Reflexion final del curso : La Inteligencia Artificial y la IA Generativa en la Medicina Veterinaria y Zootecnia: Un Llamado a la Transformación Docente.

La Inteligencia Artificial y la IA Generativa en la Medicina Veterinaria y Zootecnia: Un Llamado a la Transformación Docente

Autor: Manus AI Fecha: 23 de enero de 2026

Imagen: Manus.IA

Dr. Jorge Alejandro León Sánchez

 Introducción

La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) y, más recientemente, de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), marca un punto de inflexión en la historia de la educación superior y la práctica profesional. Para el campo de la Medicina Veterinaria y Zootecnia (MVZ), esta revolución tecnológica no es una promesa futura, sino una realidad palpable que exige una reevaluación profunda de los modelos pedagógicos y operativos. Esta reflexión, dirigida a los profesores de la licenciatura, busca analizar el crecimiento exponencial del uso de la IA, diferenciar sus conceptos clave y proyectar su impacto transformador en la docencia, la investigación y el ejercicio profesional de la MVZ. El objetivo es fomentar una adopción crítica y estratégica de estas herramientas, asegurando que la formación de los futuros profesionales se mantenga a la vanguardia de la salud animal y la producción pecuaria.

La justificación de abordar este tema radica en la necesidad imperante de cerrar la brecha entre la tecnología emergente y el currículo académico. Los estudiantes de MVZ ya están interactuando con herramientas de IAG para tareas como la redacción de informes o la preparación de exámenes [1]. Ignorar esta realidad o prohibir su uso de manera indiscriminada sería un error estratégico. Por el contrario, la docencia debe asumir el rol de guía, enseñando a los estudiantes a utilizar la IA como un copiloto cognitivo que optimiza el diagnóstico, la gestión y la investigación, sin reemplazar el juicio clínico y ético fundamental del médico veterinario [2]. La IA se perfila como una solución clave para enfrentar desafíos como la escasez de personal y la optimización de flujos de trabajo en clínicas y unidades de producción [3].

 Para una comprensión clara, es esencial diferenciar los conceptos:

 

Descriptor	Definición	Aplicación en MVZ
Inteligencia Artificial (IA)	Sistemas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas como el aprendizaje, la toma de decisiones y la resolución de problemas.	Diagnóstico por imagen (radiografías, ultrasonidos), análisis de datos genómicos, monitoreo de salud animal mediante sensores [4].
IA Generativa (IAG)	Subconjunto de la IA, basado en modelos de lenguaje grandes (LLMs) o modelos de difusión, capaz de crear contenido nuevo (texto, imágenes, código, datos sintéticos).	Generación de notas de progreso, resúmenes de literatura científica, creación de casos clínicos simulados para la enseñanza, diseño de planes de alimentación optimizados [5].
Aprendizaje Automático (Machine Learning - ML)	Algoritmos que permiten a los sistemas aprender de los datos para identificar patrones y hacer predicciones.	Predicción de brotes de enfermedades zoonóticas, optimización de la producción lechera o cárnica, clasificación de células en muestras patológicas [6].

 

El contexto laboral del MVZ está experimentando una rápida digitalización. En la clínica, herramientas como Vetology AI y SignalPET ya ofrecen asistencia de segunda opinión en la interpretación de imágenes diagnósticas, liberando tiempo valioso para la interacción con el paciente y el propietario [7]. En la zootecnia, la IA se utiliza para la detección temprana de patologías en grandes rebaños (ej. patologías oculares en bovinos) y para la gestión de rumiantes, optimizando la eficiencia y el bienestar animal [8].

 En el ámbito educativo, la IAG ofrece oportunidades sin precedentes:

 1       Personalización del Aprendizaje: Creación de GPTs personalizados que actúan como tutores virtuales, adaptando la dificultad de los casos clínicos o las preguntas de estudio al nivel de cada estudiante [5].

2       Desarrollo del Pensamiento Crítico: El profesor puede asignar tareas donde el estudiante debe utilizar una IAG para generar un diagnóstico preliminar o un plan de tratamiento, y luego criticar, validar y corregir la respuesta de la máquina, utilizando la evidencia científica primaria [9].

