En la actualidad digital, la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en diferentes áreas de la vida diaria es significativa, siendo su impacto en la educación igual de relevante. Específicamente, el empleo de la IA por parte de estudiantes universitarios ha generado un gran interés en la comunidad académica y en el sector tecnológico. Tenor en el que se inserta este estudio, que buscó explorar el fenómeno del uso de la IA en contextos personales y académicos entre estudiantes de educación superior.

La IA es una simulación de la inteligencia humana mediante computadoras, concebida para operar de manera similar a los seres humanos, y desempeña un papel fundamental como motor de la revolución industrial 4.0, contribuyendo a facilitar la educación en el proceso de enseñanza-aprendizaje (Nur, 2021). Así, la IA es parte de cada aspecto crucial y funcional de la red (internet), especialmente en el ámbito educativo. En este sentido, podría considerarse que la llegada de la IA abre un área potencial de estudio, al ser una herramienta útil para la educación y un facilitador de nuevas estrategias para el aprendizaje; esto, en consecuencia, representa un generador de nuevas preguntas para la investigación educativa.

Estas oportunidades deben ser examinadas y analizadas con cuidado para comprender y construir un puente que permita a la educación -especialmente en tecnologías y con tecnologías- aprovechar las infinitas posibilidades que ofrece el crecimiento exponencial de la IA y el desarrollo de nuevas aplicaciones en diversos campos emergentes. A medida que avancen las investigaciones y surjan nuevos paradigmas, se explorará y se considerará la participación continua y colaborativa de la IA y los seres humanos (Moreno, 2019).

El proceso de aprendizaje es complejo y se ve afectado por diversos factores. Según Espinosa et al. (2022), a menudo se da por sentado que los estudiantes que llegan a la educación superior cuentan con las habilidades y los recursos necesarios para aprender, tanto dentro de la clase como fuera de esta; sin embargo, esto no siempre es verdad. Jiménez (2022) afirma que gran parte de los estudiantes carecen de conocimientos sobre métodos para alcanzar un aprendizaje significativo, ya que tienden a basarse únicamente en la repetición y la memorización; esto se manifiesta también en el ámbito universitario, lo que resulta en dificultades para enfrentar nuevos desafíos cognitivos que se presentan con mayor complejidad. En consecuencia, los docentes universitarios deben estar dispuestos y equipados con diversas herramientas para facilitar el aprendizaje significativo de los alumnos, utilizando diferentes alternativas y métodos de enseñanza.

Los desafíos emergentes en la sociedad actual requieren que la universidad experimente una transformación significativa en sus métodos de enseñanza tradicionales, debido a que los modelos educativos respaldados por IA ofrecen la promesa de una mejora sustancial en la educación en todos los niveles, introduciendo avances cualitativos sin precedentes (Ocaña-Fernández et al., 2019). Es crucial combinar una variedad de métodos y estrategias, incluyendo un campo que está evolucionando rápidamente como es el uso de tecnología, con el fin de generar ideas innovadoras y nuevos conocimientos en el ámbito educativo. Esto implica considerar que las ciencias de la computación, y en particular la inteligencia artificial, ofrecen nuevas oportunidades para avanzar en los métodos de enseñanza, los cuales han permanecido estáticos y con pocos cambios durante mucho tiempo, a menudo reflejando prácticas del pasado (Carbonell-García et al., 2023).

Para subsanar algunas prácticas en la enseñanza, diversas universidades públicas de México han iniciado varios proyectos para incorporar la IA en sus contextos académicos, logrando avances alentadores que se adaptan a las condiciones culturales, económicas y académicas particulares del país. Por ejemplo, se han realizado ensayos y pruebas iniciales para analizar la efectividad de las tecnologías de IA en diferentes aspectos académicos. Estas acciones ofrecen información valiosa sobre las ventajas y obstáculos asociados con la implementación de la IA en el entorno mexicano (González et al., 2023).

