Exploración del uso de la inteligencia artificial en estudiantes universitarios

1. Introducción

El uso de la inteligencia artificial (IA), particularmente la generativa, se expande con rapidez en contextos académicos. Estudios como los de Zelaya-Guzmán et al. (2024), Vinyard y Roosa (2025) y Puspa et al. (2025), entre otros, evidencian que muchos estudiantes universitarios utilizan estas tecnologías para la elaboración de tareas académicas. Esto ocurre a pesar de que el conocimiento teórico y la comprensión sobre los usos educativos de la IA son limitados.

La IA tiene antecedentes históricos que se remontan a la década de 1940, cuando surgieron los primeros modelos matemáticos de redes neuronales, los cuales se consolidaron con la Conferencia de Dartmouth en 1956, en la que se acuñó el término. Desde entonces, su desarrollo ha estado marcado por hitos como el Test de Turing, el auge del aprendizaje automático en la década de 1980 y la revolución del aprendizaje profundo en la década de 2010.

En este contexto, y a pocos años de la denominada Quinta Revolución Industrial, autores como Almaraz-López et al. (2023) sostienen que las instituciones de educación superior (IES) deben adaptarse tanto a las transformaciones de sus procesos internos como a las modificaciones curriculares asociadas a la IA. Por ello, el análisis de las actitudes del estudiantado hacia estas tecnologías resulta útil para identificar qué cambios conviene introducir en su enseñanza y qué políticas educativas son pertinentes.

2. Revisión de la literatura

El aporte teórico de Coeckelbergh (2021) constituye una referencia fundamental para comprender los problemas éticos actuales que surgen del desarrollo y despliegue de las tecnologías de la IA. El autor rechaza tanto la retórica alarmista sobre una eventual superinteligencia como la complacencia tecnocrática y propone, en su lugar, una ética positiva que integre el bienestar humano y la sostenibilidad. Desde esta perspectiva, subraya la necesidad de orientar el desarrollo de la IA de acuerdo con los valores sociales compartidos. Este enfoque ofrece un marco teórico integral y sólido para analizar la interacción entre estudiantes universitarios y estas tecnologías, en especial los desafíos éticos y educativos que implica su adopción. Así, aporta una mirada ética y humanista que invita a valorar la IA no solo como tecnología, sino como fenómeno social que requiere deliberación moral.

Casillas y Ramírez (2024) desarrollan la noción de ethos y habitus digital, propias del escenario de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), entendidos, por un lado, como la credibilidad otorgada a la herramienta y, por otro, como el conjunto de costumbres y comportamientos interiorizados que favorecen una disposición positiva hacia lo tecnológico, en particular hacia el uso de la IA y su incorporación en los procesos educativos universitarios. En tal sentido, estudios recientes como el de Vinyard y Roosa (2025) destacan la importancia de evaluar estas actitudes. Además, subrayan la necesidad de medir no solo el conocimiento y la frecuencia de uso, sino también las implicaciones éticas y la proyección profesional relacionada con la IA (Espejo, 2024; García-Peñalvo, 2024).

En cuanto a los antecedentes de estudio relacionados con las percepciones del estudiantado, Almaraz-López et al. (2023) encontraron que los estudiantes son conscientes del impacto de la IA y están dispuestos a continuar su formación en este ámbito, aunque sus conocimientos actuales son limitados debido a la falta de capacitación formal. Los autores recomiendan que la formación en IA se amplíe y fortalezca, especialmente mediante la presentación de casos de uso realistas y de las limitaciones concretas de la tecnología, lo cual permitiría que el estudiantado la utilice de manera responsable en su futuro profesional.

Mena et al. (2024), Chan y Hu (2023) y Puspa et al. (2025), en sus investigaciones, concluyeron que los estudiantes muestran una actitud positiva hacia su incorporación en el aprendizaje y tienen un alto nivel de interés por utilizarlas. El estudiantado reconoció su potencial para ofrecer apoyo personalizado, asistir en tareas de redacción y generación de ideas, así como fortalecer las capacidades de investigación y análisis. En esta línea, consideran que la IA generativa les facilita la explicación y comprensión de ideas complejas (Puspa et al., 2025), les ofrece nuevas perspectivas y resulta una herramienta útil para la investigación educativa y el desarrollo de habilidades de escritura (Solis et al., 2024).

