“Tres de cada cuatro alumnos recurren a IA para tareas académicas", revela estudio en El Salvador

El uso de la inteligencia artificial ya no es ajeno a los centros de estudios superiores. Cerca del 75% de los estudiantes universitarios de la Universidad Centroamericana José Simeón Cañas (UCA) utiliza herramientas de inteligencia artificial generativa para actividades académicas, mientras solo un 25% no recurre a estas tecnologías, principalmente por desconfianza en la calidad de las respuestas, falta de destrezas técnicas, inquietudes éticas o el costo de las versiones de pago, según la investigación dirigida por Tizziana Valdivieso, académica e investigadora, y Óscar González, director de difusión y publicaciones de la universidad.

La investigación se apoyó en una encuesta, grupos focales y un estudio de usabilidad que permitieron identificar los usos mayoritarios que hace el estudiantado de la IA. Las aplicaciones más frecuentes incluyen la ampliación de preguntas comprensivas, el desarrollo de conceptos y ejemplos, la organización de ideas propias, la redacción de resúmenes, la corrección de errores y la inspiración para realizar tareas. Los estudiantes también emplean la IA para analizar datos, traducir textos y como tutor personalizado, sobre todo con herramientas como ChatGPT, Copilot y Gemini.

Brechas de uso y diferencias académicas

El uso de la inteligencia artificial varía según la facultad y el perfil disciplinar. En áreas como comunicaciones, los estudiantes suelen apoyarse en la IA para tareas prácticas, como resumir textos o limpiar audios.

En ingeniería, su empleo se orienta a la generación y prueba de código, aunque el profesorado exige que el estudiante pueda explicar el funcionamiento de los resultados obtenidos. En ciencias sociales y humanidades, especialmente filosofía y teología, persiste una mayor reticencia por parte del alumnado, que plantea la importancia de mantener la autonomía del pensamiento.

En los grupos focales, el equipo de investigación comprobó que los propios estudiantes debaten sobre el uso permitido y las formas correctas de emplear estas herramientas. Algunos las consideran un simple apoyo, otros una fuente de inspiración, y hay quienes prefieren no usarlas para fortalecer su pensamiento crítico. También hay diferencias en la permisividad docente: en ingeniería, por ejemplo, se permite el uso de IA en hasta un 30% de los trabajos relacionados con programación, siempre que el estudiante pueda justificar el proceso.

La investigación distingue entre distintos tipos de inteligencia artificial. La generativa es capaz de crear contenido nuevo y original a partir de grandes volúmenes de información; la discriminativa clasifica datos, como ocurre en los sistemas de reconocimiento facial o diagnósticos médicos; y la predictiva sugiere palabras o frases, como sucede al escribir mensajes en el móvil. Según Valdivieso, la clave de la generativa es que responde de manera original y personalizada, mientras que la discriminativa clasifica y la predictiva anticipa lo que el usuario podría escribir.

Riesgos, retos docentes y contexto institucional

El acceso a la IA no implica necesariamente un uso de calidad. González señala tres niveles: acceso a la tecnología, uso básico y uso de calidad. La diferencia real está en la capacidad de aprovechar las herramientas, filtrar información y aplicar pensamiento crítico. En muchos casos, los estudiantes comparten suscripciones de pago, una práctica que equiparan a compartir cuentas de Netflix, para acceder a mejores funciones y resultados más actualizados.

Los riesgos asociados al uso de la IA son motivo de debate constante. Entre los principales miedos figuran la dependencia excesiva, el plagio y la pérdida de habilidades de pensamiento crítico. Los docentes relatan experiencias en las que los estudiantes han presentado trabajos generados por IA sin verificar su veracidad, lo que ha llevado a errores notables, como resúmenes equivocados de textos literarios. Esto obliga al profesorado a buscar nuevas estrategias de evaluación, como debates, presentaciones orales y ejercicios comparativos, para promover la reflexión y evitar la simple reproducción de contenidos generados por máquinas.

En el plano institucional, El Salvador cuenta con una política estatal de fomento a la inteligencia artificial, aunque su alcance es aún limitado. Las normativas específicas para el ámbito universitario se encuentran en desarrollo. Cada centro de estudios define sus propias líneas base, mientras avanza el debate sobre criterios éticos y pedagógicos. Valdivieso destaca que, según el índice latinoamericano de IA, El Salvador pasó de la posición dieciocho en 2024 a la doce en 2025, lo que evidencia un progreso acelerado en la región.