Inteligencia Artificial Generativa en el quehacer de profesores y estudiantes de la Universidad de  
Holguín  
Orestes Coloma Rodríguez  
Maritza Salazar Salazar  
Manuel Enrique Coloma Salazar  
Volumen: 18  
Recepción: 03/03/2026  
Número: 2  
Trimestre: abril-junio  
Aprobado: 18/06/2026  
Año: 2026  
Artículo original  
Inteligencia Artificial Generativa en el quehacer de profesores y estudiantes de la  
Universidad de Holguín  
Generative Artificial Intelligence in the work of professors and students at the  
University of Holguín  
Orestes Coloma Rodríguez1 (coloma@uho.edu.cu) (https://orcid.org/0000-0002-2507-  
5338)  
Maritza Salazar Salazar2 (msalazar@uho.edu.cu) (https://orcid.org/0000-0002-9950-  
4617)  
Manuel Enrique Coloma Salazar3 (mcoloma@uho.edu.cu) (https://orcid.org/0000-0003-  
0451-1265)  
Resumen  
Como consecuencia de los retos que trae aparejada la irrupción acelerada de la  
Inteligencia Artificial Generativa a nivel de sociedad y con marcado énfasis en la  
formación de profesionales de nivel superior, se hace necesario mover el foco de  
atención del uso de las Tecnologías Digitales hacia ese campo específico. Por ello este  
artículo se trazó como objetivo desarrollar una investigación, de carácter exploratorio  
que, a partir de la realización de un diagnóstico, permitiera tener información específica  
sobre el grado de conocimiento, uso y percepciones sobre el empleo de la Inteligencia  
Artificial Generativa en los procesos docente e investigativo, por parte de profesores y  
estudiantes de la Universidad de Holguín. Para el desarrollo de la investigación se  
empleó un enfoque mixto con diseño concomitante para la interpretación de los  
resultados de dos encuestas. Como principal hallazgo se encontró que a pesar de que  
la situación existente aún no es la deseada, existen favorables indicios que muestran un  
alto interés de estudiantes y del claustro universitario, quienes reconocen el valor del  
uso de la Inteligencia Artificial y la necesidad de asegurar su capacitación en esta rama  
del conocimiento y su uso ético. Se concluye que es una necesidad impostergable que  
se elabore una política de uso de estas herramientas en los procesos universitarios,  
incluir en el currículo de todas las carreras contenidos para el uso de la Inteligencia  
Artificial Generativa y su uso ético y responsable, así como en el posgrado académico y  
en la actualización del claustro universitario.  
Palabras clave: Inteligencia Artificial, Inteligencia Artificial Generativa, Educación  
Superior, formación docente, pedagogía.  
1 Doctor en Ciencias Pedagógicas. Máster en Informática Educativa. Licenciado en Educación, Matemática. Profesor  
Titular. Universidad de Holguín. Holguín, Cuba.  
2
Doctora en Ciencias Pedagógicas. Máster en Investigación Educativa. Licenciada en Educación, Pedagogía  
Psicología. Profesora Titular. Universidad de Holguín. Holguín, Cuba.  
3
Doctor en Ciencias Técnicas. Máster en Dirección. Ingeniero Industrial. Profesor Asistente. Universidad de  
Holguín. Holguín, Cuba.  
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Aprobado: 18/06/2026  
Año: 2026  
Artículo original  
Abstract  
As a result of the challenges brought about by the rapid rise of Generative Artificial  
Intelligence at a societal level, with a strong focus on higher education, it is necessary to  
shift the focus from the use of Digital Technologies to this specific field. Therefore, this  
article aimed to carry out an exploratory study which, based on conducting a diagnosis,  
would provide specific information on the level of knowledge, use, and perceptions  
regarding the use of Generative Artificial Intelligence in teaching and research  
processes by professors and students at the University of Holguín. For the research  
development, a mixed approach with a concurrent design was used to interpret the  
results of two surveys. The main finding was that, although the current situation is not  
yet ideal, there are positive signs showing strong interest from students and the  
university faculty, who recognize the value of using Artificial Intelligence and the need to  
ensure training in this field of knowledge and its ethical use. It is concluded that it is an  
urgent need to develop a policy for the use of these tools in university processes, to  
include content for the use of Generative Artificial Intelligence and its ethical and  
responsible use in the curriculum of all degrees, as well as in postgraduate studies and  
in the updating of university faculty.  
Key words: Artificial Intelligence, Generative Artificial Intelligence, Higher Education,  
teacher training, pedagogy.  
Introducción  
Con la aparición a finales de 2022 del primer chatbot de Inteligencia Artificial (IA) de  
manera masiva, su empleo en la Educación Superior ha tenido un incremento casi  
exponencial, lo cual ha generado un alto número de investigaciones, con sus  
correspondientes presentaciones a eventos especializados en esta temática y la  
publicación de artículos científicos. No obstante, ello también ha traído como  
consecuencia un debate en el campo académico a partir, tanto de los resultados de las  
investigaciones que se han llevado a cabo, como también por el choque de paradigmas,  
en el cual se defienden posiciones, en ocasiones contrapuestas.  
Sin embargo, tal y como ha ocurrido en otros momentos con la irrupción de “nuevas  
tecnologías” en el campo educativo (dígase la calculadora, la televisión y los propios  
ordenadores), se impone la necesidad de tomar posiciones mesuradas, pero sobre la  
base de reconocer que ya existen esas tecnologías en las aulas por lo que debe  
asumirse su uso, aun cuando corresponda trabajar por mitigar sus riesgos, en aras de  
obtener el mayor provecho posible de ellas.  
