INTRODUCCIÓN

El siglo XXI está marcado por una serie de revoluciones tecnológicas nunca antes vistas, entre las que se destaca con protagonismo notable la inteligencia artificial (IA), como elemento transformador (Peña et al., 2024); impactando en las diversas áreas de la vida humana, con alternativas que van de una simple asistencia, a funciones de producción y resolución de problemas complejos, programación, entre otras tantas prestaciones que la educación no pudo quedarse fuera.

La inteligencia artificial refiere a sistemas informáticos basados en algoritmos (^{Aparicio-Gómez y Aparicio-Gómez, 2024}), cuyos outpus se dan de forma probabilística conforme los inputs que recibe, y a la información de que dispone. Aunque en términos más sencillos, podría simplificarse como las habilidades con que cuentan las computadoras para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido para la toma de decisiones, de manera rápida, procesando grandes volúmenes de información en poco tiempo (^{Rouhiainen, 2018}).

Se trata de una tecnología disruptiva que viene desarrollándose desde hace décadas y cobró protagonismo en el último quinquenio, en gran medida por el impulso que supuso el periodo de pandemia de COVID-19, cuando la población mundial se volcó a las actividades en línea, para negocios, diversión (^{González-González, 2023}) y también, en el ámbito educativo, contexto en el que generó altas expectativas de mejorar la calidad de la educación (^{Ocaña-Fernández et al., 2019}). Con herramientas tan amplias e innovadoras tanto para estudiantes como para docentes (Dávila et al., 2024) como: aprendizaje adaptativo, tutores inteligentes, herramientas de diagnóstico y sistemas de recomendación para la personalización del aprendizaje, gamificación, robótica, simuladores, entre tantas otras propuestas que llegaron y se apoderaron de la atención (^{Tramallino y Zeni, 2024}).

La combinación estratégica de IA y educación abrió un abanico de posibilidades para generar esa mejora sustantiva (^{Gómez, 2023}). Por ello, no resulta raro que, el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) en universidades se haya convertido en un tema de creciente interés, por diferentes aspectos de relevancia, como ser: su potencial para personalizar el proceso de enseñanza aprendizaje, la optimización del tiempo y la elaboración paralela de varias tareas a la vez (Caicedo et al., 2024).

Pero más allá de este potencial indiscutible, surgen otras perspectivas a considerar, como el caso del impacto de la IA en aspectos vinculados a la seguridad, la accesibilidad, la sostenibilidad, y, por qué no mencionarlo, las nuevas formas de plagio y fraude académico (^{Gallent-Torres y Ortego-Hernando, 2023}) que también constituyen una realidad al día de hoy.

METODOLOGÍA

Se realizó una investigación con enfoque mixto, diseño descriptivo y corte transversal. La población objetivo incluyó a estudiantes de universidades públicas y privadas de Paraguay, matriculados en el periodo académico 2025-1, en carreras habilitadas por el Consejo Nacional de Educación Superior (CONES), con acceso y alguna experiencia en herramientas de inteligencia artificial.

El muestreo fue no probabilístico por conveniencia, en modalidad de bola de nieve: se partió de participantes semilla que invitaron a uno o dos compañeros a responder, compartiendo el instrumento de Google Forms a través de WhatsApp o correo electrónico, entre los meses de abril y junio de 2025. Se garantizó el anonimato y la participaron voluntaria mediante consentimiento informado. Tras la depuración de las respuestas incompletas, la muestra final fue de n=108.

El cuestionario fue diseñado en tres secciones, a saber: Datos sociodemográficos (6 ítems cerrados), Uso, acceso, percepciones y actitudes hacia la IA (18 ítems cerrados con escala de Likert de 5 puntos); y Beneficios, riesgos y propuestas para el uso responsable de IA en la universidad (3 preguntas abiertas, que aportaron el componente cualitativo).

El análisis de datos se realizó con estadística descriptiva en Microsoft Excel, procesando primero los ítems de selección múltiple, mediante categorización no excluyente. En relación a las respuestas abiertas, se sometieron a análisis de contenido, identificando patrones o elementos recurrentes y clasificándolos en cinco categorías por pregunta; lo que facilitó la elaboración de tablas y gráficos para la interpretación de los resultados. Corresponde indicar que tanto para la traducción del resumen y palabras clave se contó con la asistencia de ChatGPT 5.

