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Aprender para el futuro: educación y competencias esenciales en la era de la inteligencia artificial

Carlos Hervás-Gómez, María Dolores Díaz Noguera, María de los Ángeles Domínguez González, Fulgencio Sánchez Vera y Antonio Luque de la Rosa, coords. Aprender para el futuro: Educación y competencias esenciales en la era de la inteligencia artificial (Madrid: Dykinson, 2025).

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A través de más de cuarenta capítulos escritos por expertos en distintas áreas de la educación, la obra ofrece una panorámica amplia y profunda sobre cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando el aprendizaje, la enseñanza y las competencias necesarias para desenvolverse en el mundo actual.

Uno de los principales focos del libro es la educación superior, donde se analizan experiencias concretas del uso de herramientas como ChatGPT y otras aplicaciones de IA en la enseñanza universitaria. Se examinan tanto las percepciones del alumnado como las posibilidades de personalizar el aprendizaje, fomentar la escritura creativa o realizar tareas de traducción y análisis automatizados. Además, se presta atención a los dilemas éticos y a la necesidad de preparar a los estudiantes para un uso crítico de estas tecnologías.

El libro también recoge un variado repertorio de metodologías activas potenciadas por la IA. Se exploran estrategias innovadoras como el aula invertida, la gamificación, el uso de mesas interactivas en anatomía o las “escape rooms” virtuales como parte del proceso formativo. La IA se presenta en estos casos como una herramienta que, bien utilizada, puede mejorar la participación del alumnado, enriquecer el contenido y apoyar la evaluación formativa.

Otro apartado esencial se centra en la figura del profesorado. Se destaca la importancia de formar a los docentes en habilidades digitales, incluyendo la ingeniería de prompts, el liderazgo pedagógico en entornos digitales y la actitud frente a los cambios tecnológicos. La obra subraya que, aunque la IA ofrece enormes posibilidades, es imprescindible que los educadores mantengan el control ético y pedagógico sobre su implementación.

Asimismo, se abordan temas relacionados con la personalización del aprendizaje, el pensamiento crítico y el desarrollo de competencias transversales. Se analizan experiencias que van desde la enseñanza de gramática con IA hasta proyectos de ciencias sociales que buscan cultivar la conciencia crítica del alumnado. También se exploran iniciativas en educación STEAM, donde la IA contribuye a motivar al alumnado en contextos científicos y técnicos.

El impacto de la IA sobre el futuro profesional de los estudiantes también ocupa un lugar importante. El libro plantea cómo preparar a los jóvenes para un mundo laboral mediado por algoritmos, automatización y nuevas demandas de cualificación. Se incluyen estudios sobre la educación secundaria, la formación docente inicial, la autopercepción profesional y las respuestas institucionales ante las inteligencias artificiales generativas.

Por último, la obra se cierra con una serie de investigaciones centradas en contextos educativos diversos: la enseñanza de lenguas extranjeras, la educación musical, la interculturalidad, el e-learning en la universidad o la salud mental del profesorado en áreas como la Educación Física. Estos capítulos muestran que el debate sobre la IA en la educación no es exclusivo de los entornos universitarios, sino que afecta a todas las etapas educativas y a múltiples dimensiones de la experiencia formativa.

Decopy.ai: detector y humanizador de texto escrito por IA gratuito

Decopy.ai

https://decopy.ai/

Decopy.ai es una plataforma integral de inteligencia artificial especializada en la detección y análisis de contenido generado por IA. Esta herramienta surge como respuesta a la creciente necesidad de verificar la autenticidad del contenido digital en una era donde la inteligencia artificial puede producir textos, imágenes y otros medios de comunicación con una calidad cada vez más sofisticada. La plataforma se posiciona como una solución confiable para educadores, empresas, creadores de contenido y cualquier persona que requiera verificar la originalidad de material digital.

La funcionalidad central de Decopy.ai es su capacidad para identificar contenido creado por modelos de inteligencia artificial como ChatGPT, Gemini, Claude, LLaMa y otros sistemas similares. La plataforma cuenta con una tasa de precisión que alcanza hasta el 99% en la detección de texto generado por IA, lo que la convierte en una herramienta altamente confiable para verificar la autenticidad del contenido escrito.

