¿A qué le temen los profesores?
Cada nuevo semestre, el profesorado universitario se enfrenta a una pregunta similar: ¿están aprendiendo los estudiantes o simplemente cumpliendo con los requisitos mínimos para obtener un título? Este año, la pregunta adquiere un nuevo significado. Una encuesta realizada en noviembre de 2025 a 1,057 profesores por la Asociación Estadounidense de Universidades y Colegios y la Universidad de Elon reveló que el 90 % cree que la IA generativa disminuirá las habilidades de pensamiento crítico de los estudiantes, el 83 % cree que reducirá su capacidad de atención y el 95 % espera que aumente su dependencia excesiva de las herramientas. Casi tres de cada cuatro, el 73 %, han lidiado personalmente con un problema de integridad académica relacionado con la IA. Estas no son preocupaciones aisladas de una minoría reacia. Son la opinión mayoritaria de la profesión, y son específicas: no se trata de que "la IA sea disruptiva" en abstracto, sino de la percepción compartida de que algo tangible está ocurriendo en la forma en que piensan los estudiantes.
Lo que los estudiantes ya están haciendo
Los estudiantes tampoco se esconden de esto. La encuesta de HEPI de 2026 sobre IA generativa para estudiantes, basada en 1,054 estudiantes universitarios del Reino Unido, reveló que el 95 % utiliza IA de alguna forma y el 94 % la utiliza para trabajos evaluados. Solo el 12 % admite enviar texto generado por IA directamente, aunque esa cifra se ha cuadruplicado desde 2024, cuando se situaba en el 3 %, lo que sugiere que la línea entre "utilizar la IA para ayudar" y "dejar que la IA lo haga" se está difuminando rápidamente. Dos citas de la propia encuesta, una al lado de la otra, hablan por sí solas. Un estudiante describió el uso de la IA para resumir lecturas densas y así poder "centrarse en el análisis crítico y una comprensión más profunda". Otro escribió, simplemente: "No estoy usando mi cerebro en absoluto". Misma herramienta, mismo término, dos experiencias de aprendizaje completamente diferentes, y la encuesta no indica que ninguno de los estudiantes estuviera haciendo nada inusual.
Por qué el mecanismo no ha cambiado
Lo que diferencia a esos dos estudiantes no es la herramienta. Es lo que la clase les pidió una vez que la usaron. La IA puede responder al "qué" más rápido que cualquier clase magistral, más rápido que cualquier libro de texto, más rápido que las horas de consulta. Lo que no puede hacer es sustituir al estudiante en el momento en que se le pide que prediga un resultado, defienda una decisión o explique algo con sus propias palabras, porque esos momentos solo funcionan si es el estudiante quien recupera la información. Esta es la idea subyacente: la práctica de recuperación, a veces llamada efecto de prueba, el hallazgo bien establecido de que extraer activamente información de la memoria genera una comprensión mucho más sólida y duradera que simplemente recibir la información de nuevo. No es algo nuevo, y no tiene que ver con la IA. Simplemente, la IA hace que sea inusualmente fácil omitirla.
Un estudio de la Universidad de Drexel de 2025 cuantifica esa brecha. Los investigadores proporcionaron a estudiantes de ciencia de datos preguntas de práctica de recuperación generadas por IA durante los descansos de clase, indicaciones de bajo riesgo que obligaban a los estudiantes a recordar y aplicar lo que acababan de aprender, y compararon su desempeño posterior en un examen con un grupo de control que no recibió dicha práctica. El grupo de recuperación obtuvo un 89 % de puntuación. El grupo de control obtuvo un 73 %. Una diferencia de 16 puntos que los investigadores consideraron estadísticamente y prácticamente significativa, sin cambiar nada del contenido, solo si los estudiantes tenían que recordarlo. Este hallazgo no ha cambiado por la existencia de la IA. De hecho, explica exactamente lo que está en juego: el mecanismo que produce el aprendizaje real todavía se basa en el recuerdo con esfuerzo, y la utilidad de la IA para un estudiante depende completamente de si se usa para estimular ese esfuerzo o para reemplazarlo.
Donde se acaba la política
Por eso, cuestionar las técnicas, y no las políticas de IA, podría ser la herramienta menos utilizada en la educación superior. En la encuesta de la AAC&U, el 87 % del profesorado afirmó haber redactado políticas explícitas sobre el uso de la IA, pero el 59 % aún indicó que su institución no estaba bien preparada para ayudar a los estudiantes a afrontar lo que se avecina. Las políticas son necesarias, pero rigen lo que el estudiante presenta posteriormente. Su efecto es mínimo durante los noventa minutos previos a la entrega, en el aula o el seminario, donde se produce o no el pensamiento crítico, y donde ningún documento normativo ha logrado jamás que nadie reflexione más profundamente.
Nada de esto justifica la resistencia a la IA en el aula, y los datos tampoco respaldan esa conclusión; muchos estudiantes ya la utilizan con éxito. Se trata más bien de un argumento a favor de ser mucho más conscientes de qué momentos pertenecen exclusivamente al estudiante, y de diseñar clases, seminarios y evaluaciones que protejan esos momentos de forma deliberada, tal como muestra la sección «Historias tras las diapositivas» de este número, donde un profesor ya lo hace, pregunta por pregunta.
Referencias
Asociación Estadounidense de Colegios y Universidades y el Centro para Imaginar el Futuro Digital de la Universidad de Elon. (21 de enero de 2026). Encuesta nacional: el 95 % del profesorado universitario teme la excesiva dependencia de los estudiantes en la IA y la disminución del pensamiento crítico entre los alumnos que utilizan herramientas de IA generativa. AAC&U. https://www.aacu.org/newsroom/national-survey-95-of-college-faculty-fear-student-overreliance-on-ai-and-diminished-critical-thinking-among-learners-who-use-generative-ai-tools
An, Y., Liu, J., Acharya, N., & Hashmi, R. (2025). Mejora del aprendizaje de los estudiantes con preguntas de práctica de recuperación generadas por LLM: Un estudio empírico en cursos de ciencia de datos. arXiv. https://arxiv.org/abs/2507.05629
Stephenson, R., y Armstrong, C. (12 de marzo de 2026). Encuesta estudiantil sobre inteligencia artificial generativa 2026 (Informe HEPI 199). Instituto de Políticas de Educación Superior. https://www.hepi.ac.uk/reports/student-generative-ai-survey-2026/