Sin embargo, también se destacan algunas desventajas, como la dificultad para evaluar la veracidad y confiabilidad de la información proporcionada (Chan y Hu, 2023) e inquietudes relacionadas con la precisión, la privacidad y el impacto en el desarrollo personal y profesional (Solis et al., 2024; Mena et al., 2024; Ruiz et al., 2024), como la dependencia de uso y la falta de pensamiento crítico (Soto y Reyes, 2024). Por lo que se enfatiza en la necesidad de una formación adecuada para su uso responsable (Solis et al., 2024).

A su vez, López et al. (2025), en su revisión sistemática, caracterizaron los rasgos generales de los estudios publicados en 2023 sobre la opinión del estudiantado universitario respecto a la IA. Examinaron el acompañamiento que ofrece la IA en su formación, así como el grado en que utilizan esta tecnología como apoyo en la construcción del aprendizaje. Después de analizar la percepción que el alumnado tiene sobre la integración de la IA en sus procesos educativos y la manera en que esta herramienta influye en su experiencia de aprendizaje, concluyen los autores que la visión y uso que los estudiantes tienen sobre la IA necesita fortalecerse desde una visión más académica; también la variable de actitudes precisa más atención puesto que tiene el potencial de proporcionar información valiosa sobre posibles barreras y oportunidades para la integración de la IA.

Por su parte, Chao-Rebolledo y Rivera-Navarro (2024) encontraron que el 33 % del estudiantado declara utilizar alguna herramienta de IA en su vida académica. En el mismo sentido, Escalante (2024) en su investigación concluye que los estudiantes de Educación, sin la orientación de los docentes, emplean la IA como recurso de estudio y para la generación de textos. También reconocen que el profesorado muestra poca apertura para integrar y aceptar la IA, y sostienen que su uso es frecuente en su formación inicial.

Por otro lado, Zelaya-Guzmán et al. (2024) profundizaron en la relación entre el uso de herramientas de IA y el rendimiento académico. Los resultados indican que, aunque existe una correlación positiva entre el uso de IA y la mejora del rendimiento académico, este factor no es completamente determinante. El 57 % de los estudiantes reportó una mejora en su desempeño, mientras que el 41 % no percibió cambios significativos. Además, el estudio reveló que los estudiantes utilizan la IA principalmente para investigación, redacción de textos y análisis de datos, mientras que su uso en actividades recreativas es menos frecuente. Asimismo, los participantes son conscientes de los riesgos asociados, como la dependencia (22.89 %) y el plagio (16.57 %), aspectos que aumentan la preocupación sobre el uso ético de estas herramientas.

El análisis de los antecedentes revisados evidencia que, aunque la literatura reciente (2023-2025) muestra un creciente interés por comprender percepciones, actitudes y usos de la IA en el ámbito universitario, persisten vacíos significativos en torno a su apropiación crítica y ética por parte de los estudiantes. Las investigaciones de Almaraz-López et al. (2023), Casillas y Ramírez (2024) y Vinyard y Roosa (2025) coinciden en que la IA transforma los procesos de enseñanza-aprendizaje, pero también exige a las instituciones de educación superior adaptaciones curriculares y políticas de formación docente que aún se encuentran en una fase inicial. Otros estudios (López et al., 2025; Mena et al., 2024; Zelaya-Guzmán et al., 2024) describen una adopción instrumental de la IA centrada en tareas de búsqueda, redacción y análisis de datos, mientras que las dimensiones creativas, éticas y reflexivas permanecen poco exploradas. Asimismo, se identifica una falta de consenso sobre cómo integrar estas herramientas de modo pedagógicamente significativo y responsable.

Por consiguiente, el propósito de esta investigación es explorar el uso que hacen los estudiantes universitarios de la IA, en particular las percepciones que tienen sobre su impacto futuro en el ámbito profesional. Asimismo, esta exploración busca identificar patrones iniciales en el consumo tecnológico que sirvan como puntos de referencia para investigaciones posteriores, en las que se puedan analizar con mayor profundidad los hábitos y recorridos tecnológicos asociados con el uso de la IA.

