9 de cada 10 estudiantes de último curso en Yale ya usan IA para sus trabajos: ¿qué nos dice de nuestros propios alumnos?

Una generación que ha convivido con la IA

En mayo de 2026, Yale Daily News realizó una encuesta anónima entre 172 estudiantes de la promoción de 2026 —es decir, quienes estaban a punto de graduarse ese mismo año—. El resultado, publicado el 29 de junio, es contundente: el 91% de esos estudiantes ha usado inteligencia artificial para sus trabajos académicos en algún momento de la carrera, y solo un 9,1% declara no haberla usado nunca. Más revelador todavía, un 67,5% afirma utilizarla de forma ocasional, frecuente o muy frecuente, lo que descarta la idea de que se trate de un uso puntual o anecdótico.

El propio medio universitario describe a esta cohorte como «la primera generación académica que ha convivido plenamente con la IA durante gran parte de su formación superior», y los datos de uso por tipo de tarea lo confirman: más del 75% ha recurrido a la IA para resolver ejercicios y problem sets, un 64% la ha usado para redactar ensayos y trabajos escritos, y un 48,5% —prácticamente uno de cada dos— reconoce haberla empleado en algún momento de la elaboración de su tesis final de grado.

La paradoja que señala el propio estudio

Lo más interesante del análisis no es solo la magnitud del uso, sino la paradoja que expone: muchas universidades —Yale entre ellas, en distintos grados según la asignatura y el profesor— mantienen restricciones severas sobre el uso de estas herramientas, entendidas como una amenaza para la integridad académica, mientras el mercado laboral al que se dirigen esos mismos estudiantes exige, cada vez con más claridad, competencias avanzadas en el manejo de la IA. El estudiante que aprende a usarla con criterio durante la carrera llega mejor preparado a su primer empleo; el que la evita por miedo a una sanción, no necesariamente.

Esta tensión no es exclusiva de Yale ni de Estados Unidos. La Encuesta de IA en Educación Superior 2026 del Digital Education Council, con 45.398 respuestas de estudiantes y docentes en 35 países —de la que hablaremos con más detalle en otro artículo de esta serie—, sitúa el uso de IA entre estudiantes en el 88% a nivel global, dieciséis puntos por encima de la cifra de 2025. Y un estudio similar en la Universidad Católica de Chile encontró un uso del 93,7% entre estudiantes y del 72,2% entre docentes. Los números varían de una institución a otra, pero la tendencia de fondo es la misma en todos los casos: la adopción ya es mayoritaria, y crece cada curso.

Lo que la cifra no dice (y por eso importa el autodiagnóstico)

Hay algo que estas encuestas por muestreo no pueden ofrecer: un retrato fiable y actualizado de qué está pasando en una universidad concreta, con sus propias asignaturas, su propio alumnado y su propio profesorado. Extrapolar directamente el 91% de Yale, o el 88% del Digital Education Council, a la realidad de la CEU San Pablo sería un error metodológico, aunque la dirección del fenómeno probablemente sea parecida.

Es precisamente ese vacío el que una herramienta como el autodiagnóstico de dIAlogos, presentada en el primer artículo de esta serie, está pensada para llenar: en lugar de gestionar el fenómeno a ciegas o basándose en intuiciones del profesorado, permite recoger datos propios sobre cómo se está usando realmente la IA dentro de nuestra propia comunidad universitaria, y diseñar la formación y las políticas de integridad académica a partir de esa información, y no de una encuesta hecha a 6.000 kilómetros de distancia.

De la prohibición a la gestión informada

Si algo sugieren de forma consistente estos datos es que la pregunta relevante ya no es si los estudiantes usan IA —la respuesta, con matices locales, es sí, de forma mayoritaria—, sino cómo gestionar ese uso de manera que sea compatible con la evaluación justa del aprendizaje real de cada estudiante. Las políticas basadas en la prohibición total parten de un supuesto cada vez más difícil de sostener empíricamente, y arriesgan además un efecto perverso: empujar el uso a la clandestinidad, donde resulta más difícil de detectar, de orientar y, sobre todo, de enseñar a hacer bien.

La alternativa —más exigente, pero probablemente más realista— pasa por lo que ya apuntaba Jorge Sainz en el artículo comentado anteriormente en este blog: monitorizar de forma continua el uso real, y ajustar la respuesta institucional a lo que efectivamente ocurre en las aulas, en lugar de a lo que se querría que ocurriera.

Fuentes y para saber más

• El 91% de los estudiantes de último curso en Yale ya utiliza inteligencia artificial para sus trabajos académicos — Universo Abierto (29 de junio de 2026), a partir de una encuesta de Yale Daily News — https://universoabierto.org/2026/06/29/el-91-de-los-estudiantes-de-ultimo-curso-en-yale-ya-utiliza-inteligencia-artificial-para-sus-trabajos-academicos/