Dentro del preámbulo del Consenso de Beijing en Inteligencia Artificial y Educación, auspiciado por la Unesco en 2019, en torno a la agenda Educación 2030, se enuncia el siguiente punto: “Considerar la posibilidad de introducir nuevos modelos para impartir educación y capacitación en diferentes instituciones y entornos de aprendizaje que puedan habilitarse mediante el uso de la IA, con el fin de atender a diferentes actores como estudiantes, personal docente, padres y comunidades” (Unesco, 2019, p. 5). Con ello se consentiría el uso de la IA de manera cotidiana en el proceso de enseñanza-aprendizaje.

El continuo avance de la IA permitirá su desempeño como un asistente integral, capaz de adaptarse a una amplia gama de estilos de aprendizaje para brindar apoyo tanto a instructores como a estudiantes. En el futuro, se espera que la IA influya en la imaginación y la creatividad de estos últimos, al analizar sus estilos de aprendizaje, su estado emocional y su iniciativa, con el fin de mejorar sus habilidades para adquirir conocimientos, fomentar la creatividad y estimular la iniciativa personal.

Es probable que en los próximos años los sistemas de IA se empleen de manera más extensa, con la expectativa de prosperar en todas las facetas de los estudiantes, incluyendo habilidades personales, dominio del conocimiento, capacidad de aprendizaje y desarrollo profesional, en lugar de limitarse únicamente a ayudar a comprender conocimientos específicos (Troncoso-Heredia et al., 2023). Así, la IA emerge como una tecnología que permite adaptar el aprendizaje a las necesidades individuales y capacitar a los jóvenes para enfrentarse a un mercado laboral en constante evolución, caracterizado por nuevas demandas sociales (Ayuso-Del Puerto y Gutiérrez-Esteban, 2022).

La subdirectora General de Ciencias Sociales y Humanas de la Unesco, Gabriela Ramos (2024), hace una recomendación sobre la ética en el uso de la IA:

Es necesario tener en cuenta que uno de los principales retos que se presentan al integrar la inteligencia artificial en el ámbito educativo, y específicamente dentro del aula, es el uso no ético por parte de los estudiantes, que podría dar lugar al plagio y a prácticas deshonestas, al recurrir a estas herramientas para obtener resultados sin el esfuerzo personal correspondiente.

A pesar de ello, el impacto y los beneficios de las aplicaciones de la IA en el ámbito educativo son evidentes, sobre todo en la mejora de los resultados académicos, el aprovechamiento del tiempo y los recursos y el acceso universal a una educación de calidad, por mencionar algunos aspectos. El aprendizaje adaptado a las necesidades individuales y los sistemas de tutoría inteligente pueden contribuir significativamente a mejorar el rendimiento de los estudiantes (Kamalov et al., 2023).

En el ámbito escolar se ha observado el uso predominante de ChatGPT, herramienta de IA con gran potencial para el futuro de la educación, ya que puede contribuir a la personalización de las experiencias de aprendizaje, a optimizar el tiempo de docentes y estudiantes, y aumentar la eficiencia en la enseñanza. A medida que esta tecnología avanza, es fundamental observar cómo puede emplearse para mejorar la educación y ofrecer un futuro académico más prometedor a los estudiantes a nivel global (Zambrano y Abad, 2024). Al explorar cómo los docentes de educación superior pueden incorporar ChatGPT en sus clases, resulta evidente que esta herramienta ofrece numerosas aplicaciones que no entran en conflicto con los sistemas educativos actuales, ya que brinda una amplia gama de posibilidades que, sin duda, pueden aprovecharse de manera efectiva en los procesos de enseñanza-aprendizaje dentro del contexto universitario (Ojeda et al., 2023).

El objetivo de la presente investigación fue explorar el uso personal y académico de la inteligencia artificial en estudiantes universitarios. El estudio fue empírico, transversal, con un enfoque cuantitativo y un diseño correlacional, y consideró dos variables: el uso personal y el uso académico de la inteligencia artificial. La hipótesis fue la siguiente: los estudiantes conocen y aplican en mayor medida las aplicaciones de IA para uso personal en contraste con el uso académico.

El trabajo de campo se realizó en la ciudad de Chihuahua, México, con una muestra aleatoria de 1 187 estudiantes universitarios, considerando un nivel de confianza mínimo de 95% y un margen de error máximo de 2.8%, el cual se ajustó posteriormente a 3% en función del número de respuestas recibidas. Como instrumento de medición se aplicó un cuestionario desarrollado en Formularios de Google, el cual se envió mediante correo electrónico y WhatsApp a cada uno de los participantes, a quienes de antemano se les solicitó su autorización para participar en la investigación.

