PORTADA

(Elaborada por la revista)

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 1

IA Generativa en la Educación Superior

Generative AI in
Higher Education

Lucrecia Liera Aguilera

lucrecia.la@cdguzman.tecnm.mx

https://orcid.org/0009
-
0008
-
9447
-
0500

Tecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de Ciudad Guzmán

Ciudad Guzmán, Jalisco – México

Talia Castillo Hernández

talia.ch@cdguzman.tecnm.mx

https://orcid.org/
0009-0003-6982-1720

Tecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de Ciudad Guzmán

Ciudad Guzmán, Jalisco – México

Patricia Sánchez Espinoza

patricia.se@cdguzman.tecnm.mx

https://orcid.org/
0009
-
0001
-
0589
-
9639

Tecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de Ciudad Guzmán

Ciudad Guzmán, Jalisco – México

Ruben Zepeda García
1

1
Autor de correspondencia.

ruben.zg@cdguzman.tecnm.mx

https://orcid.org/0009-0003-4979-0939

Tecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de Ciudad Guzmán

Ciudad Guzmán, Jalisco – México

Luis Gabriel González Vázquez

luis.gv@cdguzman.tecnm.mx

https://orcid.org/
0000-0002-5500-5744

Tecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de Ciudad Guzmán

Ciudad Guzmán, Jalisco – México

Artículo recibido: 12/10/2026

Aceptado para publicación: 12/11/2026

Conflictos de Intereses: Ninguno que declarar

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 113

RESUMEN

El propósito de este estudio fue comparar las herramientas de inteligencia artificial
(IA) generativa que utiliza el profesorado de educación superior según la tarea que resuelven
(redacción, imagen y video, presentaciones, planeación e instrumentos de evaluación, objetos
de aprendizaje y páginas web) y precisar cómo reconocer contenido elaborado con IA para
resguardar la integridad académica. Se realizó una revisión documental comparativa, de tipo
cualitativo
y
descriptivo,
entre
septiembre
y
octubre
de
2026,
que
abarcó
cinco
asistentes
(Copilot, Gemini, ChatGPT, Claude y Qwen), herramientas especializadas de imagen, video
y presentaciones, y varios detectores y humanizadores de texto. Cada asistente se valoró en
una escala ordinal de 0 a 3 según su capacidad documentada, su acceso y sus límites de uso.
Los resultados muestran que ninguna herramienta lidera todas las tareas: Gemini, ChatGPT y
Claude destacaron en redacción; Gemini, Claude y ChatGPT en planeación e instrumentos;
Copilot,
Gemini
y ChatGPT
en
imágenes;
Gemini
en
video; Copilot
en
presentaciones
de
PowerPoint;
y
Gemini
y
Qwen
en
páginas
web.
Los
detectores,
incluido
el
de
Turnitin,
entregan estimaciones probabilísticas con riesgo de falsos positivos y pierden precisión ante
textos humanizados. Se concluyó que es importante seleccionar la herramienta de acuerdo
con el producto que se busca obtener, revisarlo y realizar las correcciones necesarias antes de
utilizarlo.

Palabras
clave:
inteligencia
artificial
generativa,
educación
superior,
integridad
académica, herramientas docentes

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 114

ABSTRACT

The purpose of this study was to compare the generative artificial intelligence (AI)
tools used by higher education faculty based on the tasks they perform (writing, images and
video, presentations, planning and assessment tools, learning objects, and web pages) and to
determine how to identify AI
-
generated content in order to safeguard academic integrity. A
comparative, qualitative, and descriptive literature review was conducted between September
and
October
2026,
covering
five
AI
assistants
(Copilot,
Gem
ini,
ChatGPT,
Claude,
and
Qwen), specialized tools for images, video, and presentations, and various text detectors and
humanizers. Each assistant was rated on an ordinal scale from 0 to 3 based on its documented
capabilities, accessibility, and limitations on use. The results show that no single tool excels
at
all
tasks:
Gemini,
ChatGPT,
and
Claude
stood
out
in
writing;
Gemini,
Claude,
and
ChatGPT in planning and tools; Copilot, Gemini, and ChatGPT
in images; Gemini in video;
Copilot in PowerPoint presentations; and Gemini and Qwen in web pages. AI
-
text detectors,
including Turnitin, provide probabilistic estimates that carry a risk of false positives and lose
accuracy when dealing with humanized text. The study concluded that it is important to select
the tool based on the desired output, review it, and make any necessary corrections before
using it.

