INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (IA) se integra de manera creciente en la educación superior, aunque su adopción en este ámbito pueda percibirse como más paulatina que en otros sectores (Satama Pereira & Sánchez Ramírez, 2024). La importancia estratégica de estas herramientas radica en su capacidad para ofrecer experiencias educativas personalizadas, mejorar la participación del estudiantado y, fundamentalmente, preparar a los futuros profesionales para un entorno laboral cada vez más basado en el análisis de datos (Canese de Estigarribia et al., 2024). En la actualidad, la IA representa una dualidad en el ámbito educativo: es tanto una competencia que los estudiantes deben dominar como una herramienta de apoyo capaz de acelerar y enriquecer los procesos de enseñanza-aprendizaje (Peñalver-Higuera, 2023).
Existe un fuerte consenso en que la IA facilita el acceso rápido a la información, optimiza el tiempo y mejora la eficiencia en las tareas (UNESCO, 2025). No obstante, la implementación enfrenta desafíos significativos, siendo el principal la falta de formación específica para los docentes sobre el uso pedagógico de la IA (Espejo Aubá, 2024). Otras preocupaciones clave incluyen el riesgo de dependencia excesiva de la tecnología que pueda limitar el pensamiento crítico (Peñalver-Higuera, 2023).
Las herramientas de IA se integran cada vez más en las experiencias educativas de los estudiantes, aunque su adopción en la educación superior pudiese parecer más gradual en comparación con otros niveles. Estas herramientas se utilizan para mejorar el aprendizaje al proporcionar experiencias educativas personalizadas, mejorar la participación y preparar a los estudiantes para un entorno laboral basado en datos. La adopción de herramientas de IA en la educación no solo está transformando la forma en que los estudiantes aprenden, sino también la manera en que son evaluados y la forma en que los educadores interactúan con ellos (Peñalver-Higuera, 2023).
La IA se está integrando cada vez más en las experiencias educativas, particularmente en la educación superior, con el fin de optimizar el aprendizaje, ofrecer experiencias personalizadas y preparar a los estudiantes para un entorno laboral basado en datos. Constituye uno de los avances más significativos de la era digital, orientado a garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad, ampliando el acceso y personalizando los aprendizajes. Sin embargo, su integración no es neutral: como advierte (Peñalver-Higuera, 2023), la IA puede reflejar y amplificar desigualdades preexistentes, por lo que resulta imprescindible un enfoque inclusivo que garantice que sus beneficios alcancen a todos los estratos de la población estudiantil.
El (Instituto Internacional de la UNESCO para la Educación Superior en América Latina y el Caribe, 2023) en el trabajo "Oportunidades y desafíos de la era de la inteligencia artificial para la educación superior: una introducción para los actores de la educación superior", deja conocer lo siguiente "Se abordan la relación de la IA con el aprendizaje, la administración de la educación superior, la investigación, el paso al mercado laboral, sus desafíos y la ética." (Pombo Rivera, 2023). El abordaje responsable, ético de la educación superior es un factor determinante en el éxito de la herramienta y la aceptación sin prejuicios en la educación superior.
Uno de los principales atractivos de las herramientas de IA es la inmediatez, factor muy ligado a la generación Z (Espejo Aubá, 2024), los cuales actúan como creadores y difusores de información, lo que ha dado lugar a nueva forma de comunicación bidireccional en sus relaciones cotidianas, que ahora se traslada al sector educativo a través de la IA (Gallego Gómez, Tapia López, & Márquez García, 2024).
Los resultados de la investigación reflejan una aceptación instrumental positiva y un alto consenso sobre los beneficios de la IA, tales como la eficiencia, el ahorro de tiempo, la mejora de la enseñanza y la capacidad de personalizar el aprendizaje. Tanto la comunidad docente como estudiantil perciben a la IA como un recurso complementario que potencia las capacidades humanas y apoya los procesos de enseñanza-aprendizaje, pero no como un sustituto del educador o del juicio profesional.
La IA se consolida, así como una herramienta estratégica que exige a las instituciones educativas la implementación de programas continuos de capacitación ética, técnica y pedagógica, para asegurar una integración efectiva, responsable y alineada con los objetivos de una educación de calidad. En palabras de (Peñalver-Higuera, 2023), la tarea de integrar la IA en la educación universitaria debe estar guiada por una ética que honre tanto a la persona como al proceso de aprendizaje, asegurando que esta nueva era tecnológica se convierta en un capítulo de empoderamiento y no de alienación.
