Recepção: 09-04-2026
Aprovação: 15-05-2026
pág. 483
DOI: https://doi.org/10.61616/rvdc.v7i2.1576
Impacto de la Inteligencia Artificial en el desarrollo del Pensamiento
Crítico en los estudiantes de la ingeniería en sistemas
computacionales
Lorena Elizabeth Balandra Aguilar
https://orcid.org/0000-0002-6744-6889
lorena.ba@comitan.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de Comitán
Violeta Martínez Ramírez
https://orcid.org/0000-0003-1518-786X
violeta.martinez@puebla.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de Puebla
Ana Wendy Gómez Flores
https://orcid.org/0009-0007-6399-8575
ana.gf@comitan.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de Comitán
Gladys Valdés Colunga
https://orcid.org/0009-0006-6586-6050
gladys.vc@comitan.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de Comitán
José Flavio Guillén Vera
https://orcid.org/0009-0009-0477-3485
jose.gv@comitan.tecnm.mx
Tecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de Comitán
pág. 484
RESUMEN
Hoy en día la educación tiene como riesgo importante la dependencia tecnológica y la
Inteligencia Artifical (IA) es un ejemplo de ello, dejando en manos de la computadaora el
razonamiento para reoslver problemas y generar soluciones, los docentes se ven amenazados
con tanta información que en ocasiones rebasa sus habilidades docentes. El objetivo de este
trabajo es analizar el uso de la Inteligencia Artifical (IA) y su impacto en el aprendizaje, el
desempeño académico y el desarrollo del pensamiento crítico en el estudiante de nivel
supeiror, para identificar el nivel de conocimiento de la IA, el impacto en su aprendizaje y la
influencia que tiene en el desarrollo del pensamiento crítico, mediante el uso de un
instrumento de recolección de datos a partir de 2026. Para alcanzar el objetivo se identifican
primeramente el nivel de conocimientos que tienen los estudiantes sobre la IA, se analiza la
percepción del impacto de la IA en el aprendizaje y desarrollo académico y se evalúa la
influencia del uso de la IA en la capacidad de análisis, evaluación de información y toma de
decisiones.
Palabras clave: Inteligencia Artificial, Pensamiento crítico, aprendizaje
Licencia
Este trabajo está bajo una licencia Creative Commons Attribution 4.0 International
RESUMEN
Hoy en día la educación tiene como riesgo importante la dependencia tecnológica y la
Inteligencia Artifical (IA) es un ejemplo de ello, dejando en manos de la computadaora el
razonamiento para reoslver problemas y generar soluciones, los docentes se ven amenazados
con tanta información que en ocasiones rebasa sus habilidades docentes. El objetivo de este
trabajo es analizar el uso de la Inteligencia Artifical (IA) y su impacto en el aprendizaje, el
desempeño académico y el desarrollo del pensamiento crítico en el estudiante de nivel
supeiror, para identificar el nivel de conocimiento de la IA, el impacto en su aprendizaje y la
influencia que tiene en el desarrollo del pensamiento crítico, mediante el uso de un
instrumento de recolección de datos a partir de 2026. Para alcanzar el objetivo se identifican
primeramente el nivel de conocimientos que tienen los estudiantes sobre la IA, se analiza la
percepción del impacto de la IA en el aprendizaje y desarrollo académico y se evalúa la
influencia del uso de la IA en la capacidad de análisis, evaluación de información y toma de
decisiones.
Palabras clave: Inteligencia Artificial, Pensamiento crítico, aprendizaje
Licencia
Este trabajo está bajo una licencia Creative Commons Attribution 4.0 International
pág. 485
Impact of Artificial Intelligence on the Development of Critical
Thinking in Computer Systems Engineering Students
ABSTRACT
Today, education faces a significant risk of technological dependence, and Artificial
Intelligence (AI) is a prime example. By entrusting reasoning for problem-solving and solution
generation to computers, teachers are overwherlmed with information that sometimes
exceeds ther teaching skills. The objetive of this study is to analyze the use of Artificial
Intelligence (AI) and its impact on learning, academic perromance, and the development of
critical thinking in higher educations strudents. This analysis aims to identify students’ level
of knowledge about on AI, its impact on their learning, and its influence on the development
of critical thinking, using a data collection instrument starting in 2026. To achieve this
objetive, the study first identifies students’ level of knowledge about AI, analyzes their
perception of AI’s impact on learning and academic development, and evaluates the influence
of AI use on ther ability to analyze, evaluate information, and make decisions.
