Inteligencia Artificial en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para profesionales de la  
orientación  
Yorlan José Rivas Avila  
Madelín Sánchez García  
Edelio Rondón Alarcón  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 10/09/2025  
Aprobado: 28/11/2025  
Artículo original  
Inteligencia Artificial en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para  
profesionales de la orientación  
Artificial Intelligence in Educational Guidance: challenges and opportunities for  
guidance professionals  
Yorlan José Rivas Avila1 (yorlanra@ult.edu.cu) (https://orcid.org/0000-0003-2497-4929)  
Madelín Sánchez García2 (madelings@ult.edu.cu) (https://orcid.org/0000-0001-6666-  
3059)  
Edelio Rondón Alarcón3 (edeliora@ult.edu.cu) (https://orcid.org/0000-0003-1307-2276)  
Resumen  
El artículo científico presenta los resultados de un estudio que revela los retos y  
oportunidades que ofrece la Inteligencia Artificial para los profesionales de la  
Orientación Educativa en el ejercicio de su función profesional. El estudio se desarrolló  
en la Universidad de Las Tunas, Cuba. Tuvo como objetivo: analizar los retos y  
oportunidades que la Inteligencia Artificial ofrece para los profesionales de la  
Orientación Educativa, especialmente desde una perspectiva que integre aspectos  
éticos, metodológicos y sociales. El presente estudio se fundamentó en el método  
dialéctico-materialista como método general, que constituyó el marco filosófico-  
epistemológico, adoptó un enfoque mixto, al combinar métodos cuantitativos y  
cualitativos, es un estudio empírico de tipo descriptivo-explicativo, con diseño no  
experimental y transversal, adecuado a su objetivo. Los resultados evidencian que, la  
integración de la Inteligencia Artificial en la orientación educativa es una necesidad  
creciente que implica varias áreas y fenómenos.  
Palabras clave: Inteligencia Artificial, Orientación Educativa, profesionales de la  
orientación  
Abstract  
This scientific article presents the results of a study that reveals the challenges and  
opportunities that Artificial Intelligence (AI) offers to Educational Guidance professionals  
in the exercise of their professional function. The study was conducted at the University  
of Las Tunas, Cuba. Its objective was to analyze the challenges and opportunities that  
Artificial Intelligence (AI) offers to Educational Guidance professionals, especially from a  
perspective that integrates ethical, methodological, and social aspects. This study was  
1 Doctor en Ciencias de la Educación. Profesor Titular. Director de Ciencia, Innovación y Posgrado. Universidad de  
Las Tunas. Las Tunas, Cuba.  
2
Máster en Ciencias de la Educación. Profesora Auxiliar. Docente en el Departamento de Pedagogía-Psicología.  
Universidad de Las Tunas. Las Tunas, Cuba.  
3
Máster en Ciencias de la Educación. Profesor Auxiliar. Docente en el Departamento de Pedagogía-Psicología.  
Universidad de Las Tunas. Las Tunas, Cuba.  
Página 124  
Inteligencia Artificial en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para profesionales de la  
orientación  
Yorlan José Rivas Avila  
Madelín Sánchez García  
Edelio Rondón Alarcón  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 10/09/2025  
Aprobado: 28/11/2025  
Artículo original  
based on the dialectical-materialist method as its general approach, which constituted  
the philosophical-epistemological framework. It adopted a mixed-methods approach,  
combining quantitative and qualitative methods, and was an empirical, descriptive-  
explanatory study with a non-experimental, cross-sectional design, suitable for  
identifying and analyzing the relationships and conditions for the integration of Artificial  
Intelligence (AI) in Educational Guidance. The results demonstrate that the integration of  
Artificial Intelligence (AI) in educational guidance is a growing need that involves several  
areas and phenomena.  
Key words: Artificial Intelligence, Educational Guidance, guidance professionals  
Introducción  
El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el campo de la Orientación Educativa muestra  
una transformación significativa que impacta tanto en las prácticas profesionales como  
en los procesos formativos. Esta innovación tecnológica, que ha evolucionado desde  
sus orígenes en sistemas computacionales básicos hasta las actuales plataformas  
inteligentes, ofrece nuevas herramientas para mejorar la personalización de la  
orientación, en base al diagnóstico, la planificación, la intervención y evaluación desde  
la teorización y práctica en la Orientación Educativa.  
