La IA mejora las tareas pero hunde el aprendizaje: el mayor estudio realizado hasta ahora prende luces de alerta

El uso de inteligencia artificial generativa para resolver tareas escolares mejora las notas que los estudiantes obtienen en esos trabajos, reduce de manera significativa el tiempo que les dedican y, al mismo tiempo, deteriora su desempeño en los exámenes a libro cerrado. Esa es la conclusión central de uno de los estudios más amplios y robustos publicados hasta ahora sobre el impacto de la IA en el aprendizaje secundario.

El trabajo fue firmado por David Strömberg, de la Universidad de Estocolmo, y Victor Lei y Yanhui Wu, de la Universidad de Hong Kong. Fue difundido en junio de 2026 como Documento de Trabajo N° 21577 del Centre for Economic Policy Research, bajo el título The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education. Conviene subrayar un punto metodológico: se trata de un working paper, todavía no de un artículo con revisión formal por pares. Aun así, por tamaño muestral, duración y diseño, el estudio merece atención. 

La investigación combina 30 meses de datos en panel sobre 26.811 estudiantes chinos de los grados 7 a 12. Los autores trabajaron con exámenes mensuales a libro cerrado, calificaciones de tareas, tiempos de finalización de deberes en nueve materias y resultados de exámenes de ingreso al secundario superior y a la universidad. Para estimar efectos causales, aprovecharon la adopción escalonada de herramientas de IA en distintas escuelas y aplicaron una estrategia de diferencias en diferencias.

La paradoja del rendimiento: mejores tareas, peores exámenes

Los números son fuertes. La adopción de IA elevó las puntuaciones en tareas un 18% y redujo el tiempo de finalización un 30%. Pero los exámenes mensuales cayeron un 20% dentro de los primeros seis meses. En los exámenes de alto impacto, los que condicionan el ingreso al secundario superior y a la universidad, las puntuaciones bajaron entre 18% y 24%, con la penalidad completa apareciendo después de unos dos años de uso sostenido. 

El punto central no es la tecnología en sí, sino el modo de uso. Según los autores, las pérdidas se concentran en aproximadamente el 80% de los usuarios de IA cuyo comportamiento resulta compatible con la tercerización de la tarea: tiempos de finalización excepcionalmente cortos y, al mismo tiempo, notas altas en los deberes. Es decir, el estudiante entrega mejor, más rápido, pero aprende menos. 

Los descensos más pronunciados aparecen en ciencias sociales, seguidos por áreas STEM e idiomas, y afectan especialmente a estudiantes más jóvenes, alumnos de alto rendimiento y varones. No es un dato menor: el problema no golpea únicamente a los estudiantes con mayores dificultades previas. También puede afectar a quienes tenían más capital académico acumulado.

Lo que importa no es la IA, sino cómo se usa

El profesor Ethan Mollick, de la Wharton School, sintetizó el patrón emergente en una frase que circuló en redes: la tutoría con IA como apoyo al aprendizaje puede ser beneficiosa; usar IA para “ayudar” con los deberes puede ser perjudicial. La distinción es clave.

Existe evidencia de la otra cara. Un estudio publicado en Scientific Reports, revista del grupo Nature, comparó un tutor de IA diseñado con criterios pedagógicos contra aprendizaje activo tradicional en un curso de Física de Harvard. El experimento fue aleatorizado y controlado, con 194 estudiantes. Los alumnos que usaron el tutor de IA aprendieron más en menos tiempo y reportaron mayor compromiso y motivación. 

La diferencia con el estudio chino es decisiva. En Harvard, la IA fue estructurada para acompañar el aprendizaje, con andamiaje pedagógico, explicaciones secuenciadas y control del diseño didáctico. En el caso chino, el problema aparece cuando la IA queda disponible como atajo para resolver deberes sin atravesar el esfuerzo cognitivo que esos deberes debían producir.

Una adopción que se aceleró antes que las políticas

Los hallazgos llegan en un momento en que el uso de IA entre jóvenes en China ya es masivo. Una encuesta nacional del China Youth and Children Research Center, difundida por China Daily en abril de 2026, indicó que más del 60% de los estudiantes de primaria y secundaria había usado inteligencia artificial y que casi uno de cada cinco lo hacía regularmente. La encuesta fue realizada entre junio y agosto de 2025, sobre más de 8.500 alumnos de siete regiones chinas, incluyendo Beijing, Guangdong y Henan. Entre quienes usaban IA, el 71% dijo utilizarla para completar tareas escolares.

En Estados Unidos, una encuesta NPR/Ipsos realizada entre docentes K-12 entre el 27 de abril y el 5 de mayo de 2026 mostró una preocupación similar. El 55% de los docentes consultados sostuvo que la IA funciona principalmente como un atajo para que los estudiantes eviten realizar trabajos más exigentes, y el 54% afirmó que dificulta el desarrollo del pensamiento crítico. Casi seis de cada diez dijeron que la IA erosiona la confianza entre alumnos y profesores. 

