El uso de la IA en la universidad crece, pero la orientación no llega: la gran brecha global de 2026

Una fotografía global con una muestra enorme

El Digital Education Council (DEC) publicó el 9 de julio de 2026 su encuesta anual sobre inteligencia artificial en educación superior, un ejercicio que destaca tanto por su magnitud como por su representatividad: 45.398 respuestas, procedentes de 27.284 estudiantes y 18.114 docentes, repartidos en 35 países. Pocas encuestas sobre este tema alcanzan un tamaño de muestra que permita hablar, con cierta solidez, de una tendencia global y no solo de un puñado de casos anecdóticos.

El dato más citado, y el más esperable, es el del crecimiento de la adopción: un 88% de los estudiantes utiliza ya la IA en su aprendizaje, y un 77% del profesorado la emplea en su enseñanza. Ambas cifras suponen un incremento de dieciséis puntos porcentuales respecto a la edición de 2025 del mismo estudio, lo que confirma que no estamos ante una moda pasajera, sino ante una curva de adopción que sigue acelerándose año tras año.

El verdadero hallazgo: adopción sí, coherencia no

Sin embargo, el titular más relevante del informe no es el del crecimiento del uso, sino el de la brecha que ese crecimiento deja al descubierto. Como resumen los propios responsables del DEC, «la adopción es generalizada, pero la práctica coherente no lo es». Es una distinción importante: que casi nueve de cada diez estudiantes usen IA no significa que sepan usarla bien, ni que reciban una orientación adecuada por parte de la institución.

Los datos concretos son elocuentes. Solo el 29% de los estudiantes considera que sus profesores están preparados para orientarles sobre el uso de la IA. Un 57% —más de la mitad— afirma recibir una orientación inadecuada específicamente en lo relativo a cómo la IA afecta a las evaluaciones: qué está permitido, qué no, y cómo declarar su uso. Y un 22% de los estudiantes reconoce sentir dependencia de estas herramientas, un dato que apunta a un problema distinto —y en cierto modo más delicado— que el de la simple falta de orientación normativa: el riesgo de que la IA sustituya, en lugar de complementar, procesos cognitivos que el propio estudiante debería seguir ejercitando.

El profesorado también duda

El informe no retrata únicamente la incertidumbre del alumnado. También detecta un fenómeno inesperado del lado docente: en Estados Unidos y Canadá, la intención del profesorado de seguir usando IA en su enseñanza descendió nueve puntos porcentuales, del 76% al 67%, en un solo año. Es un dato que rompe la narrativa de adopción imparable y sugiere que una parte del profesorado, tras un primer periodo de entusiasmo o de presión por «no quedarse atrás», está reconsiderando su uso, probablemente por las mismas razones que documenta el resto del informe: falta de formación específica, incertidumbre sobre cómo evaluar de forma justa, y las tensiones de confianza que describíamos en el artículo anterior de esta serie a propósito del Horizon Report de EDUCAUSE.

Por qué esta brecha es, sobre todo, un problema de formación

Leídos en conjunto, estos datos apuntan a una conclusión bastante nítida: el cuello de botella ya no está en si se usa o no la IA —eso, como muestran también otros estudios que hemos comentado en este blog, está prácticamente decidido—, sino en si existe una estructura institucional capaz de acompañar ese uso con criterio. Cuando el 57% del alumnado percibe una orientación inadecuada sobre cómo la IA afecta a sus evaluaciones, el problema no es de los estudiantes ni, necesariamente, de mala voluntad del profesorado: es un problema de formación, de tiempo dedicado a ella y de claridad en los criterios que se comunican.

Esta es, quizá, la conexión más directa con el propio proyecto de dIAlogos: si la brecha global que detecta el Digital Education Council es, en el fondo, una brecha de formación y orientación, entonces medir con precisión dónde se encuentra nuestra propia comunidad universitaria —mediante herramientas como el autodiagnóstico presentado al inicio de esta serie— deja de ser un ejercicio opcional y se convierte en el primer paso imprescindible para diseñar la formación que realmente hace falta, en lugar de la que se supone que hace falta.

Fuentes y para saber más

• AI in higher education survey 2026: student AI use hits 88%, faculty lag — EdTech Innovation Hub, sobre la encuesta del Digital Education Council (9 de julio de 2026) — https://www.edtechinnovationhub.com/news/q6zw9wco2mttajdbd1jyeonjnpiovu