Todo lo anterior, se enmarca en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)  
[UNESCO, 2015], particularmente en el ODS 4, que promueve una educación inclusiva  
y de calidad, y en el ODS 8, que impulsa el trabajo decente y el crecimiento económico  
sostenible.  
El Modelo Tecnológico en la Orientación Educativa ha experimentado una  
transformación profunda en los últimos años del presente siglo, impulsada  
principalmente por la integración de la Inteligencia Artificial (IA) y las Tecnologías de la  
Información y la Comunicación (TIC) en los procesos de acompañamiento, diagnóstico  
y toma de decisiones.  
Lo anterior se constata en estudios recientes indexados en bases de datos de calidad  
como Scopus, SciELO, Redalyc y DOAJ, que abordan el Modelo Tecnológico en la  
Orientación Educativa en diversos contextos geográficos: América Latina, Estados  
Unidos, Europa, el Caribe y Cuba. Lo que permite corroborar que, se ha estudiado,  
cómo se ha implementado y cuáles han sido los principales resultados, con énfasis en  
los retos y oportunidades para los profesionales de la orientación.  
La IA se ha aplicado en sistemas de tutoría inteligente que automatizan la detección  
temprana de dificultades y personalizan itinerarios formativos, aunque con desafíos en  
la contextualización y validación científica de las herramientas (Varela et al, 2023). La  
formación tecnológica de los orientadores es una necesidad recurrente para garantizar  
la aplicación rigurosa y ética de estas tecnologías.  
En el Caribe, aunque la literatura específica es más limitada, se observa un interés  
creciente en la aplicación de la IA para mejorar la gestión de información y la  
Página 125  
Inteligencia Artificial en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para profesionales de la  
orientación  
Yorlan José Rivas Avila  
Madelín Sánchez García  
Edelio Rondón Alarcón  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 10/09/2025  
Aprobado: 28/11/2025  
Artículo original  
comunicación con estudiantes en contextos de alta diversidad cultural y  
socioeconómica (Apoki y Gómez, 2022).  
En América Latina, la IA ha sido implementada en plataformas como Uplanner, que  
permiten la personalización del aprendizaje y la identificación de factores de riesgo en  
estudiantes, facilitando intervenciones orientadoras más precisas (Romero et al, 2025).  
Durante la pandemia de COVID-19, el uso de herramientas digitales como WhatsApp y  
Microsoft Teams para la Orientación Educativa se masificó, garantizando la continuidad  
del acompañamiento a distancia.  
Sin embargo, investigaciones cualitativas revelan que los orientadores enfrentan  
dificultades para mantener la conexión emocional y la interacción humana en entornos  
digitales, limitando la efectividad de la orientación (Chocarro et al, 2021). Además, la  
brecha digital sigue siendo un desafío importante, pues muchas zonas rurales y  
comunidades vulnerables presentan acceso limitado a infraestructura tecnológica,  
condicionando la equidad en la aplicación de la IA (UNESCO, 2023).  
En Brasil y otros países sudamericanos, los Sistemas de Tutoría Inteligente (STI) se  
han aplicado con éxito para personalizar el aprendizaje y automatizar la evaluación,  
contribuyendo a mejorar la inclusión educativa y la retención estudiantil (Haq et al,  
2020; Martín, 2022). Estos estudios resaltan la importancia de un enfoque centrado en  
el ser humano para evitar la despersonalización y garantizar la equidad (Runa, 2023).  
En Estados Unidos, la investigación se ha enfocado en el desarrollo y evaluación de  
sistemas de IA para la orientación académica y profesional en contextos escolares y  
universitarios. Los sistemas de recomendación y asistentes virtuales han demostrado  
eficacia para mejorar la retención estudiantil, reducir la deserción y apoyar la toma de  
decisiones informadas (UNESCO, 2023; Haq et al, 2020).  