Así, este artículo parte de la siguiente pregunta de investigación: ¿cómo percibe el estudiantado la adopción de la IA en el contexto universitario? De este modo, se sigue la metodología aplicada por Chao-Rebolledo y Rivera-Navarro (2024), quienes se centraron en la frecuencia y tipos de uso.

3. Método

El estudio se abordó desde una perspectiva cuantitativa con un diseño no experimental, de corte transversal y alcance descriptivo-analítico. Se midieron las variables en un único momento con el fin de caracterizar la situación actual. El alcance descriptivo apunta a caracterizar las frecuencias de uso, los niveles de dominio de conocimiento y las percepciones del estudiantado en relación con la inteligencia artificial generativa. Adicionalmente, el estudio buscó delimitar posibles asociaciones y diferencias significativas entre las variables demográficas y de uso y las actitudes académicas y la proyección profesional de los participantes.

3.1. Muestra

La población de estudio estuvo constituida por estudiantes del nivel superior inscritos o matriculados en programas de licenciatura de la Universidad Autónoma del Estado de Quintana Roo (UQROO), pertenecientes a distintos campus académicos y modalidades educativas presenciales y no presenciales. La muestra fue no probabilística de tipo voluntario, conformada por un total de N = 401 participantes. La participación fue de naturaleza voluntaria y anónima, y el instrumento se administró en modalidad en línea mediante un formulario digital elaborado con Microsoft Forms, distribuido de manera aleatoria entre distintos grupos, con el objetivo de diversificar la procedencia de los encuestados.

3.2. Instrumento

Se administró un cuestionario estructurado, diseñado ad hoc para la investigación, compuesto por ítems cerrados y de escala Likert. El instrumento original se organizó en cinco dimensiones principales con el fin de abordar la complejidad del fenómeno.

La heterogeneidad responde a la intención de capturar la complejidad del fenómeno desde distintos ángulos y niveles de medición, lo cual facilita un análisis más contextualizado, aunque implica un mayor reto metodológico. Dicha estructura permite interpretar los hallazgos con claridad, al distinguir entre las dimensiones que aportan datos descriptivos, actitudinales y de comportamiento con diferentes escalas.

En ese orden, el cuestionario corresponde a una adaptación ad hoc de un instrumento original diseñado para medir actitudes, usos y percepciones sobre la IA, originalmente estructurado de forma más homogénea y con escalas tipo Likert. Para adaptarlo al contexto de la UQROO y a la diversidad de aspectos socioculturales y tecnológicos, se amplió el tipo de ítems y las escalas incluyendo variables sociodemográficas, éticas y formativas, mediante respuestas dicotómicas, ordinales y categóricas, además de las escalas de Likert.

3.2.1. Validación y fiabilidad del instrumento

Se realizó una validación tanto teórica como empírica. En primer lugar, la justificación teórica del diseño transversal de ítems y las dimensiones clave, especialmente las relacionadas con las actividades de uso de inteligencia artificial generativa (IAG), se fundamentó en evidencia empírica y literatura contemporánea especializada. Estudios recientes como el de Vinyard y Roosa (2025) destacan la importancia de evaluar la percepción y uso de la IAg en entornos educativos, y resaltan su potencial para transformar procesos de enseñanza-aprendizaje a través de la personalización y democratización del acceso al conocimiento. Además, las investigaciones de Espejo (2024) y García-Peñalvo (2024) subrayan la relevancia de medir no solo el uso y el conocimiento, sino también las implicaciones éticas y la proyección profesional, aspectos que fueron integrados en las dimensiones del cuestionario.

En segundo lugar, tal como se mencionó previamente, el instrumento se adaptó de forma parcial a partir de un cuestionario utilizado en un estudio internacional relevante (Universidad Europea de Madrid, 2025). Esta adaptación respetó los principios de integridad intelectual al evitar una reproducción literal e integrar el marco teórico y empírico vigente para preservar la validez del constructo.