Además del análisis textual, Decopy.ai incluye un detector de imágenes basado en IA que permite verificar instantáneamente la autenticidad de las imágenes. Esta funcionalidad es especialmente relevante en un contexto donde las imágenes generadas por IA se vuelven cada vez más realistas y difíciles de distinguir de las fotografías auténticas.

Una característica distintiva de la plataforma es su capacidad para «humanizar» el contenido generado por IA. Esta función transforma el texto producido por inteligencia artificial para que resulte más natural y menos detectable por otros sistemas de verificación. Esta herramienta es particularmente útil para aquellos que desean refinar contenido generado por IA para hacerlo más atractivo y auténtico.

Decopy.ai también funciona como una suite integral de herramientas de escritura que incluye capacidades de paráfrasis, reescritura para mayor claridad, traducción entre idiomas y creación de ensayos bien estructurados. Estas funcionalidades están diseñadas para facilitar el proceso de escritura y mejorar la calidad del contenido producido.

También, la plataforma ofrece capacidades de resumido que permiten a los usuarios procesar documentos extensos y extraer las ideas principales de manera eficiente. Esta función es especialmente valiosa para académicos, estudiantes y profesionales que necesitan procesar grandes volúmenes de información rápidamente.

Una ventaja significativa de Decopy.ai es su soporte para múltiples idiomas, lo que la hace accesible para una audiencia global. Esta característica es particularmente importante dado que el contenido generado por IA se produce en diversos idiomas y requiere herramientas de detección que puedan manejar esta diversidad lingüística.

Inteligencia Artificial y ciberseguridad: oportunidades, amenazas y regulación necesaria

Kulothungan, Vikram. “Securing the AI Frontier: Urgent Ethical and Regulatory Imperatives for AI-Driven Cybersecurity.” arXiv, January 15, 2025. https://arxiv.org/abs/2501.10467

El artículo ofrece un análisis exhaustivo sobre el papel transformador de la inteligencia artificial (IA) en el campo de la ciberseguridad. Se destaca cómo la IA ha mejorado significativamente la capacidad para detectar y responder a amenazas cibernéticas, al analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y reconocer patrones anómalos que podrían pasar desapercibidos mediante métodos tradicionales. Según datos recientes, el 58% de los Centros de Operaciones de Seguridad (SOC) ya incorporan tecnologías basadas en IA para agilizar la gestión de alertas y liberar recursos humanos para tareas más estratégicas (Forbes, 2025).

Sin embargo, la adopción de IA no solo presenta beneficios, sino que también introduce nuevos riesgos. Los ciberdelincuentes utilizan estas tecnologías para crear ataques más sofisticados, como phishing automatizado y malware polimórfico que evade la detección convencional. Estudios recientes muestran que el 74% de los profesionales de ciberseguridad consideran que las amenazas impulsadas por IA constituyen un desafío creciente, y el 90% prevé un impacto significativo de estas amenazas en los próximos años (Darktrace, 2024). Esto evidencia una carrera constante entre defensores y atacantes en el uso de IA para obtener ventajas en el campo digital.

Además, la incorporación de IA en la ciberseguridad genera importantes interrogantes éticos y regulatorios. Entre ellos destacan el riesgo de sesgos en los algoritmos, la falta de transparencia en la toma de decisiones automatizadas y la asignación de responsabilidades en caso de fallos o ataques. Para abordar estas cuestiones, expertos como Vikram Kulothungan proponen fomentar la alfabetización en IA y la participación pública en la creación de marcos normativos que regulen su uso, garantizando un equilibrio entre innovación y seguridad (Kulothungan, 2025).

De cara al futuro, se prevé una adopción creciente de soluciones basadas en IA, aunque muchas organizaciones aún no están completamente preparadas para confiar en estas tecnologías sin supervisión humana. Un informe reciente indica que el 64% de las instituciones están evaluando herramientas centradas en IA, pero reconocen la necesidad de mantener un control humano efectivo para evitar errores y maximizar la eficacia (Arctic Wolf, 2025). Por lo tanto, el éxito en la integración de IA en ciberseguridad dependerá de combinar innovación tecnológica con formación, políticas claras y vigilancia constante.

