IA en universidades españolas en 2026: datos CRUE, CYD y Fundación Telefónica

El 89 % de los estudiantes universitarios españoles ya utiliza herramientas de inteligencia artificial, según el estudio Uso y percepción de la IA en el entorno universitario publicado por la Fundación CYD en 2025, que combinó respuestas de 20 universidades y 800 alumnos de grado. Esta cifra, que contrasta con el 34 % de 2023, sitúa a España entre los sistemas de educación superior con mayor penetración de IA en Europa, pero al mismo tiempo expone una brecha formativa profunda: solo el 34 % de esos mismos estudiantes ha recibido formación sobre IA de su propia institución. Los datos disponibles procedentes de CRUE Universidades Españolas, la Fundación CYD y el observatorio ProFuturo de Telefónica permiten construir, por primera vez de forma integrada, una radiografía estadística de cómo la IA en universidades españolas estadísticas 2026 define el nuevo escenario de la educación superior.

Lo que era experimental hace tres cursos —un estudiante usando ChatGPT a escondidas en la biblioteca— se ha convertido en práctica normalizada. El 35 % del alumnado la utiliza a diario. Los equipos rectores, los claustros y el propio Ministerio de Universidades han pasado de la alarma a la gobernanza: en marzo de 2024, CRUE publicó su documento de referencia La Inteligencia Artificial Generativa en la Docencia Universitaria: Oportunidades, Desafíos y Recomendaciones, estableciendo el marco conceptual que hoy guía las políticas universitarias. Este artículo recoge los hallazgos cuantitativos más relevantes y analiza qué significan para estudiantes, docentes e instituciones.

Adopción entre estudiantes: las cifras de CYD

La Fundación CYD publicó en 2025 el informe específico Uso y percepción de la IA en el entorno universitario, basado en encuestas a 20 universidades españolas y 800 estudiantes de grado. Sus hallazgos principales son:

• 89 % de los estudiantes usa herramientas de IA generativa de forma regular.
• 35 % las utiliza a diario.
• Los estudiantes adoptan la IA con mucha mayor frecuencia que el personal docente e investigador (PDI).
• Las universidades priorizan la formación en IA del PDI sobre la del alumnado, lo que genera una paradoja de uso sin preparación.

El mismo Informe CYD 2025 (vigesimoprimera edición) recoge que el gasto en I+D en España alcanzó los 22.379 millones de euros en 2023, un incremento del 15,8 % respecto al año anterior y el 1,49 % del PIB. La universidad española sigue siendo el principal agente en la generación de conocimiento, responsable del 82 % del total de la producción científica del país. En ese contexto, la IA está redefiniendo quién produce conocimiento y bajo qué condiciones.

Para entender el impacto en los trabajos académicos, véase también cómo afecta esta presión a los plazos en el tiempo medio para terminar un TFG según memorias de calidad.

La brecha formativa: más uso, menos preparación

El dato más revelador del estudio de CYD no es el porcentaje de uso, sino la distancia entre uso y preparación. Solo el 34 % del alumnado ha recibido formación sobre IA de su institución, frente al 89 % que ya la utiliza. Eso implica que más de la mitad de los estudiantes que emplean IA lo hacen sin ningún acompañamiento didáctico.

El observatorio ProFuturo de la Fundación Telefónica aporta una cifra complementaria: el 78 % del profesorado universitario no ha recibido formación específica en IA. El cruce de ambos indicadores describe un sistema en el que la tecnología avanza más rápido que la capacitación: alumnos y docentes improvisan estrategias de uso sin marcos claros.

Desde el punto de vista de la integridad académica, esta brecha tiene consecuencias directas. Un alumno que no entiende cómo funciona un modelo de lenguaje difícilmente puede hacer un uso éticamente informado. La pregunta de si usar IA en la tesis es plagio refleja exactamente esa desorientación.

Políticas institucionales: qué ha hecho CRUE

En marzo de 2024, CRUE Universidades Españolas (a través de su sectorial de Digitalización) publicó el documento La Inteligencia Artificial Generativa en la Docencia Universitaria: Oportunidades, Desafíos y Recomendaciones. Es el texto de referencia que hoy guía las políticas universitarias en España. Sus ejes principales son:

1. No prohibición: “La IA no debe prohibirse, debe enseñarse.” Las universidades deben preparar a los estudiantes para convivir con la IA, no para evitarla.
2. Transparencia: CRUE recomienda que los estudiantes declaren explícitamente el uso de IA en sus trabajos. Esto ha derivado en la proliferación de declaraciones formales que muchas universidades ya exigen en TFG y tesis.
3. Privacidad y datos: El documento advierte sobre los términos de servicio de las herramientas de IA y la gestión de datos personales, especialmente relevante en trabajos de investigación con datos sensibles.
4. Rol del PDI: Los docentes deben rediseñar sus evaluaciones para que la IA sea un instrumento dentro del proceso de aprendizaje, no un atajo para evitarlo.

Paralelamente, el Ministerio de Universidades se reunió con CRUE para tratar la influencia de la IA en la docencia, y en octubre de 2025 publicó directrices de integración que han impulsado el salto del 23 % al 72 % en la proporción de universidades públicas con IA integrada en sus asignaturas.

La plantilla oficial recomendada por CRUE para declarar el uso de IA en trabajos académicos está disponible en nuestra guía con modelo descargable.

Inversión y presupuesto: el salto del 210 %

El presupuesto combinado de las universidades públicas españolas para tecnología educativa de IA alcanzó los 47 millones de euros en 2025-2026, según datos del Informe de Transformación Digital en Educación Superior 2025 elaborado con CRUE. Esto representa un incremento del 210 % respecto a 2023-2024, cuando la cifra rondaba los 15 millones.