Para asegurar la claridad, pertinencia y coherencia de los ítems adaptados, se aplicó una validación por criterio a cargo de tres especialistas con perfiles en innovación educativa e informática, quienes aplicaron el coeficiente V de Aiken. Asimismo, se adoptó un criterio de aceptación de V > 0.89. El análisis cuantitativo mostró que la gran mayoría de los ítems, entre los cuales se encontraban los de las dimensiones “Perfil sociodemográfico”, “Uso de herramientas de IA”, “Ética y responsabilidad” y “Proyección profesional”, alcanzaron un acuerdo aceptable con valores entre V = 0.89 y V = 0.90, lo que confirmó su validez. Sin embargo, el índice de concordancia correspondiente al ítem representativo de “Percepción y actitudes” fue de V = 0.78; al no alcanzar el umbral de 0.89, este resultado señaló la necesidad de mejorar su formulación.

Cabe mencionar que no se realizó una prueba piloto formal antes de la aplicación del instrumento, debido a que se aprovechó la concentración del estudiantado en un evento académico virtual organizado por las IES, lo cual permitió optimizar su representatividad y tamaño de la muestra. A pesar de esta omisión, se calculó el coeficiente Alfa de Cronbach posterior a la aplicación a N = 401 estudiantes. Los valores obtenidos para los principales constructos fueron satisfactorios:

Percepción de utilidad y conocimiento (α = 0.78)

Conciencia ética y profesional (α = 0.81).

4. Resultados

Los datos demográficos de la muestra participante se muestran en la Tabla 2

El análisis sociodemográfico mostró una amplia representación de mujeres (71.32 %) y una concentración de casi el 80 % de estudiantes entre 17 y 20 años, cuyos valores precisos se presentan en la Tabla 2 y la Figura 1. La visualización de la distribución etaria permite identificar con mayor claridad el rango de edad predominante en la muestra.

El perfil demográfico se correlacionó con las percepciones, actitudes y conocimientos relacionados con la inteligencia artificial generativa, y se identificaron diferencias significativas en la disposición para usarla, el nivel de conocimiento y las preocupaciones éticas según la unidad académica, la edad y el género. Por ejemplo, los estudiantes de las unidades con mayor concentración, como Chetumal y Cancún, mostraron una mayor disposición y un nivel de conocimiento más alto en comparación con quienes pertenecen a unidades con menor matrícula. De igual manera, las mujeres manifestaron una mayor conciencia ética y una necesidad más clara de formación responsable, mientras que el estudiantado más joven presentó una menor preocupación por los riesgos asociados.

Según la Tabla 3, casi el 90 %, equivalente a 360 participantes, utilizan el teléfono celular; alrededor del 8 %, aproximadamente 32 estudiantes, usan la computadora; mientras que ocho estudiantes emplean únicamente la tableta y un estudiante cuenta con un lector de libros electrónicos.

Referente a la duración en horas de dicho uso, excepto el tiempo destinado a clases, los estudiantes indicaron (Tabla 4) que, en promedio, alrededor del 39 % lo usa entre 3 y 4 horas, y otro 39 % entre 5 y 6 horas diarias, lo que equivale a más de 300 participantes. Más del 15 %, equivalente a 62 estudiantes, reconoció usarlo durante más de 7 horas, y tan solo 28 estudiantes, que representan casi el 7 %, afirmaron utilizarlo únicamente entre 1 y 2 horas. En conjunto, más del 90 % del estudiantado reportó el uso de uno o varios dispositivos electrónicos fuera del horario de clases, con un promedio general que supera las 6 horas diarias.

En esos horarios, los estudiantes universitarios indican el uso de más de una red social y/o plataforma en línea. Entre ellas, la de mayor frecuencia es WhatsApp con un 28.39 % y un total de 339 usuarios; le siguen TikTok, con un 25.80 %; Instagram, con un 20.10 %; YouTube, con un 13.74 %; y Facebook, con un 11.14 %. En contraste, Twitch no alcanza el 1 %. En síntesis, la interacción social del estudiantado se concentra principalmente en WhatsApp, TikTok e Instagram.