El presente estudio tuvo como objetivo identificar los tipos de herramientas de IA utilizadas por estudiantes y docentes de las carreras de Ciencias Empresariales en una universidad privada de Asunción, considerando que la IA se integra de manera creciente en la educación superior con el fin de ofrecer experiencias educativas personalizadas, mejorar la participación del estudiantado y preparar a los futuros profesionales para un entorno laboral cada vez más basado en el análisis de datos (Canese de Estigarribia et al., 2024); asimismo, se buscó determinar con qué finalidad son utilizadas dichas herramientas, qué beneficios perciben tanto estudiantes como docentes en su implementación, y cuáles son los principales desafíos que enfrenta su integración en los entornos académicos, en un contexto donde la IA representa a la vez una competencia que los estudiantes deben dominar y una herramienta de apoyo capaz de acelerar y enriquecer los procesos de enseñanza-aprendizaje .
MATERIALES Y MÉTODOS
El estudio adopta un enfoque descriptivo, orientado a analizar las herramientas de IA que utilizan los estudiantes y docentes de las carreras de Ciencias Empresariales en una universidad privada de Asunción, considerando que este tipo de investigaciones permite caracterizar fenómenos y especificar sus principales propiedades. La investigación se desarrolla bajo un enfoque mixto, integrando métodos cuantitativos y cualitativos . El componente cuantitativo se basa en la aplicación de encuestas a estudiantes y docentes, cuyos datos fueron analizados mediante procedimientos estadísticos, mientras que el componente cualitativo se apoya en entrevistas a docentes, destinadas a profundizar e interpretar los hallazgos, complementando la información numérica.
El diseño de investigación es no experimental y de corte transversal, dado que no se manipularon las variables y los datos fueron recolectados en un único momento durante el año 2025. Asimismo, al tratarse de un estudio mixto, se implementó un diseño de triangulación concurrente, permitiendo la recolección y análisis simultáneo de datos cuantitativos y cualitativos, con el propósito de integrar y contrastar los resultados para una comprensión más integral del fenómeno estudiado.
En cuanto al nivel de conocimiento esperado, la investigación propuso ofrecer un diagnóstico contextualizado sobre la incorporación de la IA en la formación profesional y personal de estudiantes de Ciencias Empresariales en el nivel superior. Si bien existe producción científica internacional sobre la temática, en el contexto nacional su abordaje aún es incipiente, lo que limita la generalización de los resultados, pero abre oportunidades para futuras investigaciones.
La población de estudio estuvo conformada por estudiantes matriculados y docentes de las carreras de Ciencias Empresariales de una universidad privada de Asunción, definida como el conjunto de unidades de análisis que comparten características comunes relevantes para los objetivos de la investigación.
La muestra se definió como el subconjunto representativo de la población a partir del cual se recolectó la información para la medición y análisis de las variables de estudio. Para su selección, se siguió el procedimiento propuesto por , que comprende la definición de la población, identificación del marco muestral, determinación del tamaño de la muestra, elección del método de muestreo y selección de los sujetos.
En el caso de los estudiantes, se aplicó un muestreo probabilístico, considerando una población conocida de 308 estudiantes de las carreras de Ciencias Empresariales y un nivel de confianza del 95%. El tamaño de la muestra fue de 172 estudiantes, calculado mediante una fórmula estadística para poblaciones finitas, y distribuido de manera proporcional entre las cinco carreras analizadas, garantizando la representatividad de cada una.
Para los docentes, se utilizó un muestreo no probabilístico por conveniencia, basado en criterios de inclusión y exclusión previamente establecidos. La muestra estuvo conformada por 15 docentes, seleccionados de los ciclos básicos y superiores de las distintas carreras, excluyendo a aquellos con una sola cátedra, con el propósito de abarcar una mayor diversidad de asignaturas y experiencias docentes.