RESULTADOS

Los resultados que arroja la primera sección del instrumento aplicado revelan que, la población se concentra en el rango de los 21 y 25 años (56 estudiantes) que representa el 50%, seguido por el grupo de 17 a 20 años (29 estudiantes) que contiene el 26% de los encuestados; y, entre ambos, el número asciende a 85 estudiantes de un total de 108. Además, se visualiza que, 53.6% son hombres y 42% mujeres, un 0.9% (una persona) prefirió no declarar su género; con lo que se puede aseverar una participación ligeramente mayor de hombres en el estudio.

Con lo expuesto en la Tabla 1 se puede afirmar que, 76% de la muestra se halla en etapa formativa inicial o intermedia y, otro dato no menor, 65,7% está matriculado en una universidad de gestión privada. Esta tendencia concuerda con los porcentajes difundidos por el Ministerio de Educación y Ciencias a fines del año anterior, respecto de un predominio (82%) de matrícula en universidades privadas (CONES, 2024).

Otro aspecto significativo es que 44,4% sostiene sus estudios con respaldo económico familiar (48 de los estudiantes), 19,4% con becas provenientes de fondos públicos u otras organizaciones benefactoras, 35,2% con fondos propios, otra variable a considerar en la caracterización del estudiante paraguayo -estudiante trabajador- y 1% de ellos con préstamo universitario, lo que constituye una figura aún incipiente en el sistema educativo superior local. Ello refleja una diversidad de condiciones económicas, aunque con predominio de dependencia familiar, seguido por un número no menor de individuos que autofinancia su formación profesional.

A fin de corroborar el nivel de incursión en el mercado laboral de los estudiantes, se consultó si trabajan en el área de su formación, lo que permitió conocer que 62.4% no trabaja en su área de formación, 29,4% ya se halla laborando en el ámbito del saber al que pertenece su carrera y 7.3% no está seguro. Lo que refleja que una mayoría se encuentra aún en etapa de preparación académica más que de inserción laboral plena. Estos datos coinciden con el porcentaje de estudiantes que autofinancian sus estudios, y con lo que se puede también aseverar que se trata de estudiantes trabajadores.

En relación al área del saber de los estudiantes, la muestra evidencia la siguiente representación: 63% Ingeniería y Tecnología, 24% Ciencias Sociales, 10% de Ciencias Médicas y muy por detrás, Ciencias Agrícolas y Humanidades con uno y dos estudiantes del área.

La segunda sección del instrumento se enfocó en el uso, percepción y experiencias con IA, lo que a su vez se desagregó en tres bloques, a saber: Frecuencia y contexto de uso de IA, Conocimiento, formación y disposición al aprendizaje sobre IA y Percepciones éticas y amenazas percibidas.

Tal como se verifica en la tabla 2, existe un predominio del uso de inteligencia artificial en el ámbito académico, si consideramos los resultados de siempre (22) y casi siempre (34), lo que representa 52% de la muestra. Otros estudiantes (45) afirmaron utilizarla a veces, un número menor dijo que casi nunca (5) y solo un individuo negó usar IA para sus actividades de formación académica. A partir de lo cual, se estableció un contraste, con el uso de IA en el ámbito laboral, y se pudo constatar que existe un predominio entre las categorías casi nunca y nunca (52 casos) comparativamente con el contexto académico, lo que se traduce también en el desconocimiento de las prestaciones de estas tecnologías en las empresas que operan en Paraguay.

La diferencia más marcada está en la categoría “nunca”, donde el uso académico casi no tiene casos, apenas 2; mientras que en el ámbito laboral es muy elevado (26), con lo que se puede evidenciar la brecha existente.

Dado que el 94% de los encuestados afirmó que su malla curricular no posee ningún contenido sobre IA, se consultó a los estudiantes, sobre si estarían dispuestos a incluir en sus planes de estudios materias sobre inteligencia artificial. Lo cual, permitió conocer que, 71% de los consultados se manifiesta a favor de aprender formalmente en el marco de su carrera, como materias específicas. A esto, se adiciona otra información relevante que surgió de este trabajo, 87% de los universitarios nunca recibió instrucción o capacitación sobre IA o uso responsable de esta, en su universidad. Omisión que como se verá más adelante, puede decantar en plagio o prácticas indeseables.

Se buscó conocer también los dispositivos que utilizan los estudiantes para acceder a la inteligencia artificial. Lo que arrojó que existe un predominio de acceso múltiple, siendo la mayoría la que combina diversos medios, con lo que se advierte flexibilidad y continuidad en el acceso. Siendo 36 los individuos que manifestaron combinar notebook y teléfono móvil, seguido por solo teléfono móvil (22 casos), y otros accesos con cuatro o más tipos de dispositivos (1 y hasta 8 casos) que indican alta disponibilidad tecnológica de este último grupo. Se dio un solo caso de uso de inteligencia artificial mediante pc.

