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La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la docencia en enfermería se está convirtiendo en una herramienta clave para responder a las crecientes exigencias de seguridad del paciente y excelencia asistencial. Este artículo examina el potencial de la IA para enriquecer la formación, subrayando la necesidad de que el estudiantado se familiarice con tecnologías ya arraigadas en la práctica clínica. Se abordan cinco ejes de aplicación: a) sistemas de tutoría inteligente que personalizan itinerarios y elevan el rendimiento académico; b) simulación clínica inmersiva con realidad virtual/aumentada, que potencia el razonamiento clínico y la comunicación interprofesional; c) evaluación y retroalimentación automatizadas, capaces de reducir drásticamente la carga docente sin comprometer la validez; d) diseño curricular adaptativo y generación ágil de recursos, que disminuyen vacíos competenciales y aceleran la producción didáctica, y e) herramientas de apoyo al profesorado, que liberan tiempo para mentorías de alto valor pedagógico. Si bien estos desarrollos aportan personalización, eficiencia y fortalecimiento de competencias, su impacto sostenible exige afrontar retos éticos y operativos: brechas de alfabetización digital, sesgos algorítmicos, protección de datos y exigencias de transparencia impuestas por la regulación. El artículo concluye que la integración efectiva de la IA requiere un enfoque equilibrado que combine innovación tecnológica y reflexión pedagógica, alineado con los valores humanísticos de la enfermería. Se recomiendan programas permanentes de alfabetización en IA, marcos institucionales de gobernanza ética, inversión en infraestructuras inclusivas y agendas de investigación robustas que evalúen la transferencia real de competencias al entorno clínico. The incorporation of artificial intelligence (AI) into nursing education is becoming a key tool to respond to the growing demands for patient safety and excellence in care. This article examines the potential of AI to enrich training, highlighting the need for students to become familiar with technologies that are already embedded in clinical practice. Five areas of application are addressed: (i) intelligent tutoring systems that personalize learning pathways and enhance academic performance; (ii) immersive clinical simulation with virtual/augmented reality, which strengthens clinical reasoning and interprofessional communication; (iii) automated assessment and feedback, capable of drastically reducing faculty workload without compromising validity; (iv) adaptive curriculum design and agile resource generation, which lessen competency gaps and accelerate the development of teaching materials; and (v) tools to support faculty, freeing up time for high-pedagogical-value mentoring. Although these developments contribute to personalization, efficiency, and the strengthening of competencies, their sustainable impact requires addressing ethical and operational challenges: digital literacy gaps, algorithmic bias, data protection, and transparency requirements imposed by regulation. The article concludes that the effective integration of AI calls for a balanced approach that combines technological innovation with pedagogical reflection and aligns with the humanistic values of nursing. Permanent AI literacy programs, institutional frameworks for ethical governance, investment in inclusive infrastructures, and robust research agendas that assess the real transfer of competencies to the clinical setting are recommended.