Para el diseño del instrumento de medición se consideró la definición de Yin (2018) sobre el estudio de caso, entendiendo que se trata de una investigación empírica que analiza un fenómeno contemporáneo en su contexto real, en especial cuando los límites entre el fenómeno y el contexto no son claramente evidentes. Este enfoque es consistente con el objetivo de la investigación, ya que los límites entre el uso de la tecnología y el contexto educativo no siempre son fáciles de diferenciar. Además, se tomaron como base las directrices de este autor para el diseño de la encuesta, quien señala que debe enfocarse en quién, qué, dónde, cuántos y cuánto.

Se formularon 16 ítems, adaptados del instrumento utilizado por Rodway y Schepman (2023), quienes crearon 15 ítems para describir brevemente cómo se había empleado la IA en contextos de educación superior. Estos autores utilizaron un enfoque de encuesta para recopilar información que orientara las decisiones de las instituciones de educación superior (IES) sobre la adopción de Inteligencia Artificial Educativa (AIEd), analizando cómo las actitudes generales hacia la IA (medidas a través del GAAIS, Escala de Actitudes Generales hacia la Inteligencia Artificial; Schepman & Rodway, 2020, 2022) influían en la satisfacción con las aplicaciones de AIEd.

La encuesta constó de 17 preguntas en total (16 preguntas de opción múltiple y una pregunta abierta) sobre el uso de aplicaciones de IA no mencionadas en el cuestionario. El instrumento fue validado mediante el coeficiente alfa de Cronbach, con un valor de 0.7. Los ítems se dividieron en tres partes, en la primera se recolectaron los datos demográficos (cuatro ítems), mientras que la segunda y tercera parte se enfocaron en las variables el uso de la IA personal (siete ítems) y el uso académico de la IA (cinco ítems), respectivamente. Los datos se procesaron con el software estadístico SPSS de IBM en su versión 29, y tras analizarlos, se obtuvieron resultados mediante la estadística descriptiva e inferencial. En la tabla 1 se muestran los indicadores de las dos variables consideradas en la investigación.

Tabla 1

Uso personal de la IA	Uso académico de la IA
¿Conoce aplicaciones de IA? ¿Cuáles tipos de aplicaciones de IA conoce? ¿Utiliza alguna aplicación de IA? ¿Cuál aplicación de IA maneja? ¿Utiliza la versión gratuita de IA o de paga? ¿Cuánto tiempo dedica al uso de IA por semana? ¿Estaría de acuerdo con la regulación ética en la IA?	¿Utiliza aplicaciones de IA dentro de alguna de sus asignaturas? ¿Dentro de sus asignaturas, en cuántas de estas utiliza IA? ¿Utiliza IA para elaborar trabajos o tareas escolares? ¿Su universidad proporciona aplicaciones de IA a sus alumnos? ¿Recomienda el uso de la IA en la educación universitaria de manera formal?

Fuente: elaboración propia.

Dentro de los datos demográficos de la muestra se obtuvo que 58.7% corresponde a mujeres y 41.3% a hombres. Se consideraron tanto universidades públicas (84.9%) como privadas (15.1%) con prestigio nacional. Respecto al área de estudio a la cual pertenecen los estudiantes universitarios participantes en la investigación, 52.8% son parte del área económico-administrativa, 16.7% de ingeniería, 11.7% del área de la salud, 7.1% de humanidades, 4.3% de ciencias sociales, 3.5% de arquitectura o diseño, 1.9% de química, 1.5% de una carrera técnica y 0.6% del área agropecuaria.

Las edades de los participantes en años cumplidos se muestran en la figura 1, donde se observa que la mayoría fueron estudiantes de 18 años (27.1%).

Respecto al semestre que cursaban los participantes en la muestra, 9% se encontraba en primer semestre, 37.4% en segundo semestre, 8.2% en tercer semestre, 14.1% en cuarto semestre, 6.8% en quinto semestre, 9.2% en sexto semestre, 2.9% en séptimo semestre, 5.1% en octavo semestre, 3.1% en noveno semestre y 4.2% en décimo semestre (ver figura 2).