Keywords: Artificial Intelligence, Critical Thinking, Learning.
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International license
Impact of Artificial Intelligence on the Development of Critical
Thinking in Computer Systems Engineering Students
ABSTRACT
Today, education faces a significant risk of technological dependence, and Artificial
Intelligence (AI) is a prime example. By entrusting reasoning for problem-solving and solution
generation to computers, teachers are overwherlmed with information that sometimes
exceeds ther teaching skills. The objetive of this study is to analyze the use of Artificial
Intelligence (AI) and its impact on learning, academic perromance, and the development of
critical thinking in higher educations strudents. This analysis aims to identify students’ level
of knowledge about on AI, its impact on their learning, and its influence on the development
of critical thinking, using a data collection instrument starting in 2026. To achieve this
objetive, the study first identifies students’ level of knowledge about AI, analyzes their
perception of AI’s impact on learning and academic development, and evaluates the influence
of AI use on ther ability to analyze, evaluate information, and make decisions.
Keywords: Artificial Intelligence, Critical Thinking, Learning.
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International license
pág. 486
INTRODUCCIÓN
El Instituto Tecnológico Agropecuario de Comitán (ITA) se funda en 1983, dependiente de la
Dirección General de Educación Tecnológica Agropecuaria e inicia labores en septiembre de
1984, bajo la dirección del Ingeniero Gildardo Quezada. Esta Institución surge como respuesta
a la demanda de Educación Tecnológica Superior en la Región III Fronteriza principalmente,
contando con las carreras de Ingeniero Agrónomo especialista en Fitotecnia y especialista en
Bosques. (TecNM, Campus Comitán, 2019)
En septiembre de 1992, pasa de ser tecnológico Agropecuario a Instituto Tecnológico de
Comitán dependiente de la Dirección General de Institutos Tecnológicos ampliando la oferta
educativa con las carreras de Ingeniería Industrial, Licenciatura en Informática e Ingeniería en
Agronomía, para 1994 se oferta la carrera de Licenciado en Administración. (TecNM, Campus
Comitán, 2019)
El 23 de julio de 2014, fue publicado en el Diario Oficial de la Federación, el Decreto
Presidencial por el que se crea la Institución de Educación Superior Tecnológica más grande de
nuestro país, el Tecnológico Nacional de México (TecNM), se funda como órgano
desconcentrado de la Secretaria de Educación Publica, esta constituido por 254 instituciones,
126 Institutos Tecnológicos Federales, 122 Institutos Tecnológicos Descentralizados, cuatro
Centros Regionales de Optimización y Desarrollo de Equipo (CRODE), un Centro
Interdisciplinario de Investigación y Docencia en Educación Técnica (CIIDET) y un Centro
Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico (CENIDET). Ofrece actualmente 6
programas educativos en modalidades escolarizadas y mixtas que son: Ingeniería en Sistemas
Computacionales, Ingeniería Industrial, Ingeniería en Gestión Empresarial, Ingeniería en
Innovación Agrícola Sustentable, Licenciatura en Administración e Ingeniería en Agronomía.
