La inteligencia artificial (IA) ya no es un concepto futurista, sino una realidad que está modificando profundamente la forma en que accedemos al conocimiento, aprendemos y enseñamos. Desde la aparición de herramientas como ChatGPT en 2022, pasando por la expansión de asistentes virtuales, hasta la integración de algoritmos en plataformas educativas, la IA está reconfigurando los entornos de aprendizaje de manera acelerada. Pero, ¿qué significa realmente esto para estudiantes, docentes e instituciones educativas?

Un poco de historia: de la idea al aula

El término intel·ligència artificial nació en 1956 en Dartmouth College (EE.UU.), en un curso de verano organizado por John McCarthy y otros pioneros del campo (Ganascia, 2018). Desde entonces, la IA ha evolucionado de manera vertiginosa: de sistemas reactivos y simples, como Deep Blue de IBM —capaz de ganar al campeón mundial de ajedrez— (Campbell et al., 2002), a modelos generativos que hoy pueden redactar ensayos, crear imágenes, componer música, programar y analizar grandes volúmenes de datos en cuestión de segundos (Juca-Maldonado, 2023).

Actualmente, distinguimos al menos cuatro grandes tipos de IA:

• IA generativa, que crea contenidos originales (texto, imágenes, código, música).
• IA predictiva, que analiza datos para anticipar tendencias.
• IA reactiva, que responde a estímulos inmediatos.
• IA con memoria limitada, que aprende de experiencias recientes (Schaeffer & van den Herik, 2002; Dezzai, 2024).

Estas tecnologías no son excluyentes y suelen combinarse para obtener mejores resultados. Lo más relevante hoy no es solo lo que hacen, sino cómo se integran en la vida cotidiana y en la educación.

IA y educación: oportunidades y desafíos

En 2019, la UNESCO ya alertaba sobre la necesida

d de integrar la IA en la educación de forma equitativa, inclusiva y ética, con 44 recomendaciones estratégicas (UNESCO, 2019). Desde entonces, su impacto en universidades, centros escolares y espacios de formación continua ha crecido exponencialmente.

La European University Association (2023) ha señalado que las principales repercusiones se dan en los procesos de enseñanza-aprendizaje y, especialmente, en la evaluación. Los estudiantes utilizan cada vez más estas herramientas no solo para buscar información, sino también para crear contenidos, organizar su estudio y automatizar tareas repetitivas (Popenici & Kerr, 2017; Salloum et al., 2024).

Entre las ventajas más notables destacan:

• Aprendizaje personalizado: la IA adapta contenidos y ritmos a las necesidades individuales.
• Tutoría inteligente: asistentes virtuales que orientan y dan feedback inmediato.
• Mayor acceso a recursos: la información está disponible en múltiples formatos y lenguas.
• Automatización de tareas: permite dedicar más tiempo al pensamiento crítico y creativo.

Sin embargo, también existen riesgos. Uno de los principales es la dificultad de detectar plagio en contenidos generados por IA (Juca-Maldonado, 2023), así como la pérdida de privacidad, la homogeneización del discurso académico (Wilson & Thompson, 2023) y las llamadas alucinaciones, respuestas falsas pero convincentes que algunos modelos generan (Ji et al., 2022).

El auge de la IA generativa y su impacto en el aprendizaje

En el ámbito académico, herramientas como ChatGPT, DALL·E o Copilot se han convertido en parte del día a día de millones de estudiantes. Según Nature Editorial (2023), un 38 % de investigadores ya utiliza IA en su trabajo científico. Este fenómeno también alcanza la educación secundaria y superior: entre un 70 % y un 90 % de los jóvenes de 16 a 22 años usa IA en sus tareas académicas.

En una encuesta realizada a 221 estudiantes (Edukia, 2025) —149 de instituto y 72 universitarios—, el 100 % declaró conocer ChatGPT y un 30 % afirmó usar IA conversacional semanalmente.

Otros estudios recientes indican que un 21,4 % de estudiantes universitariso percibió mejoras en sus calificaciones tras usar estas herramientas, mientras que un 75 % no observó cambios. Un 71,4 % reconoció haber detectado errores en las respuestas generadas (Acosta-Enríquez et al., 2024; Becićirović et al., 2025). Esto sugiere que la IA no reemplaza el aprendizaje humano, sino que lo acompaña y amplifica —siempre que se use con criterio—.

PLE + IA: un ecosistema de aprendizaje flexible

Los Entornos Personales de Aprendizaje (Personal Learning Environments o PLE) son sistemas flexibles donde cada persona construye su propio ecosistema de herramientas, redes y recursos para aprender (González-Calatayud et al., 2022). La IA potencia este enfoque al ofrecer:

• Sensores y algoritmos que recomiendan contenidos relevantes.
• Asistentes virtuales que guían el proceso.
• Feedback automático que mejora la autonomía.

Estudios recientes muestran que la integración de IA en los PLE mejora la autoeficacia, la personalización de rutas de aprendizaje i la regulación emocional (Liu et al., 2024; Xu et al., 2023). Esto significa que el aprendizaje deja de ser lineal y homogéneo, y se adapta a cada individuo, fortaleciendo la agencia personal y la motivación (Javorcik, 2017).

Ética, sesgos y alucinaciones: los límites de la IA

Pese a sus ventajas, la IA educativa tiene limitaciones que no pueden ignorarse:

• Alucinaciones: respuestas falsas con apariencia de veracidad (Ji et al., 2022).
• Sesgos: los modelos reproducen prejuicios presentes en los datos con los que fueron entrenados (Mantelero, 2018).
• Privacidad: compartir información sensible en plataformas gratuitas implica riesgos.
• Falta de creatividad original: la IA combina datos previos, pero no innova de forma genuina (Wang et al., 2022).

Por eso, varios organismos y autores proponen estrategias de alfabetización digital y ética, que permitan a los usuarios usar estas herramientas de forma crítica y responsable (Castaneda-Fernández et al., 2024; Montebello, 2018).

Una revolución en marcha: tendencias y retos futuros

Los estudios bibliométricos muestran un crecimiento exponencial de la investigación en IA educativa desde 2020 (Aria & Cuccurullo, 2017; Aria et al., 2024). Las tendencias actuales apuntan a:

• Aprendizaje personalizado con IA generativa.
• Uso de chatbots y tutores inteligentes.
• Regulación ética y protección de datos.
• Integración con ecosistemas digitales universitarios.
• Formación docente en IA y alfabetización tecnológica.

La educación superior es uno de los sectores más dinámicos: el 71 % de las universidades europeas han implementado estrategias innovadoras y un 86 % analiza activamente tendencias tecnológicas aplicadas a la docencia (Artiaga et al., 2023).

Conclusión: usar la IA sin perder la humanidad

La IA no sustituirá a los docentes ni a los estudiantes, pero sí transformará profundamente el modo en que aprenden, enseñan y colaboran. Frente a esta revolución silenciosa, es imprescindible:

• Formar en pensamiento crítico y alfabetización digital.
• Establecer marcos éticos y regulaciones claras.
• Promover el uso responsable y equitativo de las herramientas.
• Asegurar que la tecnología complemente —y no reemplace— la dimensión humana del aprendizaje.

Como toda tecnología disruptiva, la IA trae consigo oportunidades y riesgos. Su impacto dependerá menos de lo que la máquina pueda hacer… y más de cómo la sociedad educativa decida usarla.