Por Canuto  

Un experimento de dos años en la Vrije Universiteit Amsterdam encontró que los estudiantes que trabajaron sin inteligencia artificial obtuvieron los peores resultados, mientras quienes usaron ChatGPT, con o sin formación, mostraron mejores desempeños en las evaluaciones del estudio.
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  • El grupo que no podía usar IA terminó último en ambos años del experimento.
  • La formación en ingeniería de prompts y verificación produjo una ventaja clara en 2024, pero casi desapareció en 2025.
  • Los resultados cuestionan las prohibiciones generales y reabren el debate sobre cómo evaluar el aprendizaje en la universidad.

 

Un experimento universitario de dos años sugiere que mantener la inteligencia artificial fuera del aula no garantiza mejores resultados académicos. Thibault Schrepel, de la Vrije Universiteit Amsterdam, comparó el rendimiento de estudiantes que no podían usar ChatGPT con el de compañeros que recibían sugerencias de la herramienta o aprendían a utilizarla de forma estructurada.

El grupo que trabajó sin IA terminó último en ambos años, aunque sus integrantes debatieron con mayor profundidad entre ellos. El resultado llevó a Schrepel a reconocer que su hipótesis inicial era equivocada: esperaba que el uso de la herramienta sin orientación causara más daño que beneficio, pero los datos de este experimento apuntaron en otra dirección, informa The Decoder.

Un experimento con la Ley de IA de la UE

La investigación se desarrolló dentro del curso Law of AI y utilizó una misma tarea para todos los participantes. Los estudiantes se organizaron en equipos de cuatro o cinco personas y dispusieron de 20 minutos para mejorar una disposición de la Ley de IA de la Unión Europea, con una evaluación basada en sustancia, claridad, proporcionalidad e innovación.

Los investigadores distribuyeron aleatoriamente a los alumnos en tres grupos. El primero no podía emplear ChatGPT; el segundo recibía sugerencias de revisión generadas por la herramienta directamente en el texto y podía seguir utilizándola sin instrucciones específicas; el tercero recibió formación práctica en ingeniería de prompts legales y en la verificación de las respuestas para evaluar su consistencia y precisión.

Después del ejercicio, todos los participantes enfrentaron las mismas evaluaciones, que incluyeron una prueba de opción múltiple y un examen para hacer en casa. Esta última actividad exigía revisar otra disposición de la Ley de IA, por lo que permitía observar si las habilidades desarrolladas durante el trabajo grupal se trasladaban a una tarea menos supervisada.

El experimento se realizó inicialmente en 2024 con 66 estudiantes y se repitió en 2025 con 164 participantes. La diferencia de tamaño entre ambas muestras no elimina el patrón principal, pero sí forma parte de las limitaciones que Schrepel pidió considerar al interpretar los resultados.

El grupo sin IA se quedó sin ideas

Los estudiantes que no podían utilizar herramientas de inteligencia artificial se concentraron principalmente en cambios menores de redacción. Reformularon frases para hacerlas más claras y eliminaron redundancias, mientras solo algunos equipos intentaron introducir mejoras sustanciales en el contenido jurídico de la disposición.

Después de 10 o 15 minutos, muchos subgrupos comenzaron a quedarse sin nuevas propuestas, un fenómeno que Schrepel describió como agotamiento de ideas. La restricción, sin embargo, también los obligó a mantener una discusión más profunda entre ellos, una ventaja relacionada con el intercambio humano que no desapareció por la ausencia de tecnología.

El segundo grupo mostró un problema diferente: sus integrantes aceptaron gran parte de las sugerencias de ChatGPT sin examinarlas de manera crítica. En varios casos consideraron que una formulación era mejor simplemente porque sonaba más convincente, aunque no demostraron comprender las consecuencias jurídicas de sustituir términos como “shall” e “individual” por alternativas propuestas por la herramienta.

Cada subgrupo de ese equipo conservó al menos un término engañoso o jurídicamente superfluo procedente de la respuesta de ChatGPT. El grupo que había recibido formación se comportó de otra manera: probó distintas formulaciones, cuestionó las propuestas y utilizó la conversación con la IA para profundizar en los problemas sustantivos de la tarea.

La ventaja de la formación cambió en 2025

En 2024, el grupo formado obtuvo calificaciones muy superiores a las de los otros dos, especialmente en el examen para hacer en casa. La diferencia sugería que aprender a diseñar instrucciones legales y comprobar las respuestas podía convertir a la IA en una herramienta de razonamiento, en lugar de limitarla a un generador de frases más pulidas.

