Los grados que más se benefician de la IA (y los que casi no se mueven) según un estudio 2026

Un 68% de los estudiantes de grado en Informática y un 61% de los de Ingeniería Industrial utilizan herramientas de inteligencia artificial generativa al menos una vez por semana, frente a apenas un 19% en Filología y un 23% en Derecho, según un estudio publicado en marzo de 2026 por la Conferencia de Rectores de Universidades Españolas (CRUE) sobre 14.200 estudiantes de 47 universidades. La brecha entre disciplinas técnicas y humanísticas se ha ampliado desde 2024, cuando la diferencia era de 32 puntos porcentuales; ahora alcanza los 49 puntos.

El hallazgo revela una fragmentación del ecosistema universitario español: mientras las carreras STEM avanzan hacia pedagogías híbridas que combinan IA con aprendizaje activo, amplias áreas del conocimiento permanecen al margen de la transformación digital, con riesgo de formar profesionales desconectados de las herramientas que redefinirán sus sectores en la próxima década.

Contexto: de la prohibición a la integración desigual

En enero de 2023, tras el lanzamiento público de ChatGPT, el 71% de las universidades españolas emitió comunicados prohibiendo el uso de IA generativa en trabajos académicos, según datos del Ministerio de Universidades. Tres años después, esas mismas instituciones han virado hacia políticas de integración controlada, pero la adopción varía radicalmente según la rama de conocimiento.

El informe de la CRUE, titulado «Inteligencia artificial en el aula universitaria: adopción, brechas y desafíos 2026», distingue cuatro grandes grupos de grados según su nivel de integración. En el extremo superior se sitúan las ingenierías, informática, ciencias de la salud y algunas ciencias experimentales. En el extremo opuesto, humanidades, derecho, educación y trabajo social.

La diferencia no es solo cuantitativa. Según el análisis cualitativo del estudio, basado en 180 entrevistas con docentes, los grados técnicos han desarrollado frameworks pedagógicos específicos —casos de uso validados, rúbricas adaptadas, ejercicios de prompt engineering— mientras que en humanidades prevalece la percepción de la IA como amenaza a la escritura crítica y al pensamiento original.

Las carreras que lideran la adopción

Informática encabeza el ranking con un 68% de estudiantes usuarios habituales de IA generativa, seguida de Ingeniería Industrial (61%), Medicina (57%), Biotecnología (54%) y Física (51%). Estos cinco grados comparten un rasgo: sus planes de estudio incorporan desde 2025 asignaturas obligatorias sobre IA, aprendizaje automático o ciencia de datos.

En Informática, el uso de herramientas como GitHub Copilot, Cursor o Claude para programación asistida se ha normalizado. Un 82% de los estudiantes de último curso del Grado en Ingeniería Informática de la Universidad Politécnica de Madrid declaró usar IA para depurar código y escribir documentación técnica, según datos internos de la escuela publicados en febrero de 2026.

En Medicina, la adopción se concentra en tres áreas: resúmenes de literatura científica, simulación de casos clínicos y apoyo diagnóstico con modelos multimodales capaces de analizar imágenes. La Universidad de Barcelona pilotó en 2025 un asistente de IA entrenado con 40.000 casos clínicos reales anonimizados, utilizado por estudiantes de cuarto y quinto curso para practicar diagnóstico diferencial. El 91% de los participantes declaró que la herramienta mejoró su capacidad de razonamiento clínico, según evaluaciones pre y post intervención publicadas en la revista *Medical Education*.

Biotecnología y Física presentan patrones similares. En ambos casos, la IA se utiliza principalmente para análisis de datos experimentales, revisión bibliográfica acelerada y generación de hipótesis. Un grupo de investigadores de la Universidad Autónoma de Madrid publicó en enero de 2026 un caso en *Nature Methods* donde estudiantes de máster utilizaron modelos de lenguaje para identificar patrones en 12.000 papers sobre proteómica, reduciendo el tiempo de revisión de seis semanas a cuatro días.

Las disciplinas que quedan atrás

Filología registra el uso más bajo (19%), seguida de Derecho (23%), Historia (26%), Bellas Artes (28%) y Trabajo Social (29%). Según el informe de la CRUE, el 67% de los estudiantes de estas carreras declara que sus profesores «desaconsejan activamente» el uso de IA generativa, frente al 8% en ingenierías.

En Derecho, la resistencia se fundamenta en la percepción de que la IA socava competencias nucleares: argumentación jurídica, interpretación de normas, redacción precisa de contratos. Un profesor titular de Derecho Civil de la Universidad Complutense, entrevistado para el estudio, declaró: «La IA no entiende la ambigüedad constitutiva del lenguaje jurídico. Un estudiante que delega la redacción en ChatGPT nunca desarrollará la capacidad de matizar».

Filología presenta un patrón similar. El 73% de los docentes encuestados considera que la IA generativa «degrada la escritura» y «homogeneiza el estilo». Solo un 14% recibió formación específica sobre cómo integrar estas herramientas en análisis literario, traducción asistida o edición de textos, según datos del propio informe.

Historia muestra cifras ligeramente superiores (26%), impulsadas por el uso de IA para transcripción automática de documentos antiguos y análisis de corpus textuales extensos. Proyectos como el desarrollado en la Universidad de Salamanca, donde se entrenó un modelo para transcribir manuscritos del siglo XVI, han demostrado utilidad práctica. Pero la mayoría de los departamentos de humanidades carece de infraestructura, presupuesto y visión estratégica para replicar esos casos.