Con relación al tipo de herramientas de inteligencia artificial (IA), los 401 estudiantes universitarios señalaron que los modelos de lenguaje generativo, como ChatGPT o Gemini, representan el 64.84 % del uso, equivalente a 260 estudiantes (Tabla 6). En segundo lugar, el 21.45 % indicó utilizar asistentes de voz como Siri, Alexa o Google Assistant, lo que corresponde a 86 estudiantes. Por su parte, 9 participantes, equivalentes al 2.24 %, emplean herramientas de análisis de datos con IA; 6 estudiantes utilizan generadores de imágenes como Midjourney, DALL·E o Leonardo; y solo 3 estudiantes reportaron el uso de herramientas de programación asistida por IA, como GitHub o Copilot.

Resulta interesante conocer el uso que los estudiantes universitarios asignan a estos tipos de herramientas de IA. Según la Figura 2, 260 estudiantes (64.84%) las utilizan para buscar información, mientras que 59 (14.71%) las emplean como apoyo en la investigación académica (revisión de literatura y análisis de datos). Por otro lado, 30 alumnos (7.48%) recurren a ellas para la redacción de trabajos y 33 (8.23%) seleccionaron la opción ‘otros’ sin especificar el propósito. El porcentaje restante se distribuye entre asistencia en programación, creación de contenidos y elaboración de presentaciones. Cabe señalar que la investigación no contempló la frecuencia de uso, lo cual abre la posibilidad de desarrollar estudios posteriores que profundicen en este aspecto.

El uso de la IA y la frecuencia individual de cada tipo de herramienta se presenta en la Figura 3. En orden descendente, las aplicaciones más utilizadas son ChatGPT, seguida de Gemini; posteriormente Copilot, DeepSeek, Perplexity y DALL·E. Asimismo, algunos estudiantes seleccionaron las opciones de “ningún uso” u “otras”, sin especificar cuáles. ChatGPT es empleada por casi la mitad del estudiantado, cerca del veinte por ciento utiliza Gemini, alrededor del diez por ciento recurre a Copilot; y el resto de los porcentajes se distribuye entre DeepSeek, Perplexity, DALL·E y otras herramientas no especificadas.

Al preguntarles si consideran utilizar alguna herramienta de IA generativa para apoyar sus actividades académicas, 196 de los 401 estudiantes respondieron afirmativamente, lo que representa el 48.88 %; 182 estudiantes eligieron la opción “tal vez”, equivalente al 45.39 %; y 23 estudiantes respondieron que no, lo cual corresponde al 5.74 % (Figura 4).

Al explorar la percepción de la utilidad de la IA en el ámbito académico entre los estudiantes, se observa que 177 participantes, equivalente al 44.14 % de la muestra, la consideran útil o muy útil. Por otro lado, 132 estudiantes (32.92 %) mantienen una postura neutral respecto a su utilidad, mientras que 16 estudiantes, que representan el 3.99 %, la perciben como “no útil”.

En la Figura 5 se muestra que, al preguntárseles sobre su formación previa en inteligencia artificial, el 87.78 % de la muestra, es decir, más de 351 estudiantes indicó no haber asistido a ningún curso, taller o seminario. Solamente el 12.22 %, equivalente a 49 estudiantes, señaló haber participado en alguna instancia formativa.

Por consiguiente, y como puede notarse en la Figura 6, al preguntarles acerca de su autoevaluación sobre su nivel de conocimiento de la IA, más de la mitad del estudiantado (54.36 %) indicó un nivel medio, seguido del bajo con un 23.69 % (equivalente a 95 estudiantes). Un total de 12.72 % (51 estudiantes) reportó un nivel alto; y en los extremos, 31 estudiantes (7.73 %) señalaron un nivel muy bajo, mientras que solo 6 estudiantes (1.50 %) indicaron un nivel muy alto. Asimismo, 235 estudiantes (58.60 %) consideraron que su conocimiento sobre IA mejora sus calificaciones, y el 12.20 % afirmó que lo mejora de manera notable. En contraste, 105 estudiantes (26.18%) manifestaron que dicho conocimiento no influye en sus calificaciones y, de manera sorprendente, un 3 % indicó que, por el contrario, las empeora.

Con el propósito de profundizar en este aspecto, y según se muestra en la Figura 7, se les preguntó si consideran que el uso de la IA en general mejora su aprendizaje y 322 estudiantes lo consideran un factor de mejora, mientras que 79 estudiantes indicaron que no, no influye; más bien, podría afectarlos.

