¿Cómo utilizan realmente los estudiantes la IA?

Esto es lo que nos dicen los datos.

Por Derek O’Connell 14 de julio de 2025 (Traducción automática de Google)

Hay conversaciones aparentemente interminables sobre el impacto de la inteligencia artificial en los estudiantes universitarios. Los principales medios de comunicación, incluidos Wired y The New Yorker , han dedicado un espacio considerable al tema. En otras partes de The Chronicle se pueden encontrar argumentos de que la IA revolucionará el aprendizaje y la experiencia del estudiante junto con argumentos de que la IA está destruyendo esas mismas cosas . Sin embargo, a pesar de todo el debate, es difícil encontrar muchos datos: muchas anécdotas pero poca discusión sistemática de lo que sabemos. Eso está empezando a cambiar a medida que aparecen más y más investigaciones. Nuestra comprensión aún está en sus etapas iniciales, pero después de dos años y medio tenemos suficientes datos para formarnos una imagen más clara sobre quién está usando la IA, para qué la están usando, qué piensan sobre ella y qué significa para el aprendizaje.

Primero lo primero: ¿Cuántos estudiantes universitarios usan realmente IA? (Por “IA” me refiero a grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude y otros). Los datos parecen ser muy dispares, al menos a primera vista. Si analizamos estudios de investigación y encuestas públicas desde mediados de 2023, cuando ChatGPT se popularizó, descubriremos que entre quienes usan IA se incluyen: el 86 % de los estudiantes universitarios en una muestra de 16 países; entre el 36 % y el 43 % de los estudiantes suecos; el 65 % de los estudiantes de Harvard; el 56 % de los estudiantes en Estados Unidos; el 37 % de los estudiantes universitarios en Estados Unidos usa específicamente ChatGPT; el 51 % de los estudiantes estadounidenses de entre 14 y 22 años; el 46 % de los estudiantes de grado en universidades estadounidenses; el 42 % de los estudiantes en Estados Unidos lo usa semanalmente; el 65 % de los estudiantes en universidades de cuatro años en Estados Unidos; el 79 % de los estudiantes lo usa para facilitar su aprendizaje (el 39 % lo hace ocasionalmente y el 40 % con frecuencia); y el 92 % de los estudiantes universitarios en Estados Unidos. En resumen, entre un tercio y casi todos los estudiantes usan IA, con un promedio aproximado de entre la mitad y dos tercios.

A pesar de la variación, las tendencias emergen en una mirada más cercana. Estudios repetidos en fechas posteriores muestran un aumento rápido con el tiempo: el estudio que encontró que el 42 por ciento de los estudiantes usa IA se realizó en 2025, pero en 2023 encontró que el 14 por ciento la usa y en 2024 que el 36 por ciento la usa. El estudio que encontró que el 92 por ciento de los estudiantes universitarios usa IA había encontrado un año antes que el 66 por ciento lo hace; y un estudio de 2023 de estudiantes K-12 repetido en 2024 encontró que el uso se duplicó. En segundo lugar, cuanto más alto es el nivel educativo, más probable es que los estudiantes usen IA. Los estudios muestran que los estudiantes K-12 usan IA con menos frecuencia que los estudiantes universitarios, mientras que los estudiantes de posgrado, quizás sorprendentemente, la usan más que todos. En tercer lugar, el uso varía según la especialidad: los graduados en negocios, STEM y ciencias sociales tienen más probabilidades de usar IA y es menos probable que tengan preocupaciones sobre su uso que los graduados en humanidades. Y la mayoría de estas encuestas se realizaron antes de que las empresas comenzaran a promover la IA directamente a los estudiantes universitarios: OpenAI les dio a los estudiantes universitarios acceso premium gratuito a ChatGPT durante los exámenes del semestre de primavera pasado, y Cluely creó una aplicación diseñada explícitamente para hacer trampa en exámenes, entrevistas de trabajo y similares.

