Este artículo propone un modelo integral para diagnosticar la implementación de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) en universidades, abordando las limitaciones de los enfoques actuales (ej.: énfasis en métricas cuantitativas y auto-reportes). Mediante una revisión teórica y metodológica, se identifican brechas como la falta de integración de perspectivas comunitarias, la medición superficial de impactos y la desconexión entre acciones institucionales y metas locales de la Agenda 2030. El modelo propuesto combina herramientas de Inteligencia Artificial generativa (NLP, análisis de redes sociales, machine learning) con métodos participativos para evaluar cuatro dimensiones clave: académica, investigativa, operativa y de vinculación social. Se destaca su adaptabilidad a contextos regionales, priorizando ODS relevantes (ej.: ODS 2 en Cuba) y promoviendo la equidad mediante la inclusión de actores locales. Los resultados subrayan la necesidad de superar el "SDG-washing" y avanzar hacia diagnósticos holísticos que integren datos cuantitativos, cualitativos y tecnológicos para una acción transformadora en educación superior.