La Figura 8 muestra sus creencias acerca de si la inteligencia artificial influirá en su futura profesión. Un total de 286 estudiantes afirmaron que sí (“mucho”, un 19.45 %, y “un poco”, 51.37 %). 90 estudiantes, que representan 22.44 %, negaron su influencia en sus futuras profesiones, y resulta lamentable que 27 estudiantes reconocieran no tener el conocimiento para contestar.

Lo que sí reconocen los 401 estudiantes en la Figura 9 son las capacidades que la IA desarrolla en sí mismos. Un poco más del 20 % del estudiantado universitario considera que la IA favorece el pensamiento crítico, la resolución de problemas, las competencias éticas para un uso responsable, las habilidades de comunicación y la adaptación al cambio. Sin embargo, la creatividad no alcanza el mismo nivel de valoración que las demás capacidades.

Respecto a los riesgos asociados con la IA en su futura profesión, la Figura 10 muestra que el estudiantado identifica, con frecuencias similares, la falta de control, la deshumanización laboral, las posibles pérdidas o desaparición de puestos de trabajo, la insuficiencia de habilidades y la carencia de una formación acorde con los rápidos cambios de la propia IA.

Los estudiantes reconocen, como se muestra en la Figura 11, su nivel de preocupación respecto a la posibilidad de que la IA reemplace ciertos roles profesionales en sus respectivas disciplinas. Un total de 295 estudiantes manifestó preocupación: el 47.63 % indicó que les preocupa “poco” y el 25.94 % que les preocupa “mucho”. En contraste, 106 estudiantes señalaron que no les preocupa: el 19.45 % afirmó que “en lo absoluto” y el 6.98 % consideró que, por el contrario, la IA podría ayudarles en su profesión.

Por último, en la Tabla 8, el 84 % de los 401 estudiantes universitarios en esta encuesta mostraron interés en participar en algún club de formación o fortalecimiento de sus conocimientos acerca de la IA. Alrededor del 16 % indicó no estar interesado.

5. Conclusiones

Ante estos resultados, este estudio coincide con la investigación de Chan y Hu (2023), quienes, al explorar las percepciones de 339 estudiantes universitarios, revelaron una actitud generalmente positiva hacia la IA en el aprendizaje y, a su vez, un reconocimiento del potencial que ofrece para el apoyo personalizado, la asistencia en la redacción y generación de ideas, así como para las capacidades de investigación y análisis. Sin embargo, los participantes también expresaron preocupación por la posibilidad de que el uso excesivo o la dependencia de la IA afecte su capacidad de pensamiento crítico, en coherencia con lo planteado por Niño-Carrasco et al. (2025).

Entre los resultados obtenidos, destaca la manera en que el estudiantado utiliza las distintas herramientas de IA generativa. En orden de frecuencia, la mayoría las emplea para buscar información; luego, para recibir apoyo en la investigación académica (revisión de literatura y análisis de datos); posteriormente, para la elaboración de trabajos de redacción. Un grupo menor seleccionó la opción “otros” sin especificar el uso, y el resto las utiliza para asistencia en programación y código, creación de contenidos para redes sociales o elaboración de presentaciones y diapositivas.

Los resultados presentados en este estudio coinciden, en particular, con los hallazgos de Soto y Reyes (2024) y Mora y Arteaga (2023), quienes señalaron que herramientas como ChatGPT pueden ser de utilidad siempre que se promueva un uso ético y responsable. Del mismo modo, Solis et al. (2024) indicaron que su uso facilita la explicación y comprensión de ideas complejas, aporta nuevas perspectivas y funciona como una herramienta valiosa para la investigación educativa y el desarrollo de habilidades de escritura, aunque también se identificaron desventajas, como la dificultad para evaluar la veracidad o confiabilidad de la información generada. Por último, los hallazgos de Niño-Carrasco et al. (2025) evidenciaron la preocupación de los estudiantes ante la posibilidad de que el uso excesivo o la dependencia de la IA afecte su capacidad de pensamiento crítico, lo cual resulta coherente con sus propios planteamientos.

