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Resumen: La irrupción de la inteligencia artificial generativa (iag) en la educación superior plantea dilemas éticos, culturales y de gobernanza que obligan a replantear la integridad académica más allá de la detección del plagio, orientándola hacia el aprendizaje auténtico y la justicia educativa. Se desarrolló un estudio cualitativo multimétodo, basado en una teoría fundamentada y en la codificación axial. El corpus se integró con mesas académicas de la UNAM (2023–2026) disponibles en YouTube bajo licencia de Creative Commons. Los videos fueron transcritos con Google AI y analizados en MAXQDA. Se elaboraron matrices longitudinales que sistematizaron 81 dimensiones, 85 preguntas, 55 especialistas y 28 instituciones. La triangulación incluyó la revisión de la literatura internacional (ERIC) y un marco interpretativo lakatosiano. Emergieron categorías axiales centradas en la integridad académica: autenticidad del aprendizaje, rediseño de la evaluación, revalorización docente, principios éticos, gobernanza institucional, soberanía tecnológica y analítica humana del aprendizaje. Se observó una evolución discursiva: de la preocupación por el fraude (2023) al rediseño pedagógico (2024–2025) y, finalmente, a la gobernanza y la soberanía tecnológica (2026). Los hallazgos muestran que el uso responsable de la IA requiere articular ética situada, cultura organizacional, gestión de datos y equidad de acceso, lo que configura un modelo institucional centrado en el aprendizaje auténtico. Abstract: The emergence of generative artificial intelligence (GAI) in higher education raises ethical, cultural, and governance dilemmas that necessitate a rethinking of academic integrity beyond plagiarism detection, shifting its focus toward authentic learning and educational equity. A multi-method qualitative study was conducted using grounded theory and axial coding. The corpus consisted of academic roundtables from the National Autonomous University of Mexico (UNAM) (2023–2026) available on YouTube under a Creative Commons license. The videos were transcribed using Google AI and analyzed in MaxQDA. Longitudinal matrices were developed that systematized 81 dimensions, 85 questions, 55 specialists, and 28 institutions. Triangulation included an international literature review (ERIC) and a Lakatosian interpretive framework. Axial categories emerged centered on academic integrity: authenticity of learning, assessment redesign, teacher revaluation, ethical principles, institutional governance, technological sovereignty, and human analytics of learning. A discursive evolution was observed: from concern about fraud (2023) to pedagogical redesign (2024–2025) and, finally, to governance and technological sovereignty (2026). The findings show that the responsible use of GenI requires articulating situated ethics, organizational culture, data management, and equitable access, thus shaping an institutional model centered on authentic learning.