RESUMEN La creciente adopción de la Inteligencia Artificial (IA) Generativa en la educación superior exige enfoques innovadores que combinen habilidades técnicas y reflexivas. La mayoría de los programas académicos enfatizan la formación técnica, dejando de lado aspectos críticos, éticos y sociales de la IA. Este estudio busca investigar cómo la integración entre las áreas STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) y HAS (Humanidades, Artes y Ciencias Sociales) puede fortalecer la alfabetización en IA, promoviendo una enseñanza más holística e interdisciplinaria.Utilizando un enfoque de métodos mixtos, realizamos un análisis bibliométrico de 100 artículos académicos (Scopus, Web of Science y Google Scholar), además de entrevistas semiestructuradas a 20 profesores e investigadores especializados en STEM, HAS e IA Generativa. Los datos fueron analizados estadísticamente y según la categoría temática, permitiendo identificar beneficios, desafíos y estrategias para la interdisciplinariedad en la enseñanza de IA. Los resultados indican que la colaboración interdisciplinaria fortalece habilidades transversales como el pensamiento crítico, la creatividad y la toma de decisiones éticas, esenciales para el desarrollo responsable de la IA. Se identificaron desafíos como la falta de estructuras curriculares integradas y la resistencia institucional para la implementación de dicho modelo educativo. En respuesta, se propone un modelo interdisciplinario de alfabetización en IA, que puede orientar a las universidades en la formación de profesionales capaces de trabajar en equipos multidisciplinarios en gobernanza y desarrollo de IA.

ABSTRACT The growing adoption of generative artificial intelligence (AI) in higher education requires innovative approaches that combine technical and reflective skills. Most academic programs emphasize technical training, leaving aside critical, ethical and social aspects of AI. This study seeks to investigate how the integration between STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) and HAS (Humanities, Arts and Social Sciences) can strengthen literacy in AI, promoting a more holistic and interdisciplinary teaching. Using an approach to mixed methods, we perform a bibliometric analysis of 100 academic articles (Scopus, Web of Science and Google Scholar), in addition to semi-structured interviews with 20 teachers and researchers specialized in STEM, you have generated. The data were statistically analyzed and according to the thematic category, allowing identifying benefits, challenges and strategies for interdisciplinarity in the teaching of AI. The results indicate that interdisciplinary collaboration strengthens transversal skills such as critical thinking, creativity and ethical decision-making, essential for the responsible development of AI. Challenges such as the lack of integrated curricular structures and institutional resistance for the implementation of said educational model were identified. In response, an interdisciplinary model of literacy in AI is proposed, which can guide universities in the training of professionals capable of working in multidisciplinary teams in governance and development of AI.