El dato de que el 48% de los estudiantes en Brasil usa chatbots de IA para ayudarse a aprender al menos una vez por semana muestra que la inteligencia artificial ya forma parte de la rutina escolar de una proporción importante de los jóvenes evaluados en PISA 2025. Brasil está cerca del promedio de la OCDE, del 46%. Pero la cifra no demuestra, por sí sola, que esos estudiantes hayan aprendido más —ni menos— a causa de la IA.
La distinción es importante porque PISA combina cuestionarios de contexto, basados en los autoinformes de los estudiantes, con medidas de rendimiento. Eso permite observar patrones y asociaciones, pero no convierte la frecuencia de uso de una herramienta en un experimento causal. La propia OCDE describe como compleja la relación entre el uso de IA y el rendimiento en ciencias.
Qué midió PISA 2025 sobre el uso de IA
En la nota de Brasil publicada por la OCDE en septiembre de 2026, los estudiantes declararon usar chatbots de IA para distintas actividades escolares. El indicador más amplio fue “ayudarme a aprender”: el 48% dijo hacerlo al menos semanalmente. La nota también destaca la investigación preliminar, el resumen y la elaboración de borradores.
| Uso de IA para estudiar | Brasil | Promedio OCDE | Qué permite afirmar la cifra |
|---|---|---|---|
| Ayudar a aprender al menos semanalmente | 48% | 46% | El uso regular es común y está cerca del promedio de la OCDE. |
| Investigación preliminar sobre un tema | 40% | 31% | Investigar es el uso específico más destacado en la nota de Brasil. |
| Resumir un texto que había que leer | 31% | 30% | El uso para síntesis está prácticamente alineado con el promedio de la OCDE. |
| Elaborar un borrador para un trabajo escrito | 27% | 29% | La escritura con apoyo de IA también es frecuente, pero no es mayoritaria. |
| Nunca o casi nunca usar IA en ninguna de las tareas examinadas | 11% | 14% | El no uso existe, pero es minoritario. |
Fuente principal: nota de PISA 2025 para Brasil, de la OCDE. Estos porcentajes describen las respuestas de los estudiantes sobre las actividades analizadas; no miden directamente la calidad de las respuestas de la IA, el tiempo ahorrado ni la ganancia de aprendizaje en cada tarea.
El 48% no es una nota de eficacia
Es tentador leer “el 48% usa IA cada semana” y preguntar de inmediato si la herramienta “mejoró” el rendimiento. PISA 2025 no permite ese salto directo. Hay al menos cuatro razones.
- Autoselección: estudiantes con distintos recursos, curiosidad, dificultades y hábitos de estudio pueden decidir usar IA con frecuencias diferentes.
- El uso no es un tratamiento estandarizado: pedir una explicación, copiar una respuesta lista, revisar un borrador y generar un resumen son experiencias cognitivas muy distintas.
- Rendimiento y uso se observan en el mismo contexto: una asociación puede reflejar factores previos, como nivel socioeconómico, acceso digital, apoyo escolar y conocimientos anteriores.
- La frecuencia no mide la calidad: dos personas que usan un chatbot “cada semana” pueden hacerlo de formas opuestas: una para poner a prueba su razonamiento y otra para evitarlo.
En el informe completo, la OCDE señala que, en promedio, los estudiantes que usan IA semanalmente con el propósito amplio de “ayudarme a aprender” tienden a mostrar un rendimiento en ciencias similar al de los no usuarios después de ajustar por perfil socioeconómico. Los usos muy frecuentes o muy ocasionales aparecen asociados con resultados inferiores en varias comparaciones. En tareas específicas como resumir e investigar, el patrón también cambia según la frecuencia. La OCDE advierte expresamente que estas relaciones no establecen causalidad. Véase el capítulo sobre vida escolar y uso digital en PISA 2025 Results, Volume I.
Qué sugiere el resultado para quien estudia con IA
La utilidad práctica no está en tratar “usar IA” y “no usar IA” como dos métodos cerrados. Está en decidir qué parte del trabajo mental puede recibir apoyo sin eliminar la actividad que realmente produce aprendizaje.
