Ni amenaza ni solución: la IA muestra efectos mixtos en el aprendizaje universitario

Fernanda GonzálezCultura Digital24 de junio de 2026IA en las actividades académicas podrían no ser resultado de estudiantes poco comprometidos que recurren a la tecnología para cumplir con sus obligaciones. De acuerdo con los hallazgos del estudio, los efectos negativos observados podrían ser una reacción racional a la tendencia sistemática de las instituciones educativas a valorar únicamente los resultados académicos, dejando en segundo plano el proceso de aprendizaje.

habilidad cognitiva de orden superior, como pensamiento crítico, creatividad o resolución de problemas.

La revisión sistemática se concentró principalmente en ChatGPT, debido a que fue el sistema con mayor presencia en las investigaciones analizadas. La herramienta desarrollada por OpenAI apareció en cerca del 70% de los estudios considerados.

En términos generales, los resultados muestran que el impacto de la IA generativa en contextos universitarios no es uniforme ni puede describirse simplemente como positivo o negativo. Alrededor del 40% de las investigaciones reportó efectos favorables sobre el desarrollo de habilidades cognitivas. Cerca de una cuarta parte de la muestra registró resultados mixtos, condicionados por factores externos como el contexto educativo, el grado de supervisión docente o la forma en que la tecnología fue incorporada al proceso de enseñanza.

De manera más específica, la revisión encontró que la IA puede fortalecer las capacidades de análisis, la construcción de argumentos, la generación de ideas, el pensamiento divergente, la comprensión de problemas complejos y la identificación de soluciones innovadoras cuando se emplea dentro de actividades estructuradas y acompañadas por orientación pedagógica.

Del otro lado, el análisis reveló que cerca del 43% de los estudios documentó algún efecto potencialmente perjudicial asociado al uso intensivo de estas herramientas sin una guíaadecuada. Entre los riesgos cognitivos más citados destacan la dependencia excesiva (33.7%), seguido de la autonomía analítica reducida (20.2%) y la denominada “delegación cognitiva” (18%), fenómeno que ocurre cuando los estudiantes transfieren a la IA tareas mentales esenciales, como analizar, sintetizar o evaluar información.

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El problema no es la IA, es cómo se usa

En el artículo publicado en la revista Frontiers in Psychology, Alubthane concluye que la “inteligencia artificial generativa funciona como un amplificador cognitivo en condiciones estructuradas y como un sustituto cognitivo cuando se utiliza sin orientación”. Este fenómeno fue denominado “Modelo de doble mecanismo”, una propuesta que sostiene que los efectos positivos o negativos de la IA dependen de factores como su adecuada integración pedagógica, el fortalecimiento de la reflexión estudiantil y la supervisión por parte del profesorado.

Para ilustrar esta interpretación, la autora presenta tres escenarios hipotéticos. En el primero, describe a un estudiante que debe analizar fuentes contradictorias sobre un tema polémico. En la situación considerada beneficiosa, el alumno utiliza la IA para localizar perspectivas diversas, resumir argumentos opuestos e identificar posibles sesgos en la información disponible. Sin embargo, sigue siendo él quien compara las evidencias, evalúa la credibilidad de las fuentes y formula sus propias conclusiones. En este caso, la IA amplifica sus capacidades cognitivas al facilitar el acceso a información relevante y reducir tareas mecánicas de búsqueda. El escenario problemático surge cuando el estudiante solicita directamente una conclusión al sistema y acepta la respuesta sin verificarla ni contrastarla con otras evidencias.

pensamiento crítico y de las habilidades de argumentación.

Finalmente, el tercer escenario se centra en un estudiante de ingeniería encargado de diseñar una solución para un problema técnico complejo. En este contexto, la IA puede resultar útil para explorar múltiples alternativas, analizar restricciones del proyecto, identificar riesgos potenciales o recibir retroalimentación sobre distintas propuestas. Sin embargo, si el estudiante adopta íntegramente la solución sugerida por el sistema sin comprender los principios técnicos involucrados ni comprobar su funcionamiento, la tecnología termina sustituyendo las capacidades humanas de resolución de problemas y restringiendo el aprendizaje profundo.

La autora reconoce que su trabajo presenta algunas limitaciones. Por un lado, señala que todavía existen pocos estudios longitudinales capaces de dar seguimiento al impacto cognitivo de la IA en estudiantes, lo que dificulta medir sus efectos a largo plazo. Asimismo, destaca que la mayoría de las investigaciones analizadas fueron realizadas en inglés y con poblaciones procedentes de Asia Oriental y países desarrollados, lo que plantea interrogantes sobre las experiencias que podrían registrarse en naciones del Sur Global o en sistemas educativos con menos recursos.

A pesar de ello, sostiene que su revisión aporta elementos valiosos para enfrentar uno de los principales desafíos pedagógicos derivados del auge de la IA generativa. “La cuestión no es si integrar o no la IA generativa; esa decisión ya se ha tomado, institución por institución, estudiante por estudiante. La cuestión es si las universidades diseñarán esa integración con la deliberación que requiere. Quienes lo hagan descubrirán que la IA generativa es lo que la evidencia demuestra que puede ser: un auténtico amplificador de la capacidad cognitiva humana. Quienes no lo hagan la encontrarán convertida en algo más preocupante: un sustituto altamente capaz del pensamiento que se supone deben cultivar”, concluye.