Llevo muchos años enseñando en la universidad y pocas veces he tenido la sensación de estar asistiendo a una transformación tan profunda como la que está provocando la inteligencia artificial. Hoy nuestros estudiantes pueden elaborar en minutos trabajos que antes requerían días, preparar presentaciones impecables y obtener respuestas razonablemente bien argumentadas sobre prácticamente cualquier cuestión. Pero hay algo que empieza a preocuparme: ¿están aprendiendo más o simplemente están consiguiendo mejores resultados con menos esfuerzo intelectual?
La pregunta no es menor. Porque una cosa es mejorar la calidad de un trabajo y otra muy distinta mejorar las capacidades de quien lo realiza.
Según el informe Student Generative Artificial Intelligence Survey 2026, publicado por el Higher Education Policy Institute (HEPI), el 95 % de los universitarios británicos encuestados utiliza herramientas de inteligencia artificial y el 94 % las emplea como apoyo en trabajos evaluados. En apenas dos años, la IA ha pasado de ser una novedad tecnológica a convertirse en una herramienta habitual de la vida universitaria.
Y, sin embargo, solo el 48 % de los estudiantes considera que sus profesores les están ayudando a desarrollar las competencias necesarias para utilizarla profesionalmente.
Los alumnos ya han incorporado la inteligencia artificial. La universidad todavía está aprendiendo a hacerlo.
Cuando los resultados mejoran, pero el aprendizaje no necesariamente
Hay un fenómeno especialmente interesante que merece nuestra atención. La inteligencia artificial puede beneficiar de manera particular a los estudiantes que parten de mayores dificultades. Un alumno con problemas de redacción, de estructuración de ideas o de comprensión de determinados conceptos puede conseguir, con ayuda de estas herramientas, un resultado académico considerablemente mejor.
Que los alumnos con mayores dificultades consigan presentar mejores trabajos no significa necesariamente que hayan superado sus dificultades"
En cierto sentido, la IA puede actuar como un mecanismo de nivelación: eleva la calidad de los trabajos más deficientes y reduce algunas diferencias visibles entre estudiantes. Esto, en principio, es una excelente noticia. Democratizar el acceso a herramientas que ayudan a comprender, organizar y comunicar el conocimiento debería ser uno de los grandes avances educativos de nuestro tiempo.
Pero existe una segunda cara de esta realidad.
Que los alumnos con mayores dificultades consigan presentar mejores trabajos no significa necesariamente que hayan superado esas dificultades. Y, al mismo tiempo, los estudiantes con mayor capacidad intelectual pueden estar desaprovechando una herramienta extraordinaria para alcanzar niveles de análisis, creatividad y profundidad que antes resultaban mucho más difíciles.
Me preocupa que estemos utilizando una tecnología capaz de ampliar nuestras capacidades intelectuales para conformarnos, en demasiadas ocasiones, con obtener un producto final aceptable. Es como disponer de un magnífico entrenador personal y utilizarlo únicamente para que levante las pesas por nosotros. El resultado puede parecer satisfactorio, pero nuestros músculos no se habrán desarrollado.
El riesgo de dejar de pensar
Una investigación de Microsoft Research y Carnegie Mellon University, publicada en 2025, analizó las experiencias de 319 profesionales y 936 ejemplos de tareas realizadas con inteligencia artificial generativa. Sus resultados mostraron una asociación especialmente relevante: cuanto mayor era la confianza depositada en la IA, menor tendía a ser el pensamiento crítico declarado durante la realización de las tareas.
Los investigadores no demostraron que la inteligencia artificial reduzca nuestra capacidad intelectual, pero sí identificaron un riesgo que deberíamos tomarnos muy en serio: la posibilidad de delegar parte del esfuerzo cognitivo sin desarrollar mecanismos suficientes de supervisión y contraste.
Y aquí aparece una cuestión fundamental.
Una respuesta bien redactada no es necesariamente una respuesta correcta. Y una respuesta correcta tampoco demuestra que quien la presenta haya comprendido el problema"
Durante años hemos enseñado a nuestros alumnos a buscar información, seleccionarla, organizarla y elaborar conclusiones. Ahora una máquina puede realizar buena parte de ese proceso en segundos.
¿Qué debemos enseñar entonces?
A mi juicio, precisamente aquello que la tecnología no debería sustituir: identificar un problema relevante, formular las preguntas adecuadas, contrastar fuentes, cuestionar supuestos, reconocer errores y construir un criterio propio.
Porque una respuesta bien redactada no es necesariamente una respuesta correcta. Y una respuesta correcta tampoco demuestra que quien la presenta haya comprendido el problema.
La universidad también tiene que cambiar
Sería demasiado sencillo responsabilizar a los estudiantes de esta situación. Si les pedimos trabajos que una herramienta puede resolver en pocos minutos y después evaluamos exclusivamente el documento entregado, quizá debamos preguntarnos si el problema está también en nuestro modelo docente.
No podemos seguir enseñando y evaluando exactamente igual que antes de la inteligencia artificial.
En mi asignatura de Análisis de Estados Contables he decidido cambiar la forma de evaluar. En lugar de centrar la calificación en la presentación de trabajos, he apostado por los debates. Quiero que mis alumnos sean capaces de defender sus conclusiones, construir argumentos razonables, cuestionar los de sus compañeros y debatir conmigo las distintas interpretaciones de una misma realidad empresarial.
