El 79% de los estudiantes de secundaria relevados por ThinkYoung dice usar inteligencia artificial para hacer tareas o trabajos prácticos. Solo el 47% cuenta que alguien le mostró cómo hacerlo. Esa diferencia —32 puntos porcentuales— es el número que OpenAI puso en el centro de su informe Closing the AI guidance gap in education, publicado el 10 de noviembre de 2026 y firmado por Tom Duff Gordon, vicepresidente de Global Affairs para EMEA, y Leah Belsky, vicepresidenta de Education.
El documento no es un estudio propio de OpenAI: se apoya en una investigación de ThinkYoung, una organización con sede en Bruselas, y en las lecciones que la empresa dice haber acumulado en sus acuerdos con gobiernos y sistemas educativos de Europa, Medio Oriente y África. La tesis central es incómoda para el relato habitual sobre automatización: cuanto más capaz es la IA, más importante —y no menos— resulta el rol del docente. El problema que describe el informe no es que los estudiantes usen estas herramientas, sino que las usan sin un marco explícito sobre cuándo, cómo y para qué.
En este artículo:
- ¿Qué dice el informe de OpenAI sobre IA en educación?
- ¿Cuántos estudiantes usan IA para hacer la tarea?
- ¿Los docentes están preparados para usar IA en el aula?
- ¿Qué países participaron del estudio de ThinkYoung sobre IA?
- Los límites de los datos: qué no permite concluir el informe
- Australia: el caso donde las reglas de uso ya existen
- ¿Cómo se regula el uso de IA en la escuela y la universidad?
- Qué puede hacer una institución con estos datos
- Cómo verificar estas cifras antes de citarlas
- Fuentes
¿Qué dice el informe de OpenAI sobre IA en educación?
OpenAI publicó el 10 de noviembre de 2026 un informe que documenta una brecha de orientación: el 79% de los estudiantes encuestados usa IA para tareas escolares, pero solo el 47% recibió indicaciones sobre cómo emplearla. El texto combina esa investigación de ThinkYoung con aprendizajes de alianzas educativas en EMEA y concluye que los gobiernos deben fijar expectativas claras y apoyar a los docentes.
El informe se organiza en cinco ejes: objetivos educativos claros, preparación de los educadores, alianzas locales, alfabetización crítica en IA y evidencia creíble. Y desprende tres prioridades de las alianzas que OpenAI mantiene con gobiernos y sistemas educativos —menciona a Estonia, Eslovaquia, Grecia e Italia, entre otros—: acceso equitativo a herramientas de frontera, programas de alfabetización en IA diseñados en conjunto y medición y evaluación sostenidas, todo adaptado a los idiomas, los currículos y las instituciones de cada país.
El encuadre general del documento dialoga con un debate que excede a OpenAI: la discusión sobre cómo debería incorporarse la IA en las pruebas PISA, que la OECD viene impulsando con Andreas Schleicher a la cabeza. La lectura que hace la empresa es que la pregunta educativa dejó de ser qué contenidos transmitir y pasó a ser qué capacidades permiten desenvolverse en un mundo donde la inteligencia es barata y accesible. Es una afirmación de diagnóstico, no un resultado medido: el propio informe aclara que se trata de experiencias tempranas y no de un modelo único que otros sistemas deban replicar. Más contexto en nuestra guía completa sobre Sora.
¿Cuántos estudiantes usan IA para hacer la tarea?
Según ThinkYoung, el 79% de los estudiantes de secundaria encuestados usa IA para tareas o asignaciones, y el 95% de los adolescentes consultados emplea herramientas de IA en algún ámbito. Son dos medidas distintas: la primera se refiere específicamente al trabajo escolar; la segunda, al uso en general. El dato de orientación es el que completa el cuadro: apenas el 47% dijo que le enseñaron a usar estas herramientas.