A partir del análisis bibliográfico realizado en la investigación que se presenta se han  
encontrado un grupo de elementos, muchos de ellos a favor del empleo de la IA en la  
Educación Superior, como otros de alertas a los riesgos que la misma representa. En  
específico, a partir de la literatura consultada se han encontrado varios puntos de  
contacto, por ejemplo:  
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Artículo original  
La necesidad de formación y alfabetización digital, en lo cual existe el consenso  
de que el éxito de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) no depende de las  
herramientas, sino de la capacidad crítica de los usuarios. Igualmente se  
defiende la necesidad de capacitación específica para docentes y estudiantes  
que incluya aspectos técnicos, éticos y pedagógicos (Jiménez Ramírez et al.,  
2024; Corona Domínguez & González Flores, 2025; Romeu Fontanillas et al.,  
2025; Larico Hanco, 2025; Divino, 2024; Escario et al., 2024). La personalización  
del aprendizaje que ofrecen el uso de herramientas de IAGen, las cuales  
permiten adaptar la enseñanza a los ritmos y necesidades individuales,  
funcionando como un tutor personalizado que proporciona retroalimentación  
inmediata (Jiménez Ramírez et al., 2024; Perdomo & González, 2025; Sánchez-  
Prieto et al., 2025; Larico Hanco, 2025).  
La preocupación, desde el punto de vista ético, por la integridad académica,  
fundamentalmente a partir del riesgo de plagio y la dificultad para distinguir  
producciones humanas de las generadas por IA (Corona Domínguez & González  
Flores, 2025; Perez chica-Vega et al., 2024; Divino, 2024).  
El aumento de la eficiencia, a partir de que la IA optimiza tareas rutinarias,  
permitiendo un ahorro de tiempo en la planificación docente y en procesos  
administrativos (Jiménez Ramírez et al., 2024; Perdomo & González, 2025;  
Perez chica-Vega et al., 2024).  
El cambio en el rol docente, al coincidir en que este debe transitar de ser un  
simple transmisor de información a un mediador que fomente la validación y el  
pensamiento crítico frente a los resultados de la IA (Jiménez Ramírez et al.,  
2024).  
De manera similar, se reveló la existencia de puntos de vista contrapuestos, por  
ejemplo:  
La prohibición frente a la integración de la IAGen, pues algunas instituciones  
sugieren la prohibición para evitar el plagio, mientras que otros, en franca  
mayoría, abogan por una integración curricular responsable, pero inevitable  
(Divino, 2024; Jiménez Ramírez et al., 2024; Sánchez-Prieto et al., 2025).  
La originalidad y creatividad de la IA, a partir de que algunos autores sostienen  
que esta puede alcanzar niveles de creatividad comparables a los humanos  
(Valencia Mendoza et al., 2024), mientras que otros, en cambio, argumentan que  
la IA carece de sensibilidad, juicio emocional y capacidad para la “creatividad  
deliberada” (Perezchica-Vega et al., 2024).  
El valor del “error” o alucinaciones, reflejado en que mientras algunos lo  
consideran una limitación técnica peligrosa que genera desinformación (Valencia  
Mendoza et al., 2024), otros proponen que los errores de la IA son oportunidades  
pedagógicas valiosas para desarrollar el juicio crítico de los alumnos mediante el  
aprendizaje basado en el error (Sánchez-Prieto et al., 2025).  
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La titularidad del contenido, pues se debate si el uso de la IA constituye plagio  
(Jiménez Ramírez et al., 2024) o si la titularidad del contenido generado  
pertenece legítimamente al usuario que redactó la instrucción o prompt (Divino,  
2024).  
Sin embargo, son muchas las potencialidades referidas entre los autores consultados:  
la optimización de la gestión académica y administrativa (Jiménez Ramírez et al., 2024;  
Perdomo & González, 2025; Escario et al., 2024), el apoyo al diseño tecno-pedagógico  
(Jiménez Ramírez et al., 2024), el fomento de habilidades de orden superior (Valencia  
Mendoza et al., 2024; Larico Hanco, 2025) y la creación y uso de entornos de  
autoaprendizaje (Sánchez-Prieto et al., 2025).  
Pero como es natural, también se han reportado riesgos en el uso de la IAGen y entre  
ellos son reconocidos, para los estudiantes, la llamada pereza mental y dependencia,  
con la consecuente atrofia del pensamiento crítico y la capacidad de indagación debido  
al uso excesivo de la herramienta (Sánchez-Prieto et al., 2025; Valencia Mendoza et al.,  
2024), la desinformación y falta de rigor, ante las frecuentes alucinaciones o datos  
falsos generados por la IA que el estudiante puede aceptar como verdaderos (Valencia  
Mendoza et al., 2024), la brecha digital y la desigualdad, a partir del acceso diferenciado  
entre versiones gratuitas y de pago, lo cual puede exacerbar las desigualdades  
socioeconómicas (Corona Domínguez & González Flores, 2025; Romeu Fontanillas et  
al., 2025; Perez chica-Vega et al., 2024) y la privacidad de datos, como riesgo de fuga  
de información personal al interactuar con modelos que se retroalimentan de las  
consultas (Corona Domínguez & González Flores, 2025; Romeu Fontanillas et al.,  
2025).  