Después de dos años y medio, tenemos suficientes datos para formarnos una imagen más clara sobre quién está usando IA, para qué la están usando, qué piensan sobre ella y qué significa para el aprendizaje.
¿Para qué usan los estudiantes IA? Las respuestas principales se agrupan en torno a la búsqueda de información u obtener explicaciones (50-70 por ciento de los encuestados en los estudios citados anteriormente); generar ideas o hacer una lluvia de ideas (40-50 por ciento); y apoyo en la escritura, incluyendo la revisión gramatical, la edición, el inicio de un trabajo y la redacción de un ensayo (30-50 por ciento). Alrededor del 25-35 por ciento de los estudiantes usan IA para cosas como escribir ensayos completos, obtener “respuestas de exámenes” (según un estudio de OpenAI) y pruebas de opción múltiple. Resulta que la mayoría de los estudiantes afirman usar IA en roles de apoyo, aunque, como veremos más adelante, lo que significa “apoyo” es complicado. Y para aquellos que usan IA descaradamente para hacer trampa, un estudio encontró que el 86 por ciento de los estudiantes que usan ChatGPT para las tareas dicen que su uso no fue detectado; De los que fueron capturados, más de un tercio no sufrieron consecuencias negativas.

¿Qué piensan los estudiantes sobre la IA? Las opiniones están profundamente divididas, incluso entre los usuarios frecuentes de IA. Por ejemplo, un estudio encontró que el 56 por ciento de los estudiantes tienen una actitud positiva sobre el uso de la IA con fines educativos, sin embargo, al 54 por ciento le preocupaba cómo afectaría a su aprendizaje, lo que implica cierta superposición. Una pluralidad de estudiantes piensa que la IA tendrá consecuencias tanto positivas como negativas. El Instituto de Política de Educación Superior (HEPI), en Inglaterra, encontró que el 50 por ciento de los estudiantes estaban preocupados por las alucinaciones (casos en los que la IA da respuestas falsas o inexactas), el 37 por ciento por obtener resultados sesgados y el 18 por ciento pensaba que podrían aprender más sin IA (estos datos aparecen en el mismo estudio que encontró que más del 90 por ciento de los estudiantes universitarios usan IA). Cabe destacar que un estudio de estudiantes de secundaria realizado antes y después de que la IA se generalizara no encontró un aumento en el porcentaje de estudiantes que hacen trampa. (Una posible explicación es que cambiaron los medios para hacer trampa, pero no su prevalencia: así que, en lugar de recurrir a fábricas de artículos académicos o a servicios de “tutoría” como Chegg, los tramposos simplemente usan IA). De hecho, entre el 15 % y el 25 % de los estudiantes en varios estudios creen que la IA no debería permitirse en absoluto en la educación o se niegan a usarla, y aproximadamente la mitad cree que usarla es hacer trampa. La razón más común para usar IA en el estudio HEPI fue ahorrar tiempo (51 %), seguida de mejorar el trabajo (50 %) y obtener apoyo instantáneo (40 %). Finalmente, un estudio en el que se preguntó a los estudiantes por qué les resulta útil la IA es revelador: el acuerdo más fuerte fue con la afirmación de que la IA “no me juzgará”, después de lo cual vinieron el anonimato, hacer preguntas que uno no le haría a un profesor y sentirse más cómodo con la retroalimentación de la IA que con la de un profesor.

Desde hace tiempo es evidente la importancia de contar con políticas claras sobre IA. Sin embargo, parece haber una mejora en este aspecto: el 58 % de los estudiantes del estudio de BestCollege de 2023 afirma que su institución o programa cuenta con una política sobre IA, mientras que el 80 % de los estudiantes del estudio de HEPI de 2025 opina lo mismo. Por supuesto, la política en muchas instituciones es dejar la responsabilidad al profesor, lo que genera una marcada variabilidad. Más de la mitad de los estudiantes que participaron en las encuestas de BestColleges e Intelligent.com afirmaron que se les exigía o se les animaba encarecidamente a usar IA en las tareas de clase, pero Intelligent.com descubrió que el 72 % de los estudiantes tenía al menos un profesor que la prohibía en sus trabajos escritos. Ante esta variabilidad, es fundamental contar con una política clara y comunicarla periódicamente.

¿Qué creen los estudiantes que deberían hacer las instituciones con la IA? El Consejo de Educación Digital descubrió que cuatro de cada cinco estudiantes creen que sus instituciones no han integrado la IA lo suficiente, y tres de cada cinco creen que debería usarse más en la enseñanza. Pero eso no significa que los estudiantes estén a favor de un uso ilimitado. Solo el 18 % piensa que los cursos creados e impartidos principalmente por IA son más valiosos que los cursos tradicionales; el 55 % piensa que la dependencia excesiva de la IA en la enseñanza disminuye el valor recibido de un curso; y el 89 % está preocupado por la calificación de la IA. (Se podría preguntar a los estudiantes que entregan tareas generadas por IA si están abiertos a que la IA las califique). De hecho, con mucho, la sugerencia más común es que los chatbots de IA brinden asistencia las 24 horas, los 7 días de la semana, lo que encaja con el uso de la IA por parte de los estudiantes para ahorrar tiempo y obtener soporte instantáneo. En otras palabras, los estudiantes piensan que la IA es importante, pero no que deba reemplazar a los profesores.