La investigación de ThinkYoung se presenta como el primer estudio de esta escala en EMEA. Relevó a 5.000 estudiantes de secundaria de entre 13 y 19 años y a 600 docentes en 12 países de Europa, Medio Oriente y África, y sumó grupos focales con estudiantes y padres. El foco está puesto en cómo la IA está reordenando las relaciones y expectativas dentro del aula —entre alumnos y docentes— y también en casa, entre alumnos y familias.
Hay un detalle que conviene retener para no mezclar cifras: en el informe complementario sobre universidades australianas, publicado el 5 de noviembre de 2026, también aparece un 79%, pero mide otra cosa. Ahí el 79% de los universitarios encuestados dice querer que su universidad ofrezca más oportunidades de usar herramientas avanzadas de IA en proyectos del mundo real. Es una coincidencia numérica, no el mismo indicador.
¿Los docentes están preparados para usar IA en el aula?
El informe no responde esa pregunta con un número, y esa ausencia es parte de la noticia. OpenAI afirma que la adopción docente y el ahorro de tiempo reportado son señales alentadoras, pero no publica cifras de adopción, ni magnitudes de ese ahorro, ni mediciones de mejora en el aprendizaje. Lo que sí sostiene es que la preparación docente debe ser prioridad: sin criterio experto, la IA no fortalece el conocimiento ni el pensamiento independiente.
De las experiencias nacionales, el documento extrae tres lecciones que cualquier sistema educativo puede considerar. La primera es liderazgo público fuerte para marcar una dirección clara. La segunda, inversión en las habilidades y la confianza de los docentes. La tercera, apoyo práctico ajustado al currículo y a las necesidades concretas del aula. Los casos de Estonia, Grecia y Eslovaquia se citan como ilustraciones de esos principios, con la advertencia de que la implementación variará en cada país. Tema relacionado: red teaming de agentes de IA.
La afirmación más fuerte del texto es también la más difícil de verificar: que a medida que la IA gana capacidad, el juicio del docente se vuelve más determinante. Es una hipótesis razonable y bien argumentada, pero el propio informe reconoce que determinar si la IA mejora la retención, el conocimiento y la autonomía intelectual requiere evaluación sostenida en el tiempo. Por ahora hay indicios de adopción, no evidencia de aprendizaje.
¿Qué países participaron del estudio de ThinkYoung sobre IA?
El relevamiento abarcó 12 países de Europa, Medio Oriente y África, según la ficha pública de ThinkYoung. Ese listado no está detallado en la página de la investigación ni en el comunicado de OpenAI. Los países que sí se nombran en el informe son otros: Estonia, Eslovaquia, Grecia e Italia aparecen como socios de los programas educativos de OpenAI, no necesariamente como parte de la muestra encuestada.
La distinción importa. Los ejemplos por país que cita el documento reflejan contextos y arreglos institucionales particulares, y la propia empresa pide interpretarlos dentro de esos límites. Que Eslovaquia haya puesto el acento en la confianza de los docentes o que Estonia haya priorizado el liderazgo público son observaciones sobre esas alianzas, no conclusiones extrapolables a los 12 países del estudio ni a la región en su conjunto.
Los límites de los datos: qué no permite concluir el informe
El comunicado de OpenAI no incluye las fechas del relevamiento, el tamaño de la muestra ni la cobertura geográfica exacta. Esos datos sí aparecen, parcialmente, en la web de ThinkYoung —5.000 estudiantes, 600 docentes, 12 países—, pero sin el listado de países ni el período de campo. La consecuencia práctica es que no se puede evaluar qué tan representativos son los resultados ni compararlos con otros relevamientos.
Hay tres ausencias más que conviene registrar antes de citar el informe en una decisión institucional. No hay cifras de adopción docente. No hay magnitudes de ahorro de tiempo. No hay mediciones de mejora en resultados de aprendizaje. El documento menciona que las encuestas, el monitoreo de programas y las consultas ayudan a entender las experiencias de los participantes y las barreras que encuentran, pero no presenta esos resultados. Esto se conecta con lo que analizamos en el avance de ChatGPT sobre Google.