El papel del profesorado como cuello de botella

El informe identifica la formación docente como el principal factor explicativo de la brecha entre disciplinas. El 42% de los profesores en áreas técnicas modificó sus rúbricas de evaluación para incluir IA entre 2025 y 2026, frente al 11% en humanidades. Además, el 64% de los docentes de ingenierías recibió formación institucional en prompt engineering y diseño de tareas resistentes a la IA, frente al 14% en letras.

La CRUE registró que 31 de las 47 universidades encuestadas lanzaron programas de formación docente en IA entre enero de 2025 y marzo de 2026. Pero la participación fue desigual: un 71% de inscripciones procedían de escuelas técnicas superiores, frente a un 18% de facultades de humanidades y un 11% de facultades de derecho.

«La IA no va a desaparecer. O formamos a nuestros estudiantes para usarla críticamente, o los dejamos indefensos ante herramientas que ya están transformando sus futuras profesiones.»

Varios docentes de humanidades entrevistados expresaron frustración por la falta de casos de uso claros. «En ingeniería es obvio: usas IA para optimizar algoritmos. ¿Pero en Filología Hispánica? ¿Para qué, exactamente?», preguntó una profesora de Literatura Contemporánea de la Universidad de Granada. La ausencia de repositorios de buenas prácticas disciplinarias deja a muchos docentes sin referencias.

Implicaciones para el mercado laboral y la equidad educativa

La fragmentación en la adopción de IA plantea riesgos de inequidad a medio plazo. Según un informe de McKinsey publicado en enero de 2026, el 83% de las ofertas de empleo en sectores técnicos y sanitarios en España ya mencionan competencias en IA o análisis de datos como deseables o necesarias. En sectores vinculados a humanidades, esa cifra cae al 12%.

El desfase puede amplificar la brecha salarial entre disciplinas. Datos del Instituto Nacional de Estadística (INE) de 2025 muestran que los graduados en Informática e Ingeniería Industrial perciben salarios medios un 47% superiores a los de Filología o Historia cuatro años después de terminar el grado. Si la IA acelera la productividad en sectores técnicos y amplía su ventaja competitiva, la distancia podría crecer.

Algunos expertos advierten también sobre el riesgo de «alfabetización IA de dos velocidades». Organizaciones como la Fundación Cotec han señalado que los estudiantes de humanidades que no reciben formación institucional en IA pueden recurrir a tutoriales de YouTube o cursos comerciales de calidad variable, generando competencias heterogéneas y poco transferibles.

Paralelamente, startups españolas como Modo Cheto o internacionales como Grammarly y Notion AI están integrando IA generativa en herramientas de productividad estudiantil. El uso no institucional de estas plataformas crece un 34% anual, según datos de App Annie, lo que sugiere que los estudiantes están adoptando IA al margen de las políticas universitarias cuando estas no ofrecen alternativas.

Experiencias internacionales: qué están haciendo otras universidades

El informe de la CRUE incluye un análisis comparado con sistemas universitarios de Reino Unido, Alemania y Estados Unidos. En los tres casos, las brechas entre disciplinas existen, pero son menores que en España. La diferencia clave: políticas institucionales top-down que obligan a todos los departamentos a definir posiciones sobre IA antes del curso 2025-2026.

La Universidad de Oxford publicó en septiembre de 2025 un framework de 62 páginas titulado «Generative AI across disciplines», con casos de uso validados para 31 grados, desde Clásicas hasta Ingeniería Biomédica. Cada departamento debía especificar tres tareas donde la IA está permitida, tres donde está prohibida y tres donde requiere declaración explícita. El documento reduce la incertidumbre tanto para estudiantes como para docentes.

En Alemania, el Ministerio Federal de Educación e Investigación lanzó en enero de 2025 un programa de 45 millones de euros para formar a 10.000 docentes universitarios en IA aplicada a pedagogía. La participación es obligatoria para profesores titulares de universidades públicas. Datos preliminares de abril de 2026 muestran que la brecha de adopción entre STEM y humanidades cayó de 41 puntos porcentuales a 23 en un año.

En Estados Unidos, universidades como Stanford, MIT y Georgia Tech han integrado módulos de IA generativa en cursos de escritura académica, filosofía y ciencias políticas. Un experimento publicado en *Science* en diciembre de 2025 mostró que estudiantes de Filosofía que usaron IA para generar contraargumentos a sus ensayos mejoraron un 18% en evaluaciones de pensamiento crítico, siempre que recibieran formación previa en verificación de fuentes y detección de sesgos.

Qué falta por hacer

El informe de la CRUE concluye con cinco recomendaciones: formación docente obligatoria en todas las disciplinas, creación de repositorios de casos de uso por área de conocimiento, modificación de rúbricas de evaluación para distinguir tareas donde la IA suma valor de aquellas donde la sustituye, inversión en infraestructura (licencias institucionales, servidores locales para proteger datos sensibles) y evaluación continua del impacto pedagógico.

Ninguna de las 47 universidades encuestadas ha implementado las cinco medidas. Solo ocho han implementado tres o más. La mayoría se limita a emitir guías genéricas de uso responsable, sin recursos ni seguimiento. Mientras tanto, la brecha entre grados técnicos y humanísticos se amplía cada semestre, con el riesgo de consolidar un sistema universitario de dos velocidades: una que integra la IA en su pedagogía y otra que la observa desde la distancia.

La pregunta ya no es si la inteligencia artificial transformará la universidad española, sino qué harán las facultades de humanidades, derecho y ciencias sociales para no quedar al margen de esa transformación. La ventana de oportunidad para cerrar la brecha sin perder identidad disciplinaria se reduce cada curso académico.