(TecNM, Campus Comitán, 2019)
INTRODUCCIÓN
El Instituto Tecnológico Agropecuario de Comitán (ITA) se funda en 1983, dependiente de la
Dirección General de Educación Tecnológica Agropecuaria e inicia labores en septiembre de
1984, bajo la dirección del Ingeniero Gildardo Quezada. Esta Institución surge como respuesta
a la demanda de Educación Tecnológica Superior en la Región III Fronteriza principalmente,
contando con las carreras de Ingeniero Agrónomo especialista en Fitotecnia y especialista en
Bosques. (TecNM, Campus Comitán, 2019)
En septiembre de 1992, pasa de ser tecnológico Agropecuario a Instituto Tecnológico de
Comitán dependiente de la Dirección General de Institutos Tecnológicos ampliando la oferta
educativa con las carreras de Ingeniería Industrial, Licenciatura en Informática e Ingeniería en
Agronomía, para 1994 se oferta la carrera de Licenciado en Administración. (TecNM, Campus
Comitán, 2019)
El 23 de julio de 2014, fue publicado en el Diario Oficial de la Federación, el Decreto
Presidencial por el que se crea la Institución de Educación Superior Tecnológica más grande de
nuestro país, el Tecnológico Nacional de México (TecNM), se funda como órgano
desconcentrado de la Secretaria de Educación Publica, esta constituido por 254 instituciones,
126 Institutos Tecnológicos Federales, 122 Institutos Tecnológicos Descentralizados, cuatro
Centros Regionales de Optimización y Desarrollo de Equipo (CRODE), un Centro
Interdisciplinario de Investigación y Docencia en Educación Técnica (CIIDET) y un Centro
Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico (CENIDET). Ofrece actualmente 6
programas educativos en modalidades escolarizadas y mixtas que son: Ingeniería en Sistemas
Computacionales, Ingeniería Industrial, Ingeniería en Gestión Empresarial, Ingeniería en
Innovación Agrícola Sustentable, Licenciatura en Administración e Ingeniería en Agronomía.
(TecNM, Campus Comitán, 2019)
pág. 487
Cada que se da un cambio de modelo educativo en las instituciones de educación superior se
trata de capacitar en ese sentido, se hacen esfuerzos institucionales para poder cumplir con lo
que marca el modelo educativo, pero en las aulas se encuentra otra realidad, el uso
indiscriminado de tecnología para la elaboración de los productos de aprendizaje, situación
que genera en los alumnos la falta de confianza en sus capacidades y le otorga a la Inteligencia
Artificial el poder sobre sus conocimientos.
A partir 2025 el Tecnológico Nacional de México (TecNM) comienza con la implementación
del nuevo modelo educativo “Humanismo para la Justicia Social”, que a grandes rasgos
consiste en poner al centro al ser humano, la equidad, la inclusión, la justicia social y la
transformación social, mas allá de la formación técnica, con esto se pretende garantizar que
los egresados además de contar con las competencias técnicas bien fundamentadas, que
desarrollen ese sentido ético, con conciencia social, y que además sean capaces de adaptarse
a los cambios y avances tecnológicos.
Se espera que la formación profesional que se genere en cada uno de los campus
pertenecientes al Tecnológico Nacional de México, sea una formación integral, con
pensamiento crítico, ética y sentido de justicia más acentuado.
En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) se ha integrado de manera acelerada en los
procesos educativos, sobre todo en las áreas relacionadas a las tecnologías de la información
y los sistemas computacionales. Herramientas basadas en IA, como asistentes virtuales,
generadores y analizadores de texto, de imágenes, de videos, generadores de código, sistemas
de recomendación y plataformas de aprendizaje adaptativo, están transformando la forma en
que los estudiantes acceden al conocimiento, resuelven problemas y desarrollan habilidades
académicas. Sin embargo, este avance tecnológico plantea interrogantes relevantes sobre su
Cada que se da un cambio de modelo educativo en las instituciones de educación superior se
trata de capacitar en ese sentido, se hacen esfuerzos institucionales para poder cumplir con lo
que marca el modelo educativo, pero en las aulas se encuentra otra realidad, el uso
indiscriminado de tecnología para la elaboración de los productos de aprendizaje, situación
que genera en los alumnos la falta de confianza en sus capacidades y le otorga a la Inteligencia
Artificial el poder sobre sus conocimientos.
