¿Cómo haré un uso inteligente de la IA generativa para favorecer y no entorpecer mi aprendizaje profundo?
Mi camino para ser un profesional de prestigio
INTRODUCCIÓN
En la actualidad es indudable que la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una novedad tecnológica para consolidarse como una de las herramientas de mayor impacto en el ámbito educativo, personal y profesional. La IA generativa, con modelos como ChatGPT, Perplexity, Gemini y Claude, ha modificado nuestra forma de adquirir conocimiento: hoy estas plataformas generan textos, resúmenes e incluso respuestas a exámenes. Esto obliga a preguntarse si estamos usando la IA para aprender mejor y potenciar nuestra mente, o si la hemos convertido en un atajo para evitar aprender.
Este ensayo es el resultado de una reflexión personal sobre ese fenómeno. Su propósito es analizar el papel de la IA generativa en la educación y responder cómo la usaré, como estudiante de ciencias de la salud, para favorecer el aprendizaje profundo, es decir, aquel que busca comprender y relacionar las ideas en lugar de repetirlas. La tesis es que la IA generativa puede mejorar el aprendizaje, pero con una condición obligatoria: no debe reemplazar ni limitar el pensamiento crítico. Para sustentarla se examinan primero las ventajas de la IA, luego sus riesgos y, finalmente, los criterios personales de uso que se derivan de ambos. La implicancia de fondo es que el verdadero desafío no es tecnológico, sino ético, y requiere la participación activa del estudiante en su propio proceso de aprendizaje.
DESARROLLO
Usada de manera adecuada, la IA generativa puede potenciar el aprendizaje de varias maneras. Primero, adapta y personaliza el aprendizaje: los sistemas que usan IA evalúan el rendimiento y ajustan el ritmo, el contenido y la dificultad, lo que permite al estudiante reconocer sus fortalezas y debilidades y optimizar su propio proceso (1). Segundo, facilita la generación inmediata de materiales didácticos, como resúmenes, ejemplos, cuestionarios y escenarios prácticos que enriquecen la comprensión de conceptos complejos; en la educación médica esto es especialmente valioso para crear casos clínicos simulados que preparan al estudiante sin riesgo para pacientes reales (2). Tercero, reduce barreras de acceso al conocimiento: traduce contenidos, explica conceptos en lenguaje sencillo y ofrece tutoría personalizada, lo que democratiza el acceso a la educación. Cuarto, ofrece retroalimentación rápida, que permite corregir el trabajo de manera eficiente (3). A ello se suma que la IA impulsa la creatividad académica: al formular preguntas y analizar las respuestas, el estudiante aprende a discernir, comparar fuentes y construir su propio criterio (4).
Sin embargo, estas ventajas conviven con riesgos. El primero es el plagio y la reducción del pensamiento crítico en los trabajos académicos, que amenaza incluso la confiabilidad del título universitario. Su consecuencia es el aprendizaje superficial, es decir, la repetición de información sin haberla comprendido a profundidad. Un estudio con estudiantes de bachillerato analizó el impacto del uso intensivo de la IA generativa en el desarrollo del pensamiento crítico (5); si ese riesgo se traslada a las ciencias de la salud, el resultado sería un profesional que no cuenta con las habilidades necesarias para un buen razonamiento diagnóstico. El segundo riesgo es la privacidad de los datos: para brindar respuestas coherentes y acertadas, las IA recopilan y procesan un gran volumen de datos de los estudiantes, lo que exige que las instituciones educativas implementen políticas claras y transparentes para evitar filtraciones involuntarias (6).
Si la IA ofrece tanto oportunidades como riesgos, la respuesta a la pregunta del título depende de cómo se la use. Por ello asumo cuatro criterios personales. Primero, intentaré resolver cada tarea con mi propio razonamiento antes de consultar a la IA, y la usaré después para contrastar y corregir. Segundo, le pediré explicaciones, cuestionarios y casos simulados para estudiar, no trabajos terminados para entregar. Tercero, verificaré en fuentes confiables la información que me proporcione, porque puede ser errónea. Cuarto, declararé siempre cómo la usé en mis trabajos, incluidos los prompts. Estos criterios convierten las ventajas descritas en herramientas de estudio y reducen los riesgos de plagio y de aprendizaje superficial.
Estos criterios son válidos en el contexto de la formación universitaria en ciencias de la salud, donde la calidad del aprendizaje repercute en la atención a los pacientes, y suponen que la institución ofrezca políticas claras y que el estudiante mantenga disciplina. No pretenden ser una regla para todos los niveles educativos ni para todas las herramientas.
CONCLUSIÓN
En síntesis, este ensayo mostró que la IA generativa ofrece ventajas reales (personalización, materiales inmediatos, acceso al conocimiento, retroalimentación y creatividad), pero también riesgos (plagio, aprendizaje superficial y pérdida de privacidad), y que el balance depende del uso que haga el estudiante. De ello se derivan tres conclusiones. Primera, la IA generativa representa uno de los mayores desafíos de la educación actual: exige cuidar la información, enseñar pensamiento crítico y ética digital, y garantizar que los estudiantes desarrollen competencias reales en lugar de depender de respuestas automatizadas que, aunque eficaces en apariencia, no cuentan con el soporte reflexivo que otorga el verdadero saber. Segunda, mi posición es que la IA puede ser una aliada del aprendizaje profundo si se utiliza de forma crítica y con límites bien definidos, lo que exige disciplina para merecer el título por el propio esfuerzo intelectual. Tercera, en las ciencias de la salud la IA puede acompañar, pero nunca reemplazar el juicio clínico, la empatía humana ni la capacidad de decidir en situaciones de incertidumbre. Así, respondiendo a la pregunta inicial, usaré la IA como un espejo que me invite a pensar mejor, más hondo y con mayor responsabilidad, porque el estudiante de hoy es el profesional de mañana.
REFERENCIAS
Nati Castillo HA. Inteligencia artificial en la educación sanitaria [Internet]. España: Fundación Dialnet; 2023 [citado 21 jun 2026]. Disponible en: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=10459714
Rivera-Rosas CN, Tadeo Calleja-López JR, Ruibal-Tavares E, Aguilera-Duarte LJ, Macías-Sánchez HS. ChatGPT: Una herramienta útil en la transformación de la educación médica [Internet]. México: SciELO México; 2023 [citado 21 jun 2026]. Disponible en: https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-50572023000400117
Autonoma PE. Beneficios de la IA generativa en la educación [Internet]. Perú: Autonoma PE; 2024 [citado 21 jun 2026]. Disponible en: https://www.autonoma.pe/blog/beneficios-ia-generativa-educacion/
Puche-Villalobos DJ. Inteligencia artificial como herramienta educativa [Internet]. Venezuela: SciELO Venezuela; 2024 [citado 21 jun 2026]. Disponible en: https://ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2443-45662024000300085
Sandoval Ramírez MR, Ramon Campoverde MO, Rojas Belduma JA, Álvarez González NF, Valarezo Valarezo MJ. Impacto del uso intensivo de inteligencia artificial generativa en el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes de bachillerato. Revista Científica Multidisciplinar G-Nerando [Internet]. 2026 [citado 21 jun 2026];7(1):4615. Disponible en: https://revista.gnerando.org/revista/index.php/RCMG/article/view/1115
USMP. La inteligencia artificial y la educación [Internet]. Perú: Universidad San Martín de Porres; 2024 [citado 21 jun 2026]. Disponible en: https://usmp.edu.pe/observatorio_educativo/procesos_pedagogicos/procesos-pedagogicos-las-tic-y-la-inteligencia-artificial/la-inteligencia-artificial-y-la-educacion/
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