De manera general, las investigaciones recientes sobre IA en estudiantes universitarios de corte cuantitativo, exploratorio y basadas en encuestas tienden a coincidir en reconocer los beneficios que aporta el acompañamiento de la IA a los procesos académicos, especialmente en términos de apoyo cognitivo y simplificación de tareas complejas. Con el propósito de profundizar en este aspecto, se identificó que gran parte del estudiantado considera que la IA mejora el aprendizaje, mientras que otro grupo sostiene que no influye e incluso podría afectarlo. Sin embargo, este resultado contrasta con los hallazgos de Zelaya-Guzmán et al. (2024), quienes reportaron que el 57 % de los estudiantes percibió una mejora en su desempeño académico gracias al uso de herramientas de IA.

Así, a partir de los resultados de esta investigación y de estudios similares, como los de Mena et al. (2024) y Puspa et al. (2025), resulta recomendable considerar, para el establecimiento de políticas y protocolos relacionados con el uso, la ética y la prospectiva de la IA, el contexto institucional en el que habrán de insertarse, especialmente frente a los desafíos de la quinta Revolución Industrial. La aplicación del cuestionario a 401 estudiantes de la UQROO refleja que el ecosistema académico ya se encuentra inmerso en la revolución de la IA. Se identificó una adopción significativa, acompañada de una alta percepción de utilidad y de una conciencia clara respecto a los riesgos éticos y a la posible dependencia tecnológica. La percepción estudiantil sobre la IA es diversa: un segmento considerable se mantiene neutral o con poca experiencia directa; sin embargo, la mayoría valora los beneficios potenciales en términos de aprendizaje autónomo, personalización de tareas y facilitación del trabajo académico. Entre las herramientas disponibles, ChatGPT se posiciona como la más utilizada, aunque su uso aún no es plenamente uniforme ni generalizado.

Por ello, desde la perspectiva pedagógica, dichos indicadores evidencian la necesidad de una alfabetización digital crítica y de un uso ético de la IA, lo cual respalda el consenso sobre la necesidad de promover una formación responsable y una normativa clara que oriente su implementación eficiente y contribuya a mitigar los riesgos de desinformación. Además, las diferencias en percepciones según carrera, semestre y género enfatizan la importancia de adaptar los programas de formación a contextos particulares, con el fin de garantizar una apropiación contextualizada y efectiva de estas tecnologías. Adicionalmente, el estudiantado reconoce un uso intensivo del teléfono celular: más del 80 % pasa entre 5 y 7 horas en redes sociales. Este patrón de uso podría implicar distracciones constantes, reducción del tiempo dedicado a actividades académicas y un posible impacto negativo en la concentración y el rendimiento.

En conjunto, los resultados obtenidos se sintetizan en cuatro hallazgos temáticos fundamentales: a) Alta penetración y normalización de la IA; b) paradoja entre eficiencia y desarrollo de habilidades; c) demanda de formación ética universitaria; d) percepción del impacto profesional de la IA con compromiso institucional, y e) interés manifiesto por integrarse a un club de IA, lo que refleja una disposición activa para el aprendizaje y la innovación.

Entre las limitaciones del presente estudio destacan su naturaleza descriptiva y transversal, la aplicación del instrumento en un único contexto institucional y la ausencia de medidas objetivas que vinculen el uso de la IA con resultados académicos concretos. Estas limitaciones abren la posibilidad de avanzar hacia líneas futuras de investigación longitudinal y multicéntrica, que integren variables socioeconómicas, frecuencia y calidad de uso, así como sus impactos pedagógicos. En este sentido, al considerar los resultados obtenidos, se sugiere que las instituciones de educación superior implementen un programa de alfabetización ética en IA, orientado a promover el uso responsable, la verificación de fuentes y el fortalecimiento del pensamiento crítico como contrapeso a la dependencia tecnológica.

En suma, resulta necesario establecer políticas claras y bien delimitadas sobre el uso de la IA en el ámbito académico, de modo que se distinga entre la asistencia autorizada y la sustitución no permitida, y que se respalde esta diferenciación mediante campañas de comunicación efectiva. Del mismo modo, se recomienda fomentar la participación estudiantil mediante la creación de un club de IA y el desarrollo de cursos o asignaturas optativas que canalicen el interés proactivo del estudiantado hacia experiencias de aprendizaje colaborativo.