Figura 1 Fuente: elaboración propia.

Figura 2 Fuente: elaboración propia.

Se obtuvieron correlaciones con una alta significancia estadística entre los indicadores de las variables consideradas. En las relaciones más altas resalta: utilizar la versión gratuita con manejar una aplicación de IA y con el tiempo de uso de la IA por semana, como se muestra en la tabla 2.

Tabla 2

		¿Maneja alguna aplicación de IA?	¿Cuál aplicación de IA maneja?	¿Utiliza la versión gratuita de IA o de paga?	¿Cuánto tiempo dedica al uso de IA por semana?
¿Cuál aplicación de IA maneja?	Correlación de Pearson	.611*	1	-	-
	Sig. (bilateral)	<.001	<.001	-	-
	N	1187	1187	-	-
¿Utiliza la versión gratuita de IA o de paga?	Correlación de Pearson	.771*	.586*	1	-
	Sig. (bilateral)	<.001	<.001	<.001	-
	N	1187	1187	1187	-
¿Cuánto tiempo dedica al uso de IA por semana?	Correlación de Pearson	.717*	.563*	.769*	1
	Sig. (bilateral)	<.001	<.001	<.001	<.001
	N	1187	1187	1187	1187
¿Utiliza aplicaciones de IA dentro de alguna de sus asignaturas?	Correlación de Pearson	.613*	.415*	.587*	.603*
	Sig. (bilateral)	<.001	<.001	<.001	<.001
	N	1187	1187	1187	1187

* El resultado muestra una fuerte significancia estadística, con un valor p de 0.001.

En la tabla 3 se muestran las diferencias de conocimiento de aplicaciones de IA por género, donde se observa que tanto estudiantes masculinos como femeninos conocen en mayor medida la aplicación ChatGPT (Open AI), pero también un alto porcentaje manejan a la par otra herramienta.

Tanto en las universidades públicas como privadas, se aprecia que ChatGPT es la aplicación mayormente conocida; sin embargo, también se obtuvo un alto porcentaje de estudiantes que conoce otra aplicación de IA (ver tabla 4).

Tabla 3

	Masculino (%)	Femenino (%)	Total (%)
ChatGPT (Open AI)	18.2	30.7	48.9
Gemini (Google Bard)	1.3	1.1	2.4
Microsoft Copilot	1.5	2.1	3.6
Otra	0.6	0.9	1.5
ChatGPT y otra	18.4	21.1	39.5
Ninguna	1.4	2.7	4.1
Total	41.4	58.6	100

Fuente: elaboración propia

Tabla 4

	Pública (%)	Privada (%)	Total (%)
ChatGPT (Open AI)	42.9	6.1	48.9
Gemini (Google Bard)	1.7	0.7	2.4
Microsoft Copilot	2.9	0.8	3.6
Otra	0.8	0.7	1.4
ChatGPT y otra	33.7	5.6	39.3
Ninguna	2.9	1.2	4.1
Total	84.9	15.1	100

Fuente: elaboración propia.

Uso personal de la inteligencia artificial

ChatGPT y el uso de ChatGPT en combinación con otra aplicación de IA predomina como lo más utilizado de modo personal según el género del estudiante. Cabe destacar que el porcentaje de estudiantes de género femenino que no utilizan ninguna es mayor en comparación con el masculino (ver tabla 5).

En la tabla 6 se muestra cuál aplicación de IA se utiliza de manera personal según sea alumno de una universidad pública o privada, donde predomina el uso del ChatGPT (Open AI).

Tabla 5

	Masculino (%)	Femenino (%)	Total (%)
ChatGPT (Open AI)	18.85	29.65	48.5
Gemini (Google Bard)	1.3	1.3	2.6
Microsoft Copilot	1.9	1.9	3.8
Otra	1.3	1.6	2.9
ChatGPT y otra	9.8	11	20.8
Ninguna	8.3	13.1	21.4
Total	41.45	58.55	100

Fuente: elaboración propia.

