Una investigación realizada en Chile con 102 estudiantes universitarios encontró que quienes interactuaron con ChatGPT mostraron mayor confianza en su comprensión, pero elaboraron explicaciones de menor calidad que quienes leyeron exactamente la misma información. El estudio abre un debate sobre el aprendizaje, el pensamiento crítico y el uso de inteligencia artificial en la formación profesional.
19 de octubre de 2026 | Inteligencia artificial y educación
La inteligencia artificial está transformando la manera en que millones de personas estudian, investigan y adquieren conocimientos. Sin embargo, una investigación realizada por especialistas chilenos plantea una pregunta fundamental: ¿comprender una respuesta generada por inteligencia artificial significa realmente haber aprendido?
Investigadores del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) y del Centro de Investigación Avanzada en Educación (CIAE) de la Universidad de Chile analizaron el comportamiento de 102 estudiantes universitarios para determinar si conversar con ChatGPT influye en la percepción que las personas tienen de sus propios conocimientos.
Los resultados, difundidos por CENIA el 16 de octubre de 2026, muestran una diferencia significativa entre la confianza de los participantes y su capacidad posterior para explicar determinados fenómenos.
El hallazgo no significa que ChatGPT impida aprender. La investigación identifica un fenómeno más específico: una persona puede sentirse segura de haber comprendido una explicación sin ser capaz de reproducir adecuadamente ese conocimiento por sí misma.
El experimento: 102 estudiantes y tres formas de aprender
La investigación fue desarrollada por Ivan Aslanov, investigador del CENIA y de la Universidad de Chile; Ernesto Guerra, académico del Instituto de Estudios Avanzados en Educación e investigador del CIAE; y Patricio Felmer, investigador del CIAE y Premio Nacional de Ciencias Exactas de Chile en 2011.
Los especialistas dividieron a los 102 participantes en tres grupos.
El primero interactuó con una versión personalizada de ChatGPT.
El segundo recibió exactamente las mismas explicaciones generadas por el sistema, pero presentadas como textos fijos en pantalla, sin conocer su procedencia.
El tercero debió responder sin material de apoyo.
Los estudiantes trabajaron sobre cuatro preguntas relacionadas con fenómenos cotidianos: por qué existen los años bisiestos, cómo se fabrica el vidrio, cómo funcionan los cierres y por qué la Luna presenta distintas fases.
Antes de escribir sus respuestas, los participantes evaluaron qué tan bien creían poder explicar cada fenómeno.
Posteriormente, redactaron sus propias explicaciones y volvieron a valorar su capacidad de comprensión.
Este procedimiento permitió comparar dos dimensiones diferentes: lo que cada estudiante creía saber y lo que efectivamente podía explicar.
Los resultados: mayor confianza, pero explicaciones de menor calidad
Las respuestas fueron examinadas por dos evaluadores independientes, utilizando una escala de calidad de 1 a 4 puntos.
Los resultados promedio fueron:
- 2,75 puntos: estudiantes que leyeron las explicaciones en formato de texto.
- 2,47 puntos: estudiantes que interactuaron con ChatGPT.
- 1,80 puntos: estudiantes que no recibieron material de apoyo.
Los investigadores también encontraron diferencias en la extensión y variedad del lenguaje utilizado.
Quienes conversaron con ChatGPT redactaron explicaciones de aproximadamente 43,8 palabras en promedio, mientras que quienes leyeron los textos produjeron respuestas de 59,6 palabras.
Además, las explicaciones del grupo que utilizó el chatbot presentaron un vocabulario menos variado.
Un aspecto especialmente relevante es que ambos grupos recibieron el mismo contenido.
Por lo tanto, la diferencia observada no puede atribuirse simplemente a que uno de ellos recibió información de mayor calidad.
El estudio apunta a la importancia que puede tener la forma en que accedemos al conocimiento, incluso cuando la información disponible es idéntica.
La ilusión de profundidad explicativa: creer que sabemos
El fenómeno analizado se conoce en psicología cognitiva como ilusión de profundidad explicativa.
Se produce cuando una persona considera que comprende adecuadamente un tema, pero descubre que su conocimiento es más limitado al intentar explicarlo sin ayuda.
Por ejemplo, alguien puede creer que entiende cómo funciona un mecanismo cotidiano después de escuchar una explicación clara. Sin embargo, al intentar describir sus componentes y funcionamiento con sus propias palabras, aparecen dificultades que antes no había advertido.
La investigación chilena examinó si la interacción conversacional con inteligencia artificial podía intensificar esa diferencia entre percepción y desempeño.
El grupo que utilizó ChatGPT presentó el mayor desajuste entre la confianza declarada y la calidad de sus explicaciones posteriores.
Ernesto Guerra, uno de los investigadores, sintetizó el problema:
«Tener acceso a una buena explicación no significa necesariamente haber incorporado ese conocimiento».
La declaración, difundida por CENIA, destaca una distinción central para la educación: disponer de información no equivale necesariamente a haberla comprendido o incorporado.
¿Por qué conversar con una inteligencia artificial podría generar esta percepción?
Los investigadores consideran distintas hipótesis.
Una posibilidad es que las personas atribuyan a su propio conocimiento parte de la información que en realidad proporciona la herramienta.
Otra explicación posible es que la fluidez de la conversación genere una sensación de familiaridad con el tema, aunque esa familiaridad no se traduzca en una comprensión suficientemente profunda.