En cuanto a las técnicas e instrumentos de recolección de datos, se emplearon encuestas estructuradas dirigidas a los estudiantes y docentes, utilizando cuestionarios con preguntas cerradas, diseñadas para asegurar claridad y consistencia en las respuestas. Asimismo, se realizaron entrevistas a docentes mediante una guía semiestructurada, orientadas a profundizar en sus percepciones, experiencias y formación respecto al uso de la IA en el ámbito educativo . Complementariamente, se llevó a cabo una búsqueda bibliográfica sistemática de literatura académica y científica, con el fin de contextualizar el estudio y sustentar teóricamente los resultados obtenidos.
RESULTADOS
Resultados por parte de los docentes
Los resultados de una encuesta realizada a 15 docentes sobre su percepción, uso y familiaridad con la IA en el ámbito educativo. El perfil del profesorado encuestado es mayoritariamente masculino (53,33%), experimentado y maduro, con un 60% de los participantes superando los 50 años de edad y contando con más de 15 años de experiencia en la docencia.
Los hallazgos clave revelan una actitud predominantemente positiva hacia la IA. Una mayoría abrumadora (73,33%) la considera una herramienta valiosa para personalizar la enseñanza. El uso actual se concentra en herramientas de chatbot como ChatGPT (22,92%), seguido de aplicaciones para la generación de contenido visual, análisis de datos y creación de presentaciones. A pesar de que un 60% se declara "familiarizado" con la tecnología, existe una brecha de conocimiento que necesita ser atendida.
El principal desafío identificado no es la resistencia al cambio, sino la falta de formación docente específica sobre el uso pedagógico de la IA, una preocupación señalada por el 32,35% de los encuestados. Otras inquietudes significativas incluyen el riesgo de dependencia excesiva de la tecnología y la dificultad para verificar la calidad de los contenidos generados por IA. En contraposición, la mayor ventaja percibida es la capacidad de la IA para generar contenidos educativos de manera rápida y eficiente (27,03%).
Finalmente, la disposición hacia el futuro es excepcionalmente positiva. El 80% de los docentes está dispuesto a capacitarse para profundizar sus conocimientos, reconociendo la necesidad de mantenerse actualizados. Este consenso subraya una oportunidad estratégica para implementar programas de formación que aborden las brechas identificadas y potencien una integración efectiva y responsable de la IA en los procesos de enseñanza-aprendizaje.
Las percepciones, experiencias y actitudes de un grupo de docentes entrevistados sobre la integración de la IA en la educación, el análisis revela una visión predominantemente positiva pero cautelosa, donde la IA es conceptualizada como una herramienta de apoyo pedagógico y no como un sustituto del educador. La adopción de estas tecnologías es desigual; mientras algunos docentes ya las integran para la planificación, investigación y dinamización de clases, otros aún no han comenzado a utilizarlas debido a brechas formativas o falta de necesidad percibida. Existe un consenso generalizado sobre la necesidad crítica de una formación continua, práctica y centrada en aspectos éticos y pedagógicos. La disposición para desarrollar competencias en IA es significativamente alta, impulsada por la percepción de que es una exigencia del mundo actual y una oportunidad para mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Los docentes subrayan que cualquier implementación de IA debe estar subordinada a objetivos pedagógicos claros, la verificación rigurosa de la información y un marco ético que proteja la privacidad y promueva el pensamiento crítico.
Los docentes identifican un amplio espectro de aplicaciones pedagógicas para la IA, siempre manteniendo al docente como figura central y mediadora del proceso.
Tabla 1. Propuesta de Aplicación Pedagógica
| Aplicación Pedagógica Propuesta | Descripción |
|---|---|
| Personalización del Aprendizaje | Uso de plataformas adaptativas para ajustar contenidos y actividades al ritmo y necesidades de cada estudiante. |
| Optimización de la Planificación | Utilización de IA para la búsqueda de contenidos, redacción de objetivos y desarrollo de problemas o temas. |
| Innovación Metodológica | Implementación de estrategias como el aula invertida y la gamificación para captar la atención y mejorar la interacción. |
| Retroalimentación Inmediata | Empleo de plataformas que generan feedback ágil y útil en tareas y ejercicios. |
| Desarrollo del Pensamiento Crítico | Uso de la IA como guía para investigar temas actuales, fomentando el análisis y la evaluación responsable de la tecnología. |
| Creación de Materiales Didácticos | Refuerzo de las clases con materiales y presentaciones más atractivos visualmente. |
Una visión recurrente es que la IA debe ser "un recurso complementario que potencia la personalización, la retroalimentación y el acompañamiento pedagógico" y debe ser considerada "como herramienta de apoyo útil y necesaria, pero no imprescindible en todos los casos y mucho menos como reemplazo a la inteligencia humana".