Tal como se visualiza en la tabla 3 el acceso a herramientas de IA se da principalmente a través de combinaciones de dispositivos, siendo la más frecuente notebook y teléfono móvil (33%) y un poco más atrás (20%) exclusivamente teléfono móvil. Con ello se puede inferir que, los estudiantes priorizan la flexibilidad y portabilidad de los dispositivos para sus accesos. En el extremo opuesto se encuentra la PC (0,9%), lo que confirma la tendencia antes mencionada. El teléfono móvil es el dispositivo que integra casi todas las combinaciones, lo que lo sitúa como la herramienta de comunicación y acceso a tecnologías de mayor preferencia entre los estudiantes universitarios.

Muy vinculado a ello, se verificó que la mayoría de los estudiantes consultados accede a internet a través de wi-fi doméstico, sea como único medio (30,6%) o combinado con datos móviles (34.3%). Si bien la mayoría de los consultados accede a internet mediante WI-Fi en casa, sea de forma exclusiva (30,6%) o combinada con datos móviles (34,3%), es relevante mencionar que, un grupo no menor (24,1%) dispone de tres o más tipos de conexión. Lo que a su vez es coherente con el resultado anterior que postula al celular como el aparto favorito de los estudiantes. Por otro lado, existe un porcentaje (13,9%) que corre riesgo de seguridad digital, dado que accede a la red mediante redes públicas y un grupo marginal (4,6%) que solo utiliza datos móviles desde su teléfono (ver Gráfico 1).

Fuente: Elaboración propia (2025)

Gráfico 1.  Distribución de estudiantes según tipo de acceso a internet 

Sabiendo con qué dispositivos y tipos de acceso a internet se desempeñan los estudiantes universitarios, también se consultó sobre las herramientas más utilizadas por los estudiantes, y los resultados mostraron una predilección de los usuarios por ChatGPT, indicada por 59,3% de los estudiantes, que señalaron que la utilizan frecuentemente y otros que alguna vez la usaron 36,1%. A partir de los datos expuestos en tabla 4, se identifica un patrón que sugiere que el uso de IA en la universidad paraguaya está concentrado en unas pocas herramientas, principalmente ChatGPT (cobertura de 95,4%), existiendo una amplia gama de recursos de bajo nivel de alcance, lo que puede deberse a desconocimiento y/o necesidad de formación en competencias o alfabetización digital.

El último bloque de la segunda sección del instrumento aplicado apunta a conocer la percepción de los estudiantes sobre el uso indebido de la IA y su impacto en la integridad académica. Como se puede ver en el gráfico 2, es significativo el nivel de consciencia manifestado por los estudiantes, al ser consultados sobre el perjuicio que pudiera generar el uso indebido de IA a su integridad académica, un total de 92 estudiantes (85.2%) afirmó ser consciente del riesgo. Lo que contrasta con un porcentaje mínimo de 3.7% que negó tal posibilidad; lo que puede ser producto de desconocimiento o desconexión de cuestiones éticas con el uso de inteligencia artificial, desde su mirada. Lo anterior, refleja un elevado nivel de sensibilización entre los universitarios sobre las consecuencias negativas que trae consigo el uso inadecuado de estas herramientas; aunque no puede desatenderse el grupo de escépticos (11,1%) que respondió “tal vez”, lo que desnuda el desconocimiento al respecto de las implicancias éticas.

En ese mismo sentido, se buscó conocer si los participantes utilizaron IA sin citarla, con lo que se visualizó que 54,6% reconoce haber utilizado IA “a veces” sin haberla citado, 8,3% refiere hacerlo siempre, lo que desnuda el uso éticamente riesgoso y por qué no decirlo, habitual. No obstante, 37% de los encuestados afirma nunca haber incurrido en dicha práctica, evidenciando así, un grupo que mantiene una conducta ética y transparente.

Fuente: Elaboración propia (2025)

Gráfico 2.  Uso de IA según nivel citación 

Ahondando en la mirada de los encuestados sobre aspectos éticos, se consultó si consideran que los estudiantes deberías tener límites en el uso de IA en trabajos académicos. La mayoría de ellos, 59 estudiantes, señaló que depende del contexto, (54,6%), otros 34 afirmaron que sí (31,5%) y solo 15 estudiantes dijeron que no (13,9%). Lo que se traduce en que no existe un rechazo por la regulación o el establecimiento de criterios que normen el uso responsable de acuerdo a la naturaleza del trabajo, siempre que se establezcan parámetros claros.