Keywords:
generative
artificial
intelligence,
higher
education,
academic
integrity,
teaching tools

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 115

INTRODUCCIÓN

La IA como campo de estudio nació con la pregunta de Turing en 1950 de si las máquinas
pueden pensar (Turing, 1950) y el taller de Dartmouth de 1956 donde se acuñó el término
(McCarthy et al., 1955/2006). Tras los llamados “inviernos de la IA” y la era de los sistemas
expertos basados en reglas, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, impulsados
por
más
capacidad
de
cómputo,
datos
masivos
y
mejores
algoritmos,
cambiaron
el
paradigma: las máquinas dejaron de seguir reglas escritas a mano y empezaron a aprender
patrones
de
los
datos
(Goodfellow
et
al.,
2016;
Russell
&
Norvig,
2021).
La
arquitectura
Transformer, publicada en 2017 (Vaswani et al., 2017), dio a luz a los modelos de lenguaje a
gran
escala
y,
con
el
lanzamiento
público
de
ChatGPT
en
noviembre
de
2022
(Computer
History
Museum,
2025),
millones
de
personas,
incluido
profesorado
y
estudiantes
universitarios, pudieron generar texto, imágenes, audio, video y código con solo escribir una
instrucción. La UNESCO reconoce el potencial de estas herramientas para la planeación, la
diversificación
de
materiales
y
la
investigación,
y
propone
un
enfoque
centrado
en
las
personas
(Miao
&
Holmes,
2023)
así
como
un
marco
de
competencias
para
docentes
(UNESCO,
2024).
También
se
han
descrito
riesgos:
sesgos
(Bender
et
al.,
2021),
alucinaciones (Ji et al., 2023), referencias a publicaciones que no existen (Walters & Wilder,
2023) y detectores de texto generado por IA poco fiables (Liang et al., 2023; Weber-Wulff et
al., 2023).

A pesar de este avance, quien enseña en la universidad aún encuentra vacíos en su interior.
Las herramientas se renovan cada pocos meses y no resulta claro cuál conviene para cada
tarea (redactar, producir imágenes y video, preparar presentaciones, planear y evaluar, crear
objetos de aprendizaje o páginas web) cuando se consideran criterios propios de la educación
superior,
como
el
costo,
las
licencias
institucionales
y
la
protección
de
los
datos
de
estudiantes y profesorado (Miao & Holmes, 2023). Tampoco se ha resuelto cómo reconocer,
con
pruebas
suficientes,
si
un
texto
fue
escrito
por
una
persona,
generado
con
IA
o
“humanizado”
para
aparentar
ser
humano:
los
propios
detectores
comerciales,
como
el
de
Turnitin,
advierten
que
no
debe
basarse
en
su
porcentaje
como
única
base
para
actuar
(Turnitin, s. f.-b) y los estudios independientes documentan errores y sesgos (Liang et al.,
2023;
Weber-Wulff
et
al.,
2023).
En
abril
de
2026,
la
Secretaría
de
Educación
Pública
publicó un decálogo con recomendaciones para el uso ético y crítico de la IA, difundido por
la prensa como dirigido a la educación superior (Infobae, 2026); no se encontraron, en las

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 116

fuentes
consultadas,
lineamientos
obligatorios
específicos
para
la
IA
generativa
en
la
docencia universitaria.

