Aproximadamente el 90% de 1,100 estudiantes estadounidenses encuestados en universidades de dos y cuatro años en 2025 afirmó haber utilizado inteligencia artificial generativa para todo, desde redactar trabajos hasta aclarar conceptos complejos.
El uso de inteligencia artificial por parte de estudiantes para hacer trampa en tareas o exámenes ha generado amplio debate. Pero algunos académicos sostienen que el riesgo mayor no es ese, sino que los estudiantes simplemente dejen de aprender.
Aproximadamente el 90% de 1,100 estudiantes estadounidenses encuestados en universidades de dos y cuatro años en 2025 afirmó haber utilizado inteligencia artificial generativa para todo, desde redactar trabajos hasta aclarar conceptos complejos.
Pero cuando los estudiantes utilizan la inteligencia artificial como tutor o compañero de estudio, y no como un generador inmediato de respuestas, ¿les facilita o les dificulta aprender?
Somos economistas que intentamos responder a esta pregunta diseñando una herramienta de inteligencia artificial mediante la función de GPT personalizado de ChatGPT, con el acceso a internet del chatbot desactivado.
Llamamos a la herramienta Macro Buddy y la entrenamos para guiar a algunos estudiantes de una de nuestras clases de macroeconomía de licenciatura en la Universidad de Wisconsin-La Crosse a través de su proceso de razonamiento, en lugar de darles respuestas directas.
En nuestra investigación, realizada en la primavera de 2025, encontramos que los estudiantes que utilizaron Macro Buddy, junto con discusiones entre compañeros, obtuvieron calificaciones más altas en los exámenes que los estudiantes que trabajaron solos, sin este tutor de inteligencia artificial.
Conoce a tu nuevo tutor
Uno de nuestros cursos de macroeconomía inscribió a 140 estudiantes de licenciatura, en su mayoría de primer o segundo año, divididos en cuatro grupos.
Los materiales del curso, las tareas y los exámenes fueron idénticos en los cuatro grupos. En general, los estudiantes no podían usar herramientas de inteligencia artificial ni colaborar con compañeros durante los exámenes. Todas las pruebas se realizaron de forma presencial y no se permitió consultar apuntes ni otros materiales durante la evaluación.
Como resultado, las calificaciones reflejaron lo que los estudiantes comprendían y podían explicar por sí mismos, sin la ayuda de inteligencia artificial ni de ninguna otra fuente externa.
Después de que todos los estudiantes presentaron su primer examen, asignamos aleatoriamente a los cuatro grupos a diferentes formatos de estudio.
A un grupo se le pidió trabajar de manera individual, sin Macro Buddy; otro grupo trabajó en equipo, sin Macro Buddy; un tercer grupo trabajó de forma individual con Macro Buddy; y un cuarto grupo trabajó en equipo con Macro Buddy.
Queríamos comparar cómo distintos enfoques de estudio —trabajar solo, trabajar con compañeros, usar Macro Buddy o combinar ambos— influían en el desempeño de los estudiantes en los exámenes.
Las capacidades de Macro Buddy
Entrenamos a Macro Buddy con la ayuda de transcripciones de clases, diapositivas y preguntas de tareas específicamente de este curso de macroeconomía.
Macro Buddy tenía el acceso a internet desactivado, por lo que dependía únicamente de los materiales del curso del profesor.
La herramienta fue diseñada para actuar como un tutor, no como una máquina de respuestas. En lugar de ofrecer soluciones completas, Macro Buddy hacía preguntas de seguimiento destinadas a guiar a los estudiantes hacia una respuesta.
Por ejemplo, si un estudiante preguntaba por qué una reducción de precios podría aumentar el gasto de los consumidores, Macro Buddy no ofrecía una explicación completa e inmediata. En cambio, podía preguntar qué sucede con el poder adquisitivo de las personas cuando los precios bajan. El estudiante debía entonces conectar los conceptos y explicar su razonamiento, con sus propias palabras, paso a paso.