En el caso de los docentes, entre los riesgos que se consideran para el uso de la IAGen  
en la Educación Superior se encuentran: la crisis de los sistemas de evaluación, al  
elevar la dificultad para distinguir entre producciones auténticas y las generadas por IA,  
comprometiendo la honestidad académica (Perez chica-Vega et al., 2024; Romeu  
Fontanillas et al., 2025; Perdomo & González, 2025); la resistencia y temor al  
reemplazo, como actitud frecuente, ya que el uso de la IA provoca la inseguridad desde  
el punto de vista pedagógico o que se deshumanice el vínculo educativo (Corona  
Domínguez & González Flores, 2025; Jiménez Ramírez et al., 2024); la sobrecarga de  
trabajo y la brecha de capacitación, al evidenciarse la necesidad de rediseñar currículos  
y su actualización constante, por ser una tecnología que evoluciona rápidamente  
(Jiménez Ramírez et al., 2024; Escario et al., 2024); así como los sesgos algorítmicos,  
motivados por el riesgo de reproducir y amplificar sesgos ideológicos o culturales  
presentes en los datos de entrenamiento de las IA (Romeu Fontanillas et al., 2025).  
Por otro lado, en Cuba, aunque se han reportado diferentes resultados del empleo de la  
Inteligencia Artificial luego de la aparición de las herramientas de IAGen en noviembre  
de 2022 (Fragoso Fragoso et al., 2026; Gómez Lago et al., 2026; Fernández Hernández  
et al., 2024) y en el 2024 fue aprobada la estrategia para el desarrollo de la Inteligencia  
Artificial, como parte de la Política para la Transformación Digital, Agenda Digital  
Cubana y Estrategia de Inteligencia Artificial, rectorada por el Ministerio de  
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Comunicaciones (MINCOM, 2024), específicamente el Ministerio de Educación Superior  
no ha definido una política de empleo de la IA en las instituciones adscritas al  
organismo, lo cual ha traído como consecuencia que cada institución de Educación  
Superior haga uso de estas aplicaciones a partir de la iniciativa institucional o individual  
de docentes e investigadores.  
El objetivo de este artículo es presentar una caracterización del nivel de conocimiento,  
uso y percepciones sobre el empleo de la IA en los procesos docente e investigativo de  
los profesores y estudiantes de la Universidad de Holguín (UHo) mediante la exposición  
de los resultados de dos encuestas, aplicadas a profesores y estudiantes.  
Materiales y métodos  
La investigación se desarrolló bajo un enfoque mixto con diseño concomitante, dado  
que la información cuantitativa y cualitativa fue recolectada simultáneamente mediante  
dos cuestionarios estructurados dirigidos a profesores y estudiantes, integrados por  
preguntas cerradas y preguntas abiertas. La fase cuantitativa permitió caracterizar el  
conocimiento, uso y percepciones sobre la Inteligencia Artificial Generativa mediante la  
estadística descriptiva, mientras que las respuestas abiertas fueron analizadas  
mediante análisis cualitativo de contenido con codificación temática de carácter  
predominantemente inductivo. Inicialmente se realizó una depuración de las respuestas  
eliminando aquellas sin contenido argumentativo. Posteriormente se efectuó una lectura  
reiterada de los textos para identificar unidades de significado, las cuales fueron  
agrupadas en categorías temáticas que emergieron de los propios datos. Finalmente se  
calcularon las frecuencias relativas de aparición de cada categoría para complementar  
e interpretar los resultados cuantitativos.  
Para la recogida de criterios se aplicaron dos instrumentos online (encuestas), mediante  
Google Froms, cuyas muestras son descritas a continuación:  
En el caso de la encuesta a profesores se logró una muestra de 320 docentes,  
de una población de 1264, lo cual constituyó un 25.32% de la plantilla activa de  
la UHo y superior a la muestra requerida, de 296, para lograr un nivel de  
confianza de un 95% con un error menor de 0.05. Del total de profesores  
encuestados el 57.81% correspondió al sexo femenino y el 42.19% al sexo  
masculino, mientras que por edades los menores porcientos correspondieron a  
los profesores con edades menores de 30 años (8.13%) y con edades entre 30 y  
40 años (15.31%) correspondiendo un poco más de las tres cuartas partes, es  
decir, el 76.57%, a profesores con más de 40 años (21.25% con edades entre 41  
y 50 años, 31.88% con edades entre 51 y 60 años y el 23.44% a profesores con  
más de 60 años).  
Igualmente, en relación con los años de experiencia en la docencia de los  
profesores de la muestra, el 80.32% tiene más de 10 años de experiencia como  
profesor, de ellos el 22.19% con una experiencia docente entre 11 y 20 años y  
más de la mitad de la muestra, el 58.13%, tiene más de 20 años de experiencia  
como profesor. El resto de los docentes (el 19.69%) tiene una experiencia  
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docente de hasta 10 años (el 10.94% con menos de 5 años y el 8.75% con una  
experiencia entre 6 y 10 años).  