AI4K12: Una Iniciativa Integral para la Enseñanza de la Inteligencia Artificial en la Educación Primaria y Secundaria

AI4K12. (s.f.). AI for K–12 Initiative. https://ai4k12.org/

Poster español

Recursos

Actividades

AI4K12 (Artificial Intelligence for K–12) es una iniciativa educativa pionera impulsada por la AAAI (Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial) y la CSTA (Asociación de Profesores de Informática), con apoyo de la National Science Foundation (NSF). Su objetivo principal es introducir de manera progresiva y rigurosa la inteligencia artificial en la educación primaria y secundaria en Estados Unidos. Para lograrlo, desarrolla directrices nacionales, mantiene un repositorio cuidadosamente seleccionado de recursos didácticos y promueve una comunidad activa de docentes, investigadores y desarrolladores enfocados en la enseñanza de la IA a estudiantes desde edad temprana hasta el último año de instituto (AI4K12, s.f.).

El núcleo conceptual de AI4K12 se articula en torno a las «Cinco Grandes Ideas» sobre la inteligencia artificial, que buscan facilitar la comprensión de este campo complejo en niveles escolares. Estas ideas son: (1) percepción (cómo las máquinas detectan y comprenden el mundo a través de sensores); (2) representación y razonamiento (cómo los agentes inteligentes modelan su entorno y toman decisiones); (3) aprendizaje (cómo los sistemas mejoran con la experiencia, mediante el aprendizaje automático); (4) interacción natural (la capacidad de comunicarse con los humanos de manera efectiva, usando lenguaje, voz, etc.); y (5) impacto social (el análisis ético y social del uso de la IA). Estas ideas amplían las competencias del pensamiento computacional e incorporan dimensiones éticas y sociales fundamentales (AI4K12, s.f.).

Para facilitar la enseñanza de estas ideas, AI4K12 ha diseñado una serie de progresiones por niveles educativos: K–2 (infantil), 3–5 (primaria baja), 6–8 (primaria alta y primeros años de secundaria), y 9–12 (bachillerato). Estas progresiones permiten adaptar los conceptos y habilidades de la IA a las capacidades cognitivas y madurez de los estudiantes según su edad. Las directrices están en constante revisión y se ofrecen como borradores para consulta pública, fomentando así una construcción colectiva del currículo (AI4K12, s.f.).

En cuanto a los recursos didácticos, AI4K12 pone a disposición del profesorado un directorio extenso y curado de materiales: desde demos interactivos (como simuladores de cadenas de Markov, reconocimiento facial o análisis de espectrogramas), hasta guías de actividades, libros, módulos curriculares y cursos en línea. Muchos de estos recursos están adaptados a contextos escolares, son gratuitos y están diseñados con una filosofía de “caja transparente” (“glass-box”), que permite a los estudiantes ver y comprender cómo funciona la IA, en lugar de tratarla como una “caja negra” de resultados misteriosos (AI4K12, s.f.).

El sitio también ofrece múltiples vías para la participación: los docentes pueden contribuir con recursos, asistir a talleres estatales de planificación curricular en IA o integrarse a la red de AI4K12 para recibir noticias, participar en encuentros virtuales y colaborar con otros profesionales. La comunidad de AI4K12 tiene presencia en plataformas como YouTube y mantiene una comunicación constante mediante boletines informativos (AI4K12, s.f.).

En definitiva, AI4K12 constituye una propuesta educativa integral y actualizada para incorporar la inteligencia artificial en el aula desde edades tempranas. Su enfoque equilibrado entre teoría, práctica y ética permite a los estudiantes no solo entender qué es la IA, sino también reflexionar sobre su impacto en la sociedad y en sus propias vidas. Esta iniciativa representa un paso esencial para preparar a las nuevas generaciones para un mundo cada vez más mediado por tecnologías inteligentes.