Resultado por parte de los estudiantes
Los resultados de una encuesta realizada a 172 estudiantes sobre el uso de herramientas de IA. El perfil demográfico de la muestra revela una mayoría de participantes de sexo femenino (57,56%), una alta concentración de estudiantes de primer año (38,37%) y del turno noche (68,60%).
Los hallazgos clave indican un uso predominante y masivo de chatbots y asistentes conversacionales (40,26% de las menciones), consolidándose como la herramienta de IA principal en el entorno académico. Esto demuestra que los estudiantes priorizan herramientas que ofrecen retroalimentación inmediata y soporte en una amplia gama de tareas cognitivas.
Relevancia de las Herramientas Visuales y de Presentación: En segundo lugar, se sitúan las herramientas de generación de contenido visual (Canva con IA, DALL·E) con un 12,82%, seguidas de cerca por los traductores automáticos (11,54%) y los asistentes para presentaciones (10,51%). Esto refleja una necesidad académica de crear materiales gráficos y comunicar ideas de manera efectiva.
Uso Moderado de Herramientas Analíticas y de Organización: Las herramientas de análisis de datos (Excel con IA, Power BI) y los organizadores inteligentes (Notion AI) muestran una adopción moderada, con un 8,97% y 7,69% respectivamente.
Baja Adopción de Herramientas Específicas: El uso de plataformas más especializadas es notablemente bajo. Los correctores de estilo (3,08%), las plataformas educativas con IA (3,59%) y, de forma casi nula, los simuladores de toma de decisiones (1,28%) son las categorías menos utilizadas. Esto puede deberse a desconocimiento, falta de accesibilidad o una escasa integración curricular.
La finalidad primordial de su uso es la búsqueda de información e investigación (25,52%), lo que sugiere que la IA actúa como un complemento fundamental en los procesos de construcción de conocimiento, esto posiciona a la IA como un mecanismo central para acceder a contenidos, sintetizar literatura y comprender conceptos complejos. A pesar de la amplia adopción, el uso de herramientas más especializadas como simuladores de decisiones (1,28%) o correctores de estilo (3,08%) es marginal. Finalmente, el mayor interés de los estudiantes para formación futura se centra en la redacción de trabajos académicos y profesionales (16,27%), lo que subraya la percepción de la IA como un asistente integral para la comunicación escrita.
Uso de Herramientas de IA en el Entorno Académico
El análisis del uso de herramientas de IA en el entorno académico revela una clara dominancia de los chatbots y asistentes conversacionales, como ChatGPT y Gemini, tanto entre docentes como entre estudiantes. Sin embargo, la tasa de adopción es significativamente mayor en el alumnado (40,26%) en comparación con el profesorado (22,92%), posicionando a estas herramientas como el recurso central para la interacción directa y el apoyo en tareas cognitivas.
En un segundo nivel de uso, emergen herramientas de generación de contenido visual, análisis de datos y asistentes para presentaciones, indicando un interés en la producción de materiales gráficos y la optimización de la comunicación académica. Los traductores automáticos y los organizadores inteligentes registran una adopción moderada, subrayando su utilidad para la gestión lingüística y la productividad personal.
En contraste, se observa una adopción notablemente baja de herramientas más especializadas, como las plataformas educativas con IA integrada, los correctores de estilo avanzados y los simuladores de toma de decisiones. Este bajo nivel de uso sugiere un conocimiento limitado, una menor accesibilidad o una falta de integración de estas soluciones avanzadas en las dinámicas curriculares actuales tanto para docentes como para estudiantes.