A partir 2025 el Tecnológico Nacional de México (TecNM) comienza con la implementación
del nuevo modelo educativo “Humanismo para la Justicia Social”, que a grandes rasgos
consiste en poner al centro al ser humano, la equidad, la inclusión, la justicia social y la
transformación social, mas allá de la formación técnica, con esto se pretende garantizar que
los egresados además de contar con las competencias técnicas bien fundamentadas, que
desarrollen ese sentido ético, con conciencia social, y que además sean capaces de adaptarse
a los cambios y avances tecnológicos.
Se espera que la formación profesional que se genere en cada uno de los campus
pertenecientes al Tecnológico Nacional de México, sea una formación integral, con
pensamiento crítico, ética y sentido de justicia más acentuado.
En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) se ha integrado de manera acelerada en los
procesos educativos, sobre todo en las áreas relacionadas a las tecnologías de la información
y los sistemas computacionales. Herramientas basadas en IA, como asistentes virtuales,
generadores y analizadores de texto, de imágenes, de videos, generadores de código, sistemas
de recomendación y plataformas de aprendizaje adaptativo, están transformando la forma en
que los estudiantes acceden al conocimiento, resuelven problemas y desarrollan habilidades
académicas. Sin embargo, este avance tecnológico plantea interrogantes relevantes sobre su
pág. 488
impacto en el desarrollo del pensamiento crítico, una competencia fundamental en la
formación de profesionales del nivel superior.
En el caso específico de los estudiantes de sistemas computacionales, el uso frecuente de
herramientas de IA puede representar tanto una oportunidad como un riesgo. Por un lado, la
IA puede potenciar el aprendizaje al facilitar la comprensión de conceptos complejos,
optimizar el tiempo de estudio y mejorar el desempeño académico. Por otro lado, un uso
indiscriminado o poco reflexivo de estas tecnologías podrían limitar la capacidad de análisis,
la resolución autónoma de problemas y la toma de decisiones fundamentadas, aspectos
esenciales del pensamiento crítico.
La importancia de esta investigación radica en la necesidad de analizar de manera sistemática
cómo el uso de la inteligencia artificial influye en el aprendizaje, el desempeño académico y el
desarrollo del pensamiento crítico de los estudiantes de nivel superior. Comprender esta
relación permitirá identificar prácticas educativas que promuevan un uso consciente y
estratégico de la IA, orientado no solo a la obtención de resultados académicos, sino también
al fortalecimiento de habilidades cognitivas de alto nivel.
Asimismo, los resultados de este estudio pueden aportar información valiosa para docentes,
instituciones educativas y diseñadores de planes de estudio al proporcionar evidencias que
apoyen la toma de decisiones sobre la integración pedagógica de la inteligencia artificial en la
educación superior.
De esta manera, la investigación contribuye a la formación de profesionales en sistemas
computacionales capaces de utilizar la IA de forma ética, crítica y responsable, preparados
para enfrentar los retos tecnológicos y sociales del entorno laboral actual.
La inteligencia artificial tiene desde sus inicios beneficios en la forma de pensar, porque
coadyuva a utilizar un lenguaje más rico para hablar acerca de cómo se hacen las cosas y cómo
impacto en el desarrollo del pensamiento crítico, una competencia fundamental en la
formación de profesionales del nivel superior.
En el caso específico de los estudiantes de sistemas computacionales, el uso frecuente de
herramientas de IA puede representar tanto una oportunidad como un riesgo. Por un lado, la
IA puede potenciar el aprendizaje al facilitar la comprensión de conceptos complejos,
optimizar el tiempo de estudio y mejorar el desempeño académico. Por otro lado, un uso
indiscriminado o poco reflexivo de estas tecnologías podrían limitar la capacidad de análisis,
la resolución autónoma de problemas y la toma de decisiones fundamentadas, aspectos
esenciales del pensamiento crítico.