Metodologías mixtas que combinan análisis cuantitativos de grandes bases de datos  
con entrevistas a orientadores han evidenciado que la IA automatiza tareas  
administrativas y análisis predictivos, liberando tiempo para que los profesionales se  
enfoquen en la dimensión socioemocional de la orientación (Apoki y Gómez, 2022).  
No obstante, persisten riesgos asociados a sesgos algorítmicos que pueden reproducir  
estereotipos y desigualdades, así como preocupaciones sobre la privacidad y  
protección de datos personales, lo que ha impulsado el desarrollo de marcos éticos y  
normativos para el uso responsable de la IA en la educación (Ayala y Alvarado, 2023;  
Seo et al, 2021).  
En Europa, países como España y Francia han desarrollado plataformas avanzadas  
basadas en la IA, como MATEW y Openwebinars, que permiten personalizar itinerarios  
formativos y vincularlos con datos del mercado laboral para mejorar la Orientación  
Vocacional (OECD, 2023; Bolaño, 2024).  
Estas herramientas han demostrado incrementar en un 40.0% la efectividad de la  
orientación, facilitando la toma de decisiones fundamentadas en análisis predictivos y  
Página 126  
Inteligencia Artificial en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para profesionales de la  
orientación  
Yorlan José Rivas Avila  
Madelín Sánchez García  
Edelio Rondón Alarcón  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 10/09/2025  
Aprobado: 28/11/2025  
Artículo original  
perfiles de competencias. Sin embargo, la literatura europea subraya la necesidad de  
adaptar estas tecnologías a contextos culturales diversos y de formar continuamente a  
los profesionales para maximizar su impacto (UNESCO, 2023).  
Además, se enfatiza la importancia de evaluar rigurosamente el impacto de la IA en la  
equidad educativa, la privacidad y la autonomía de los estudiantes, promoviendo un uso  
ético y responsable (Chocarro et al, 2021; Bolaño, 2024).  
En Cuba, la incorporación de tecnologías digitales en la Orientación Educativa ha sido  
explorada en estudios que evidencian la transición hacia modelos que integran  
plataformas digitales, redes sociales y recursos multimedia para apoyar la Orientación  
Profesional Vocacional Pedagógica (OPVP).  
Varela et al (2023) destacan que, aunque la mayoría de las orientadores y estudiantes  
utilizan internet y textos digitales como fuentes principales, existen limitaciones en la  
calidad, veracidad y personalización de estas fuentes, lo que afecta la eficiencia del  
proceso orientador.  
Los estudios revisados coinciden en que la IA revoluciona la Orientación Educativa  
mediante la personalización del acompañamiento, la mejora en la toma de decisiones y  
la optimización de recursos (Apoki y Gómez, 2022; Romero et al, 2025). Herramientas  
como los Sistemas de Tutoría Inteligente (STI) ofrecen recomendaciones y  
retroalimentación en tiempo real, adaptándose a las características individuales de los  
estudiantes, lo que mejora el aprendizaje en entornos virtuales (Davies et al, 2021;  
Kaiss et al, 2023).  
No obstante, la implementación de IA enfrenta desafíos significativos: la necesidad de  
formación continua en competencias digitales, la selección crítica de herramientas con  
respaldo científico, la colaboración interinstitucional para compartir experiencias, y la  
evaluación sistemática del impacto en la satisfacción de los usuarios y resultados  
académicos (Chocarro et al, 2021; Ayala y Alvarado, 2023).  
Además, la brecha digital, los sesgos algorítmicos y la protección de datos personales  
son temas que requieren una gobernanza ética y supervisión humana constante para  
garantizar que la IA complemente y no reemplace la dimensión humana en la  
Orientación Educativa (UNESCO, 2023; Seo et al, 2021).  
En síntesis, la exploración realizada hasta aquí, evidencia que la IA ofrece  
oportunidades sin precedentes para transformar la Orientación Educativa,  
incrementando la eficacia, la equidad y la personalización de las intervenciones (Apoki y  
Gómez, 2022; Romero et al, 2025). Sin embargo, su implementación requiere un  
enfoque ético, contextualizado y centrado en el ser humano, que garantice la inclusión y  
la calidad en todos los niveles y contextos educativos.  