Tabla 2. Comparativa del Tipo de Herramienta de IA entre Docentes y Estudiantes
| Tipo de Herramienta de IA | Docentes | Estudiantes |
|---|---|---|
| Chatbots o asistentes conversacionales (ej. ChatGPT, Gemini, Bing Copilot) | 22,92% | 40,26% |
| Correctores de texto o estilo (ej. Grammarly, Quillbot) | 8,33% | 3,08% |
| Herramientas de generación de contenido visual (ej. Canva con IA, DALL·E, Midjourney) | 12,50% | 12,82% |
| Organizadores y planificadores inteligentes (ej. Notion AI, Microsoft Copilot, Trello con IA) | 10,42% | 7,69% |
| Traductores automáticos mejorados con IA (ej. DeepL, Google Translate) | 10,42% | 11,54% |
| Herramientas de análisis de datos (ej. Excel con IA, Power BI, Tableau con funciones predictivas) | 12,50% | 8,97% |
| Plataformas educativas con IA integrada (ej. Coursera, Khan Academy, Duolingo con IA) | 4,17% | 3,59% |
| Asistentes para presentaciones (ej. Beautiful.ai, Gamma, PowerPoint Designer) | 12,50% | 10,51% |
| Simuladores de toma de decisiones o gestión empresarial con IA | 4,17% | 1,28% |
| Otro: ChatGPT | 2,08% | 0% |
| Otro: NotebookLM | 0% | 0,26% |
DISCUSIÓN
En la actualidad, la IA en el ámbito educativo continúa avanzando gracias a la investigación y al desarrollo tecnológico. Se exploran nuevas formas de aplicarla para abordar retos como la deserción y la desigualdad en el acceso a los recursos (UNESCO, 2025). Su evolución evidencia el enorme potencial transformador de la tecnología, proyectando un futuro con mayores posibilidades de personalizar y optimizar el aprendizaje a escala global (Satama Pereira & Sánchez Ramírez, 2024).
Hoy en día, la IA representa tanto una competencia como una herramienta capaz de acelerar los procesos de enseñanza, ya que facilita cada etapa del aprendizaje y mejora el rendimiento en las instituciones educativas mediante la automatización de técnicas y la optimización de recursos tecnológicos (Canese de Estigarribia et al., 2024). No obstante, su implementación en los entornos académicos puede ser compleja y requerir tiempo, condicionado por las políticas y regulaciones de cada país (Satama Pereira & Sánchez Ramírez, 2024).
El avance de la IA en el ámbito universitario promete mejorar significativamente el aprendizaje futuro, integrando nuevas técnicas que respondan a las demandas académicas e incorporando modelos innovadores basados en analítica, calidad en la educación en línea y recursos educativos abiertos (Zepeda Hurtado et al., 2024).
Tuñón G., E. . Economía Digital, La Inteligencia Artificial y los Universitarios del Centro Regional Universitario de Coblé I semestre de 2024. Ciencia Latina, 85, 8361-8371.
En el contexto del progreso tecnológico del siglo XXI, la IA ha adquirido un papel cada vez más relevante en la educación. El uso del aprendizaje automático y el análisis de grandes volúmenes de datos ha permitido a docentes y desarrolladores diseñar herramientas más sofisticadas. Las plataformas educativas en línea comenzaron a implementar sistemas de recomendación capaces de ofrecer recursos personalizados según el rendimiento y las preferencias del estudiante, favoreciendo un aprendizaje más interactivo y centrado en sus necesidades.
Con el desarrollo continuo de la IA, se han explorado y estudiado aplicaciones cada vez más innovadoras en el campo educativo. Ejemplos de esto incluyen el uso de chatbots para responder a las preguntas de los estudiantes , asistentes virtuales que apoyan en la organización del estudio (Moreno Yandún et al., 2025), y la integración de realidad aumentada y virtual en los entornos de aprendizaje. Estas tecnologías no solo enriquecen la experiencia educativa, sino que también permiten a los profesores enfocarse en el desarrollo de habilidades socioemocionales y creativas en sus estudiantes.
Los hallazgos de este estudio presentan importantes puntos de convergencia con investigaciones similares desarrolladas en el contexto latinoamericano. (Anda-Solms et al., 2025), en un estudio mixto realizado con 150 estudiantes y 30 docentes de la carrera de Administración de Empresas de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo (Ecuador), encontraron que el 78% de los estudiantes y el 65% de los docentes perciben beneficios concretos en la integración de la IA, destacando herramientas como los sistemas de tutoría inteligente (85% de aceptación) y las plataformas adaptativas (72%). Asimismo, identificaron como desafíos principales la falta de capacitación docente (40%) y la resistencia al cambio, resultados que guardan estrecha similitud con los obtenidos en el presente estudio, donde el 32,35% de los docentes señaló la ausencia de formación pedagógica específica como principal obstáculo. Esta coincidencia sugiere que la brecha formativa docente constituye un denominador común en los contextos universitarios de la región, independientemente del país o del tipo de institución.