La importancia de esta investigación radica en la necesidad de analizar de manera sistemática
cómo el uso de la inteligencia artificial influye en el aprendizaje, el desempeño académico y el
desarrollo del pensamiento crítico de los estudiantes de nivel superior. Comprender esta
relación permitirá identificar prácticas educativas que promuevan un uso consciente y
estratégico de la IA, orientado no solo a la obtención de resultados académicos, sino también
al fortalecimiento de habilidades cognitivas de alto nivel.
Asimismo, los resultados de este estudio pueden aportar información valiosa para docentes,
instituciones educativas y diseñadores de planes de estudio al proporcionar evidencias que
apoyen la toma de decisiones sobre la integración pedagógica de la inteligencia artificial en la
educación superior.
De esta manera, la investigación contribuye a la formación de profesionales en sistemas
computacionales capaces de utilizar la IA de forma ética, crítica y responsable, preparados
para enfrentar los retos tecnológicos y sociales del entorno laboral actual.
La inteligencia artificial tiene desde sus inicios beneficios en la forma de pensar, porque
coadyuva a utilizar un lenguaje más rico para hablar acerca de cómo se hacen las cosas y cómo
pág. 489
se describen, los modelos computacionales obligan a tener mayor precisión, las
instrumentaciones de computación cuantifican necesidades de trabajo, además los programas
de computadora poseen una paciencia ilimitada. (Henry, 1994)
En 1978 Bellman definía la inteligencia artificial como la automatización de actividades que se
vinculan con procesos de pensamiento humano, actividades tales como toma de decisiones,
resolución de problemas de aprendizaje; en 1985 Haugeland la explica como la interesante
idea de lograr que las computadoras piensen; en el mismo año Charniak y McDermont la
definían como el estudio de las facultades mentales mediante uso de modelos
computacionales; para el año 1990 Kurzweil la define como el arte de crear máquinas con
capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia, para el
mismo año Schalkoff la define como un campo de estudio que se enfoca a la explicación y
emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales; 1991 Rich y
Knight la define como el estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que, por
el momento los humanos hacen mejor; en 1992 Winston la define como el estudio de los
cálculos que permiten percibir, razonar y actuar y finalmente para 1993 Luger y Stubblefield,
la veían como la rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de
la conducta inteligente. (Russell y Norvig, 1996)
Al final del camino cada una de estas definiciones tiene relación con la racionalidad del ser
humano y la simulación a través de modelos por computadora, la simulación de la conducta
humana y la toma de decisiones.
La inteligencia humana se puede considerar como la capacidad de respuesta de un ser
inteligente ante determinadas circunstancias; donde dicha capacidad depende de la
experiencia, reglas de comportamiento, facilidad de adquirir información externa, rapidez para
se describen, los modelos computacionales obligan a tener mayor precisión, las
instrumentaciones de computación cuantifican necesidades de trabajo, además los programas
de computadora poseen una paciencia ilimitada. (Henry, 1994)
En 1978 Bellman definía la inteligencia artificial como la automatización de actividades que se
vinculan con procesos de pensamiento humano, actividades tales como toma de decisiones,
resolución de problemas de aprendizaje; en 1985 Haugeland la explica como la interesante
idea de lograr que las computadoras piensen; en el mismo año Charniak y McDermont la
definían como el estudio de las facultades mentales mediante uso de modelos
computacionales; para el año 1990 Kurzweil la define como el arte de crear máquinas con
capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia, para el
mismo año Schalkoff la define como un campo de estudio que se enfoca a la explicación y
emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales; 1991 Rich y
Knight la define como el estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que, por
el momento los humanos hacen mejor; en 1992 Winston la define como el estudio de los
cálculos que permiten percibir, razonar y actuar y finalmente para 1993 Luger y Stubblefield,
la veían como la rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de
la conducta inteligente. (Russell y Norvig, 1996)
Al final del camino cada una de estas definiciones tiene relación con la racionalidad del ser
humano y la simulación a través de modelos por computadora, la simulación de la conducta
humana y la toma de decisiones.
La inteligencia humana se puede considerar como la capacidad de respuesta de un ser
inteligente ante determinadas circunstancias; donde dicha capacidad depende de la
experiencia, reglas de comportamiento, facilidad de adquirir información externa, rapidez para
pág. 490
encadenar pensamientos, la lógica en deducir consecuencias y algunos otros elementos.
