En la última década la IA generativa en educación universitaria (en adelante, IA generativa) se ha consolidado en el ámbito educativo, impulsada por modelos de lenguaje como ChatGPT. Estas herramientas pueden generar texto, imágenes y análisis de datos, y su accesibilidad ha transformado prácticas docentes y de aprendizaje. Según un informe de la Fundación CYD (2025), “nueve de cada diez estudiantes universitarios españoles emplea alguna herramienta de IA generativa” para tareas académicas.

En este artículo comparto una visión integral sobre cómo estas tecnologías están impactando a la universidad desde distintos ángulos: analizo los beneficios, los desafíos, incluyo testimonios reales de estudiantes y docentes, y propongo algunas recomendaciones clave para promover un uso responsable y formativo de estas herramientas emergentes.

Metodología de la encuesta

Las cifras presentadas se basan en una encuesta de la Fundación CYD (2025) aplicada a 1.200 estudiantes de cinco universidades españolas (UCM, UPM, UCLM, UMA y UGR) entre enero y marzo de 2025. Se consultó el uso y percepción de la IA generativa en tres ámbitos: resolución de dudas, investigación y redacción de trabajos. La muestra fue seleccionada mediante muestreo estratificado por facultades y grados, garantizando una representación equilibrada entre ramas de conocimiento (ciencias, humanidades, ingeniería, salud y ciencias sociales).

Adicionalmente, se incorporan datos del estudio cuantitativo realizado por José Luis Escalante Jiménez. (2024), titulado “Actitud de los estudiantes universitarios de educación ante el uso de la inteligencia artificial” (Instituto Superior de Formación Docente Salomé Ureña, República Dominicana). Este estudio encuestó a 124 estudiantes de la Facultad de Educación sobre seis dimensiones de percepción de la IA, con un coeficiente de confiabilidad de 0.780 en alfa de Cronbach. Los resultados dominicanos permiten contrastes regionales y enriquecen el análisis del impacto de la IA generativa en diferentes contextos educativos.

Desarrollo

1. Uso creciente de la IA generativa

El 89 % de los encuestados ha utilizado herramientas de IA generativa, destacando las plataformas de diálogo (p. ej., ChatGPT, Gemini) con un 81 % de adopción. Otras aplicaciones incluyen generadores de imágenes (47 %) y sistemas de análisis de datos (34 %), lo que demuestra una diversificación progresiva del ecosistema tecnológico académico.

                                                         Fuente Fundación CYD

Figura 1.  Herramientas de IA generativa más utilizadas (n=1.200). Modelos conversacionales (81 %), generadores de imágenes/presentaciones (47 %) y herramientas de análisis de datos (34 %).

Además, los estudiantes destacan el papel de la IA como una herramienta de consulta diaria: más del 50 % reconoce usarla de forma recurrente (al menos tres veces por semana) para tareas académicas.

“La IA generativa me ayuda a preparar esquemas de estudio en minutos, algo que antes me llevaba horas”, comenta María López, estudiante de Ingeniería en la UCM.

Este patrón de uso intensivo sugiere un cambio estructural en los hábitos de aprendizaje y anticipa nuevos modelos de relación con el conocimiento.

2. Beneficios de la IA generativa en educación universitaria

Los entrevistados resaltan varias ventajas de la IA generativa en el entorno universitario:

• Personalización del aprendizaje: La IA genera resúmenes, explicaciones y ejercicios adaptados al ritmo de cada alumno, especialmente útil para estudiantes con estilos de aprendizaje diversos.
• Eficiencia en la redacción: Permite obtener borradores de trabajos y presentaciones en menos tiempo, lo que optimiza la gestión del tiempo académico.
• Acceso inmediato a información: Facilita la búsqueda de referencias, bibliografía estructurada y datos estadísticos para proyectos y ensayos.
• Asistencia idiomática: Mejora la redacción en lenguas extranjeras, permitiendo entregar trabajos con mayor corrección lingüística.