En el caso de la encuesta aplicada a estudiantes se tuvo una muestra de 1366,  
lo cual representa un 16.34% de la matrícula de la UHo de pregrado (que fue de  
8362 estudiantes en el momento de realización de la investigación) y fue superior  
al número necesario (383) para lograr un nivel de confianza de un 95% con un  
error menor de 0.05. En relación con la distribución de la muestra por sexos se  
obtuvo que el 64.71% correspondió a estudiantes del sexo femenino y el 35.29%  
al sexo masculino, mientras que según el tipo de curso los porcientos obtenidos  
fueron el 38.21% correspondiente al Curso Diurno, el 62.27% al Curso Encuentro  
y el 0.51 al Curso a Distancia4.  
Igualmente, según el año académico se tuvo que los porcientos distribuidos por  
año fueron: el 28.26% al primer año, el 18.16% al segundo año, el 22.55 al tercer  
año, el 19.18 al cuarto año, el 10.76% al quinto año y el 0.59% al sexto año.  
En ambos instrumentos se tuvieron como variables: el conocimiento que poseen  
estudiantes y profesores sobre la IAGen, el uso que hacen de estas herramientas y la  
percepción que tienen sobre el empleo de estas aplicaciones en los procesos docentes  
e investigativo, las cuales fueron evaluadas a partir del establecimiento de indicadores  
específicos, los cuales serán detallados a continuación, realizando una comparación  
entre los resultados obtenidos entre ambas encuestas.  
Se debe especificar que las respuestas abiertas fueron sometidas a un proceso de  
análisis cualitativo de contenido asistido por Inteligencia Artificial Generativa.  
Inicialmente se utilizó Perplexity (Perplexity AI, 2025) para identificar patrones  
semánticos recurrentes y proponer categorías temáticas preliminares. Posteriormente,  
dichas categorías fueron revisadas, refinadas y validadas por los investigadores  
mediante un proceso iterativo de comparación entre las respuestas originales y las  
categorías temáticas, lo que garantizó que la interpretación final respondiera al juicio del  
equipo investigador.  
Este estudio exploratorio utilizó un diseño censal con participación voluntaria, pues el  
cuestionario se distribuyó a la totalidad de la población de la Universidad de Holguín  
(profesores y estudiantes) y las respuestas recibidas constituyeron la base del análisis.  
Debido al carácter voluntario de la participación, los resultados deben interpretarse  
como evidencia exploratoria, susceptible de estar influida por sesgo de no respuesta.  
Resultados  
En esta sección se pasará a presentar y valorar los resultados obtenidos en las  
encuestas aplicadas, organizada en cuatro secciones: las tres primeras  
correspondientes a las tres variables medidas con los instrumentos y una cuarta  
4 Estos porcientos son proporcionales a la población de cada tipo de curso.  
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sección en la que se presentarán los resultados de las respuestas a preguntas abiertas  
a ambas muestras encuestadas.  
Variable Conocimiento sobre Inteligencia Artificial  
En relación con los resultados obtenidos en la aplicada a estudiantes y profesores,  
específicamente en relación con la variable Conocimiento sobre IA, se obtuvo que:  
Es superior el porciento de estudiantes que reconocen poseer conocimientos  
sobre IA (76.35%) en comparación con los docentes (62.19%).  
En relación con el nivel de profundidad del conocimiento sobre IA que  
consideraron poseer ambos estratos, los resultados se observan en la Figura 1,  
donde se puede apreciar cómo es superior el porciento de estudiantes (83.8%)  
que consideran poseer conocimientos sobre IA entre Promedio, Alto y Muy alto,  
en comparación con el 68.84% de profesores que respondieron en estas  
categorías5.  
Figura 1  
Comparación de nivel de autopercepción sobre el nivel de profundidad de sus conocimientos en  
IA de estudiantes y profesores  
Fuente: Elaboración propia.  
5 No se deja de reconocer que en preguntas de este tipo puede, en algunos casos, influir el sesgo cognitivo conocido  
como efecto Dunning-Kruger, el cual es un fenómeno de la psicología que hace referencia a cómo algunas personas  
con bajos rendimientos sobreestiman sus habilidades y conocimientos. Se trata de una interpretación errónea de la  
realidad y que fue divulgado por primera vez por David Dunning y Justin Kruger, ambos psicólogos de la  
Universidad de Cornell en 1999 y algunos investigadores también incluyen en la misma categoría cognitiva el efecto  
inverso, es decir, aquel que, aplicado a las personas de alto rendimiento, podría sintetizarse como la tendencia a  
subestimar sus propias facultades.  
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Igualmente, considerando las fuentes más empleadas para la adquisición de  
conocimientos sobre el uso de la IA se obtuvo que la incidencia de: cursos o  
conferencias especializadas o webinar, etc., la autopreparación a través de artículos  
científicos, libros especializados, etc., el uso directo de herramientas de herramientas  
de IAGen y la divulgación en medios de comunicación (por ejemplo: Facebook, etc.),  
fue superior en los estudiantes que en los profesores en aquellos que consideraron sus  
conocimientos entre Promedio, Alto y Muy alto (Figura 2). Sin embargo, si se  
consideran aquellos que autoevalúan sus conocimientos entre Alto y Muy alto, los  
profesores superan, con pocas diferencias, los resultados de los estudiantes para las  
fuentes de adquisición del conocimiento consistentes en: cursos o conferencias  
especializadas o webinar, etc. y la autopreparación a través de artículos científicos,  
libros especializados, etc., mientras que los estudiantes superan los resultados de los  
docentes, en la influencia de: uso directo de herramientas IAGen y la divulgación en  
medios de comunicación (Figura 3).  