También, se propuso sobre si la IA puede complementar el aprendizaje si se utiliza conscientemente, 90,8% manifestó estar de acuerdo, lo que evidencia un elevado nivel de aceptación y reconocimiento del potencial de estas tecnologías para robustecer los procesos de aprendizaje. No obstante, se verificó un grupo que no se pronuncia claramente, reflejando un escepticismo 5.6%, pequeño, aunque no desatendible. Y, el otro grupo minoritario es el que manifiesta desacuerdo (3,7%), que plantea resistencia a incluir la IA como recurso del aprendizaje.

Por otro lado, se buscó saber si el uso excesivo de IA representa un riesgo para el desarrollo del pensamiento crítico, desde la perspectiva de los encuestados.

Los universitarios en su mayoría (70%) respondieron que, efectivamente el uso desmedido de IA compromete la habilidad cognitiva (40% + 30% de los consultados). Ello revela que los estudiantes asocian el uso descontrolado con la pérdida de habilidades cognitivas. En menor proporción (21%) se mostró escéptico “ni de acuerdo ni en desacuerdo” lo cual, sumado a los grupos más pequeños (6% en desacuerdo + 3% totalmente en desacuerdo) desnuda un porcentaje significativo (30%) que no relaciona pensamiento crítico y uso desmedido de IA, sea por desconocimiento o desinterés.

A propósito de lo anterior, se indagó sobre la percepción de la regulación del uso de inteligencia artificial en la universidad. Una mayoría notable (60,2%) coincidió en que la institución superior debería establecer normas claras sobre el uso ético de la IA. No obstante, 33 estudiante (30,6%) señaló no está ni de acuerdo ni en desacuerdo, escépticos con la posibilidad normativa. Y, el grupo menor (5 en desacuerdo + 5 totalmente en desacuerdo) se mostró en renuente a la regulación institucional (9,2%).

También, se consultó sobre el nivel de preocupación de los estudiantes sobre el uso deshonesto tanto en la elaboración de tareas como de evaluaciones, a lo que 52.8% expresó preocupación total o parcial por el uso deshonesto de IA por parte de sus compañeros (20,4% + 32,4%). Dubitativos se manifestaron 35 estudiantes (33,3%) lo que refleja un nivel de desconocimiento relativo, y finalmente, 15 estudiantes en desacuerdo y totalmente en desacuerdo, que representan 13,9% de la muestra del estudio. Lo cual, podría deberse a percepciones más liberales o permisivas vinculadas al uso de estas tecnologías.

Fuente: Elaboración propia (2025)

Gráfico 3.  Percepción de riesgo de uso excesivo de IA al pensamiento crítico. 

Las tres últimas preguntas, de carácter abierto, y de enfoque fenomenológico, apuntaron a los beneficios del uso de IA en la formación académica, los riesgos latentes y las propuestas de los estudiantes para incentivar el uso responsable de la misma.

Las respuestas fueron agrupadas en cinco categorías, a saber: Apoyo al aprendizaje y comprensión, Eficiencia y optimización del tiempo, Acceso ampliado a información y recursos, Mejora en la producción académica y Apoyo técnico y especializado. Con ello se verifica que los estudiantes perciben que la IA contribuye fundamentalmente al aprendizaje, optimización del tiempo y el acceso a la información. Aunque, también advierten amenazas como la dependencia, la pérdida del pensamiento crítico y el plagio. En cuanto a las propuestas, apuntan a capacitación, verificación de fuentes y uso regulado y situado (Ver Tabla 5 ).

DISCUSIÓN

La adopción de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior experimentó una expansión significativa a nivel global. ^{Yusuf et al. (2024}) como también ^{Golrang & Sharma (2025}) afirman que esta tecnología demostró capacidad para mejorar el rendimiento académico tanto para estudiantes como del claustro docente. En línea con esta afirmación, ^{Mori & Esteban (2024}) evidencian que la IA contribuye a la personalización del aprendizaje y a la optimización de procesos educativos. No obstante, los hallazgos de la presente investigación revelan que, en el contexto paraguayo, la integración de IA en la enseñanza universitaria es aún incipiente. Predominan percepciones de baja o media adopción por parte del profesorado, lo que sugiere una limitada formación en el uso pedagógico de estas herramientas.