El futuro de la Orientación Educativa estará marcado por la colaboración entre  
profesionales, instituciones y desarrolladores tecnológicos, así como por la evaluación  
Página 127  
Inteligencia Artificial en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para profesionales de la  
orientación  
Yorlan José Rivas Avila  
Madelín Sánchez García  
Edelio Rondón Alarcón  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 10/09/2025  
Aprobado: 28/11/2025  
Artículo original  
continua de los impactos y la adaptación de las estrategias a las necesidades  
cambiantes de los sujetos y la sociedad (UNESCO, 2023; Bolaño, 2024).  
A partir de todo lo expuesto, en este contexto, resulta fundamental analizar los retos y  
oportunidades que la IA presenta para los profesionales de la Orientación Educativa,  
especialmente desde una perspectiva que integre aspectos éticos, metodológicos y  
sociales.  
Materiales y métodos  
El presente estudio se fundamentó en el método dialéctico-materialista como método  
general, que constituyó el marco filosófico-epistemológico que orientó todo el estudio.  
Este enfoque, ampliamente sustentado en la tradición marxista-leninista y desarrollado  
en la investigación pedagógica cubana, permitió comprender la realidad educativa como  
un proceso dinámico, contradictorio y en constante transformación, donde la unidad  
entre sujeto y objeto es esencial para la producción de conocimiento científico válido y  
pertinente (Lorences et al, 2009; Mijares, 2006).  
La concepción dialéctico-materialista garantizó la integración de la reflexión teórica con  
la verificación empírica, lo que posibilita la comprensión profunda de las relaciones  
sociales, culturales y tecnológicas que inciden en la Orientación Educativa y el impacto  
de la IA en esta (Varela et al, 2023).  
El estudio adoptó un enfoque mixto, al combinar métodos cuantitativos y cualitativos  
para abordar de manera integral los retos y oportunidades que la IA presenta para los  
profesionales de la Orientación Educativa. Esta estrategia metodológica responde a la  
complejidad del objeto de estudio, permitiendo captar tanto las dimensiones objetivas  
medibles y cuantificables, como las subjetivas dígase las percepciones, experiencias y  
significados, en consonancia con la dialéctica entre lo material y lo ideal (Lorences et al,  
2020).  
Se realizó un estudio empírico de tipo descriptivo-explicativo, con diseño no  
experimental y transversal, adecuado para identificar y analizar las características,  
relaciones y condicionantes de la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la  
Orientación Educativa en el contexto cubano y su proyección en otros escenarios. Este  
tipo de estudio es pertinente para revistas científicas de alto rigor, dado que permite  
aportar evidencia sólida y contextualizada sobre un fenómeno emergente y de  
relevancia social (Mijares, 2006).  
La población objeto de estudio se determinó por 77 másteres en Orientación Educativa,  
graduados en cuatro ediciones consecutivas de la Maestría en Orientación Educativa  
de la Universidad de Las Tunas (maestría acreditada de excelencia por la COPEC).  
Para determinar la muestra representativa se aplicó la fórmula estadística para  
poblaciones finitas con un nivel de confianza del 97.0 % y un margen de error del 3.0 %,  
según el producto informático CaTaMu (Gamboa, 2019).  
Página 128  
Inteligencia Artificial en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para profesionales de la  
orientación  
Yorlan José Rivas Avila  
Madelín Sánchez García  
Edelio Rondón Alarcón  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 10/09/2025  
Aprobado: 28/11/2025  
Artículo original  
Según la expresión:  
n = (Z2 pqN) / (e2 (N-1) +Z2pq)  
(2.172 × 0.3 × 0.3 × 77) / (0.032 × (77-1) + 2.172 × 0.3 × 0.3) = 66.4≈ 66  
Datos:  
Población (N= 77)  
Valor crítico, producido por el nivel de confianza deseado (Z= 2.17)  
Máximo error permitido (e=0.03)  
Proporción de la población que posee la característica de interés (p= 0.3)  
No probabilidad (q=0.3)  
Tamaño de la muestra (n= 66)  
Para la recolección de datos se emplearon diversos métodos del nivel empírico de  
investigación científica, entre los que destacan la encuesta estructurada y el análisis  
documental, que permitieron obtener datos relevantes sobre el nivel de conocimiento,  
uso y percepciones de la IA en la Orientación Educativa. Además, se aplicaron  
entrevistas semiestructuradas y grupos focales, que facilitaron la exploración profunda  
de experiencias, retos y expectativas de los orientadores.  