Figura 2  
Nivel de influencias de las fuentes del conocimiento sobre IA en los integrantes de la  
muestra que consideraron estos entre Promedio, Alto o Muy alto  
Fuente: Elaboración propia  
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Figura 3  
Nivel de influencias de las fuentes del conocimiento sobre IA en los integrantes de la  
muestra que consideraron estos entre Alto o Muy alto  
Fuente: Elaboración propia  
Variable Uso de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa  
Comparando los resultados de la aplicación de las encuestas aplicadas a las muestras  
de estudiantes y profesores, específicamente para medir la variable Uso de  
herramientas de IAGen, se obtuvieron los siguientes resultados:  
En relación con el uso de herramientas de IAGen, los resultados obtenidos en las  
muestras de estudiantes y profesores fueron altas y muy aproximadas,  
correspondiendo un 89.65% al caso de los estudiantes y un 84.92% en el caso  
de los docentes6.  
De manera similar, en ambas muestras se obtuvieron porcientos muy próximos  
en el empleo de los chatbots (como ChatGPT, Perplexity, Gemini, DeepSeek,  
etc.), los cuales destacan como el tipo de IAGen más empleado en ambos  
estratos (78.14% en el caso de los estudiantes y 78.7% en el caso de los  
docentes) y en el caso de los estudiantes el resto de los tipos de usos de la  
IAGen a través de herramientas específicas es relativamente bajo, en  
comparación con el caso de los docentes y en estos últimos se destacan las IA  
para la investigación científica, con un 42.01% (Figura 4).  
6 Estos porcientos corresponden a 1043 estudiantes y 199 profesores que refirieron tener conocimiento sobre IA y es  
la base sobre la cual se realizaron los análisis correspondientes a la variable Uso de herramientas de IAGen.  
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Figura 4  
Comparación del uso de diferentes herramientas de IAGen por estudiantes y profesores  
Fuente: Elaboración propia  
En relación con la frecuencia de uso de las herramientas de IAGen por parte de  
estudiantes y profesores (Figura 5) no se observan diferencias significativas  
entre ambos grupos, aunque en el caso del empleo de estas aplicaciones con  
una frecuencia diaria o varias veces a la semana es mayor el porciento de  
estudiantes que reflejan dicha frecuencia (59.14%), en comparación con las  
respuestas de los docentes (50.89%), mientras que en aquellos que refieren  
emplearlas a veces es superior el porciento de profesores (40.24%), en  
comparación con los estudiantes (33.9%).  
Figura 5  
Frecuencia de empleo de herramientas de IAGen reportadas por estudiantes y profesores  
Fuente: Elaboración propia  
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Entre los principales usos de la IAGen por parte de los estudiantes se encuentran:  
aclarar dudas (82.05%), recopilar información y analizar datos (67.74%), la búsqueda  
de libros, música, series y películas (52.99%), resolver tareas orientadas por sus  
profesores (52.03%) y el aprendizaje personalizado (49.68%), mientras que los  
porcientos más bajos se reportan en actividades como: generación de contenido  
educativo y multimedia (25.11%), entretenimiento y juegos interactivos (18.48%) y la  
mejora de la comunicación mediante chatbots o asistentes virtuales (16.77%), entre  
otros usos.  
Por su parte, en el caso de los profesores, entre las herramientas de IAGen utilizadas  
se destacan en mayor medida las empleadas para tareas de investigación (58.29%) y  
para la creación de contenidos (51.26%), siguiendo en orden de utilización las  
empleadas para la elaboración y revisión de artículos (40.7%) y de tutoría (34.67%),  
siendo las actividades en que menos usan las herramientas de IAGen las  
correspondientes a la evaluación y calificación de tareas a sus estudiantes, así como a  
otras formas de uso (18.09% en ambos casos).  
Igualmente, en el caso de los estudiantes, en relación con en qué medida la utilización  
de la IAGen ha mejorado sus resultados académicos y si consideran que la IAGen les  
ha ayudado a reducir el esfuerzo en sus estudios, los resultados pueden observarse en  
las Tabla 1 y Tabla 2. Como se puede observar, en ambos casos, los porcientos de  
aquellos que consideran que estas herramientas han tributado a la mejora de sus  
resultados académicos y a una reducción de los esfuerzos en los estudios en las  
categorías de Sí, mucho y Sí, medianamente, en el primer caso representan el 81.07%,  
es decir, un poco más de cuatro de cada cinco estudiantes consideran que su empleo  
mejora sus resultados académicos, mientras que un poco más de las dos terceras  
partes (el 67.16%) son del criterio de que estas les han tributado a la reducción de sus  
esfuerzos en los estudios que realizan.  
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Maritza Salazar Salazar  
Manuel Enrique Coloma Salazar  
Volumen: 18  
Recepción: 03/03/2026  
Número: 2  
Trimestre: abril-junio  
Aprobado: 18/06/2026  
Año: 2026  
Artículo original  
Por otra parte, en relación con los criterios de los estudiantes encuestados, en  
específico en cuanto a los beneficios que consideran les reportan el empleo de  
herramientas de IAGen, se obtuvo que el mayor porciento (73.5%) consideran que  
estas aplicaciones mejoran la comprensión de los temas objeto de estudio, seguido del  
57.05% que refieren les permite ahorrar tiempo en sus estudios y el 49.36% que les  
permiten el acceso a recursos adicionales, mientras que el menor valor se reporta en  
aquellos que dicen les ofrecen atención personalizada (31.84%).  