La cuota de mercado de búsquedas de Google cae por debajo del 90% en 2024

Sterling, Greg. “Google’s Search Market Share Drops below 90% in 2024.” Search Engine Land, July 2, 2024. https://searchengineland.com/google-search-market-share-drops-2024-450497.

La hegemonía de Google en el campo de las búsquedas online está enfrentando una transformación sin precedentes. Según Search Engine Land, la cuota de mercado de Google en Estados Unidos cayó por debajo del 90 % en 2024, marcando una ruptura con más de dos décadas de dominio prácticamente absoluto (Sterling 2024).

La cuota de mercado de búsquedas de Google en EE. UU. alcanzó un pico del 90,37% en noviembre, pero cayó al 87,39% en diciembre. En el resto de los meses de 2024, la cuota de mercado de Google en EE. UU. fue bastante constante, oscilando entre el 86% y el 88%.

Esta disminución se relaciona directamente con la emergencia de nuevas herramientas basadas en inteligencia artificial, como ChatGPT, Perplexity o el nuevo motor de búsqueda de Microsoft impulsado por Copilot, que están redefiniendo las expectativas de los usuarios sobre lo que significa «buscar» en Internet. Así lo pone de relieve el estudio de  Search Engine Land, que apunta según una encuesta que el 83% de las personas prefieren herramientas de inteligencia artificial frente a motores de búsqueda tradicionales

La tendencia se ve reforzada por un estudio reciente de Statista que muestra que los jóvenes de entre 18 y 24 años cada vez recurren más a plataformas como TikTok y Reddit para informarse, desplazando a Google como primera fuente de descubrimiento de contenidos. Según un artículo de The Verge, estas plataformas ofrecen resultados más “visuales, personales y reales”, lo cual resuena con una generación que valora la inmediatez, la experiencia del usuario y el contenido generado por personas reales.

Además, el exceso de anuncios y el abuso del SEO en Google han deteriorado la calidad percibida de los resultados. Muchos usuarios sienten que las primeras páginas están dominadas por intereses comerciales antes que por la relevancia informativa. Como apunta un análisis de Wired (2024), esta percepción ha motivado a millones de usuarios a buscar alternativas más limpias, rápidas y conversacionales, como las respuestas generadas por IA, que eliminan el ruido publicitario y ofrecen síntesis directas y comprensibles.

En este contexto, la búsqueda evoluciona de un modelo de enlaces hacia un modelo de respuestas. La inteligencia artificial no solo facilita una búsqueda más eficiente, sino que también transforma el hábito de consumo de información, integrándose en asistentes personales, navegadores y dispositivos móviles con capacidades proactivas. Para Google, este cambio representa un desafío existencial: reinventar su modelo de negocio para seguir siendo competitivo sin alienar a sus usuarios ni depender excesivamente de la publicidad.

El 83% de las personas prefieren herramientas de inteligencia artificial frente a motores de búsqueda tradicionales

Goodwin, Danny. «Google’s search market share drops below 90% for first time since 2015.» Search Engine Land, January 13, 2025

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Las búsquedas mediante inteligencia artificial están redefiniendo el panorama digital. Aunque aún hay obstáculos que superar —como la precisión de las respuestas y la necesidad de una mayor transparencia—, la tendencia apunta a que cada vez más personas usarán estas herramientas como complemento o sustituto de los buscadores tradicionales.

Una encuesta reciente publicada en Innovating with AI revela un cambio notable en el comportamiento de los usuarios: el 83 % afirma que prefiere utilizar herramientas de búsqueda basadas en inteligencia artificial (IA), como ChatGPT, Perplexity AI o Grok, en lugar de los motores de búsqueda tradicionales como Google. Esta tendencia se alinea con datos de StatCounter, que muestran una caída en la cuota de mercado de Google por debajo del 90 % en 2024, marcando su nivel más bajo desde 2015. La gente comienza a percibir que los motores clásicos no siempre ofrecen la experiencia más eficiente o relevante.