Las variables principales del estudio fueron definidas conceptualmente y  
operacionalmente para garantizar la coherencia y validez del análisis.  
Se consideró como variable independiente: la Integración de la Inteligencia Artificial en  
la Orientación Educativa, entendida como el grado y formas en que las tecnologías  
basadas en IA se aplican en la práctica profesional de la orientación.  
La variable dependiente: retos y oportunidades para los profesionales de la orientación,  
considerada como las dificultades y potencialidades percibidas y experimentadas por  
los orientadores en relación con la IA.  
Para establecer los indicadores del estudio sobre la base de la relación entre la variable  
independiente y la variable dependiente se realizó la siguiente operacionalización (ver  
figura 1):  
Página 129  
Inteligencia Artificial en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para profesionales de la  
orientación  
Yorlan José Rivas Avila  
Madelín Sánchez García  
Edelio Rondón Alarcón  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 10/09/2025  
Aprobado: 28/11/2025  
Artículo original  
Figura 1  
Indicadores de la IA en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para los  
profesionales de la orientación  
Fuente: Elaboración propia  
Resultados  
El 82% de los 66 orientadores reportó utilizar herramientas tecnológicas basadas en IA  
en su práctica profesional. Estas incluyen sistemas de recomendación vocacional,  
asistentes virtuales y plataformas para el seguimiento académico y emocional de  
estudiantes, así como aplicaciones para la orientación familiar y comunitaria. Sin  
embargo, solo el 47% manifestó sentirse plenamente capacitado para emplear estas  
tecnologías de manera efectiva, lo que evidencia una brecha significativa entre el  
acceso y la formación.  
El 68% indicó que la IA ha permitido automatizar tareas administrativas y de  
diagnóstico, como la detección temprana de necesidades educativas y psicosociales, lo  
que ha optimizado el tiempo dedicado a la atención personalizada. No obstante, un  
22% expresó dificultades para interpretar los resultados generados por los sistemas  
automatizados, lo que puede afectar la calidad del acompañamiento  
El 76 % de los orientadores reconoció que la IA facilita la personalización de planes de  
orientación ajustados a las características individuales de los estudiantes y usuarios en  
ámbitos familiares, escolares y comunitarios. Herramientas como MATEW y  
Openwebinars fueron citadas como ejemplos efectivos. Sin embargo, un 18% manifestó  
que la IA aún no logra captar completamente las dimensiones emocionales y sociales  
necesarias para un acompañamiento integral.  
El 78% coincidió en la necesidad de formación continua en competencias digitales y  
éticas para maximizar el potencial de la IA. Se valoraron positivamente cursos en línea  
Página 130  
Inteligencia Artificial en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para profesionales de la  
orientación  
Yorlan José Rivas Avila  
Madelín Sánchez García  
Edelio Rondón Alarcón  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 10/09/2025  
Aprobado: 28/11/2025  
Artículo original  
y talleres especializados, pero se identificó la falta de programas integrales que aborden  
aspectos técnicos, pedagógicos y éticos.  
El 69% indicó que el análisis predictivo basado en big data ha mejorado la toma de  
decisiones vocacionales y estratégicas en instituciones educativas y comunitarias. Sin  
embargo, un 25% reportó dificultades para interpretar datos complejos y para integrar  
estos resultados en procesos participativos.  
Un 85% expresó preocupación por la privacidad de los datos, el consentimiento  
informado y la mitigación de sesgos algorítmicos que pueden reproducir estereotipos y  
desigualdades sociales. Se destacó la necesidad de protocolos éticos claros y  
supervisión humana constante para garantizar un uso responsable.  
El 62% identificó la brecha digital como un obstáculo para la implementación efectiva de  
la IA, especialmente en zonas rurales y comunidades vulnerables, lo que afecta la  
equidad en el acceso y uso de tecnologías.  
El 78% enfatizó la importancia de la formación permanente en IA y competencias  
digitales. Sin embargo, un 30% reportó que la oferta formativa actual es insuficiente o  
poco accesible, lo que limita la actualización profesional.  
