El estudio publicado en Sustainability el 26 de septiembre de 2026 analiza precisamente esta relación y sugiere que la respuesta no es tan sencilla. La investigación, realizada con 1.105 participantes de cinco universidades de Pekín 659 estudiantes y 446 docentes, encontró una relación en forma de U invertida entre la frecuencia de uso de inteligencia artificial generativa y la percepción de determinadas capacidades educativas. 

En términos sencillos, los resultados muestran que un aumento inicial en el uso de IA está asociado con una mayor percepción de capacidad. Sin embargo, cuando la frecuencia de utilización continúa aumentando, esa relación positiva puede reducirse e incluso invertirse. 

El objetivo no debería ser utilizar más IA, sino utilizarla mejor 

Los autores diferencian entre dos posibles formas de relacionarse con estas herramientas. Por un lado, la IA puede actuar como apoyo o andamiaje para realizar una tarea: ayudar a comprender un concepto, ofrecer alternativas, proporcionar feedback o facilitar determinados procesos. Por otro, también puede sustituir actividades cognitivas que normalmente tendría que realizar la propia persona. 

Esta diferencia resulta especialmente importante en educación. Una herramienta puede permitir completar una tarea con mayor rapidez o producir un resultado aparentemente mejor sin que necesariamente se produzca el mismo desarrollo de conocimientos, criterio o autonomía. 

El estudio no establece un número concreto de consultas o una frecuencia óptima que pueda aplicarse a todos los usuarios. De hecho, los propios investigadores advierten de que sus resultados muestran asociaciones entre variables y no permiten determinar un nivel individual ideal de uso. 

Lo que sí aparece como un elemento especialmente relevante es la alfabetización en inteligencia artificial. 

La alfabetización en IA amplía el margen de uso productivo 

La investigación analiza la alfabetización en IA a partir de cuatro dimensiones: conocimiento básico de estas tecnologías, capacidad práctica para utilizarlas, evaluación crítica de sus resultados y juicio ético. 

Los participantes con mayores niveles de alfabetización podían mantener una relación positiva entre frecuencia de uso y percepción de capacidad durante un intervalo más amplio. Entre todas las dimensiones analizadas, la evaluación crítica fue la que mostró la interacción más destacada. 

Esto refuerza una idea cada vez más importante en educación superior: aprender a utilizar inteligencia artificial no consiste únicamente en aprender a escribir buenos prompts. 

También implica saber identificar cuándo una herramienta es apropiada, comprobar sus respuestas, detectar errores o incertidumbres, decidir qué tareas pueden delegarse y mantener la responsabilidad sobre el resultado final. 

Más uso también puede implicar mayor dependencia 

El estudio analiza además la dependencia de estas herramientas y encuentra una asociación diferente. 

Una mayor frecuencia de uso, junto con el hábito y la confianza en la IA, aparece relacionada con niveles superiores de dependencia declarada. Por el contrario, una mayor alfabetización en IA se asocia con una menor dependencia. 

Esto no significa que utilizar frecuentemente IA implique automáticamente desarrollar dependencia. Los autores subrayan que se trata de un estudio transversal basado en respuestas autodeclaradas y que no permite establecer relaciones causales. 

Sin embargo, los resultados ponen sobre la mesa una distinción relevante: una persona puede sentirse más capaz utilizando inteligencia artificial y, al mismo tiempo, desarrollar una mayor dependencia de ella. 

¿Qué implica esto para la docencia universitaria? 

Para el profesorado, una de las principales conclusiones prácticas es que integrar IA en una asignatura no debería limitarse a permitir o prohibir determinadas herramientas. 

El diseño de las actividades puede condicionar el papel que desempeña la IA durante el aprendizaje. 

Por ejemplo, puede resultar más formativo pedir al estudiante que utilice una IA para contrastar una solución propia que solicitar directamente una respuesta; comparar varias propuestas generadas en lugar de aceptar una única salida; justificar qué partes de una respuesta considera válidas; localizar errores o sesgos; o explicar qué decisiones ha tomado de forma independiente. 

Este tipo de actividades transforma la herramienta en un apoyo para el razonamiento en lugar de convertirla simplemente en un mecanismo para completar tareas. 

También refuerza la necesidad de introducir progresivamente competencias de alfabetización en IA dentro de las titulaciones y no dar por hecho que utilizar habitualmente ChatGPT, Gemini o cualquier otra herramienta equivale a comprender cómo utilizarlas de forma crítica. 

La pregunta está cambiando 

Durante los primeros años de expansión de la inteligencia artificial generativa, gran parte del debate universitario se centró en determinar si los estudiantes debían utilizar estas herramientas. 

A medida que su utilización se normaliza, la cuestión comienza a ser diferente. 

El reto ya no parece estar únicamente en decidir si utilizar inteligencia artificial, sino en enseñar a reconocer cuándo utilizarla, para qué utilizarla y qué parte del proceso debe seguir dependiendo del criterio y del trabajo de la persona. 

En este contexto, fomentar la alfabetización en IA puede convertirse en una de las principales herramientas para aprovechar sus ventajas sin convertir la asistencia tecnológica en sustitución del aprendizaje. 

Zhang, X., Wang, Y., & Li, C. (2026). Calibrating Generative AI Use for Sustainable Higher Education: Cross-Sectional Evidence on Perceived Capability and Dependence. Sustainability, 18(19), 9871. https://doi.org/10.3390/su18199871 

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