Tabla 6

	Pública (%)	Privada (%)	Total (%)
ChatGPT (Open AI)	42.1	6.3	48.4
Gemini (Google Bard)	2.4	0.3	2.6
Microsoft Copilot	2.7	1.1	3.8
Otra	2.55	0.35	2.9
ChatGPT y otra	18.1	2.7	20.8
Ninguna	17	4.4	21.4
Total	84.85	15.15	100

Fuente: elaboración propia.

Respecto al uso personal de alguna aplicación de IA por área, en todos los casos los estudiantes universitarios utilizan ChatGPT en mayor medida, como lo muestra la tabla 7.

Tabla 7

	Económico-Administrativa (%)	Ciencias Sociales (%)	Área de la Salud (%)
ChatGPT (Open AI)	28.1	1.9	5.7
Gemini (Google Bard)	1.5	0.1	0.3
Microsoft Copilot	1.3	0.3	0.5
Otra	1.2	0.1	0.3
ChatGPT y otra	11	1	1.3
Ninguna	9.7	0.9	3.5
Total	52.8	4.3	11.6
	Ingeniería (%)	Química (%)	Humanidades (%)
ChatGPT (Open AI)	6.7	1	2.6
Gemini (Google Bard)	0.3	-	0.3
Microsoft Copilot	0.7	0.1	0.8
Otra	0.7	-	0.3
ChatGPT y otra	4.5	0.8	1.3
Ninguna	3.8	-	1.9
Total	16.7	1.9	7.2
	Agropecuaria (%)	Arquitectura/Diseño (%)	Técnica (%)
ChatGPT (Open AI)	0.2	1.9	0.4
Gemini (Google Bard)	0.2	-	-
Microsoft Copilot	-	-	0.1
Otra	0.1	0.2	0.2
ChatGPT y otra	-	0.8	0.1
Ninguna	0.2	0.6	0.8
Total	0.7	3.5	1.6

Fuente: elaboración propia.

Este trabajo ilustra cómo la educación debe ajustarse a la incorporación de nuevas tecnologías, destacando especialmente el papel crucial de la IA, coincidiendo con lo expresado por Kamalov et al. (2023), quienes afirman que la mejor manera de progresar es adoptar la nueva tecnología, al mismo tiempo que deben establecerse medidas de protección para evitar su mal uso.

Con base en los resultados obtenidos, es posible afirmar que la mayoría de los estudiantes universitarios conocen una o más aplicaciones de IA, además de que las utilizan con fines académicos en algunas de sus asignaturas. Esto lleva a enfrentar desafíos dentro del ámbito universitario, como ya previamente mencionaron Göcen y Aydemir (2020), cuyos resultados de investigación indican que la introducción de la IA en la educación traerá consigo nuevas oportunidades, beneficios y retos para las escuelas y los docentes.

En lo que respecta a las universidades, resalta que ChatGPT es la aplicación más reconocida en ambas instituciones, tanto públicas como privadas -no obstante, también se observa que un considerable número de estudiantes, independientemente del tipo de institución universitaria, utilizan además otra aplicación de IA-. Lo anterior coincide con lo expresado por Atencio-González et al. (2023), quienes indican que la prominencia de ChatGPT en la educación radica en su capacidad para personalizar el proceso de aprendizaje. En entornos educativos tradicionales, a menudo es desafiante para los educadores abordar las necesidades específicas de cada alumno. Así, el uso de ChatGPT puede marcar una diferencia significativa, ya que proporciona retroalimentación y ajustes adaptados a las características individuales de cada estudiante.

En esta investigación se encontraron diversos tipos de IA usadas por los estudiantes universitarios, como son Bing, You y Perplexity. Codina (2023) menciona que You.com cuenta con una interfaz clara y bien diseñada; por su parte, Perplexity ofrece contenidos coherentes, bien organizados y respaldados por múltiples fuentes, además de opciones exclusivas interesantes. Aunque Bing Chat debería ser la opción más potente, al tener acceso directo a las versiones más recientes del LLM de OpenAI, los textos generados suelen ser más cortos.

