Impacto Mixto de la IA en el Aprendizaje Universitario: ¿Amenaza o Oportunidad?

El uso de inteligencia artificial (IA) generativa en el ámbito académico está en constante crecimiento, lo que ha generado un intenso debate sobre sus efectos en el desarrollo de habilidades cognitivas en los estudiantes universitarios. Mientras algunos estudios sugieren que herramientas como ChatGPT pueden obstaculizar el pensamiento crítico, otros defienden que esta tecnología potencia la creatividad, la capacidad analítica y la resolución de problemas.

Un metaanálisis realizado por Fawzia Alubthane, profesora adjunta en la Universidad Islámica Imam Muhammad ibn Saud, en Riad, Arabia Saudita, indica que los efectos del uso de la IA en actividades académicas no provienen necesariamente de la falta de compromiso de los estudiantes, quienes recurren a la tecnología para cumplir con sus tareas. Los hallazgos sugieren que las consecuencias negativas observadas pueden ser una respuesta racional a la tendencia de las instituciones educativas de enfocarse exclusivamente en los resultados académicos, desestimando el proceso de aprendizaje.

Metodología del estudio

Utilizando la metodología PRISMA 2020, la investigadora analizó trabajos publicados entre 2024 y marzo de 2026, disponibles en las bases de datos Web of Science y Scopus. De más de 1,200 registros iniciales, se seleccionaron 89 estudios que cumplían con los criterios de inclusión establecidos. Este metaanálisis se centró únicamente en investigaciones empíricas revisadas por pares que examinaron el impacto de herramientas de IA generativa en estudiantes, docentes o en entornos de educación superior. Además, todos los estudios incluidos debían abordar al menos una habilidad cognitiva de nivel superior, tales como pensamiento crítico, creatividad o resolución de problemas.

La revisión se centró predominantemente en ChatGPT, dado que esta herramienta de OpenAI fue la más mencionada en las investigaciones analizadas, apareciendo en aproximadamente el 70% de los estudios considerados.

Resultados del análisis

Los resultados del metaanálisis revelan que el impacto de la IA generativa en contextos universitarios es variado y no se puede clasificar simplemente como positivo o negativo. Alrededor del 40% de las investigaciones reportaron efectos beneficiosos en el desarrollo de habilidades cognitivas, mientras que cerca de una cuarta parte de la muestra presentó resultados mixtos, influenciados por factores externos como el contexto educativo, el grado de supervisión docente y la manera en que se incorpora la tecnología en el proceso de enseñanza.

De manera más detallada, se encontró que la IA puede fortalecer habilidades como el análisis, la construcción de argumentos, la generación de ideas, el pensamiento divergente, la comprensión de problemas complejos y la identificación de soluciones innovadoras, siempre que se utilice en actividades estructuradas y bajo la debida orientación pedagógica. Sin embargo, se constató que aproximadamente el 43% de los estudios documentaron efectos potencialmente negativos asociados al uso intensivo de estas herramientas sin la supervisión adecuada. Entre los riesgos cognitivos más mencionados se destacan la dependencia excesiva (33.7%), la disminución de la autonomía analítica (20.2%) y la “delegación cognitiva” (18%), que ocurre cuando los estudiantes transfieren a la IA tareas mentales fundamentales, como analizar, sintetizar o evaluar información.

Perspectiva sobre el uso de la IA

En un artículo publicado en la revista Frontiers in Psychology, Alubthane concluye que la “inteligencia artificial generativa actúa como un amplificador cognitivo en condiciones estructuradas y como un sustituto cognitivo cuando se usa sin orientación”. Este fenómeno se explica mediante el “Modelo de doble mecanismo”, que postula que los efectos de la IA son determinados por factores como la adecuada integración pedagógica, el fomento de la reflexión estudiantil y la supervisión docente.

Para ilustrar esta teoría, la autora propone tres escenarios hipotéticos. En el primero, un estudiante debe analizar fuentes contradictorias sobre un tema controvertido. En un escenario positivo, utiliza la IA para localizar diversas perspectivas, resumir argumentos opuestos e identificar posibles sesgos en la información. Sin embargo, el estudiante se encarga de comparar las evidencias, evaluar la credibilidad de las fuentes y formular sus propias conclusiones. En este caso, la IA potencia sus capacidades cognitivas al facilitar el acceso a información relevante y reducir tareas mecánicas de búsqueda. En contraste, el problema surge cuando el estudiante solicita directamente una conclusión al sistema y acepta la respuesta sin verificarla ni contrastarla con otras evidencias.

Ejemplos de uso adecuado y problemático

En el segundo ejemplo, Alubthane presenta el caso de un estudiante que debe desarrollar un argumento original para un ensayo académico. Si utiliza la IA como herramienta de apoyo, puede generar ideas preliminares, identificar contraargumentos o explorar diferentes enfoques conceptuales. No obstante, si el alumno delega completamente la creación del argumento al sistema y se limita a copiar o adaptar el contenido generado, la tecnología deja de fomentar la creatividad y se convierte en un sustituto del proceso intelectual. Según la autora, esta práctica promueve la dependencia de la herramienta y limita el desarrollo del pensamiento crítico y las habilidades argumentativas.

Finalmente, el tercer caso se refiere a un estudiante de ingeniería que necesita diseñar una solución para un problema técnico complejo. En este entorno, la IA puede ser útil para explorar diversas alternativas, analizar restricciones del proyecto, identificar riesgos potenciales y recibir retroalimentación sobre distintas propuestas. Sin embargo, si el estudiante adopta la solución sugerida por el sistema sin entender los principios técnicos involucrados ni comprobar su funcionamiento, la tecnología termina por reemplazar las capacidades humanas de resolución de problemas y restringe el aprendizaje profundo.

Límites del estudio y conclusiones

La autora reconoce que su trabajo presenta ciertas limitaciones. En primer lugar, apunta que aún existen pocos estudios longitudinales que puedan rastrear el impacto cognitivo de la IA en los estudiantes, lo que dificulta la evaluación de sus efectos a largo plazo. Además, destaca que la mayoría de las investigaciones analizadas fueron realizadas en inglés y con poblaciones de Asia Oriental y países desarrollados, lo que plantea interrogantes sobre las experiencias que podrían vivirse en naciones del Sur Global o en sistemas educativos con menos recursos.

A pesar de estas limitaciones, Alubthane argumenta que su revisión proporciona elementos valiosos para abordar uno de los principales retos pedagógicos que surge con el auge de la IA generativa. “La pregunta no es si integrar o no la IA generativa; esa decisión ya se ha tomado, institución por institución, estudiante por estudiante. La cuestión radica en si las universidades diseñarán esa integración con la deliberación necesaria. Aquellos que lo hagan descubrirán que la IA generativa puede ser un auténtico amplificador de la capacidad cognitiva humana. Quienes no lo hagan, la encontrarán convertida en un sustituto preocupante del pensamiento que se supone deben cultivar”, concluye.