Dada la creciente frecuencia del uso de la IA y las opiniones encontradas al respecto, ¿sabemos cuál es su impacto en el aprendizaje? Se habla con frecuencia del uso de la IA para apoyar el aprendizaje, y algunas evidencias iniciales sugieren que su uso puede mejorar el rendimiento académico, quizás incluso las habilidades de pensamiento. Pero el “cómo” lo es todo, como descubrió Lorena A. Barba, profesora de ingeniería mecánica y aeroespacial en la Universidad George Washington. Cuando proporcionó a sus estudiantes un chatbot entrenado con los materiales del curso, simplemente copiaban y pegaban ejercicios en el chatbot y enviaban la respuesta dada. Si la respuesta era incorrecta, intercambiaban ejercicios con el chatbot hasta que les daba la correcta. Barba discutió los usos adecuados del chatbot con los estudiantes en clase y les pidió que no copiaran y pegaran las preguntas de las tareas. Pero, escribe, “no siguieron mi consejo y parecían no darse cuenta de que estaban perjudicando su aprendizaje”. Cuando intentó reducir el uso de la IA más adelante en el curso, los estudiantes se enfurecieron, ya que se habían vuelto dependientes de ella. “En retrospectiva”, concluye, “necesitaban mucha más orientación sobre cómo usar la IA de forma que favoreciera el aprendizaje. Pensé que con algunas demostraciones en vivo y muchos consejos orales lo entenderían. No funcionó”. Ejemplos como este justifican la cautela sobre las percepciones de los estudiantes sobre la IA, ya que es posible que ellos mismos no sepan si realmente les está ayudando.

Solo el 18 % de los estudiantes piensa que los cursos creados e impartidos principalmente por IA son más valiosos que los cursos tradicionales; el 55 % piensa que la dependencia excesiva de la IA en la enseñanza disminuye el valor recibido de un curso; y el 89 % está preocupado por la calificación de la IA.
Para entender lo que sucedió, Barba señala “la ilusión de competencia”, donde la sensación de aprendizaje reemplaza el aprendizaje real. Piense en una conferencia inspiradora que lo dejó con la sensación de haber escuchado algo revelador, solo para darse cuenta después de que no obtuvo nada de ella. Esa es la ilusión de competencia en funcionamiento. Se requiere un esfuerzo genuino para que nuestras mentes incorporen contenido y habilidades en la memoria a largo plazo y los procesos de pensamiento sistemático. El contenido atractivo pero superficial, o las validaciones que no reflejan el uso real de las habilidades, son como calorías vacías que nos llenan sin ningún beneficio. Los estudiantes, en opinión de Barba, se acostumbraron a la sensación de obtener buenas calificaciones sin hacer el trabajo necesario para aprender.

La ilusión de competencia puede vincularse, a su vez, a la descarga cognitiva: desplazar el trabajo mental fuera de nuestra mente para reducir la carga cognitiva. La descarga cognitiva es positiva cuando el trabajo no es importante o distrae: por ejemplo, usar la función de búsqueda de un PDF para encontrar rápidamente el material que se busca. Pero cuando lo que se descarga es importante, el resultado es una deuda cognitiva, una dependencia excesiva de fuentes externas que reemplazan nuestro propio pensamiento. En consonancia con esto, estudios recientes han encontrado correlaciones entre un mayor uso de IA y una menor retención de memoria, pensamiento crítico y creatividad. También existe evidencia de beneficios en estas mismas categorías, pero a menudo es a corto plazo o en formas limitadas que no respaldan un aprendizaje más profundo (como el apoyo a la “memoria esencial”, que es vaga y general en lugar de específica y detallada). Esto convierte a la IA en una excelente manera de producir la apariencia de aprendizaje, al tiempo que enmascara los costos para quienes la usan.