Las ventajas que los usuarios encuentran en las búsquedas impulsadas por IA incluyen la posibilidad de recibir respuestas directas, precisas y resumidas, sin tener que hacer clic en múltiples enlaces. La IA permite interactuar con el buscador mediante lenguaje natural, lo que facilita la comprensión y la personalización de las consultas. Además, estas herramientas reducen el “ruido SEO” —contenido optimizado artificialmente para posicionarse—, ofreciendo resultados que los usuarios perciben como más auténticos y útiles.

Sin embargo, la adopción de la búsqueda con IA no está exenta de desafíos. Uno de los más mencionados es el fenómeno de las «alucinaciones«: respuestas incorrectas o inventadas que algunas IA pueden generar. Modelos como GPT-4, si bien avanzados, todavía muestran fallos en la precisión de ciertos datos. Por ello, aunque la mayoría de usuarios prefieren este tipo de búsqueda, solo el 38 % afirma confiar plenamente en las respuestas generadas por IA. En consecuencia, muchas personas combinan ambas formas de búsqueda: utilizan IA para obtener una visión general rápida y motores tradicionales cuando buscan información muy específica o actualizada.

Expertos como Nick Reese, exdirector de tecnología del Departamento de Seguridad Nacional de EE.UU., señalan que la IA no reemplazará totalmente a la búsqueda tradicional, sino que convivirá con ella en un modelo híbrido. De hecho, Google ya ha comenzado a integrar resúmenes generados por IA en sus resultados, en un esfuerzo por no perder terreno ante estas nuevas herramientas. Las búsquedas con IA se utilizan especialmente para investigar un tema, redactar textos o entender conceptos complejos, mientras que Google sigue siendo dominante en áreas como noticias, productos o ubicaciones.

Inteligencia artificial y Lingüística con Fermín Domínguez Santana. Planeta Biblioteca 2025/07/08

Inteligencia artificial y Lingüística con Fermín Domínguez Santana.

Planeta Biblioteca 2025/07/08

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En esta ocasión conversamos con Fermín Domínguez Santana, Profesor Ayudante Doctor en Lingüística General en la Universidad de La Laguna (ULL), miembro del Instituto Universitario de Lingüística Andrés Bello y del grupo de investigación AIGELE, especializado en la instrucción gramatical del español como lengua extranjera. Dialogamos sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) generativa en ámbitos como la lexicografía, la enseñanza de lenguas y la traducción. Fermín está realizando una estancia de investigación en el marco del proyecto PReLemma (Parámetros para recursos léxicos multilingües más accesibles), que dirigen Teresa Fuentes y Jesús Torres, de la Facultad de Traducción y Documentación.

También abordó el papel de la IA en el aprendizaje de idiomas, destacando su utilidad para resolver ambigüedades lingüísticas y fomentar una mayor autonomía y motivación del alumnado. También presentó su proyecto de innovación docente con la herramienta Sketch Engine, que permite a los estudiantes explorar corpus lingüísticos y comprender el funcionamiento real de la lengua en diferentes contextos. Analizó cómo las metodologías activas y las herramientas digitales están transformando la didáctica de las lenguas, y planteó cómo la colaboración entre lexicógrafos e IA puede enriquecer el registro de variedades dialectales.

Finalmente, compartió su visión sobre el futuro del campo, proponiendo que los lingüistas del mañana deben combinar el conocimiento teórico con habilidades tecnológicas y digitales. Entre sus intereses actuales se encuentra el impulso de nuevas líneas de investigación en lingüística aplicada, análisis del discurso y el desarrollo ético de herramientas de IA en el ámbito humanístico.

Uso responsable de la IA en contextos académicos: Integración de recursos múltiples con sentido ético

MoxieLearn. “Clarifying AI Use in Academia: How to Create Use Cases That Call upon the Strengths of Multiple AI Resources.” MoxieLearn Blog, publicado hace aproximadamente 1 año. https://moxielearn.ai/blog/clarifying-ai-use-in-academia-how-to-create-use-cases-that-call-upon-the‑strengths‑of‑multiple‑ai‑resources

Se ofrece una guía completa para el uso eficaz de herramientas de inteligencia artificial en contextos académicos, especialmente en investigación y escritura. El autor enfatiza que, en lugar de depender de una sola herramienta, los investigadores deberían combinar múltiples modelos de IA, aprovechando las fortalezas específicas de cada uno para enriquecer sus proyectos.