(Angulo y Del Moral, 1994)
Esa capacidad que tiene el ser humano de adquirir y manejar los conocimientos para obtener
razonamientos que les sirvan de algo se puede acercar a la inteligencia.
La estructura básica de un sistema experto según Angulo y Del Moral (1994) consta de tres
elementos:
a) Base de conocimientos. En la que se encuentran los hechos del dominio y las
heurísticas asociadas al problema.
b) Motor de inferencia. Se trata de la estructura de control que emplea la base de
conocimientos para obtener la solución del problema.
c) Memoria de trabajo o base de datos global. Sirve para seguir el problema a través de
todas sus fases. Contiene los datos de entrada del problema y lleva la secuencia
histórica de todo lo que se ha hecho, con objeto de poder justificar los pasos que se
soliciten.
En los años noventa la IA intentaba que los sistemas de ordenador estuvieran más cercanos a
la manera de actuar de los seres humanos. Se decía que uno de los objetivos de la IA era hacer
que los ordenadores pensaran.
Se puede resumir que para los años noventa se hacia una proyección de lo que sería la
inteligencia artificial en el año 2000 y decían Angulo y Del Moral (1994) que la IA tenía los
siguientes objetivos:
1) El principal, y en realidad la propia esencia de la IA, consiste en hacer que las máquinas
sean inteligentes, lo que quiere decir que tenga una cierta capacidad de razonamiento.
encadenar pensamientos, la lógica en deducir consecuencias y algunos otros elementos.
(Angulo y Del Moral, 1994)
Esa capacidad que tiene el ser humano de adquirir y manejar los conocimientos para obtener
razonamientos que les sirvan de algo se puede acercar a la inteligencia.
La estructura básica de un sistema experto según Angulo y Del Moral (1994) consta de tres
elementos:
a) Base de conocimientos. En la que se encuentran los hechos del dominio y las
heurísticas asociadas al problema.
b) Motor de inferencia. Se trata de la estructura de control que emplea la base de
conocimientos para obtener la solución del problema.
c) Memoria de trabajo o base de datos global. Sirve para seguir el problema a través de
todas sus fases. Contiene los datos de entrada del problema y lleva la secuencia
histórica de todo lo que se ha hecho, con objeto de poder justificar los pasos que se
soliciten.
En los años noventa la IA intentaba que los sistemas de ordenador estuvieran más cercanos a
la manera de actuar de los seres humanos. Se decía que uno de los objetivos de la IA era hacer
que los ordenadores pensaran.
Se puede resumir que para los años noventa se hacia una proyección de lo que sería la
inteligencia artificial en el año 2000 y decían Angulo y Del Moral (1994) que la IA tenía los
siguientes objetivos:
1) El principal, y en realidad la propia esencia de la IA, consiste en hacer que las máquinas
sean inteligentes, lo que quiere decir que tenga una cierta capacidad de razonamiento.
pág. 491
2) En función a las investigaciones llevadas a cabo para realizar el objetivo anterior, la IA
intenta comprender mejor a la inteligencia humana y a todos los procesos que la
acompañan, como el lenguaje, el aprendizaje, la visión entre otros.
3) Consiste en hacer que las máquinas inteligentes sustituyan al hombre en trabajos
cuyos requerimientos de capacidad de decisión estén de acuerdo con la complejidad
de desarrollo.
Algunas aplicaciones actuales que simulan ese razonamiento humano se puede ver en el libro
inteligencia artificial e IA generativa para principiantes edición 2024, de David M Patel (2025),
entre las mas utilizadas y conocidas se puede decir las siguientes:
ChatGPT (por OpenAI).- Tiene muchas aplicaciones y casos de uso, como la creación
de contenido, apoyo en la educación, entretenimiento, formato y diseño de textos,
escritura de código, generación de imágenes y mucho más. Es uno de los ejemplos más
avanzados e impresionantes de la IA generativa, lanzamiento diciembre de 2022, hay
versiones gratuitas o de pago, el link para acceder http://chat.openai.com.