Esta brecha formativa coincide con lo planteado por ^{Tramallino & Zeni (2024}), quienes sostienen que la apropiación efectiva de la IA por parte del estudiantado requiere de una capacitación sistemática del profesorado. ^{Kroff et al. (2024}) refuerzan esta idea al señalar que, si bien la IA ha transformado la educación superior, persisten desafíos éticos y de sensibilización. En esta investigación, 54,6% reconoció haber usado IA para sus trabajos sin haberla citado, lo cual evidencia una formación ética insuficiente en torno al uso responsable de estas tecnologías.

La necesidad de abordar aspectos como la propiedad intelectual y el derecho de autor se vuelve urgente. ^{Kroff et al. (2024}) advierten que una implementación plena de la IA exige políticas éticas transparentes, formación continua y colaboración interinstitucional entre universidades, gobiernos y el sector privado. Esta preocupación también se refleja en ^{Alonso-Rodríguez (2024}), quien propone un marco ético para la integración de IA en la educación, enfatizando la necesidad de una reflexión profunda sobre su impacto académico y social.

Además, ^{Alpizar Garrido & Martínez Ruiz (2024}) revelan que la mayoría de los estudiantes valora positivamente el uso de herramientas de IA, percepción que se replica en esta muestra, en la que se destaca su contribución al aprendizaje, la optimización del tiempo y el acceso rápido a información fiable y relevante. Principalmente, los universitarios paraguayos señalan preferencia por ChatGPT, 95.4% según lo aseverado por la muestra; herramienta altamente aceptada en el ámbito académico global (^{Baig, 2024}). Aunque no se puede desatender que persisten limitaciones en la investigación sobre su uso eficaz y su impacto real en la mejora del aprendizaje según Baig (2024).

Por su parte, ^{Khosravi et al. (2022}) confirman que, pese a la proliferación de experiencias con IA, el conocimiento del usuario sigue siendo limitado. Esto implica la necesidad de un compromiso auténtico con la alfabetización digital, tanto por parte del Estado como de las instituciones de educación superior. ^{Cordón García (2023}) advierte que la IA plantea retos tecnológicos, pedagógicos, organizativos, legislativos y éticos, mientras que ^{Galindo-Domínguez & Losada (2024}) subrayan que mejorar las competencias digitales docentes se asocia con una actitud más favorable hacia la IA. De hecho, ^{Wang et al. (2024}) completa esta visión al demostrar que el uso de IA en el discurso del aula impacta en los logros de aprendizaje, las emociones y el comportamiento, aunque su asimilación por parte del profesorado aún es desigual.

De acuerdo a la percepción de los estudiantes, esto se refleja en una escasa presencia en las mallas curriculares y en las estrategias institucionales. Esta percepción se alinea con los hallazgos de ^{Chan & Siang (2025}) quienes, desde el sudeste asiático, evidencian la urgencia de establecer directrices claras sobre IA. Los docentes de su muestra demandan límites normativos y alfabetización tecnológica para fomentar un uso responsable e innovador. Ese requerimiento normativo también se refleja en la percepción estudiantil de este estudio, que advierte una ausencia de regulación ética (^{Cárdenas Gonzales, 2025}) y valora positivamente la posibilidad de establecer marcos normativos claros.

En este sentido, ^{Alonso-Rodríguez (2024}) sostiene que solo una reflexión ética profunda permitirá dimensionar el alcance de la IA en la vida académica y afrontar con responsabilidad los desafíos presentes y futuros. Esta reflexión debe ser acompañada por políticas públicas pertinentes, como las que podrían surgir del propio Consejo Nacional de Educación Superior (CONES, 2025) que regula las universidades en Paraguay.

En suma, otros estudios complementan esta mirada desde diversos ángulos. ^{Andrade Peña et al. (2024}) analizan la incidencia de la IA en la educación ecuatoriana, evidenciando desafíos similares en cuanto a la formación docente y apropiación tecnológica. ^{García Caicedo et al. (2024}) destacan el uso de IA para la personalización del aprendizaje en educación superior, aunque advierten sobre la falta de preparación institucional. ^{Gómez (2023}) y ^{Aparicio-Gómez et al. (2024}) coinciden en que la IA transforma el aprendizaje universitario, pero requiere estrategias pedagógicas claras. ^{Granda Dávila et al. (2024}), desde una perspectiva divulgativa, ofrece por su parte una visión holística sobre el futuro de la IA y sus implicancias educativas, replicable también en términos locales, dada la ausencia de una mirada panorámica, integradora que permita identificar blancos y actuar conforme las necesidades y urgencias de este tiempo.