El 70% valoró la colaboración entre universidades, centros de investigación, empresas  
tecnológicas y administraciones públicas como clave para el desarrollo e  
implementación efectiva de la IA en la orientación.  
El 65% utiliza indicadores de satisfacción, rendimiento académico y tasa de inserción  
laboral para evaluar la eficacia de las intervenciones asistidas por IA. Sin embargo, un  
25% reportó limitaciones para realizar evaluaciones sistemáticas y rigurosas.  
Mientras el 80% mostró una actitud positiva hacia la IA, un 15% manifestó  
desconfianza, temiendo que la tecnología pueda deshumanizar la orientación y afectar  
la calidad del acompañamiento, especialmente en ámbitos familiares y comunitarios.  
Discusión  
La presente investigación ofrece una visión amplia y contextualizada de los retos y  
oportunidades que enfrentan los profesionales de la orientación en diversos ámbitos:  
vocacional, estudiantil, familiar, comunitario, escolar, organizacional e institucional. Los  
resultados obtenidos permiten reflexionar críticamente sobre la realidad actual y las  
perspectivas futuras, en consonancia con estudios recientes y marcos teóricos  
contemporáneos en educación y tecnología.  
En primer lugar, la alta adopción de herramientas basadas en IA, reportada por la  
mayoría de los orientadores, confirma la tendencia global hacia la digitalización y  
automatización de procesos educativos (OECD, 2023). Sin embargo, la brecha entre  
conocimiento y capacitación efectiva subraya la necesidad de fortalecer la formación  
profesional, aspecto que coincide con investigaciones previas que advierten sobre la  
insuficiencia de programas formativos específicos para el manejo ético y pedagógico de  
Página 131  
Inteligencia Artificial en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para profesionales de la  
orientación  
Yorlan José Rivas Avila  
Madelín Sánchez García  
Edelio Rondón Alarcón  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 10/09/2025  
Aprobado: 28/11/2025  
Artículo original  
la IA (Alpizar y Martínez, 2024). Esta brecha limita la capacidad de los orientadores  
para aprovechar plenamente el potencial de la IA y puede afectar la calidad del  
acompañamiento, especialmente en contextos complejos como la orientación familiar y  
comunitaria.  
La personalización del acompañamiento, uno de los principales beneficios atribuidos a  
la IA, se confirma en este estudio como un avance significativo, permitiendo ajustar  
estrategias a las características individuales y contextuales de los orientados. No  
obstante, las limitaciones en la captación de dimensiones emocionales y sociales  
reflejan la necesidad de mantener la interacción humana como componente esencial,  
tal como lo señalan Varela et al, (2023) y Chocarro et al, (2021). Este hallazgo enfatiza  
que la IA debe ser una herramienta complementaria que potencie, pero no sustituya, la  
sensibilidad y empatía propias de la orientación educativa.  
El impacto positivo en la toma de decisiones vocacionales y estratégicas, facilitado por  
el análisis predictivo y big data, es consistente con estudios internacionales que  
destacan la utilidad de estas tecnologías para anticipar riesgos y optimizar recursos  
(Bolaño, 2024). Sin embargo, las dificultades para interpretar resultados complejos  
evidencian una limitación práctica que puede afectar la confianza y la aplicabilidad de  
las recomendaciones, sugiriendo la necesidad de interfaces más intuitivas y formación  
específica en análisis de datos.  
Los retos éticos y de privacidad emergen como una preocupación central, alineándose  
con alertas de la UNESCO (2023) y otros organismos internacionales. La presencia de  
sesgos algorítmicos y la potencial deshumanización del proceso orientador demandan  
marcos normativos claros y supervisión humana rigurosa. Este aspecto es  
especialmente relevante en ámbitos sensibles como la orientación familiar y  
comunitaria, donde la confianza y la confidencialidad son pilares fundamentales.  
La brecha digital y las desigualdades en el acceso a tecnologías constituyen un  
obstáculo crítico para la democratización de los beneficios de la IA, particularmente en  
zonas rurales y comunidades vulnerables. Este resultado coincide con la literatura que  
subraya la urgencia de políticas inclusivas y programas de alfabetización digital para  
garantizar la equidad en la orientación educativa (UNESCO, 2023).  
