La compañía de inteligencia artificial y seguridad Anthropic presentó un estudio preliminar sobre el uso de IA en el ámbito universitario y académico entre una muestra de un millón de cuentas.
En este caso se centraron en el uso del producto de dicha compañía, el chatbot Claude y su impacto cotidiano entre los estudiantes universitarios; o al menos entre aquellas cuentas que podrían ser calificadas como tales a partir de una extensión de mail referida a una institución educativa superior.
El informe, de abril de 2025, destaca que pudieron identificar cuatro patrones claves mediante los cuales los estudiantes interactúan con la IA: la resolución directa de problemas, la creación directa de resultados, la resolución colaborativa de problemas y la creación colaborativa de resultados.
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En el caso del chatbot de inteligencia artificial Claude —del estilo de IA generativa como Chat GPT o Gemini— se observó que la mayoría de los perfiles relevados utiliza este algoritmo para crear y mejorar contenido educativo interdisciplinas (esto representa el 39.3% de las conversaciones) lo que engloba el diseño de preguntas de práctica, la edición de ensayos o resumir material académico.
También un porcentaje similar (33.5%) hace uso de esta IA para buscar explicaciones técnicas o soluciones a tareas académicas. Además la utilizan como herramienta para buscar errores de código, implementación de programas de algoritmo, y problemas matemáticos; entre otros.
Un porcentaje menor (11 %) crea gráficos para visualizar datos, mientras que el porcentaje que la utiliza para traducciones o corregir contenido escrito en otro idioma distinto al materno solo llega al 2.4 por ciento.
De acuerdo a este estudio, aquellos que cursan carreras de STEM suelen hacer un uso temprano de este tipo de tecnología, siendo los principales los estudiantes de las carreras de Ciencias de la computación (36.8%).
En contraste, estudiantes de carreras como Negocios, Salud y Humanidades utilizan la IA para crear conocimiento (aprender algo nuevo) o analizar conocimientos adquiridos, pero sin poner el foco en que el algoritmo brinde una respuesta reflexiva o crítica sobre lo consultado.
Estos resultados son una primera aproximación para comenzar a entender el impacto de la IA en el aprendizaje y analizar el rol de docentes y tutores en la construcción de guías éticas y de estudio.
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La forma en la que se interactúa con la IA también es de interés clasificatorio y en este reporte destacan dos grandes patrones. Las llamadas “conversaciones directas” que implican la búsqueda de la resolución de una pregunta o problema de forma rápida y aquellas “conversaciones colaborativas” donde el usuario activamente busca un diálogo con la IA para alcanzar un objetivo.
Otros de los patrones analizados son aquellos que aplican sobre la respuesta que da la IA; es decir “la resolución de un problema”, o “la creación de un contenido”. De esta forma, comienzan a establecerse caminos de interacción que permiten trazar perfiles que difieren de las búsquedas realizadas en motores como Google.
A diferencia de una “búsqueda tradicional” de un tema o concepto, en la IA suele realizarse consultas y preguntas que apuntan a explicaciones o creaciones de contenidos a partir de pedidos puntuales.
En el caso de aquellos usuarios que están vinculados con las ciencias naturales y las matemáticas pueden observarse mayores consultas de solución de problemas; mientras que aquellos usuarios que fueron identificados en el área de Ciencias de la computación, la Ingeniería, Salud y Humanidades se reparten entre consultas directas y colaborativas.
El fantasma de la trampa
Así como suele decirse “hecha la ley, hecha la trampa”, la pregunta sobre el uso no ético de IA entre estudiantes siempre sobrevuela los debates sobre esta tecnología.
En el reporte indican que es difícil establecer un patrón de trampa o uso indebido ya que carecen del contexto de cada pregunta analizada. Por ejemplo; la resolución de un problema matemático podría clasificarse como trampa, aunque también como una forma de chequeo por parte del usuario para entender un mecanismo lógico o revisar su propio resultado.
Lo mismo ocurre con las consultas creativas ¿se le está pidiendo a la inteligencia artificial que piense una idea por sí misma? ¿o en realidad se le están dando directivas para hacer un brainstorming, buscar inspiración y repensar la propia propuesta?
Sí se detectaron casos de consultas más puntuales como responder correctamente a un cuestionario multiple choice, reescribir un contenido para que no sea identificable el plagio y algunos otros pedidos que siembran dudas, pero tampoco dan certezas.
Si bien se indica que es un estudio preliminar realizado en un periodo de retención de ventanas de consulta por 18 días, no es posible asegurar que todos los perfiles analizados correspondan realmente a estudiantes. Por otro lado, se trata solo del análisis de uno de los chatbots de inteligencia artificial generativa por lo que la muestra sigue siendo parcial. La clasificación de cada uno de los patrones de consulta también está limitada por el propio análisis de la IA.