Recientemente ha habido una pronunciada escalada global en la producción académica relacionada con la Inteligencia Artificial (IA) en el contexto de la educación superior (ES). Sin embargo, el lugar preciso de este crecimiento sigue siendo ambiguo, lo que dificulta la integración sistemática de tendencias críticas de IA en las prácticas de la educación superior. Para abordar esta opacidad, el presente estudio adopta un enfoque analítico riguroso e imparcial al sintetizar conjuntos de datos de Web of Science (WoS) y Scopus a través de la plataforma Biblioshiny. Además, se realizaron exámenes independientes de los datos de WoS y Scopus utilizando análisis de redes de coocurrencia en VOSviewer, que revelaron patrones comparables de fuerza de clúster en ambos conjuntos de datos. Complementando estos métodos, se empleó la Asignación de Dirichlet Latente (LDA) para extraer e interpretar estructuras temáticas dentro de las referencias citadas localmente, proporcionando así una comprensión más profunda del discurso de investigación existente. Los hallazgos revelaron patrones de aceleración significativos desde 2023 en relación con las tendencias de publicación, patrones de crecimiento anual, referencias citadas, principales autores, revistas líderes y países líderes. Los patrones de fuerza de las redes de coocurrencia en VOSviewer revelaron un creciente interés en herramientas de IA generativa, ética de la IA y preocupaciones sobre la integración de la IA en el currículo en la educación superior. El análisis de LDA identificó dos temas dominantes: la integración pedagógica de herramientas de IA generativa y un discurso académico más amplio sobre la ética de la IA que se correlacionó con los hallazgos de VOSviewer. Esto mejoró la credibilidad, fiabilidad y validez de las técnicas bibliométricas aplicadas en el estudio. Las recomendaciones y direcciones futuras ofrecen valiosas perspectivas para los responsables de políticas y partes interesadas para abordar la integración pedagógica de herramientas de IA generativa en la educación superior. El desarrollo de marcos y directrices éticas es importante para abordar la adopción justa y transparente de la IA en la educación superior. Además, las desigualdades globales en la adopción, alineadas con los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la UNESCO, son cruciales para garantizar una integración equitativa y responsable de la IA en la educación superior.