INTRODUCCIÓN
La transformación digital ha generado cambios importantes en los procesos de enseñanza y
aprendizaje en la educación superior. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado
como una tecnología con amplio potencial para apoyar actividades académicas mediante la
automatización de tareas, el acceso rápido a información y la generación de contenidos. Herramientas
de Inteligencia Artificial Generativa, como ChatGPT, Gemini, Claude y Microsoft Copilot, han
transformado la forma en que los estudiantes buscan información, elaboran trabajos y organizan
conocimientos (Russell & Norvig, 2021).
La creciente adopción de estas tecnologías en las universidades ha despertado interés por comprender
sus efectos en el desempeño académico. Diversos estudios destacan beneficios relacionados con el
aprendizaje personalizado, la optimización del tiempo y la mejora en la comprensión de contenidos.
Sin embargo, también se han identificado desafíos vinculados con la integridad académica, la ética
digital y el desarrollo de habilidades críticas para un uso responsable de estas herramientas (UNESCO,
2023). En este sentido, Francis (2025) señala la necesidad de equilibrar innovación e integridad
académica, mientras que Dotan et al. (2024) destacan la importancia de establecer marcos
institucionales para una adopción responsable de la IA.
La literatura reciente muestra que las aplicaciones de la IA han evolucionado desde sistemas tutoriales
inteligentes y analítica del aprendizaje hasta herramientas capaces de generar textos, resúmenes y
explicaciones complejas en tiempo real, ampliando significativamente las posibilidades de apoyo
académico (Zawacki-Richter et al., 2019; Kasneci et al., 2023). No obstante, la evidencia sugiere que
los beneficios de estas tecnologías dependen de factores como la frecuencia de uso, las habilidades
digitales y la utilidad percibida por los estudiantes.
La productividad académica constituye un indicador relevante para evaluar estos efectos, ya que refleja
la eficiencia con la que los estudiantes desarrollan actividades relacionadas con su formación. Aunque
el interés por estudiar la IA en educación superior ha aumentado considerablemente, aún existe
limitada evidencia empírica en contextos universitarios latinoamericanos sobre la influencia conjunta
de la frecuencia de uso, las habilidades tecnológicas y la utilidad percibida en el desempeño
académico. Además, persisten brechas relacionadas con la alfabetización digital, el acceso
tecnológico y la capacitación docente que limitan el aprovechamiento pleno de estas herramientas
(CEPAL, 2024; OEI, 2024).
Por ello, el objetivo de esta investigación es analizar la influencia de la frecuencia de uso, la habilidad
en el manejo y la utilidad percibida de las herramientas de Inteligencia Artificial sobre la productividad
académica percibida de estudiantes universitarios. Para ello se empleó un enfoque cuantitativo,
mediante una encuesta estructurada y técnicas de análisis descriptivo, correlacional y de regresión
múltiple.
La relevancia del estudio radica en que aporta evidencia empírica sobre los factores asociados al
aprovechamiento académico de la Inteligencia Artificial, proporcionando información útil para
fortalecer las competencias digitales y promover estrategias efectivas de integración tecnológica en
la educación superior.
METODOLOGÍA
La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con alcance descriptivo-correlacional y
diseño no experimental de corte transversal, debido a que las variables fueron observadas en su
contexto natural y la información se recopiló en un único momento temporal (Hernández-Sampieri &
Mendoza, 2023).
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, julio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 3227.