También se plantea que la presentación progresiva de las respuestas en una interfaz conversacional podría influir en la percepción del usuario.
Estas explicaciones todavía no fueron demostradas por el estudio.
Los autores señalan expresamente que la investigación permite identificar el fenómeno, pero no establecer con certeza sus causas.
Por esa razón, se necesitan nuevos experimentos que permitan comprender qué características de la interacción con inteligencia artificial producen el efecto observado.
¿Significa que ChatGPT perjudica el aprendizaje?
No.
Esta distinción es fundamental para interpretar correctamente los resultados.
El estudio no demuestra que ChatGPT sea perjudicial para todos los estudiantes ni que utilizar inteligencia artificial conduzca necesariamente a un aprendizaje inferior.
La investigación examinó una situación específica, con 102 participantes universitarios y una modalidad determinada de interacción con el chatbot.
Tampoco evaluó todas las herramientas de inteligencia artificial ni todas las estrategias pedagógicas posibles.
Los propios investigadores advierten que será necesario ampliar las muestras, estudiar otros grupos de población y analizar distintas formas de utilización.
Por lo tanto, sería incorrecto concluir que la inteligencia artificial reduce por sí misma la capacidad de aprender.
Lo que muestran los resultados es que, bajo las condiciones estudiadas, conversar con ChatGPT se asoció con una mayor sobreestimación de la comprensión y con explicaciones escritas de menor calidad que la lectura del mismo contenido.
Un desafío para las universidades y la formación profesional
La investigación adquiere especial importancia en un contexto en el que estudiantes y profesionales recurren cada vez más a sistemas de inteligencia artificial para resolver dudas, resumir documentos y comprender materias complejas.
En la educación superior, estas herramientas pueden facilitar el acceso a información y ofrecer explicaciones adaptadas a las preguntas de cada usuario.
Sin embargo, el estudio plantea la necesidad de distinguir entre recibir una respuesta correcta y desarrollar la capacidad de construir una explicación propia.
Esta diferencia es especialmente relevante en disciplinas que requieren razonamiento, interpretación y toma de decisiones.
En medicina, por ejemplo, comprender una explicación exige poder relacionarla con evidencia clínica y circunstancias particulares.
En ingeniería, supone interpretar principios técnicos y aplicarlos a problemas concretos.
En el derecho, requiere identificar normas aplicables, interpretar sus alcances y fundamentar conclusiones.
La disponibilidad inmediata de una respuesta automatizada no garantiza que esas capacidades hayan sido desarrolladas.
La inteligencia artificial y el ejercicio del derecho
Desde una perspectiva jurídico-profesional, los resultados también permiten reflexionar sobre el uso de inteligencia artificial en la formación y actualización de abogados, escribanos, magistrados y otros operadores jurídicos.
Actualmente, los sistemas de IA pueden colaborar en la búsqueda de información, el análisis preliminar de documentos y la organización de argumentos.
No obstante, existe una diferencia entre obtener una explicación jurídica aparentemente convincente y comprender efectivamente sus fundamentos.
Un profesional puede recibir una respuesta estructurada sobre una norma, una institución jurídica o una cuestión contractual sin haber verificado suficientemente su contenido, vigencia o aplicabilidad.
En ese contexto, el riesgo no consiste únicamente en que una herramienta proporcione información incorrecta.
También puede existir una confianza excesiva en la propia comprensión, aun cuando la respuesta recibida sea correcta.
En las profesiones reguladas, la incorporación de herramientas tecnológicas debe distinguirse de las obligaciones de diligencia, verificación y responsabilidad que corresponden a quienes ejercen funciones profesionales.
¿Cómo utilizar la IA sin confundir información con aprendizaje?
Los hallazgos sugieren la conveniencia de promover estrategias educativas que permitan comprobar la comprensión efectiva.
Entre las prácticas que pueden resultar útiles se encuentran solicitar a los estudiantes que expliquen un tema sin consultar la herramienta, contrastar distintas fuentes, formular preguntas críticas y aplicar los conocimientos a situaciones nuevas.
También es importante que los usuarios comprendan las limitaciones de los sistemas de inteligencia artificial y desarrollen criterios para evaluar sus respuestas.
Estas recomendaciones son orientaciones educativas generales; el experimento chileno no evaluó directamente su eficacia.
Los investigadores anunciaron que continuarán trabajando para determinar si una mayor comprensión sobre el funcionamiento de la IA o el entrenamiento del pensamiento crítico pueden reducir la ilusión de aprendizaje.
También prevén ampliar la investigación a estudiantes escolares y a otros sectores de la población.
El verdadero desafío: aprender a pensar con inteligencia artificial
La investigación del CENIA y la Universidad de Chile aporta evidencia a un debate que trasciende las aulas.
La inteligencia artificial permite acceder a explicaciones de manera inmediata, pero la facilidad de acceso puede generar una percepción de dominio que no siempre coincide con el conocimiento efectivamente adquirido.
El desafío educativo no consiste en rechazar estas herramientas, sino en comprender cómo utilizarlas para fortalecer el aprendizaje.
La cuestión central ya no es solamente cuánto puede explicar una inteligencia artificial, sino cuánto logra comprender la persona que la utiliza.
Porque recibir una respuesta no es lo mismo que aprender a construirla.
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