Google Gemini.- Originalmente llamado “Bard” lanzada en mayo de 2023 es una
herramienta de chatbot de IA basada en diálogo y competidor de ChatGPT, utiliza la
tecnología LaMDA (Modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo)de Google. Puede
generar una amplia gama de textos, incluidas historias, poemas, chistes y resúmenes,
respetando al mismo tiempo las políticas de contenido, el link par acceder
http://gemini.google.com.
GibHub Copilot.- Es una herramienta de IA generativa que puede crear código en
varios lenguajes de programación basado en las entradas del usuario. Copilot funciona
impulsado por OpenAI Codex, una red neuronal que puede generar código con sintaxis,
lógica y funcionalidad e incluso imitar el estilo de programadores específicos. El precio
2) En función a las investigaciones llevadas a cabo para realizar el objetivo anterior, la IA
intenta comprender mejor a la inteligencia humana y a todos los procesos que la
acompañan, como el lenguaje, el aprendizaje, la visión entre otros.
3) Consiste en hacer que las máquinas inteligentes sustituyan al hombre en trabajos
cuyos requerimientos de capacidad de decisión estén de acuerdo con la complejidad
de desarrollo.
Algunas aplicaciones actuales que simulan ese razonamiento humano se puede ver en el libro
inteligencia artificial e IA generativa para principiantes edición 2024, de David M Patel (2025),
entre las mas utilizadas y conocidas se puede decir las siguientes:
ChatGPT (por OpenAI).- Tiene muchas aplicaciones y casos de uso, como la creación
de contenido, apoyo en la educación, entretenimiento, formato y diseño de textos,
escritura de código, generación de imágenes y mucho más. Es uno de los ejemplos más
avanzados e impresionantes de la IA generativa, lanzamiento diciembre de 2022, hay
versiones gratuitas o de pago, el link para acceder http://chat.openai.com.
Google Gemini.- Originalmente llamado “Bard” lanzada en mayo de 2023 es una
herramienta de chatbot de IA basada en diálogo y competidor de ChatGPT, utiliza la
tecnología LaMDA (Modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo)de Google. Puede
generar una amplia gama de textos, incluidas historias, poemas, chistes y resúmenes,
respetando al mismo tiempo las políticas de contenido, el link par acceder
http://gemini.google.com.
GibHub Copilot.- Es una herramienta de IA generativa que puede crear código en
varios lenguajes de programación basado en las entradas del usuario. Copilot funciona
impulsado por OpenAI Codex, una red neuronal que puede generar código con sintaxis,
lógica y funcionalidad e incluso imitar el estilo de programadores específicos. El precio
pág. 492
varía para particulares va desde los 10 dólares al mes y para empresas desde los 19
dólares al mes, el link para acceder es https://github.com/features/copilot.
MidJourney.- Es una herramienta de IA generativa conocida por crear imágenes
visualmente atractivas basadas en entradas de texto, se lanzó una versión beta en julio
de 2022, construido con su propio modelo patentado de IA y un modelo de codificador
automático variacional (VAE), a mediados de 2024 se lanzo la versión 6 de MidJourney,
esta versión ofrece funciones mas sofisticadas para artistas y creadores, permite
interpretar los prompts le permite capturar matices específicos de las descripciones,
como los tonos exactos de color y texturas, combina además elementos visuales y
textuales, hay 3 niveles de licencias desde 10 dolares hasta los 60 dolares al mes, el
link para acceder http://midjourney.com.
InVideo AI.- Es la versión mas avanzada de la plataforma líder de edición de vídeo, a
través de un prompt de texto simple y la herramienta crea el título del video, la
descripción, redacción de un guion completo, integración de videos de archivo,
transición y cortes, es decir convierte cualquier idea en video. Cuenta con
suscripciones mensuales o por video, dependiendo de su uso, y el link para acceder es
https://ai.invideo.io/
varía para particulares va desde los 10 dólares al mes y para empresas desde los 19
dólares al mes, el link para acceder es https://github.com/features/copilot.