Por su parte, considerando las desventajas del empleo de las herramientas de IAGen,  
los estudiantes encuestados consideran que estas provocan la falta de interacción  
humana (41.99%), inexactitud en la información (36.86%), una dependencia excesiva  
(31.76%) y el menor porciento reflejan los problemas técnicos (26.18%).  
Variable Percepción sobre el uso de la Inteligencia Artificial Generativa  
En relación con la variable Percepción del uso de herramientas de IAGen, se pueden  
referir los siguientes resultados:  
Considerando los criterios emitidos en cuanto al nivel en que consideran los  
estudiantes y profesores de la muestra que la IAGen le tributa al cumplimiento de  
sus funciones, se obtuvieron los resultados que aparecen en la Figura 6. Como  
se puede apreciar, aunque no se muestran diferencias significativas en ningunas  
de las categorías empleadas, se puede destacar que es aproximadamente el  
doble el porciento de profesores (15.31%) que consideran que estas  
herramientas le tributan en niveles de Bajo o Muy Bajo al cumplimiento de sus  
funciones, en comparación con el criterio emitido por los estudiantes en las  
mismas categorías (7.98%)  
Figura 6  
Criterios de estudiantes y profesores sobre el nivel de apoyo de las herramientas de  
IAGen al cumplimiento de sus funciones  
Fuente: Elaboración propia.  
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En la figura 7 se pueden observar los criterios emitidos por estudiantes y profesores, en  
relación con el nivel en que consideran el apoyo de la IAGen para potenciar la  
creatividad y el pensamiento crítico en los estudiantes, mientras que en la Figura 8 se  
muestran las opiniones de ambas muestras sobre la incidencia de la IAGen en la  
reducción de las brechas de aprendizajes en los estudiantes.  
Figura 7  
Criterios de estudiantes y profesores sobre el nivel de tributo de la IAGen para potenciar  
la creatividad y el pensamiento crítico en los estudiantes  
Fuente: Elaboración propia  
Figura 8  
Criterios de estudiantes y profesores sobre el papel de la IAGen en la reducción de las  
brechas de aprendizajes los estudiantes  
Fuente: Elaboración propia  
Como se puede observar, en el primer caso, es decir, en los criterios relativos al nivel  
en que tributa la IAGen para potenciar la creatividad y el pensamiento crítico en los  
estudiantes, tanto estudiantes como profesores ofrecen resultados relativamente  
equivalentes, sin embargo, en cuanto a las opiniones de ambos estratos en relación con  
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el papel de la IAGen en la reducción de las brechas de aprendizajes de los estudiantes  
difieren significativamente el las categorías correspondientes a Ayuda a reducirlas y Las  
incrementa, donde en el primer caso hay una diferencia de 14.17 puntos porcentuales,  
en la que los estudiantes son menos optimistas en sus criterios y en el segundo caso la  
diferencia es de 14.89 puntos porcentuales, donde también los estudiantes asumen una  
posición más pesimista.  
Por otra parte, los criterios emitidos por estudiantes y profesores, en relación con si  
consideraban necesaria la inclusión de asignaturas sobre IAGen en el currículo pueden  
observarse en la Figura 9 y en los resultados presentados se puede apreciar cómo los  
profesores abogan, en mayor medida, con la inclusión de asignaturas relativas a la  
IAGen.  
Figura 9  
Criterios de estudiantes y profesores sobre la inclusión de asignaturas de IAGen en el  
currículo  
Fuente: Elaboración propia  
Análisis de las respuestas a las preguntas abiertas  
Por otro lado, en el análisis de las preguntas abiertas, donde estudiantes y profesores  
pudieron expresar sus opiniones de forma libre acerca del uso de la IAGen en el  
proceso docente e investigativo se recogieron como criterios los siguientes:  
En el caso de los estudiantes, en relación con la pregunta relativa a los riesgos  
que consideran se deben enfrentar con el uso de la IAGen luego de la  
depuración de las 642 respuestas recibidas al excluir respuestas sin contenido  
analítico o sin argumentación se procesaron 318 respuestas (49.5% del total) y  
en base a estas se agruparon en siete categorías, las cuales fueron:  
1. Dependencia tecnológica y pérdida de autonomía cognitiva (≈62%)  
2. Información errónea, sesgos y desinformación (≈38%)  
3. Riesgos éticos y académicos (≈29%)  
4. Brecha digital y limitaciones de infraestructura (≈34%)  
5. Impacto en la empleabilidad y sustitución profesional (≈18%)  
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6. Uso equilibrado como herramienta complementaria (≈41%)  
7. Negación explícita del riesgo argumentada (≈14%)  
A partir del análisis de los resultados anteriores se llegó a la conclusión de que para los  
estudiantes encuestados: El riesgo más prevalente es la dependencia cognitiva.  
Existe conciencia relevante sobre desinformación y sesgos.  
El contexto socioeconómico influye fuertemente en la percepción del riesgo.  
Predomina una visión de aceptación condicionada, no de rechazo.  
La negación absoluta del riesgo es minoritaria cuando se excluyen respuestas no  
argumentadas.  