                                              Fuente Fundación CYD

 

“Utilizar IA generativa ha mejorado mi productividad, pero siempre reviso las fuentes que me devuelve el sistema”, afirma el profesor Juan Pérez, del Departamento de Ciencias de la Computación de la UCM.

Otros docentes destacan que el acceso a estos sistemas permite que los estudiantes lleguen a clase con conocimientos previos más estructurados, lo que enriquece el debate y el aprendizaje activo.

3. Desafíos y riesgos de la IA generativa en educación universitaria

A pesar de sus beneficios, la IA generativa presenta retos importantes:

• Integridad académica: Existe el riesgo de plagio, elaboración de trabajos por parte de sistemas automáticos y pérdida de habilidades de pensamiento crítico.
• Sesgos y veracidad: Algunas respuestas generadas reproducen estereotipos, errores factuales o referencias inventadas, lo que exige verificación constante.
• Privacidad y protección de datos: Muchos usuarios desconocen qué ocurre con los datos introducidos en las plataformas, exponiendo información personal o académica.
• Brecha digital: El acceso desigual a tecnología de calidad (ordenadores, conexión estable, suscripciones premium) limita las oportunidades para algunos estudiantes.

Según la UNESCO (2023), la falta de marcos regulatorios deja a muchas instituciones sin criterios claros para validar contenidos generados por IA. El 74 % de los estudiantes manifestó preocupación ética, y el 79 % temió por su privacidad.

“Nos preocupa que algunos alumnos presenten trabajos enteros sin comprensión real, solo pegando respuestas de la IA”, advierte la profesora Ana Martínez, vicedecana de la Facultad de Educación de la UPM.

Algunos docentes proponen un enfoque pedagógico crítico: enseñar a los alumnos a interactuar con la IA no como oráculo, sino como herramienta que requiere discernimiento y revisión humana.

4. Perspectiva docente

Las universidades están reaccionando con diversas estrategias institucionales para integrar la IA generativa:

• Formación específica: Cursos para docentes sobre herramientas de IA generativa, enfoques didácticos híbridos y ética de uso.
• Normativas internas: Protocolos sobre uso en exámenes, detección de contenidos generados automáticamente y procedimientos de verificación.
• Integración curricular: Asignaturas que incorporan el análisis crítico del uso de IA, fomentando la responsabilidad digital y la comprensión de sus límites.

Un estudio de Gasaymeh et al. (2025) sugiere que la inclusión de la IA como competencia transversal mejora la capacidad crítica de los estudiantes y el rol del docente como mediador.

“Ya no se trata de prohibir su uso, sino de enseñar cómo usarla con responsabilidad”, señala la profesora Laura Ruiz, coordinadora TIC de la Facultad de Filosofía de la UMA.

Sin embargo, aún persiste un desfase entre la velocidad de adopción estudiantil y la respuesta institucional, lo que obliga a rediseñar marcos pedagógicos y formas de evaluación.

5. Políticas y recomendaciones institucionales

Organismos internacionales y universidades coinciden en algunas líneas estratégicas:

• Definir principios éticos basados en transparencia, derechos de autor y trazabilidad del contenido.
• Promover la alfabetización digital para que los estudiantes puedan evaluar resultados, detectar sesgos y distinguir entre contenido automatizado y verificado.
• Garantizar inclusión y equidad mediante licencias institucionales, accesos centralizados y soporte técnico.
• Desarrollar herramientas de detección de contenidos generados por IA para reforzar la integridad académica sin criminalizar el uso legítimo.
• Fomentar la investigación educativa que mida el impacto real de estas herramientas en el aprendizaje y las competencias cognitivas.

6. Panorama en América Latina y República Dominicana de la IA generativa

En el contexto latinoamericano, el uso de IA generativa en educación superior avanza a un ritmo desigual, condicionado por factores de infraestructura tecnológica, capacitación docente y políticas públicas. En República Dominicana, el estudio de José Luis Escalante Jiménez. (2024) revela que:

• El 87 % de los estudiantes de educación encuestados utiliza la IA generativa como recurso para resolver dudas y generar textos académicos.
• Solo el 32 % percibe que sus docentes tienen apertura para integrar estas tecnologías en la docencia.
• El 78 % considera la IA generativa como aliada de su proceso de aprendizaje, aunque advierten la necesidad de mayor formación docente.