Esta diferencia entre explicar una idea y recibir una respuesta terminada es importante.
Una herramienta de inteligencia artificial que simplemente entrega respuestas puede permitir que los estudiantes eviten pensar en un problema. Un estudio encontró que cuando estudiantes universitarios dependen de un chatbot como apoyo constante, su desempeño empeora cuando dejan de tener acceso a él. Una herramienta que hace preguntas obliga a los estudiantes a realizar el trabajo por sí mismos, incluso mientras reciben orientación. Ese es precisamente el proceso que permite que el aprendizaje se consolide.
Qué ocurrió con el aprendizaje de los estudiantes
El único grupo que continuó trabajando individualmente, sin inteligencia artificial, funcionó como grupo de control.
Los otros tres grupos cambiaron su forma de estudiar: uno comenzó a trabajar en equipo sin inteligencia artificial, otro trabajó individualmente con Macro Buddy y el último combinó el trabajo en grupo con Macro Buddy.
Las calificaciones promedio de todos los estudiantes disminuyeron cuando presentaron su segundo examen, en los cuatro grupos de estudio.
Sin embargo, para el tercer examen las diferencias entre los grupos se hicieron más claras.
Los estudiantes que utilizaron tanto Macro Buddy como discusiones en grupo obtuvieron las calificaciones promedio más altas. Los estudiantes que utilizaron Macro Buddy de forma individual también obtuvieron mejores resultados que quienes trabajaron solos sin la herramienta. Los estudiantes que trabajaron en grupo sin Macro Buddy mostraron mejoras más pequeñas en comparación con los de los otros grupos.
El tercer examen tuvo lugar varias semanas después de introducir los nuevos formatos de estudio.
Para entonces, los estudiantes del grupo combinado pudieron haberse sentido más cómodos utilizando Macro Buddy para poner a prueba su comprensión, al mismo tiempo que explicaban ideas a sus compañeros. Trabajar con otros implicaba tener que articular el razonamiento con claridad y responder preguntas, lo que puede profundizar la comprensión con el tiempo.
Por qué esto importa
Algunos críticos de la inteligencia artificial temen que los estudiantes dependan de ella para realizar las partes más difíciles del aprendizaje. Esto refleja el temor de que los estudiantes dejen de practicar las habilidades que construyen la experiencia. Los estudiantes se convierten en expertos en sus campos al enfrentarse a material confuso, revisar explicaciones y comprobar si realmente comprenden una idea.
Nuestro experimento sugiere que el deterioro del aprendizaje al usar inteligencia artificial no es inevitable.
Encontramos que cuando la inteligencia artificial se diseña como un tutor que formula preguntas en lugar de simplemente dar respuestas —y cuando además se exige a los estudiantes explicar su razonamiento a sus compañeros— la tecnología puede apoyar el aprendizaje en lugar de sustituirlo.
La mayoría de los estudiantes hoy utiliza chatbots de propósito general que no están diseñados como tutores. Introducen una pregunta y reciben una respuesta. Pero nuestros hallazgos sugieren que incluso pequeñas decisiones de diseño, como crear un chatbot que plantee preguntas orientadoras, pueden influir en la forma en que los estudiantes interactúan con el material.
Las discusiones entre compañeros también aportan algo al proceso de aprendizaje que la inteligencia artificial no puede proporcionar: responsabilidad social y exposición a distintos tipos de razonamiento.
En conjunto, estas prácticas animan a los estudiantes a pensar los problemas de manera más activa.
La evidencia de nuestro experimento destaca una distinción práctica: la inteligencia artificial puede utilizarse para reemplazar el pensamiento o para apoyarlo. El impacto puede depender menos de la tecnología en sí misma y más de cómo se estructura e integra en el proceso de aprendizaje.
*Sobre los autores: Saharnaz Babaei-Balderlou es profesor asistente de Economía en la Universidad de Wisconsin-La Crosse; Shishir Shakya es profesor asistente de economía en la Universidad Estatal de los Apalaches.
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