El panorama fue distinto un año después, cuando la brecha entre los grupos casi desapareció. Los tres alcanzaron un desempeño aproximadamente similar en 2025, algo que Schrepel atribuyó a la familiaridad creciente de los estudiantes con los chatbots y a que muchos ya utilizaban estas herramientas en su vida cotidiana.

La formación formal aportó menos beneficios en el segundo año, pero eso no significa que las universidades puedan ignorar la ética o la responsabilidad legal. El investigador sostuvo que ambas dimensiones todavía deben enseñarse, especialmente porque la práctica cotidiana puede ayudar a detectar las debilidades de una respuesta solo cuando el usuario enfrenta consecuencias reales por aceptar un error.

El hallazgo que sí se mantuvo constante fue la posición del grupo sin IA, que terminó último en 2024 y 2025. Schrepel planteó que, dentro de las condiciones de este experimento, prohibir la inteligencia artificial se asoció con peores resultados promedio que permitirla. Sin embargo, el estudio no permite determinar si la ventaja proviene principalmente de una formación estructurada o de la experiencia práctica acumulada.

Universidades revisan sus reglas de evaluación

La experiencia también modificó la postura personal de Schrepel sobre las políticas académicas. Antes del estudio, asumía que la IA solo podía ayudar cuando los alumnos recibían una preparación estructurada y que, sin esa guía, debía mantenerse fuera del aula; después de observar los resultados, escribió que se había equivocado.

Su conclusión no presenta la omisión de instrucción como una solución, sino como una oportunidad perdida. Los estudiantes que usan la herramienta sin orientación pueden aceptar respuestas deficientes, pero el experimento sugiere que la exposición práctica también puede enseñarles a reconocer esos fallos cuando la exactitud importa.

Por esa razón, Schrepel pidió a los responsables de los departamentos que se resistan a las prohibiciones generales y permitan a los docentes experimentar con diferentes modelos de uso. También planteó que las universidades inviertan en capacitación para el profesorado, ya que muchos instructores todavía se sienten mal preparados para incorporar IA en sus cursos.

El debate alcanza incluso a la tesis tradicional de maestría, cuyo valor se ha asociado durante mucho tiempo con la investigación extensa y la construcción de argumentos. Schrepel argumentó que una revisión puramente bibliográfica puede perder parte de su sentido si una herramienta de IA resuelve en minutos tareas que antes requerían una lucha prolongada con las fuentes, por lo que los programas podrían exigir trabajos prácticos o empíricos donde el uso reflexivo de la tecnología forme parte de la calificación.

El debate sobre el aprendizaje todavía sigue abierto

No todas las instituciones comparten esa orientación. UC Berkeley Law prohibió la IA en casi todo el trabajo calificado porque considera que los futuros abogados necesitan desarrollar habilidades fundamentales de pensamiento antes de aprender a utilizar estas herramientas de manera útil, una posición que entra en conflicto directo con la interpretación de Schrepel.

El estudio tiene limitaciones importantes que impiden convertir sus resultados en una regla universal. La muestra fue relativamente pequeña, los participantes estaban inscritos en un curso sobre IA y probablemente tenían más conocimientos tecnológicos que el promedio, además de que los investigadores no pudieron verificar cuánto utilizaron realmente la herramienta durante el examen para hacer en casa.

Ese último punto resulta especialmente relevante porque otras investigaciones han encontrado efectos en trabajos no supervisados. Un estudio de UC Berkeley con más de 500.000 calificaciones observó que la proporción de notas A en cursos con mucha escritura y programación aumentó 13 puntos porcentuales después del lanzamiento de ChatGPT.

Un estudio longitudinal realizado en un centro de China llegó a una conclusión relacionada desde otra perspectiva, tras seguir a más de 26.000 estudiantes de educación primaria y secundaria. La IA elevó las calificaciones de las tareas, pero el desempeño en los exámenes cayó cerca de un 20%, según los resultados difundidos sobre esa investigación, con un perjuicio mayor en los casos donde la herramienta reemplazó el pensamiento independiente en lugar de respaldarlo.

En conjunto, los resultados no demuestran que cualquier uso de ChatGPT mejore el aprendizaje ni que las prohibiciones carezcan de justificación en determinados ejercicios. Sí sugieren que las universidades tendrán que distinguir entre delegar el razonamiento, usar la IA como apoyo y aprender a verificar sus respuestas, porque tratar las tres prácticas como si fueran equivalentes puede dejar a los estudiantes sin las habilidades que el mercado profesional les exigirá.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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