En la misma encuesta a los estudiantes, pero en la pregunta orientada a recoger sus  
criterios sobre las necesidades que consideran satisfacerse para el empleo de la IAGen  
en su proceso formativo se analizaron 842 respuestas y luego de un proceso de  
depuración quedaron 556 respuestas válidas (66% del total) con contenido  
argumentativo explícito y su análisis permitió agruparlas en ocho categorías, las cuales  
se detallan a continuación: Infraestructura tecnológica y acceso (≈58%)  
1. Formación académica estructurada (≈46%)  
2. Desarrollo de pensamiento crítico y verificación (≈44%)  
3. Competencias técnicas y fundamentos teóricos (≈41%)  
4. Ingeniería de prompts y uso estratégico (≈37%)  
5. Ética, regulación y uso responsable (≈32%)  
6. Aprendizaje práctico y aplicación contextual (≈29%)  
7. Actualización continua (≈23%)  
En resumen, los resultados revelan que los estudiantes conciben la profundización en  
IAGen como un proceso integral que articula condiciones de infraestructura, formación  
institucional, desarrollo cognitivo y regulación ética.  
Por su parte, en relación con la pregunta relativa a los riesgos que consideran los  
docentes con el uso de la IAGen en la educación, luego de procesar 146 respuestas  
válidas (excluidas 24 no relevantes) se identificaron 10 categorías de riesgos, las cuales  
se detallan a continuación:  
1. Reducción del pensamiento crítico y análisis reflexivo (≈23%)  
2. Dependencia tecnológica y reducción del esfuerzo intelectual (≈20%)  
3. Pérdida de creatividad y pensamiento original (≈15%)  
4. Plagio académico y deshonestidad (≈12%)  
5. Limitación del desarrollo de habilidades básicas (≈10%)  
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6. Información incorrecta o sesgada (≈8%)  
7. Sustitución del rol docente y deterioro de la interacción humana (≈6%)  
8. Brechas digitales y desigualdad (≈3%)  
9. Problemas éticos y de privacidad (≈2%)  
10.Mala implementación por falta de orientación (≈1%)  
Como conclusiones del análisis de las respuestas a esta pregunta se pueden referir los  
siguientes factores:  
Riesgo dominante: El 58% de las respuestas se concentra en tres ejes: pérdida  
de pensamiento crítico (23%), dependencia (20%), y erosión de creatividad  
(15%).  
Preocupación ética: El plagio y la deshonestidad académica son mencionados  
explícitamente en el 12% de los casos.  
Factor humano: Un 6% destaca que la IA no debe reemplazar la interacción  
profesor-alumno, crucial para un aprendizaje significativo.  
Visión equilibrada: Aunque la mayoría señala riesgos, el 8% menciona que, con  
uso regulado y crítico, la IAGen podría ser una herramienta valiosa.  
Igualmente, en relación con la pregunta relativa a los elementos que consideran los  
docentes como necesarios para profundizar en el empleo de la IAGen en la docencia y  
la investigación se identificaron cinco temáticas, las cuales fueron:  
1. Capacitación y Formación Docente (≈35%)  
2. Infraestructura Tecnológica y Acceso (≈25%)  
3. Marco Ético y Normativo (≈20%)  
4. Integración Pedagógica (≈15%)  
5. Investigación y Colaboración (≈5%)  
Como conclusiones del análisis de las respuestas a esta pregunta se puede resumir en:  
Prioridad absoluta: La capacitación docente (35%) y la infraestructura (25%) son  
los pilares para una implementación efectiva.  
Ética y pedagogía: La demanda de marcos normativos (20%) y adaptaciones  
curriculares (15%) refleja preocupaciones por el uso responsable y la calidad  
educativa  
Discusión  
Los resultados obtenidos confirman que la IAGen ha dejado de ser una tecnología  
emergente para convertirse en una herramienta plenamente integrada en la vida  
académica. El nivel de uso reportado, que supera el 89% en estudiantes y el 84% en  
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docentes, coincide con la percepción de Jiménez Ramírez et al. (2024), quienes  
reportan una aceptación positiva generalizada de la utilidad de estas herramientas en  
los procesos educativos. No obstante, la autopercepción de un conocimiento "promedio"  
en ambos estratos sugiere que, aunque el uso es extensivo, aún existe una brecha  
significativa hacia el dominio experto, coincidiendo con Corona Domínguez y González  
Flores (2025) sobre el carácter incipiente de una integración pedagógica profunda.  
En relación con las fuentes de adquisición del conocimiento, se observa una  
divergencia en los estratos de estudiantes y profesores, pues mientras los primeros  
dependen en mayor medida del uso directo y la divulgación en medios de  
comunicación, los segundos privilegian entornos estructurados como webinars y  
artículos científicos. Esto coincide con lo expuesto por Romeu Fontanillas et al. (2025),  
quienes señalan que los estudiantes suelen aproximarse a la IAGen de forma  
autodidacta, lo que refuerza la urgencia de programas de formación para evitar un uso  
ingenuo o carente de rigor crítico.  
Por otra parte, el predominio de los chatbots (ChatGPT, Gemini, entre otros) como la  
herramienta principal en ambos estratos de la muestra concuerda con la literatura  
consultada, que posiciona a estos modelos de lenguaje como el recurso más accesible  
y versátil. Se resalta la especialización del profesorado en el uso de estas herramientas  
para la investigación científica (42.01%) y la creación de contenidos, identificado por  
Escario et al. (2024), al señalar que el uso para investigación es considerablemente  
superior al empleo de la IA en la evaluación del aprendizaje. Esta reticencia por parte  
de los docentes a integrar la IA en los procesos de evaluación (18.09%) de la muestra,  
puede explicarse por las preocupaciones éticas sobre la honestidad académica y la  
dificultad para verificar la autoría, conflictos que autores como Divino (2024) y Perez  
chica-Vega et al. (2024) sitúan en el centro de la "crisis de evaluación" actual.  