También corresponde señalar el interés de quien publica. OpenAI desarrolla las herramientas cuyo uso está midiendo, y el informe forma parte de su estrategia de relacionamiento con gobiernos. Eso no invalida los datos, pero sí aconseja tratarlos como lo que son: evidencia aportada por una parte interesada, con metodología de terceros, y sin el detalle necesario para una verificación independiente.
| Indicador | Dato | Universo | Fuente |
|---|---|---|---|
| Usa IA para tareas o asignaciones | 79% | Estudiantes de secundaria, 12 países EMEA | ThinkYoung |
| Le mostraron cómo usar IA | 47% | Estudiantes de secundaria, 12 países EMEA | ThinkYoung |
| Usa herramientas de IA | 95% | Adolescentes, 12 países EMEA | ThinkYoung |
| Usa IA varias veces por semana | 81% | Universitarios de Australia | Pureprofile para OpenAI |
| Ya construyó un agente o asistente | 28% | Universitarios de Australia | Pureprofile para OpenAI |
| Cree que la alfabetización en IA será tan básica como la digital | 69% | Universitarios de Australia | Pureprofile para OpenAI |
Australia: el caso donde las reglas de uso ya existen
El informe complementario sobre universidades australianas, publicado el 5 de noviembre de 2026, funciona como contrapunto práctico. Se basa en una encuesta de Pureprofile para OpenAI a 1.018 estudiantes universitarios de 18 años o más, realizada entre el 3 y el 7 de agosto de 2026. El 81% usa IA varias veces por semana, un tercio lo hace varias veces al día y el 28% ya construyó un agente o asistente para gestionar sus estudios, su trabajo o su vida personal.
Las expectativas también son altas: el 61% cree que las habilidades en IA serán esenciales para su carrera, el 69% que la alfabetización en IA será tan fundamental como la digital, la escritura o la numeración, y el 65% que esas habilidades darán ventaja a los graduados australianos en el mercado global. El 76% se muestra interesado en emprender y el 68% considera que la IA facilita empezar un negocio.
Lo relevante para el debate sobre la brecha de orientación es lo que hicieron las instituciones. UNSW Sydney extiende ChatGPT Edu a más de 80.000 estudiantes y personal e introdujo un marco de evaluación llamado Can, Can’t, Must: según el objetivo de aprendizaje, el docente especifica si el uso de IA está permitido, prohibido o es obligatorio. La University of Sydney combina el despliegue escalonado —acceso para todos los estudiantes en el primer semestre de 2027, tras una prueba— con un marco de IA responsable y evaluaciones supervisadas donde el alumno debe demostrar capacidad propia antes de usar IA en instancias abiertas. La Trobe ya dio acceso a sus 3.500 empleados y planea extenderlo a 45.000 estudiantes y personal en el primer trimestre de 2027, con módulos gratuitos de IA responsable en su biblioteca y habilidades integradas en 50 materias de primer año.
La Trobe aporta además dos ejemplos concretos de uso con criterio pedagógico. En la carrera de Paramédicos, el doctor Cameron Anderson usa ChatGPT para generar escenarios clínicos —interpretar un electrocardiograma, evaluar un posible infarto, hacer triaje tras un incidente con múltiples víctimas— donde el estudiante sigue teniendo que interpretar evidencia, explicar su razonamiento y defender sus decisiones. En Educación, la profesora Therese Keane utiliza un robot social llamado Fletch, impulsado por modelos de OpenAI alojados en Microsoft Azure, para que futuros docentes practiquen conversaciones difíciles con padres, incluidas las que se vuelven confrontativas. Complementá con la comparativa de auditorías de código.
¿Cómo se regula el uso de IA en la escuela y la universidad?
No existe un marco único en los casos documentados. Lo que muestran las universidades australianas es una lógica de tres capas: acceso amplio a herramientas, formación explícita en uso responsable y reglas de evaluación que distinguen cuándo la IA está permitida, cuándo está prohibida y cuándo es obligatoria. La regulación efectiva, en estos ejemplos, no prohíbe la herramienta: define las condiciones de uso por actividad.
