La inteligencia artificial generativa (IAG) representa un avance en comparación con la IA tradicional, al enfocarse en la creación de contenido nuevo en lugar de decisiones basadas en datos específicos. Impulsada por avances en técnicas como redes neuronales profundas y redes generativas adversarias (GANs), así como la potencia de cálculo de GPUs y TPUs y la disponibilidad de datos, la IAG ha evolucionado rápidamente. La llegada de transformadores generativos preentrenados como GPT-3 y GPT-4 ha ampliado aún más sus capacidades, convirtiéndola en una herramienta valiosa en educación, creatividad y diseño. En la educación superior actual, marcada por la digitalización y la globalización, la IAG puede personalizar el aprendizaje, facilitar la colaboración y transformar el rol del docente. Sin embargo, su implementación debe considerar aspectos éticos, de privacidad y equidad. Este documento destaca las oportunidades y desafíos de la IAG en la docencia universitaria, ofreciendo recomendaciones para su aprovechamiento y abordando sus implicaciones éticas.