Esto no significa negar que la IA pueda apoyar el aprendizaje. Recordemos que copiar ensayos de memoria no es la forma en que la mayoría de los estudiantes afirman usar la IA. Como se informó recientemente en The Chronicle, muchos estudiantes de alto rendimiento la usan para reforzar su aprendizaje, no para saltárselo. La IA puede ser eficaz para condensar apuntes, crear guías de estudio o ejercicios de práctica, editar y sugerir enfoques alternativos a un problema. Si se usa de buena fe, y con la debida conciencia de su tendencia a alucinar, la IA puede ser muy útil. Después de todo, aceptamos que un colega que edita o sugiere alternativas beneficia nuestro trabajo; la IA puede aportar al menos parte de eso si se usa correctamente.

El aprendizaje, especialmente el aprendizaje profundo basado en habilidades, fundamental para la educación superior, proviene del trabajo cognitivo que ejercita y fortalece las capacidades mentales. Barba esperaba que sus estudiantes usaran la IA para facilitar dicho aprendizaje, pero la usaron para reemplazarlo. Aquí hay una distinción implícita que requiere mayor explicación. Al facilitar el aprendizaje, la IA nos permite avanzar más rápidamente en el trabajo importante (por ejemplo, al ofrecer sugerencias sobre cómo comenzar a investigar un tema o posibles maneras de expresar algo). Al reemplazar el aprendizaje, la IA realiza el trabajo importante por nosotros (como responder preguntas de examen). A estas, yo añadiría una tercera categoría: el aprendizaje complementario, el punto intermedio turbio donde la IA se utiliza junto con el propio trabajo o se incorpora a él (como proporcionar datos de apoyo o crear el esquema de un ensayo). Es importante nombrar este punto intermedio, generalmente no reconocido, porque el hecho de que la IA sea beneficiosa o perjudicial en estos casos dependerá a menudo del contexto y los objetivos.

La IA puede crear “la ilusión de competencia”, donde la sensación de aprendizaje reemplaza el aprendizaje real.
Considere el esquema. A veces es auxiliar a la tarea real, como la necesidad de ajustar el contenido a una plantilla o modelo estándar; aquí el esquema de IA puede ser más un facilitador. Pero si los objetivos de aprendizaje o las habilidades presupuestas incluyen procesar, condensar u organizar información, entonces hacer que la IA haga el esquema reemplaza el trabajo de aprendizaje central. Por lo tanto, hacer que la IA haga el esquema podría ser útil en algunos contextos y perjudicial en otros. Pero las instituciones no pueden asumir que los estudiantes reconocerán estas distinciones, y dada la ilusión de competencia, los estudiantes pueden equivocarse mucho: Recuerde que Barba habló repetidamente con su clase sobre el uso adecuado de la IA en vano.

Además, lo que comienza como un uso limitado y facilitador puede derivar en un uso problemático, como descubrió Hua Hsu, del New Yorker: “Casi todos los estudiantes que entrevisté en los últimos meses describieron la misma trayectoria: desde usar la IA para ayudar a organizar sus pensamientos hasta descargar su pensamiento por completo”. Alguien que comienza a usar la IA para una cosa pequeña puede descubrir que la mera conveniencia, la capacidad de completar tareas en minutos, no horas, conduce a un uso mayor y más amplio. La caída del uso razonable a cuestionable y perjudicial de la IA entre los usuarios frecuentes también ha tenido consecuencias alarmantes fuera del aula, donde (por ejemplo) lo que comienza como un asistente de programación puede convertirse en un organizador de la vida personal y, en casos extremos, en una fuente de guía espiritual alucinada. Gestionar las formas apropiadas de uso de la IA probablemente será uno de los principales desafíos de nuestra sociedad en el futuro, en la educación y en otros ámbitos.

Entonces, ¿qué nos dicen los datos? Muchos estudiantes, aunque no todos, usan IA, y es cada vez más común. Los estudiantes tienen sentimientos encontrados sobre la IA y reciben mensajes contradictorios de profesores e instituciones. Creen que las instituciones deberían incorporar más la IA, pero les preocupa que reemplace la enseñanza. El uso de la IA puede facilitar el aprendizaje, pero también perjudicarlo gravemente si no se implementa con cuidado e intencionalidad. Debemos tener presentes estas conclusiones y estar atentos a las futuras investigaciones, a medida que la IA continúa su implacable avance en nuestras aulas.

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