Universidades dominicanas han comenzado a responder a esta realidad:

• La Universidad Autónoma de Santo Domingo (UASD) ha desarrollado pilotos de formación docente sobre IA generativa y lanzó seminarios internos sobre ética y uso responsable.
• El INTEC implementó en 2024 un módulo de formación en competencias digitales que incluye aplicaciones prácticas de IA generativa en redacción académica y resolución de problemas.
• La PUCMM ha iniciado proyectos de innovación educativa en sus facultades de ingeniería y humanidades, integrando IA generativa como objeto de estudio y como herramienta de apoyo pedagógico.

A nivel institucional, el Ministerio de Educación Superior, Ciencia y Tecnología (MESCyT) ha iniciado consultas para establecer un marco ético nacional sobre inteligencia artificial en universidades, con apoyo de organismos como UNESCO y el BID. También se está desarrollando una Estrategia Nacional de Transformación Digital Universitaria (2025–2030) que incluye objetivos relacionados con IA, competencias digitales docentes y gobernanza tecnológica.

Estos esfuerzos muestran una oportunidad para que República Dominicana no solo adopte, sino también lidere prácticas responsables e inclusivas en el uso de IA generativa en el ámbito universitario.

Conclusión

A partir del análisis realizado, considero que la IA generativa se ha integrado de forma masiva en la universidad, ofreciendo beneficios claros en personalización, eficiencia y accesibilidad, pero también generando desafíos en integridad, equidad y gobernanza institucional. La clave para su adopción responsable radica en:

1. Políticas claras: Normativas que definan con precisión cuándo, cómo y con qué fines se permite su uso.
2. Formación continua: Capacitaciones periódicas para docentes y estudiantes, desde aspectos técnicos hasta dilemas éticos.
3. Énfasis en la ética: Promoción de valores como la honestidad académica, la responsabilidad y la autoría informada.
4. Evaluación de impacto: Estudios longitudinales y comparativos que permitan valorar si estas herramientas mejoran el aprendizaje o generan efectos colaterales no deseados.

Solo así, la IA generativa podrá potenciar la innovación educativa sin sacrificar los valores fundamentales de la enseñanza universitaria.

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Referencias

• Finkel, L., Parra-Contreras, P., Martínez-Solana, Y., & Matos-Mejías, C. (2025). ChatGPT como fuente de información en la Educación Superior: valoración de los resultados que proporciona la IA generativa. Profesional de la Información, 33(6). https://doi.org/10.3145/epi.2024.0604
• Gasaymeh, A. A. M., Abu Qbeita, A., AlMohtadi, R., & Beirat, M. (2025). Exploring education students’ use of ChatGPT for academic and personal purposes: insights from a developing country context. Frontiers in Education, 10. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1580310
• UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. Miao, F., & Holmes, W. (Eds.). UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227
• U.S. Department of Education, Office of Educational Technology. (2023). Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning: Insights and Recommendations. Washington, DC. https://www.ed.gov/sites/ed/files/documents/ai-report/ai-report.pdf
• García, G. (2025, 10 mayo). El ChatGPT y la universidad: casi la mitad de los estudiantes recurren a la IA para sus trabajos. El Boletín. Recuperado de https://www.elboletin.com/el-chatgpt-y-la-universidad-casi-la-mitad-de-los-estudiantes-recurren-a-la-ia-para-sus-trabajos/
• Fundación CYD. (2025). Informe CYD 2025: La transformación digital en la educación superior española. Madrid, España: Fundación CYD. https://www.fundacioncyd.org/publicaciones-cyd/las-universidades-espanolas-una-perspectiva-autonomica-2025/
• José Luis Escalante Jiménez. (2024). Actitud de los estudiantes universitarios de educación ante el uso de la inteligencia artificial. Santo Domingo, República Dominicana: Instituto Superior de Formación Docente Salomé Ureña.  https://orcid.org/0000-0003-0874-3215