El uso de inteligencia artificial (IA) generativa en el ámbito académico continúa en expansión. A la par, el debate sobre los efectos de esta tendencia en el desarrollo de habilidades cognitivas entre los universitarios sigue sin alcanzar un consenso. Mientras diversas investigaciones sostienen que herramientas como ChatGPT pueden obstaculizar el pensamiento crítico, otras argumentan que esta tecnología favorece la creatividad, la capacidad analítica y la resolución de problemas.
Un metaanálisis realizado por Fawzia Alubthane, profesora adjunta de la Universidad Islámica Imam Muhammad ibn Saud, en Riad, Arabia Saudita, sugiere que las consecuencias derivadas del uso de la IA en las actividades académicas podrían no ser resultado de estudiantes poco comprometidos que recurren a la tecnología para cumplir con sus obligaciones. De acuerdo con los hallazgos del estudio, los efectos negativos observados podrían ser una reacción racional a la tendencia sistemática de las instituciones educativas a valorar únicamente los resultados académicos, dejando en segundo plano el proceso de aprendizaje.
Con base en la metodología PRISMA 2020, la investigadora evaluó trabajos publicados entre 2024 y marzo de 2026 relacionados con el tema, disponibles en las bases de datos Web of Science y Scopus. De más de 1,200 registros identificados inicialmente, se conformó una muestra final de 89 estudios científicos que cumplían con los criterios de selección establecidos.
El metaanálisis consideró exclusivamente investigaciones empíricas revisadas por pares que analizaron el impacto de herramientas de IA generativa en estudiantes, docentes o entornos de educación superior. Además, los estudios incluidos debían abordar al menos una habilidad cognitiva de orden superior, como pensamiento crítico, creatividad o resolución de problemas.
La revisión sistemática se concentró principalmente en ChatGPT, debido a que fue el sistema con mayor presencia en las investigaciones analizadas. La herramienta desarrollada por OpenAI apareció en cerca del 70% de los estudios considerados.
En términos generales, los resultados muestran que el impacto de la IA generativa en contextos universitarios no es uniforme ni puede describirse simplemente como positivo o negativo. Alrededor del 40% de las investigaciones reportó efectos favorables sobre el desarrollo de habilidades cognitivas. Cerca de una cuarta parte de la muestra registró resultados mixtos, condicionados por factores externos como el contexto educativo, el grado de supervisión docente o la forma en que la tecnología fue incorporada al proceso de enseñanza.
De manera más específica, la revisión encontró que la IA puede fortalecer las capacidades de análisis, la construcción de argumentos, la generación de ideas, el pensamiento divergente, la comprensión de problemas complejos y la identificación de soluciones innovadoras cuando se emplea dentro de actividades estructuradas y acompañadas por orientación pedagógica.
Del otro lado, el análisis reveló que cerca del 43% de los estudios documentó algún efecto potencialmente perjudicial asociado al uso intensivo de estas herramientas sin una guía adecuada. Entre los riesgos cognitivos más citados destacan la dependencia excesiva (33.7%), seguido de la autonomía analítica reducida (20.2%) y la denominada “delegación cognitiva” (18%), fenómeno que ocurre cuando los estudiantes transfieren a la IA tareas mentales esenciales, como analizar, sintetizar o evaluar información.
El problema no es la IA, es cómo se usa
En el artículo publicado en la revista Frontiers in Psychology, Alubthane concluye que la “inteligencia artificial generativa funciona como un amplificador cognitivo en condiciones estructuradas y como un sustituto cognitivo cuando se utiliza sin orientación”. Este fenómeno fue denominado “Modelo de doble mecanismo”, una propuesta que sostiene que los efectos positivos o negativos de la IA dependen de factores como su adecuada integración pedagógica, el fortalecimiento de la reflexión estudiantil y la supervisión por parte del profesorado.
Para ilustrar esta interpretación, la autora presenta tres escenarios hipotéticos. En el primero, describe a un estudiante que debe analizar fuentes contradictorias sobre un tema polémico. En la situación considerada beneficiosa, el alumno utiliza la IA para localizar perspectivas diversas, resumir argumentos opuestos e identificar posibles sesgos en la información disponible. Sin embargo, sigue siendo él quien compara las evidencias, evalúa la credibilidad de las fuentes y formula sus propias conclusiones. En este caso, la IA amplifica sus capacidades cognitivas al facilitar el acceso a información relevante y reducir tareas mecánicas de búsqueda. El escenario problemático surge cuando el estudiante solicita directamente una conclusión al sistema y acepta la respuesta sin verificarla ni contrastarla con otras evidencias.
Tomado de https://es.wired.com/
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