Investigar: use la IA para abrir caminos, no para cerrar la búsqueda
Un chatbot puede sugerir términos, preguntas, autores y explicaciones iniciales. El riesgo empieza cuando la respuesta generada se convierte en la fuente final. Para afirmaciones factuales, busque la fuente original, compruebe fecha, contexto y autoría y compare al menos una referencia independiente cuando el tema sea importante o controvertido.
Resumir: lea antes de delegar la síntesis
Si la IA resume un texto antes de que usted lo lea, puede ahorrar tiempo, pero también retirar el esfuerzo de seleccionar las ideas principales y las relaciones entre argumentos. Una rutina más sólida es leer primero, anotar lo que considera central y solo después comparar su resumen con la versión de la IA. Luego, intente explicar el contenido sin consultar ninguna de las dos.
Borrador: pida crítica y alternativas, no un texto listo para entregar
En trabajos escritos, la IA puede actuar como lectora provisional: señalar lagunas, probar la claridad, sugerir contraargumentos u ofrecer estructuras alternativas. Si produce todo el texto desde el inicio, el estudiante puede delegar planificación, recuperación de conocimientos, selección de evidencias y formulación de frases, procesos que también entrenan la escritura.
Aprender: prefiera pistas que mantengan el esfuerzo
En matemáticas, ciencias o lectura, conviene pedir una pista, una pregunta intermedia o un ejemplo análogo antes de pedir la solución. Una regla útil es: intente primero, consulte después, repita sin ayuda y explique con sus propias palabras. Así la IA queda en un papel de apoyo y la verificación pasa a formar parte del estudio.
La “tercerización cognitiva” es un riesgo posible, no una sentencia
El término describe situaciones en las que una persona transfiere a una herramienta una etapa mental que podría realizar por sí misma. Eso puede ser útil —las calculadoras, los mapas y los buscadores llevan décadas haciéndolo—, pero en el estudio hay una diferencia entre tercerizar una tarea periférica y tercerizar la propia práctica que se quiere aprender.
Investigaciones recientes ayudan a entender por qué no conviene simplificar. Una revisión sistemática y metaanálisis de estudios experimentales y cuasiexperimentales encontró, en conjunto, efectos positivos de la IA generativa sobre los resultados de aprendizaje, pero con una heterogeneidad muy alta entre contextos y diseños. En una dirección complementaria, un ensayo aleatorizado con universitarios encontró menor retención a los 45 días en el grupo que usó ChatGPT sin restricciones como apoyo de estudio. Ese experimento no demuestra el mismo efecto en adolescentes brasileños, pero ilustra por qué importan el modo de uso y el esfuerzo cognitivo.
La lectura más responsable, por tanto, no es “la IA mejora el aprendizaje” ni “la IA perjudica el aprendizaje”. Es: los efectos dependen del objetivo, la tarea, la frecuencia, las reglas y la forma en que la herramienta se integra en el proceso de aprender.
Verificar las respuestas de IA también debe enseñarse
PISA 2025 aporta otro indicador relevante: según el panel de la OCDE, alrededor del 51,2% de los estudiantes en Brasil declaró haber tenido oportunidades en clase para evaluar la calidad de información generada por IA, por debajo del promedio de la OCDE, del 62,6%. Esto sugiere que el uso ya está extendido, mientras que la práctica escolar de evaluación crítica todavía no llega a todos.
Una rutina de verificación puede ser breve:
- identifique qué afirmaciones de la respuesta son verificables;
- pida o localice fuentes primarias;
- compruebe si la fuente realmente respalda la afirmación;
- verifique fechas, unidades, definiciones y contexto de los números;
- compare una segunda fuente cuando un error pueda tener consecuencias importantes;
- al final, responda o explique sin copiar la redacción del chatbot.
Cómo leer el 48% sin exagerar
La cifra es sólida como retrato de comportamiento: en 2025, usar IA para aprender ya era una rutina semanal para casi la mitad de los estudiantes brasileños evaluados. También muestra que investigación, resumen y escritura son frentes concretos de esa adopción. Lo que no ofrece es una respuesta causal sobre calificaciones, retención, comprensión o pensamiento crítico.
Para estudiantes y escuelas, la pregunta más útil deja de ser simplemente “¿se puede usar IA?” y pasa a ser “¿en qué etapa ayuda sin sustituir el razonamiento que queremos desarrollar?”. En esa diferencia entre apoyo y sustitución es donde los datos de PISA adquieren valor pedagógico.