Ante la pregunta sobre si se respalda la regulación ética para el uso de IA, la mayoría de los estudiantes se mostraron de acuerdo con esta medida, concordando con lo expresado por Sabzalieva y Valentini (2023), quienes hacen énfasis en que, a pesar de que algunas naciones e instituciones de educación superior han restringido el acceso a ChatGPT, la mayoría de los gobiernos e IES están explorando maneras de ajustarse a un entorno en el que la inteligencia artificial se ha vuelto más difundida, accesible y fácil de utilizar. En este contexto, aunque es posible utilizar ChatGPT, es necesario tener precaución y creatividad para asegurar que su uso sea ético y adecuado.

Guerra (2024) hace énfasis en que a pesar de que la IA está presente en todos los ámbitos, su desarrollo debe realizarse de forma responsable y transparente. Por ello, es fundamental considerar no solo los aspectos técnicos de la IA, sino también las implicaciones éticas de su implementación. Asimismo, es necesario que los gobiernos establezcan políticas y directrices que promuevan un uso responsable de la IA, mientras fomentan la innovación y el avance tecnológico.

Esta investigación proporciona una visión integral del uso en contextos personales y académicos de aplicaciones de IA por universitarios. Con los datos obtenidos es posible aceptar la hipótesis planteada: los estudiantes universitarios conocen y aplican en mayor medida las aplicaciones de IA para uso personal en contraste con el uso académico.

Este estudio arroja luz sobre la creciente relevancia de la IA en el ámbito educativo, al mostrar una correlación significativa entre diversos indicadores. Los hallazgos revelan una clara familiaridad y utilización de aplicaciones de IA para fines personales y académicos, destacando el alto conocimiento y uso del ChatGPT en ambos contextos. Sin embargo, a pesar de su amplio uso, el acceso a estas herramientas a través de las universidades de manera formal sigue siendo limitado para la mayoría de los estudiantes. A pesar de que existe un uso generalizado de aplicaciones de IA para tareas académicas, la mayoría de los estudiantes aún no tienen acceso a estas herramientas a través de sus universidades. Al respecto, se subraya que, hasta este momento, no se encontró una diferencia en el uso que se le da a la IA en universidades públicas y privadas.

De igual forma, debe mencionarse que, en cuanto a los universitarios que no utilizan ninguna aplicación de IA, no se observaron diferencias significativas en relación con la edad, el género o el tipo de universidad en la que están inscritos. Los resultados obtenidos sugieren la necesidad de que emerja una regulación ética para el uso de la IA en la educación, teniendo en cuenta la importancia de considerar aspectos como la equidad, la transparencia y la privacidad de los datos.

La IA más utilizada por los estudiantes universitarios encuestados fue ChatGPT, pero también exploran otras herramientas como Bing, You, Gamma, Dall-E, Perplexity, Pi, y Murf. Esto indica una diversificación en el uso de IA, lo que puede enriquecer el uso académico y permitiría un enfoque más dinámico en la resolución de problemas y la creación de contenido.

Una recomendación importante derivada de este estudio es que las instituciones educativas deben priorizar la implementación y el acceso equitativo a herramientas de IA para todos los estudiantes. Esto incluye la creación de programas de formación para docentes y estudiantes sobre el uso ético y efectivo de la IA en el aprendizaje. Además, se sugiere fomentar la colaboración entre académicos, profesionales de la industria y responsables de políticas para desarrollar marcos regulatorios sólidos que promuevan la equidad y la responsabilidad en el uso de la IA en la educación. En consecuencia, se recomienda realizar investigaciones adicionales para profundizar en áreas específicas, como el impacto de la IA en el rendimiento académico y el bienestar estudiantil, así como para explorar estrategias efectivas para integrar la IA de manera efectiva y ética en los entornos educativos.

Entre las limitaciones de esta investigación, destaca el hecho de que, al ser un trabajo exploratorio, no se profundiza en los factores contextuales, psicológicos ni sociales que influyen en el uso de la IA. Para abordar estas limitaciones, futuras investigaciones podrían llevar a cabo estudios longitudinales que permitan realizar estudios a largo plazo que posibiliten observar la evolución de los factores contextuales, psicológicos y sociales a medida que los estudiantes interactúan con la IA en su entorno académico.