3       Simulación de Casos Complejos: Uso de IAG para generar escenarios clínicos dinámicos y complejos que serían difíciles de replicar en un entorno de enseñanza tradicional.

 

Futuro en la Veterinaria, Zootecnia e Investigación

El futuro de la MVZ estará intrínsecamente ligado a la IA bajo la perspectiva "One Health" (Una Sola Salud).

 

Área	Impacto de la IA
Diagnóstico Clínico	Diagnósticos más rápidos y precisos, especialmente en patologías raras o complejas. La IA analizará el historial clínico, los resultados de laboratorio y las imágenes simultáneamente, ofreciendo un diagnóstico diferencial ponderado [10].
Zootecnia y Producción	Implementación de sistemas de monitoreo continuo que predicen la salud y el rendimiento individual de los animales. Optimización de la genética y la nutrición a niveles micro-individuales, maximizando la eficiencia y el bienestar [8].
Investigación	Aceleración del descubrimiento de fármacos y vacunas mediante el análisis de grandes conjuntos de datos genómicos y proteómicos. Modelado predictivo de la propagación de enfermedades zoonóticas, permitiendo intervenciones preventivas más tempranas [6].
Salud Pública	Uso de IA para integrar datos de salud humana, animal y ambiental, mejorando la vigilancia epidemiológica y la respuesta a pandemias.

 

Conclusión

La Inteligencia Artificial (IA) no es una herramienta más en el arsenal docente; representa el nuevo lenguaje de la ciencia y la práctica profesional en Medicina Veterinaria y Zootecnia (MVZ), transformando paradigmas educativos hacia un modelo cognitivo híbrido. Para el profesor de MVZ, el desafío trasciende lo tecnológico para adentrarse en lo epistemológico y ético, exigiendo una transición de meros transmisores de conocimiento a arquitectos de la cognición asistida por IAG.

En última instancia, esta integración posiciona a los docentes de MVZ como pioneros en un ecosistema educativo inclusivo y adaptativo, donde la IA amplifica el impacto humano en la formación de profesionales capaces de enfrentar crisis sanitarias globales. La reflexión final urge una adopción responsable: no solo adoptar herramientas, sino moldearlas éticamente para que sirvan al fin superior de la salud integral animal y humana, forjando generaciones de veterinarios zootecnistas críticos y tecnológicamente soberanos.[conversation_history]

Alegoría

"El profesor de Medicina Veterinaria y Zootecnia se encuentra hoy no ante un nuevo arado, sino ante la invención del tractor. Su labor ya no es solo enseñar a labrar la tierra con esfuerzo manual, sino a pilotar la máquina con sabiduría, a entender su motor y a calibrar su potencia, para que la cosecha de conocimiento sea más abundante, más rápida y, sobre todo, más justa para el bienestar de todos los seres vivos que nos han sido confiados."

 

 Referencias

[1] Vera, J. P. D., Izurieta, R. M., & Jaramillo, C. M. B. (2024). Asistencia de la inteligencia artificial generativa como herramienta pedagógica en la educación superior. Revista de Investigación.
[2] Provet Cloud. (2025).IA en la medicina veterinaria: impacto y futuro.
[3] Vetgo.ai. (2025).¿Es la IA en la medicina veterinaria la solución a la escasez de personal?.
[4] IDEXX.La inteligencia artificial en medicina veterinaria es sinónimo de eficiencia.
[5] de Brito, C., et al. (2025).Integrating artificial intelligence into veterinary education: student perspectives. Frontiers in Veterinary Science.
[6] Almuzaini, A., et al. (n.d.).The Role of Artificial Intelligence in Combating Zoonotic and Public Health Infectious Diseases: A One Health Perspective on Challenges and Future Directions.
[7] The Webinar Vet.¿Qué puede hacer la IA en la medicina veterinaria?.
[8] Provet. (2025).8 riesgos del uso de la inteligencia artificial en veterinaria y cómo evitarlos.
[9] Vega-Reinel, S. V., & Palacios-Zuñiga, R. M. (2025).Implicaciones éticas del uso de inteligencia artificial generativa en la formación universitaria, dilema entre la innovación tecnológica y la responsabilidad académica. Revista de Investigación en Comunicación.
[10] Zoetis. (2024).La revolución de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la salud animal.