En primer lugar, se propone una metodología estructurada por fases que incluye: (1) definir claramente los objetivos académicos, (2) mapear las capacidades de diferentes plataformas de IA (por ejemplo, GPT para redacción, BERT para análisis de texto, modelos especializados para revisión de datos), y (3) construir un flujo de trabajo integrado. Este sistema permite, por ejemplo, que mientras un modelo genere borradores de literatura, otro se encargue del análisis temático y un tercero optimice la calidad lingüística del texto.

Gran parte del trabajo como adoptantes tempranos de la inteligencia artificial en el ámbito académico se enfoca en aclarar cómo puede utilizarse esta tecnología de manera ética y responsable. Una y otra vez se insiste en la importancia de desarrollar tres dimensiones fundamentales de la alfabetización en IA: funcional, crítica y retórica. Estas dimensiones constituyen los pilares sobre los que se construyen los casos de uso efectivos de la IA. El marco conceptual de alfabetización en IA de Moxie se basa en el trabajo de Selber (2004), Multiliteracies for a Digital Age.

El autor también resalta la importancia de considerar aspectos como la transparencia en el uso de IA, la ética en la investigación y el control humano en la revisión final. Enfatiza que la IA debe ser vista como una colaboradora asistida que requiere supervisión, especialmente para evitar sesgos, errores factuales o problemas de integridad académica.

Así, el enfoque planteado fomenta un uso estratégico y complementario de múltiples herramientas de IA, potenciando áreas en las que cada modelo destaca —desde generación de ideas y revisión literaria hasta análisis de datos y corrección de estilo—, lo que redunda en procesos más eficientes y robustos.

Finalmente, el autor anima a la comunidad académica a documentar sus casos de uso, compartir experiencias y definir buenas prácticas para el uso interdisciplinario de IA, con el fin de crear una cultura colaborativa y reflexiva sobre cómo estas tecnologías pueden fortalecer la investigación científica de forma responsable.

La demanda de electricidad de los centros de datos por el auge de la inteligencia artificial (IA) se duplicará para 2030.

Melo, María Florencia. “La IA dispara el consumo energético global.” Statista, 11 de abril de 2025. https://es.statista.com/grafico/34292/generacion-de-electricidad-para-abastecer-los-centros-de-datos-por-fuente-de-energia/.

Un informe reciente de la Agencia Internacional de la Energía (IEA) advierte que la demanda de electricidad de los centros de datos —especialmente por el auge de la inteligencia artificial (IA)— se duplicará para 2030. Se espera que casi la mitad de esta energía provenga de fuentes renovables como la solar, eólica e hidráulica, aunque el gas natural, el carbón y la energía nuclear seguirán teniendo un papel importante.

La revolución tecnológica liderada por la inteligencia artificial (IA) está generando transformaciones profundas en el ámbito energético. Según un informe publicado por la Agencia Internacional de la Energía (IEA) en abril de 2025, la demanda eléctrica de los centros de datos —infraestructuras esenciales para el funcionamiento de la IA, la computación en la nube, el almacenamiento de datos y los servicios digitales— se duplicará con creces en los próximos cinco años.

El aumento de la demanda no será uniforme a nivel global. En países como Estados Unidos, Japón o Malasia, se prevé que los centros de datos representen entre una quinta parte y más de la mitad del incremento total en el consumo eléctrico.

El gráfico de Statista muestra que a nivel global el consumo de electricidad de los centros de datos aumentará notablemente entre 2025 y 2035. China seguirá dependiendo del carbón más que Estados Unidos, que recurrirá más al gas natural y reducirá su uso de carbón. Ambos países aumentarán considerablemente su generación a partir de fuentes solares y eólicas.

El aumento en el uso de energía trae consigo una consecuencia directa: las emisiones de carbono. Actualmente, los centros de datos emiten unas 180 millones de toneladas de CO₂ indirectamente, lo que representa un 0,5 % de todas las emisiones globales relacionadas con la combustión. Esta cifra podría aumentar si no se adoptan medidas correctoras.