El enfoque Can, Can’t, Must de UNSW es el más traducible a otros contextos porque no exige tecnología nueva, sino una decisión pedagógica por materia. La University of Sydney agrega el componente de integridad: primero la instancia supervisada, después la abierta con IA. La Trobe suma módulos gratuitos de IA responsable para todos sus estudiantes. Ninguna de las fuentes consultadas describe un marco regulatorio equivalente para América Latina ni para la Argentina, de modo que cualquier afirmación en ese sentido excedería lo que estos documentos permiten sostener.
Para el nivel secundario, el informe de OpenAI es más modesto: pide a los gobiernos que ayuden a los educadores a establecer las condiciones de uso y que den a los estudiantes expectativas más claras. No propone un modelo de regulación, ni edades mínimas, ni criterios de evaluación. Es una invitación a que cada sistema defina sus reglas, con la advertencia de que cerrar la brecha de orientación es cada vez más urgente: el uso de IA ya superó ampliamente la enseñanza sobre cómo emplearla.
Qué puede hacer una institución con estos datos
Las tres lecciones que OpenAI extrae de sus alianzas son un punto de partida razonable, aunque genéricas. Traducidas a decisiones concretas: definir primero el objetivo educativo y después elegir la herramienta, no al revés; presupuestar formación docente antes que licencias; y acordar de antemano qué se va a medir y con qué instrumento, para no confundir adopción con aprendizaje.
El ejemplo de La Trobe sugiere una vía intermedia para instituciones sin grandes presupuestos: empezar por docentes y por situaciones acotadas donde la IA agrega práctica deliberada —simulaciones, escenarios, práctica de conversaciones difíciles— en lugar de desplegar acceso masivo sin acompañamiento. El propio informe advierte que la adopción y el ahorro de tiempo reportado son señales tempranas, no prueba de mejora. Una institución que confunda una cosa con la otra va a tomar decisiones con datos que todavía no existen.
Cómo verificar estas cifras antes de citarlas
Propuesta editorial, no conclusión del informe: ante un dato como «el 79% usa IA para tareas», conviene pedir tres cosas antes de llevarlo a una nota, una presentación o una política institucional. Primero, el instrumento: el cuestionario completo, no el titular. Segundo, la ficha técnica: fechas de campo, tamaño y composición de la muestra, países incluidos y margen de error. Tercero, la redacción exacta de la pregunta, porque «usar IA para tareas» puede significar desde consultar un concepto hasta entregar un texto generado.
Un ejercicio reproducible en cualquier escuela o universidad es replicar la brecha a escala local con dos preguntas simples y anónimas: cuántos estudiantes usaron IA para una entrega en las últimas dos semanas y cuántos recibieron instrucciones explícitas de la institución sobre cómo hacerlo. La diferencia entre ambos números da una estimación propia, con el universo propio, que sirve más para decidir que cualquier porcentaje regional. Si la brecha local se parece a la de ThinkYoung, el problema no es la herramienta: es la ausencia de un marco.
El informe de OpenAI deja, en el fondo, una pregunta abierta que excede a la empresa que lo publica. La IA ya está en el aula, con o sin permiso. Lo que todavía no está definido es quién fija las reglas, con qué evidencia y cómo se comprueba que funcionan. Los datos de uso son contundentes; los de aprendizaje, inexistentes. Esa asimetría es el verdadero punto de partida del debate.
Fuentes
- OpenAI — Closing the AI guidance gap in education (10 de noviembre de 2026)
- ThinkYoung — AI in Education
- OpenAI — Australian universities are creating AI-native graduates (5 de noviembre de 2026)
- EconoTimes — OpenAI finds gap between students’ AI use and school guidance
- Blockchain.news — OpenAI destaca la necesidad urgente de cerrar la brecha de orientación en IA en educación
- CondorPulse — OpenAI analiza cómo cerrar la brecha de orientación sobre IA en la educación