primer lugar, se propone conformar un gabinete o comisión intersectorial permanente (incluyendo MICITT, MEP, CONARE, Consejo de Rectores de universidades privadas, SINAES y otras entidades) encargada de dirigir la agenda de IA en educación. Esta instancia formularía un plan de acción específico (con roles, plazos y metas cuantificables) que integre la ENIA con las recomendaciones del Informe 2025. Por ejemplo, coordinaría que los proyectos piloto de IA en universidades aborden problemáticas prioritarias detectadas en el informe (deserción, bajos resultados en ciertas competencias, etc.), de manera que la tecnología se aplique donde más impacto pueda tener. En segundo lugar, el financiamiento debe alinearse con las prioridades estratégicas. Es crucial revertir la tendencia de caída en la inversión educativa y asegurar fondos dedicados para innovación educativa. El informe calcula que, aun con incrementos del 10% anual, tomaría más de una década recuperar el nivel de inversión de 2017. Se podría gestionar cooperación internacional (BID, Banco Mundial, UNESCO) orientada específicamente a proyectos de transformación digital en universidades, así como destinar parte del Fondo Especial para la Educación Superior (FEES) a un fondo concursable de innovación pedagógica con IA administrado por CONARE. Este fondo incentivaría a las universidades a desarrollar iniciativas alineadas con la ENIA (por ejemplo, sistemas de tutoría inteligente para nivelar a estudiantes de primer ingreso, analítica de datos para identificación temprana de riesgo académico, etc.). Ahora bien, no se trata solo de gastar en tecnología: la evaluación y monitoreo deben ser ejes transversales. Como advierte el BID, “la respuesta dependerá de la calidad de la investigación, la evaluación crítica y el monitoreo cuidadoso de las políticas que acompañen la integración de la IA en la educación”. Por eso, se recomienda establecer indicadores y estudios pilotos controlados antes de escalar soluciones de IA, aprendiendo de la evidencia qué funciona y qué no en el contexto local. Cada proyecto implementado (sea en docencia, gestión o investigación) debería ser objeto de evaluación rigurosa de resultados en calidad, equidad y eficiencia educativa, tal como propone la nota técnica del BID. En definitiva, la orientación es institucionalizar la innovación: que la IA en educación no dependa de esfuerzos aislados o de modas, sino que forme parte de una política pública con liderazgo claro, con recursos garantizados a mediano plazo, y con mecanismos de rendición de cuentas y ajuste continuo. Esto asegurará que la introducción de IA sí genere las “mejoras cuantificables en calidad, equidad y eficiencia” esperadas y evite los obstáculos que en el pasado limitaron otras innovaciones tecnológicas.

Implementar estas orientaciones estratégicas permitirá que las metas de la ENIA cobren realidad en las aulas universitarias, al mismo tiempo que se abordan las urgencias descritas por el Estado de la Educación. Cabe destacar que Solano Segura (2025) concluye con optimismo que, con los lineamientos adecuados, las universidades pueden “aprovechar el potencial de la IA como aliada pedagógica, garantizando equidad, calidad y ética en el aprendizaje universitario”. Ese debe ser el norte común.

Conclusiones

La comparación entre la Estrategia Nacional de IA 2024-2027 y el Décimo Informe Estado de la Educación 2025 revela una brecha entre la visión política de transformación digital y la realidad actual de la educación superior costarricense, pero también amplias oportunidades de sinergia. Por un lado, la ENIA ofrece un mapa de ruta visionario para integrar la inteligencia artificial en la educación universitaria, potenciando la investigación, la enseñanza personalizada y la formación de talento digital en el país. Por otro lado, el Informe 2025 nos recuerda con crudeza que el sistema arrastra deudas pendientes en cobertura, calidad y financiamiento que condicionan cualquier iniciativa innovadora.

En términos de alineamiento, se observa que existen puntos de convergencia importantes: ambos documentos comparten objetivos como la inclusión educativa, la necesidad de modernizar la formación docente, fortalecer la investigación y mejorar la pertinencia de la educación superior para el desarrollo. Sin embargo, el grado de alineamiento actual es limitado debido a que las condiciones de base para implementar la ENIA no están plenamente dadas. La estrategia de IA fue formulada en un contexto donde el sector educativo carecía de plan nacional vigente y enfrentaba recortes, lo que ha dilatado la adopción de sus líneas de acción en las universidades.

No obstante, la brecha no es insalvable. Con voluntad política y cooperación interinstitucional, las metas de la ENIA pueden articularse con las recomendaciones del Informe 2025 de forma complementaria. Las orientaciones propuestas en este artículo en materia de marco ético, desarrollo de capacidades, infraestructura y gobernanza buscan precisamente tender puentes entre la política nacional de IA y la realidad universitaria. La experiencia internacional (UNESCO, OCDE, BID) aporta lecciones valiosas: la IA en educación no es una solución mágica, pero sí puede catalizar mejoras sustantivas si se integra con claridad de propósito, con enfoque humanista y atendiendo las brechas de equidad.

Para Costa Rica, al umbral de 2025, el desafío y la oportunidad radican en aprovechar la IA como palanca para transformar la educación superior, sin perder de vista que son las personas los estudiantes, los docentes, los investigadores el centro de ese proceso. Un alineamiento efectivo entre la ENIA y la situación educativa requerirá tiempo, inversión y aprendizaje continuo, pero los beneficios potenciales (universidades más innovadoras, mayor acceso y éxito estudiantil, contribuciones al desarrollo desde la academia) justifican plenamente el esfuerzo. Estamos en un tiempo en que la tecnología puede ser “tanto amenaza como aliada”; la tarea de la política pública y de la comunidad educativa es unir fuerzas para que sea una aliada al servicio de una educación superior de calidad, inclusiva y pertinente para el siglo XXI costarricense.

Referencias:

• Arias Ortiz, E., et al. (2025). Inteligencia artificial y educación: construyendo el futuro mediante la transformación digital. Banco Interamericano de Desarrollo (Nota técnica)publications.iadb.org.
• MICITT. (2024). Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 2024-2027, Versión 2.6. San José: Ministerio de Ciencia, Innovación, Tecnología y Telecomunicaciones.
• Programa Estado de la Nación  CONARE. (2025). Décimo Informe Estado de la Educación. San José: PEN-CONARE.
• Solano Segura, J. A. (2025). Inteligencia artificial y la educación superior en Latinoamérica: Modelos de docencia y transformación institucional, con referencia al caso costarricense (2022-2025).
• UNESCO. (2024). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. París: Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura.

 

Two Educational Costa Ricas: The University Envisioned by the ENIA and the One Revealed by the State of Education 2025

Summary:
The article contrasts Costa Rica’s dual educational realities: the ambitious digital vision of the National Artificial Intelligence Strategy (ENIA 2024–2027) and the stark diagnosis of the State of Education 2025 report. While ENIA imagines universities leading innovation through AI, research, and inclusion, the 2025 report exposes structural crises—budget cuts, weak governance, and declining quality. The study highlights shared goals of equity and talent development but warns of a gap between technological aspirations and educational realities. It concludes that aligning AI policy with university conditions—through ethics, digital training, infrastructure, and coordination—is essential for AI to become a true ally of Costa Rican higher education.