No obstante, la IEA subraya que la IA no es solo parte del problema, sino también parte de la solución. Si se aplica correctamente, puede contribuir a optimizar redes eléctricas, reducir el consumo en industrias clave y acelerar el desarrollo de tecnologías limpias como baterías de alta capacidad o sistemas solares más eficientes.

El 93% de los estudiantes usa herramientas de Inteligencia artificial

Kelly, Rhea. 2025. “Survey: Student AI Use on the Rise.” Campus Technology, 25 de junio de 2025. https://campustechnology.com/articles/2025/06/25/survey-student-ai-use-on-the-rise.aspx.

El estudio confirma que la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta habitual en la vida académica de muchos estudiantes. Aun así, su integración plantea desafíos importantes que deben abordarse desde las instituciones educativas, fomentando un uso crítico, ético y estratégico.

Un reciente estudio llevado a cabo por Microsoft en colaboración con PSB Insights revela que el uso de inteligencia artificial (IA) entre estudiantes estadounidenses está creciendo rápidamente. Según la encuesta, publicada por Campus Technology el 25 de junio de 2025, el 93 % de los estudiantes mayores de 16 años ha utilizado alguna vez herramientas de IA en sus estudios. Este dato indica una integración casi universal de estas tecnologías en la vida académica, una cifra que ha aumentado significativamente en comparación con el año anterior.

El informe también muestra un incremento notable en la frecuencia de uso. El 42 % de los encuestados afirma utilizar IA al menos semanalmente, mientras que un 30 % la emplea diariamente. Esto representa un aumento de 26 puntos porcentuales en el grupo que la usa con frecuencia y una disminución de 20 puntos entre quienes nunca la han utilizado, lo que evidencia una adopción acelerada y progresiva de la IA en entornos educativos.

Los fines para los que los estudiantes utilizan la IA son variados. La mayoría recurre a ella para generar ideas iniciales o ayudarles a comenzar tareas (37 %), para resumir información (33 %) o para obtener respuestas rápidas (33 %). Otros la emplean como herramienta de retroalimentación preliminar (32 %), como medio de aprendizaje personalizado (30 %) o para mejorar su escritura (28 %). Además, se valora su utilidad para crear materiales visuales, desarrollar habilidades para el futuro, completar tareas enteras o simplemente para liberar tiempo y cuidar del bienestar personal. Estas cifras muestran que los estudiantes no solo utilizan la IA como ayuda puntual, sino también como un recurso para el aprendizaje autónomo, la organización y la creatividad.

Lluvia de ideas y arranque de tareas: 37 %
Resúmenes de información: 33 %
Obtener respuestas rápidamente: 33 %
Retroalimentación inicial: 32 %
Aprendizaje personalizado: 30 %
Mejora de escritura: 28 %
Diseño visual para presentaciones: 25 %
Desarrollo de habilidades futuras: 22 %
Realización completa de tareas: 22 %
Fomento de la creatividad: 21 %
Liberar tiempo para aprendizaje o bienestar: 21 %
Apoyo al bienestar personal: 19 %

Sin embargo, el uso creciente de la IA también viene acompañado de preocupaciones. Un 33 % teme ser acusado de hacer trampa o plagio; un 30 % se preocupa por volverse demasiado dependiente de estas herramientas; y un 28 % teme recibir información inexacta o engañosa. También surgen inquietudes sobre la pérdida de oportunidades valiosas de aprendizaje (24 %) y sobre los posibles dilemas éticos y de autonomía (24 %). Estos datos indican que, si bien los beneficios son evidentes, los estudiantes no son ingenuos frente a los riesgos que conlleva esta tecnología.

Acusaciones de plagio o trampa: 33 %
Dependencia excesiva de la IA: 30 %
Información inexacta o desinformación: 28 %
Pérdida de aspectos significativos del aprendizaje: 24 %
Cuestiones éticas y autonómicas: 24 %

La formación en competencias digitales, el establecimiento de políticas claras y el acompañamiento docente serán claves para equilibrar los beneficios de la IA con una educación significativa y responsable.