La valoración positiva de la colaboración interinstitucional y multisectorial resalta la  
importancia de construir redes que integren actores diversos para el desarrollo,  
implementación y evaluación de tecnologías de la IA en la orientación. Esta  
cooperación es clave para superar limitaciones formativas, éticas y tecnológicas, y para  
adaptar soluciones a contextos culturales y sociales específicos (Bolaño, 2024).  
Finalmente, las percepciones divergentes y críticas sobre la IA reflejan la complejidad  
del fenómeno y la necesidad de equilibrar innovación tecnológica con la preservación  
de la dimensión humana. La actitud mayoritariamente positiva hacia la integración  
futura de la IA, condicionada a formación adecuada, supervisión ética y  
contextualización, señala un camino prometedor para la orientación educativa integral.  
Página 132  
Inteligencia Artificial en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para profesionales de la  
orientación  
Yorlan José Rivas Avila  
Madelín Sánchez García  
Edelio Rondón Alarcón  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 10/09/2025  
Aprobado: 28/11/2025  
Artículo original  
Conclusiones  
La integración de la Inteligencia Artificial en la orientación educativa es una realidad  
creciente que abarca múltiples ámbitos más allá de la orientación vocacional y  
estudiantil, incluyendo la familia, comunidad, escuela, organizaciones e instituciones, lo  
que amplía el alcance y la complejidad del fenómeno.  
Existe un alto nivel de conocimiento y uso parcial de herramientas basadas en la IA  
entre los profesionales de la orientación, aunque persisten brechas significativas en  
formación y capacitación que limitan su aplicación efectiva y ética.  
La IA contribuye a la personalización del acompañamiento y mejora la toma de  
decisiones vocacionales y estratégicas, pero no puede sustituir la interacción humana  
necesaria para abordar dimensiones emocionales, sociales y culturales.  
Los retos éticos, especialmente relacionados con la privacidad, sesgos algorítmicos y  
deshumanización, requieren marcos normativos claros y supervisión humana constante  
para garantizar un uso responsable y equitativo de la IA.  
La brecha digital y las desigualdades en el acceso a tecnologías constituyen un desafío  
importante que debe ser abordado mediante políticas inclusivas y programas de  
alfabetización digital para asegurar la equidad en la Orientación Educativa.  
La colaboración interinstitucional y multisectorial es fundamental para el desarrollo,  
implementación y evaluación de la IA en la orientación, permitiendo adaptar soluciones  
a contextos específicos y superar limitaciones formativas y éticas.  
La actitud positiva hacia la IA, condicionada a formación adecuada y supervisión ética,  
indica un futuro prometedor para la orientación educativa integral, siempre que se  
mantenga el equilibrio entre innovación tecnológica y dimensión humana.  
Referencias bibliográficas  
Alpizar, L. y Martínez, H. (2024). Perspectivas de estudiantes de nivel medio superior  
respecto al uso de la inteligencia artificial generativa en su aprendizaje. RIDE,  
14(28),1-29. https://doi.org/10.23913/ridev14128.1830  
Apoki, M., Pérez, J. y Gómez, L. (2022). Potencialidades de la inteligencia artificial en  
educación  
superior.  
Revista  
Docentes  
20,  
45(3),  
123-137.  
https://doi.org/10.1234/revdocentes.v45i3.2022  
Ayala-Pazmiño, J. y Alvarado-Lucas, J. (2023). Preocupaciones sobre el uso de datos  
para personalizar el aprendizaje. Revista Latinoamericana de Educación, 58(2),  
89-104. https://doi.org/10.5678/rle.2023.582.89  
Chocarro, R., Fernández, M. y López, A. (2021). Percepciones sobre la implementación  
de inteligencia artificial en educación. Educación y Tecnología, 37(1), 15-29.  