MidJourney.- Es una herramienta de IA generativa conocida por crear imágenes
visualmente atractivas basadas en entradas de texto, se lanzó una versión beta en julio
de 2022, construido con su propio modelo patentado de IA y un modelo de codificador
automático variacional (VAE), a mediados de 2024 se lanzo la versión 6 de MidJourney,
esta versión ofrece funciones mas sofisticadas para artistas y creadores, permite
interpretar los prompts le permite capturar matices específicos de las descripciones,
como los tonos exactos de color y texturas, combina además elementos visuales y
textuales, hay 3 niveles de licencias desde 10 dolares hasta los 60 dolares al mes, el
link para acceder http://midjourney.com.
InVideo AI.- Es la versión mas avanzada de la plataforma líder de edición de vídeo, a
través de un prompt de texto simple y la herramienta crea el título del video, la
descripción, redacción de un guion completo, integración de videos de archivo,
transición y cortes, es decir convierte cualquier idea en video. Cuenta con
suscripciones mensuales o por video, dependiendo de su uso, y el link para acceder es
https://ai.invideo.io/
pág. 493
METODOLOGÍA
En el proceso de investigación cuantitativa primeramente se debe decidir que programa de
análisis de datos se utilizará, explorar los datos obtenidos en la recolección, analizar
descriptivamente los datos por variables, visualizar los datos por variable, evaluar la
confiabilidad, validez y objetividad de los instrumentos de medición utilizados, analizar e
interpretar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas, realizar análisis adicionales
y preparar los resultados para presentarlos. (Hernández, Fernández y Baptista, 2010)
Una de las ventajas de utilizar el proceso de investigación cuantitativa es la relación entre
variables que se plantean en la hipótesis.
Variables intervinientes o moderadoras
Caracterización de la población:
El Tecnológico Nacional de México Campus Comitán, cuenta con una matrícula escolarizada de
la carrera de sistemas computacionales de 200 alumnos, por lo que se procedió a considerar
una muestra de 100 alumnos abarcando el 50 % de la población.
Gráfica 1 Gráfica 2
De los cuales como se puede observan en las Graficas 1 y 2, el 21 % son mujeres y el 79% son
hombres, además la distribución por semestres es del 18% para segundo semestre,
considerando a un grupo únicamente de tres que se tienen, el 47% para cuarto semestre y
18%
47%
35%
Semestre
II Semestre IV y VI Semestres VIII Semestre
21%
79%
Sexo
Femenino Masculino
METODOLOGÍA
En el proceso de investigación cuantitativa primeramente se debe decidir que programa de
análisis de datos se utilizará, explorar los datos obtenidos en la recolección, analizar
descriptivamente los datos por variables, visualizar los datos por variable, evaluar la
confiabilidad, validez y objetividad de los instrumentos de medición utilizados, analizar e
interpretar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas, realizar análisis adicionales
y preparar los resultados para presentarlos. (Hernández, Fernández y Baptista, 2010)
Una de las ventajas de utilizar el proceso de investigación cuantitativa es la relación entre
variables que se plantean en la hipótesis.
Variables intervinientes o moderadoras
Caracterización de la población:
El Tecnológico Nacional de México Campus Comitán, cuenta con una matrícula escolarizada de
la carrera de sistemas computacionales de 200 alumnos, por lo que se procedió a considerar
una muestra de 100 alumnos abarcando el 50 % de la población.
Gráfica 1 Gráfica 2
De los cuales como se puede observan en las Graficas 1 y 2, el 21 % son mujeres y el 79% son
hombres, además la distribución por semestres es del 18% para segundo semestre,
considerando a un grupo únicamente de tres que se tienen, el 47% para cuarto semestre y
18%
47%
35%
Semestre
II Semestre IV y VI Semestres VIII Semestre
21%
79%
Sexo
Femenino Masculino