La respuesta institucional ya empezó a cambiar. Associated Press informó en 2026 que un número creciente de profesores universitarios en Estados Unidos está recuperando evaluaciones orales, defensas presenciales y tareas realizadas en clase para verificar si los estudiantes pueden explicar aquello que entregan por escrito. 

América Latina: mucha adopción, poca evidencia causal

En América Latina, el debate avanza con una dificultad evidente: hay datos de adopción, encuestas de percepción, informes institucionales y marcos de política pública en construcción, pero todavía faltan estudios longitudinales de impacto causal comparables al trabajo de Strömberg, Lei y Wu.

El 14 de abril de 2026, UNESCO lanzó en la sede de la CEPAL, en Santiago de Chile, el Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación para América Latina y el Caribe. La iniciativa reúne a la CAF, CENIA, Fundación Ceibal, Tecnológico de Monterrey, CEPAL y otras instituciones regionales, con el objetivo de producir evidencia, orientar políticas públicas y promover un uso ético y equitativo de la IA en los sistemas educativos.

La creación del Observatorio parte de un diagnóstico duro. La región enfrenta brechas de aprendizaje previas a la IA: más de la mitad de los niños de tercer grado no comprenden lo que leen y siete de cada diez estudiantes de sexto grado no dominan matemáticas básicas, según la propia UNESCO. Sobre esa base, la expansión acelerada de herramientas generativas puede ampliar oportunidades, pero también profundizar desigualdades.

Argentina: ya hay adopción, pero falta medir impacto

En Argentina, los datos disponibles muestran uso extendido, pero no permiten saber todavía si los estudiantes que usan IA aprenden más, menos o igual que quienes no la usan.

UNICEF y UNESCO presentaron en 2025 el estudio Kids Online Argentina. Allí se informó que más de la mitad de las chicas y chicos de 9 a 17 años usa inteligencia artificial, y que, entre quienes la usan, dos de cada tres lo hacen con fines escolares. El dato corrige una confusión frecuente: no significa que dos de cada tres chicos argentinos usen IA, sino que dos de cada tres usuarios infantiles y adolescentes de IA la emplean para tareas o actividades escolares. 

También existen relevamientos parciales en educación superior. Un sondeo del Instituto Universitario para el Desarrollo Productivo y Tecnológico Empresarial detectó a fines de 2023 que el 92% de sus estudiantes usaba ChatGPT para tareas académicas, y que el 59% de los docentes ya había modificado su propuesta de enseñanza y el 80% había cambiado consignas de evaluación. Es un dato útil, pero acotado a una institución.

Otro estudio difundido por investigadores de UADE, realizado entre octubre y diciembre de 2023 sobre 215 universitarios de la Ciudad de Buenos Aires, encontró que el 83% de los encuestados utilizaba chatbots de IA y que el 71% consideraba que esas herramientas mejoraban su desempeño. También aquí el alcance es limitado: se trata de una encuesta de percepción, no de una medición de aprendizaje real. 

Chequeado ya había señalado en 2024 que no encontraba otros informes cuantitativos sólidos sobre uso de ChatGPT por parte de estudiantes universitarios en la Argentina más allá de esos relevamientos iniciales. Desde entonces aparecieron mejores encuestas de adopción, como Kids Online Argentina, y nuevos informes de diagnóstico, pero sigue faltando un estudio argentino longitudinal que mida impacto causal sobre rendimiento académico. 

El debate de fondo: tutor o atajo

La pregunta que enfrentan hoy las escuelas, las universidades y los responsables de políticas públicas no es si la IA llegará al aula. Ya llegó. La pregunta es si el sistema educativo será capaz de orientar su uso como tutor complementario o si terminará convertido en un sustituto silencioso del esfuerzo intelectual.

El estudio chino no puede trasladarse mecánicamente a una escuela rural del norte neuquino, a un colegio de la cordillera o a una secundaria urbana argentina. Los contextos, las prácticas docentes, los niveles de conectividad y las desigualdades de origen son distintos. Pero la advertencia es lo suficientemente clara como para no ignorarla: cuando la IA reemplaza el proceso de pensar, el producto mejora y el aprendizaje cae.

El riesgo no está en que un estudiante consulte una herramienta. El riesgo aparece cuando la herramienta hace por él la operación mental que la tarea debía provocar. En ese punto, la escuela tiene un problema nuevo con una raíz vieja: enseñar no es obtener respuestas correctas, sino formar la capacidad de construirlas.

Para Argentina, la agenda mínima debería ser concreta: alfabetización en IA para docentes y estudiantes, reglas claras de uso, evaluaciones que midan comprensión y no solo entrega, investigaciones públicas sobre impacto real en aprendizajes y políticas que eviten que la brecha entre quienes acceden a mejores herramientas y quienes quedan con versiones limitadas se convierta en una nueva forma de desigualdad educativa.

La IA puede ser tutor. También puede ser atajo. El sistema educativo argentino todavía no está midiendo con suficiente precisión cuál de las dos cosas está ocurriendo. Y esa, más que una discusión tecnológica, es una discusión pedagógica de primer orden.