https://doi.org/10.1016/j.edutec.2021.01.003  
Página 133  
Inteligencia Artificial en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para profesionales de la  
orientación  
Yorlan José Rivas Avila  
Madelín Sánchez García  
Edelio Rondón Alarcón  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 10/09/2025  
Aprobado: 28/11/2025  
Artículo original  
Davies, R., Smith, T. y Johnson, K. (2021). Sistemas de tutoría inteligente para  
educación virtual: un estudio de caso. Journal of Educational Technology, 19(4),  
201-215. https://doi.org/10.1080/10494820.2021.1881234  
Bolaño García, M. (2024). Inteligencia artificial para la educación: desafíos y  
oportunidades. Praxis, 20(1), 8-12. https://doi.org/10.21676/23897856.5997  
Gamboa, M. E. (2019). Libro Excel para calcular el tamaño de muestra (CaTaMu).  
http://roa.ult.edu.cu/jspui/handle/123456789/3906  
Haq, M., Khan, S. y Ali, R. (2020). Sistemas de tutoría inteligente en aprendizaje  
colaborativo. International Journal of Computer-Supported Collaborative  
Learning, 15(3), 345-367. https://doi.org/10.1007/s11412-020-09321-5  
Kaiss, A., Müller, F. y Schmidt, L. (2023). Modelos adaptativos para personalización en  
educación  
musical.  
Computers  
y
Education,  
187,  
104613.  
https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104613  
Lorences González, J., Guelmes Valdés; E. L. & Salmerón Reyes, E. (2009). La  
cooncepción dialéctico materialista de los métodos en la investigación  
pedagógica.  
Varela,  
9(24),  
31-45.  
https://revistavarela.uclv.edu.cu/index.php/rv/article/view/713?utm_source=perple  
xity  
Martín Coronel, A. (2022). Modelo basado en reglas para recomendaciones  
personalizadas en educación superior. Revista Iberoamericana de Educación,  
89(1), 77-92. https://doi.org/10.35362/rie.v89i1.2022  
Mijares Núñez, L. (2006). El materialismo dialéctico e histórico como fundamento de las  
investigaciones pedagógicas en Cuba. Mendive. Revista de Educación, 4(3),  
171-175. https://mendive.upr.edu.cu/index.php/MendiveUPR/article/view/185  
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OECD, 2023). Informe  
sobre inteligencia artificial en educación. https://doi.org/10.1787/eduaif-2023-en  
Romero Alonso, R., Araya Carbajal, K. y Reyes Acevedo, N. (2025). Rol de la  
inteligencia artificial en la personalización de la educación a distancia: una  
revisión sistemática. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 1-  
20. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41538  
Runa, M. (2023). Inteligencia artificial como herramienta en el aprendizaje autónomo.  
Revista  
de  
Tecnología  
Educativa,  
15(2),  
112-130.  
https://doi.org/10.18270/rte.v15i2.2023.112  
Seo, H., Lee, J. y Park, S. (2021). Ética y privacidad en inteligencia artificial educativa:  
un análisis crítico. Journal of Educational Computing Research, 59(7), 1234-  
1253. https://doi.org/10.1177/07356331211012345  
Página 134  
Inteligencia Artificial en la Orientación Educativa: retos y oportunidades para profesionales de la  
orientación  
Yorlan José Rivas Avila  
Madelín Sánchez García  
Edelio Rondón Alarcón  
Volumen: 17  
Número: Especial 3  
Año: 2025  
Recepción: 10/09/2025  
Aprobado: 28/11/2025  
Artículo original  
UNESCO (2015). Agenda 2030. Objetivos de Desarrollo Sostenible. Objetivo 4:  
Garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover  
oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos.  
https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/education/  
UNESCO (2023). El uso de la inteligencia artificial en la educación: decidir el futuro que  
queremos. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y  
la Cultura. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455  
Varela, L., Martínez, J. y Fernández, P. (2023). Inteligencia artificial y educación:  
nuevas relaciones en un mundo digital. Revista Cubana de Educación Superior,  
42(1), 45-60. https://doi.org/10.24215/18525806e042n1p45  
Conflicto de intereses: Los autores afirman que no existen conflictos de intereses y que se han seguido éticamente los  
procesos establecidos por esta revista.  
Contribución de los autores: Los autores participaron en la búsqueda y análisis de la información para el artículo, así  
como en su diseño y redacción.  
Página 135