Porque analizar una empresa no consiste simplemente en calcular ratios financieros o presentar un informe impecable. Consiste en interpretar qué significan esos resultados, identificar los riesgos, cuestionar las decisiones y ser capaz de defender un diagnóstico frente a otras opiniones.
Y eso no puede hacerlo por ellos una presentación elaborada con inteligencia artificial.
La inteligencia artificial debería actuar como un entrenador, no como un sustituto del esfuerzo intelectual"
La IA puede ayudarles a preparar el debate, explorar alternativas, contrastar información y detectar debilidades en sus argumentos. Puede convertirse en un extraordinario entrenador intelectual. Pero, cuando llega el momento de defender una idea, el alumno tiene que demostrar que comprende lo que dice, que sabe escuchar una objeción y que es capaz de revisar o sostener su posición con argumentos.
En realidad, quizá estemos recuperando algo esencial de la universidad que habíamos ido perdiendo entre trabajos, presentaciones y evaluaciones cada vez más estandarizadas: el debate como instrumento de aprendizaje y de evaluación.
No se trata de volver al pasado, sino de recuperar lo mejor de nuestra tradición académica utilizando las herramientas del futuro.
La inteligencia artificial como entrenador intelectual
Creo que estamos cometiendo un error al plantear el debate educativo sobre la inteligencia artificial en términos de permitirla o prohibirla. La IA ya está en las aulas y seguirá estándolo. Nuestros estudiantes la utilizan y nuestros futuros profesionales trabajarán con ella. La cuestión no es cómo impedir su uso, sino cómo conseguir que contribuya realmente a desarrollar sus capacidades.
Y para eso tenemos que enseñarles a utilizarla de otra manera.
No basta con saber formular instrucciones para obtener una respuesta convincente. Hay que aprender a cuestionar esa respuesta, comprobar la fiabilidad de las fuentes, identificar los supuestos sobre los que se construye y explorar interpretaciones alternativas.
La inteligencia artificial debería actuar como un entrenador, no como un sustituto del esfuerzo intelectual.
Un buen entrenador no hace el ejercicio por su alumno. Le exige, le corrige, identifica sus debilidades y le ayuda a superar sus propios límites.
Imaginemos a un estudiante de análisis financiero que recibe los estados contables de una empresa. La IA puede calcular ratios, comparar ejercicios y elaborar un diagnóstico aparentemente convincente. Pero lo verdaderamente importante es que el estudiante sepa preguntarse por qué ha disminuido la rentabilidad, qué riesgos no reflejan los indicadores, qué hipótesis sostienen las conclusiones y qué información adicional necesitaría antes de recomendar una decisión.
Podemos utilizar la IA para que nos plantee problemas, cuestione nuestros argumentos, identifique contradicciones o nos obligue a justificar una conclusión. Podemos pedirle que actúe como un interlocutor crítico, no como un redactor complaciente.
La diferencia es enorme. En el primer caso, la herramienta realiza el trabajo. En el segundo, ayuda a desarrollar las capacidades del futuro profesional.
El verdadero valor del talento
Esta reflexión trasciende las aulas universitarias. Las empresas están incorporando inteligencia artificial a una velocidad extraordinaria y necesitan profesionales capaces de aprovecharla. Pero no creo que el futuro pertenezca simplemente a quienes sepan utilizar mejor una aplicación o redactar instrucciones más sofisticadas.
El verdadero valor estará en quienes sepan identificar los problemas que merecen ser resueltos, interpretar información compleja, ejercer un juicio independiente y asumir la responsabilidad de sus decisiones.
Y aquí la universidad tiene una responsabilidad extraordinaria.
No podemos conformarnos con que los estudiantes menos preparados consigan resultados más presentables. Tenemos que conseguir que aprendan más. Y tampoco podemos permitir que nuestros alumnos más brillantes utilicen una herramienta con un potencial inmenso para limitarse a hacer más rápidamente lo que ya sabían hacer.
La inteligencia artificial debería ayudarnos a reducir las dificultades de unos y ampliar las capacidades de todos. No a igualar los resultados a costa de empobrecer el esfuerzo intelectual.
Quizá la gran revolución educativa de la inteligencia artificial no consista en enseñar a nuestros alumnos a obtener mejores respuestas, sino en devolver a las aulas algo que nunca debimos perder: el placer de pensar, la capacidad de discrepar y el rigor de defender nuestras propias ideas.
Durante siglos, la universidad ha enseñado a encontrar respuestas. Ahora que las máquinas pueden proporcionarlas en segundos, nuestra principal responsabilidad debería ser enseñar a formular las preguntas que merecen la pena.
Porque el futuro no será de quienes tengan todas las respuestas, sino de quienes sepan hacerse las mejores preguntas.
Isabel Martínez Conesa
Catedrática de la Universidad de Murcia y directora de la Cátedra de Mujer, Empresaria y Directiva
Referencias bibliográficas
Higher Education Policy Institute. (2026). Student Generative Artificial Intelligence Survey 2026 (HEPI Report 199).
Lee, H.-P., et al. (2025). The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.