Ese crecimiento se traduce en:

• Contratos institucionales con proveedores de IA para docencia (Microsoft Copilot, Google Gemini for Education, licencias Turnitin con módulo IA).
• Programas de formación del PDI financiados por las propias universidades.
• Infraestructura de cómputo para investigación en IA (especialmente en universidades politécnicas).
• Proyectos piloto de IA generativa en evaluación continua.

Esta inversión, aunque relevante, sigue siendo modesta comparada con países como el Reino Unido, donde las universidades del Russell Group han comprometido más de 300 millones de libras en infraestructura de IA en el mismo periodo. España parte con retraso en la carrera de la IA institucional, pero la aceleración presupuestaria de los últimos dos años es la mayor de su historia.

I+D y producción científica: datos del Informe CYD 2025

El tercer capítulo del Informe CYD 2025 analiza la situación de la I+D en España con datos actualizados:

España ha pasado del 1,36 % al 1,49 % del PIB en I+D entre 2021 y 2023, pero todavía está lejos del objetivo europeo del 3 %. La universidad española lidera la producción científica interna, pero la traslación de esa producción a patentes e innovación empresarial sigue siendo una asignatura pendiente que la IA podría acelerar —o agudizar— dependiendo de cómo se gestione.

Los docentes-investigadores que aspiran a conseguir reconocimiento por su actividad pueden ampliar contexto en el análisis de los sexenios de investigación 2026 con datos de ANECA.

Telefónica y ProFuturo: la perspectiva del observatorio digital

El observatorio ProFuturo, promovido por Fundación Telefónica y Fundación “la Caixa”, analiza la educación digital a escala global con foco especial en países hispanohablantes. Sus datos para España en 2025-2026 muestran:

• Solo el 24 % del alumnado universitario tiene acceso a herramientas de IA integradas dentro del aula (no como uso personal externo).
• El 78 % del profesorado no ha recibido formación específica en IA.
• En informática y disciplinas STEM, las mujeres representan solo el 14,8 % del alumnado universitario, una brecha que se amplifica en los perfiles de IA.

ProFuturo también impulsa iniciativas de formación como Hack4edu, que en su edición 2025 reunió a más de 800 participantes de todo el mundo con el objetivo de promover la cooperación y la ética en el uso de la IA educativa. La Red de Cátedras Telefónica presente en múltiples universidades españolas actúa como canal de difusión de estas prácticas.

La lectura comparativa entre el alto uso estudiantil y el bajo acceso a herramientas institucionales confirma que la IA en la universidad española funciona principalmente como consumo privado, no como infraestructura educativa. Esta distinción tiene implicaciones directas en la equidad: un estudiante con recursos puede pagar suscripciones premium; uno sin ellos queda con acceso limitado.

IA por titulación: ingeniería, humanidades y ciencias de la salud

El uso de IA no es homogéneo por área de conocimiento. Los datos cualitativos de CRUE y CYD permiten trazar un perfil diferencial:

Ingenierías y Ciencias

Son los colectivos con mayor adopción y mayor madurez de uso. Desde la generación de código hasta la revisión de ecuaciones y el procesamiento de datos experimentales, la IA se ha integrado en el flujo de trabajo cotidiano. En 2026, tres universidades españolas ofrecen ya Grado en Inteligencia Artificial: UPM (desde 2024), UC3M (desde 2025) e IE University (privada). Otras 11 ofrecen másteres especializados.

Humanidades y Ciencias Sociales

El uso es igualmente alto pero más controvertido. La IA para análisis de corpus textuales, transcripción de entrevistas y revisión bibliográfica tiene aceptación amplia. Sin embargo, la generación de texto en trabajos escritos plantea dudas de integridad que estos grados no han resuelto con la misma celeridad que las ingenierías. El debate sobre la autoría intelectual es más agudo en áreas donde el texto es el producto final.

Ciencias de la Salud

El uso en preclínica (revisión de literatura, síntesis de casos, procesamiento de imágenes diagnósticas) se ha normalizado. Sin embargo, la IA generativa en contextos de práctica clínica directa activa protocolos de precaución adicionales. Las facultades de Medicina y Enfermería son las que más han avanzado en políticas de uso explícito y diferenciado por tipo de actividad.

Riesgos para la integridad académica

El aumento en la adopción ha venido acompañado de un aumento en las infracciones detectadas. Los principales riesgos documentados son:

1. Generación de texto sin declaración: El uso de IA para redactar total o parcialmente un TFG o TFM sin declararlo constituye una falta de integridad académica según los reglamentos de disciplina de la mayoría de las universidades españolas.
2. Alucinaciones como hechos: Los modelos de lenguaje pueden generar referencias bibliográficas inexistentes. Un estudiante que incorpora esas referencias sin verificarlas incurre en una cita fraudulenta.
3. Datos fabricados: En trabajos cuantitativos, la IA puede generar datos estadísticos plausibles pero falsos si se le pide que “rellene” resultados.
4. Dependencia excesiva: El uso sistemático de IA para estructurar argumentos puede impedir el desarrollo de competencias críticas que la universidad tiene la misión de formar.

Las herramientas de detección han evolucionado para hacer frente a estos riesgos. Una comparativa actualizada de las principales soluciones está disponible en Turnitin vs GPTZero vs Copyleaks en español (2026). Para entender el alcance regulatorio más amplio, el análisis de los agentes IA autónomos en la investigación universitaria y el EU AI Act ofrece contexto normativo europeo.

Tabla comparativa: indicadores clave 2023–2026

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