Un tutor de IA disponible 24 horas ya es rutina en STEM: la ganancia es el acceso, el riesgo es dejar de pensar por cuenta propia

Por Generación Universitaria (El Universal) · 26 de septiembre de 2026.

La escena ya es cotidiana en cualquier campus con carrera STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas): un estudiante atascado con una ecuación diferencial a las dos de la madrugada abre ChatGPT, Gemini o Copilot y obtiene una explicación al instante, ajustada a su nivel, con ejemplos adicionales si la primera no le convence. Según recoge el artículo, diversas universidades reportaron en 2025 que más del 90% de su alumnado ya usaba herramientas de IA para resolver dudas, hacer tareas y complementar el aprendizaje. La cifra no viene acompañada de una fuente única y verificable —el propio texto habla en genérico de "diversas universidades"—, así que conviene tomarla como una foto de tendencia, no como un dato duro y contrastable.

Lo relevante no es tanto el porcentaje como el cambio de modelo que describe: la asesoría académica tradicional depende de horarios específicos; el tutor de IA está disponible las 24 horas. Eso democratiza algo que hasta hace poco era un lujo, el acceso a explicación personalizada e inmediata, disponible igual a las nueve de la mañana que a la hora en que cunde el pánico antes de un examen.

El propio artículo pone el dedo en la tensión de fondo, y es la correcta: aprender no es acumular respuestas correctas, es desarrollar la capacidad de razonar sin andamiaje. Si el estudiante delega en la IA no solo la explicación sino el esfuerzo de resolver, lo que se erosiona es precisamente la competencia que la carrera debía formar. Es un riesgo real, no un matiz retórico, y conecta con algo que ya hemos visto en la educación en general: las evaluaciones internacionales llevan tiempo mostrando descensos de rendimiento que preceden a la masificación de los chatbots, así que la IA puede actuar como acelerador de un problema de fondo —cómo se enseña a pensar— más que como su causa única.

Nuestra lectura es que el eje de la disrupción no está en si el estudiante usa IA, sino en para qué la usa. El artículo lo resume mejor que la mayoría de análisis del sector cuando dice que el verdadero valor de estas herramientas no es responder preguntas sino ayudar a formular preguntas cada vez mejores. Es la misma frontera que separa al profesor que se limita a transmitir contenido —cada vez más sustituible— del que orquesta la IA en el aula para enseñar a verificar, cuestionar y conectar ideas, un rol que gana peso, no lo pierde. Las competencias que el texto señala como emergentes en STEM —pensamiento crítico, creatividad, interpretación de información, comunicación efectiva, colaboración con sistemas inteligentes— son exactamente las que sobreviven cuando la ejecución técnica se automatiza.

A largo plazo, esta es una de esas piezas donde el titular aparentemente menor conecta con la tesis que más nos importa: si un estudiante en cualquier lugar, sin recursos para pagar un tutor privado, accede a explicación personalizada e ilimitada, eso es abundancia educativa en estado puro, uno de los primeros dividendos tangibles y ya visibles de la IA generativa. El desafío de corto plazo —dependencia, pérdida de músculo cognitivo, brecha entre quienes usan la IA para pensar mejor y quienes la usan para no pensar— es real y merece que las universidades lo aborden con diseño pedagógico, no con prohibiciones. Pero la dirección de fondo, un acceso al conocimiento cada vez más barato y disponible, es la que sostiene la apuesta de que esta tecnología, bien gobernada, termina ensanchando oportunidades en lugar de cerrarlas.