Un punto de alta convergencia es la percepción del impacto positivo en los resultados  
académicos (81.07% de los estudiantes) y la comprensión de temas complejos. Estos  
datos validan las conclusiones de Larico Hanco (2025), quien afirma que ChatGPT  
mejora la motivación y las habilidades cognitivas cuando se usa como apoyo. Sin  
embargo, la reducción del esfuerzo reportada por el 67.16% de los alumnos sustenta el  
temor a la "pereza mental" y la atrofia del pensamiento crítico, riesgos que Camacho  
Vázquez et al. (2025) identifican como las principales amenazas éticas del uso sin  
regulación.  
Existe una divergencia significativa en la visión sobre la reducción de brechas de  
aprendizaje, pues los docentes se muestran más optimistas que los estudiantes en este  
aspecto, pues mientras los profesores ven en la IA un potencial igualador, el  
estudiantado parece ser más consciente de las limitaciones de infraestructura y  
socioeconómicas, coincidiendo con Corona Domínguez y González Flores (2025) en  
que la desigualdad en el acceso a versiones de pago podría, de hecho, exacerbar las  
brechas existentes.  
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Finalmente, el consenso casi total sobre la necesidad de incluir asignaturas de IAGen  
en el currículo refleja una demanda de formación que trasciende lo instrumental o  
técnico. Tanto los resultados de las preguntas abiertas como los criterios de Aubert et  
al. (2024) sugieren que esta formación no debe centrarse solo en el "prompting", sino  
en el desarrollo de una "soberanía del conocimiento". Los riesgos identificados:  
dependencia tecnológica y pérdida de autonomía cognitiva (≈62%) y información  
errónea, sesgos y desinformación (≈38%), obligan a las instituciones a pasar de un  
modelo de moderación o reserva a uno de integración crítica, donde el error de la IA se  
utilice, como proponen Sánchez-Prieto et al. (2025), como una oportunidad pedagógica  
para potenciar el juicio crítico humano.  
Como se explicó en la sección de Materiales y Métodos, ambos instrumentos fueron  
enviados a la totalidad de los profesores y estudiantes de la Universidad de Holguín  
pero la participación fue voluntaria, lo cual no excluye un posible sesgo de no  
respuesta.  
Conclusiones  
Es imprescindible, en el menor tiempo posible, elaborar una política de uso de la IAGen  
que abarque todos los procesos universitarios que se desarrollan en la Universidad de  
Holguín, con énfasis en el pregrado, el posgrado y la investigación científica, la cual  
debería ser promovida y llevada a cabo entre las áreas que atienden dichos procesos  
como principales responsables y beneficiarios de esta.  
Se sugiere proponer un sistema de conocimientos básicos sobre IAGen, a partir de las  
necesidades específicas de docentes y estudiantes, según carreras y especialidades,  
que posibilite orientar la formación inicial y la superación posgraduada, en el pregrado y  
el posgrado, así como para su uso en la investigación científica.  
Incorporar al currículo base de todas las carreras universitarias, a partir de un estudio  
de las necesidades específicas de cada una de ellas, un curso de IAGen, a desarrollar  
en el primer año de la carrera, que les ofrezca las herramientas necesarias para su  
formación, así como de los principios y normas éticas para su empleo responsable,  
crítico y seguro y darles continuidad a estos temas a través de la estrategia curricular de  
uso de las TIC.  
Incorporar en los programas de posgrado académico cursos optativos sobre IAGen que  
permitan ofrecer a los cursistas el conocimiento de las herramientas que ofrece la  
IAGen, sobre la base de la política que se establezca para tal fin.  
Elaborar un sistema de cursos de posgrado, soportados en el entorno virtual de la UHo,  
que posibilite a los docentes de las diferentes disciplinas recibir la preparación que  
necesiten en el empleo de la IAGen.  
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art1  
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Declaración de conflictos de interés y conflicto ético  
Los autores declaran que el contenido de este artículo es original y que no ha sido presentado con anterioridad a  
proceso de revisión por parte de otra revista. Igualmente asumimos la total responsabilidad por la información  
presentada y declaramos que este artículo no ha sido reproducido ni divulgado, así como que no existen conflictos de  
interés, ni éticos ni morales.  
Agradecimiento  
Se quiere agradecer a todos los estudiantes y profesores de la UHo que dedicaron parte de su tiempo al llenado de los  
instrumentos como una muestra de compromiso y confianza en la investigación a desarrollar, así como al proyecto  
de investigación “Estrategia para el fortalecimiento de las competencias digitales de los docentes en las instituciones  
de educación superior” (COD: PS223LH002-037), rectorado por la Universidad de Ciencias Informáticas y que  
recibió fondos del Programa Sectorial “La formación integral universitaria para la innovación y el desarrollo  
sostenible” (COD: PS221LH002), que coordina la Universidad de Ciencias Pedagógicas “Enrique José Varona”.  
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Artículo original  
Contribución de los autores  
Los autores del artículo participaron de manera conjunta en todas las etapas del proceso de elaboración de este, desde  
la conceptualización, metodología, investigación, curación de datos, validación, revisión del borrador y escritura  
final del artículo.  
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