Brand, Louie; Berka, Alex; Spies, Maria. Generative AI in Higher Education: Academic and Student Perspectives. QS, 15 de junio de 2026. Informe completo de QS

El informe de QS (Quacquarelli Symonds) analiza cómo estudiantes y académicos están utilizando y valorando la inteligencia artificial generativa en la educación superior. Sus resultados muestran que la IA ha dejado de ser una tecnología emergente para convertirse en una herramienta integrada en la actividad universitaria cotidiana.

El 67 % de los académicos y el 62 % de los estudiantes afirma utilizar herramientas de IA generativa al menos semanalmente para actividades relacionadas con la enseñanza, la investigación, el estudio o tareas administrativas. Paralelamente, ha aumentado notablemente el grado de familiaridad con estas tecnologías: el 48 % de los académicos y el 53 % de los estudiantes se consideran muy o extremadamente familiarizados con la IA generativa.

La percepción general de la tecnología es también mayoritariamente positiva. El 74 % de los académicos y el 68 % de los estudiantes considera que la IA desempeña un papel algo o muy positivo en la sociedad. Entre los docentes, la IA se utiliza especialmente para redacción y edición de textos, preparación de clases, diseño de evaluaciones, generación de retroalimentación y síntesis de literatura científica. En el caso de los estudiantes, la utilización está vinculada fundamentalmente al aprendizaje, la elaboración de trabajos y la búsqueda o comprensión de información.

Uno de los resultados más significativos es que los estudiantes no parecen reclamar una prohibición de la IA, sino su integración formal en la enseñanza. El 94 % considera al menos algo importante que las universidades incorporen la IA generativa al currículo y a la experiencia de aprendizaje. Los estudiantes demandan formación práctica para aprender a utilizar estas herramientas de manera profesional y ética, así como normas institucionales claras que determinen qué usos son aceptables y cuáles no. El informe identifica, por tanto, una oportunidad para que las universidades pasen de una política basada principalmente en restricciones a otra centrada en la alfabetización en IA y el uso responsable.

La evaluación y la integridad académica constituyen uno de los principales desafíos. El 24 % de los estudiantes declara utilizar IA para ayudarles en la redacción de ensayos, mientras que el 30 % considera que las universidades deberían diseñar evaluaciones que sean más difíciles de realizar exclusivamente mediante herramientas de IA. El problema ya no consiste simplemente en detectar si un texto ha sido generado artificialmente, sino en replantear las formas de evaluación para comprobar realmente el aprendizaje, el razonamiento y las competencias del estudiante.

Desde la perspectiva institucional, los principales obstáculos señalados por los académicos son las cuestiones éticas, la seguridad de los datos y la ausencia de estrategias y mecanismos de gobernanza suficientemente desarrollados. El informe destaca que estudiantes y profesores coinciden en la necesidad de disponer de políticas transparentes, formación específica y orientaciones sobre el uso profesional y ético de la IA. Los estudiantes, en particular, parecen favorecer una flexibilidad responsable: quieren poder utilizar estas herramientas siempre que su utilización sea transparente y se declare adecuadamente.

En definitiva, el informe de QS plantea que el debate universitario ha entrado en una segunda etapa. La cuestión ya no es si la IA generativa debe estar presente en la universidad —porque ya lo está—, sino cómo incorporarla de manera pedagógica, ética y estratégica. La alfabetización en inteligencia artificial aparece así como una nueva competencia transversal de los graduados, junto con la capacidad para evaluar críticamente las respuestas de los sistemas, reconocer sus limitaciones, proteger los datos y utilizar la IA como herramienta de apoyo sin delegar en ella las capacidades intelectuales que la universidad pretende desarrollar.

El informe evidencia una brecha entre la rápida adopción de la IA por estudiantes y profesores y la capacidad de las universidades para proporcionar políticas, formación y sistemas de evaluación adaptados. El reto para las instituciones de educación superior ya no es decidir si permitir o prohibir la IA, sino formar a estudiantes y docentes para utilizarla de manera crítica, ética, transparente y académicamente responsable.