En línea con lo anterior, analizaron las percepciones de 108 estudiantes universitarios sobre el uso de herramientas de IA para sus trabajos académicos, detectando una tasa de utilización superior al 90%, con ChatGPT como herramienta predominante, impulsado por su facilidad de uso, utilidad social y accesibilidad. Sus conclusiones refuerzan la necesidad de alfabetización digital y apuntan a que la mayoría del estudiantado percibe que las herramientas de IA mejoran significativamente su experiencia de aprendizaje. Este patrón coincide con los resultados del presente trabajo, donde los chatbots y asistentes conversacionales concentraron el 40,26% de las menciones estudiantiles y se posicionaron como el recurso central para la búsqueda de información e investigación.
Por su parte, (Jurado-Enríquez et al., 2025) estudiaron el uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en el proceso de enseñanza de 63 docentes universitarios peruanos, mediante un diseño cuantitativo, transversal y descriptivo. Sus hallazgos revelan que el 52,4% de los docentes son hombres y que predomina el perfil de docente con contrato a tiempo completo y grado de doctor. El estudio identificó que la IAG se emplea principalmente para la planificación de contenidos y la generación de materiales didácticos, lo que se alinea con los resultados del presente trabajo, donde el 27,03% de los docentes señaló la generación rápida y eficiente de contenidos educativos como la principal ventaja percibida de la IA.
Estas convergencias con estudios similares permiten afirmar que los resultados obtenidos en este trabajo no son un fenómeno aislado del contexto paraguayo, sino que reflejan tendencias regionales consistentes: alta adopción de chatbots como ChatGPT, uso instrumental centrado en la búsqueda de información y apoyo a tareas académicas, y una brecha formativa docente que constituye el principal obstáculo para una integración pedagógica efectiva y ética de la IA en la educación superior.
CONCLUSIONES
El análisis de los resultados revela un panorama de alta y creciente adopción de la IA por parte de la comunidad universitaria estudiada, caracterizada por una percepción instrumental positiva de sus beneficios. La IA se ha consolidado primariamente como una herramienta de asistencia cognitiva y de apoyo a la productividad académica.
Los estudiantes utilizan mayoritariamente los chatbots o asistentes conversacionales (40,26% de las menciones) para la búsqueda de información o investigación (25,52%) y la redacción de trabajos académicos (14,07%). Por su parte, la comunidad docente también emplea predominantemente los chatbots (22,92%), centrándose en la generación rápida y eficiente de contenidos educativos (30,56%) y en la provisión de retroalimentación automática a los estudiantes (25,00%).
Existe un fuerte consenso tanto entre estudiantes como entre docentes en que la IA facilita el acceso rápido a información, optimiza el tiempo y mejora la eficiencia en las tareas académicas y en la planificación docente. Esta aceptación se da bajo una postura de complementariedad, pues la mayoría percibe que la IA debe complementar, pero no reemplazar, la creatividad, el desarrollo personal o el juicio profesional del docente.
Existe un fuerte consenso tanto entre estudiantes como entre docentes en que la IA facilita el acceso rápido a información, optimiza el tiempo y mejora la eficiencia en las tareas académicas y en la planificación docente. Esta aceptación se da bajo una postura de complementariedad, pues la mayoría percibe que la IA debe complementar, pero no reemplazar, la creatividad, el desarrollo personal o el juicio profesional del docente.
Para consolidar la IA como un recurso educativo indispensable, las políticas educativas deben orientarse a garantizar la igualdad de oportunidades en su uso y promover programas continuos que mejoren las competencias del profesorado. Es esencial que los docentes incorporen esta tecnología en su práctica diaria e integren su uso ético en los planes de estudio. Solo mediante un enfoque sistemático y la superación de estas barreras estructurales será posible aprovechar plenamente el potencial innovador de la IA.

