El propósito de este estudio fue comparar cinco asistentes de IA generativa y herramientas
especializadas
en
términos
de
la
tarea
docente
universitaria
(redacción,
imágenes
y
video,
presentaciones, planeación e instrumentos
de evaluación,
objetos de
aprendizaje y páginas
web, y humanización de texto), para identificar sus fortalezas y debilidades y describir cómo
reconocer contenido generado por IA mediante Turnitin, Word y otros medios, con el fin de
orientar la selección de la herramienta más ventajosa y salvaguardar la integridad académica.

METODOLOGÍA

El
estudio
adoptó
un
diseño
documental
comparativo,
con
enfoque
cualitativo
y
alcance
descriptivo (Hernández-Sampieri &
Mendoza, 2018). La Figura 1 sintetiza las seis
etapas,
desde la delimitación del corpus hasta la valoración ordinal de cada herramienta.

Figura 1.
Etapas de la metodología

Fuente:
elaboración propia.

Etapa 1 – Diseño

Se eligió una revisión documental comparativa de tipo cualitativo con alcance descriptivo,
porque
el
fin
no
era
comprobar
una
hipótesis
ni
manipular
variables,
sino
describir
y
contrastar
funciones,
condiciones
de
acceso
y
límites
de
herramientas
ya
existentes
(Hernández-Sampieri & Mendoza, 2018).

Etapa 2 – Elección

Se
incluyeron
las
herramientas
disponibles
y
útiles
para
el
profesorado
en
México
entre
septiembre y octubre de 2026: cinco asistentes (Copilot, Gemini, ChatGPT, Claude y Qwen),
herramientas
especializadas
de
imagen,
vídeo
y
presentaciones,
y
varios
detectores
y
humanizadores de texto. Los instrumentos de apoyo a la investigación académica quedaron
fuera
del
alcance
de
este
estudio.
La
base
documental
estuvo
constituida
por
las
páginas
oficiales de cada herramienta (términos de uso, precios y guías de ayuda), así como por la
guía de la UNESCO para la IA generativa en la educación (Miao & Holmes, 2023).

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 117

Etapa 3 – Recolección

Con el fin de actualizar y contrastar el corpus se han consultado en internet la documentación
oficial de cada herramienta, la de Turnitin sobre su detección de escritura con IA (Turnitin, s.
f.-a, s. f.-b), el anuncio de Google sobre generación de video (Google, 2026a) y comparativas
especializadas
de
herramientas
de
video
(Learning
Revolution,
s.
f.)
y
de
presentaciones
(Provimedia, 2026). Se anotó la fecha de consulta de cada fuente (6 de octubre de 2026).

Etapa 4 – Análisis

Los
siete
ámbitos
identificados
fueron
redacción,
imágenes
y
video,
presentaciones,
planeación
e
instrumentos
de
evaluación,
objetos
de
aprendizaje
y
páginas
web,
humanización de texto y detección de contenido con IA, definidos en función de las tareas
docentes
y
el
objetivo
del
estudio.
En
cada
uno
se
anotaron
también
las
fortalezas
y
debilidades de cada herramienta a partir de su documentación oficial.

Etapa 5 – Evaluación

Cada
asistente
de
IA
fue
calificado
de
0
a
3
en
cada
tarea,
de
acuerdo
con
su
capacidad
documentada, su acceso (gratuito, de pago o institucional), sus condiciones de cuenta y sus
límites de uso, según sus condiciones oficiales. El valor 0 significa que la función no está
documentada en el corpus, no que la herramienta no pueda hacerla.

Etapa 6 – Síntesis

Los
datos
fueron
sistematizados
en
tablas
y
figuras
comparativas
y
se
cotejaron
con
las
fuentes oficiales consultadas. Los precios, planes y funciones cambian en cuestión de meses,
por lo que los resultados son de septiembre y octubre de 2026.

Para la detección de contenido se tuvieron en cuenta las condiciones técnicas publicadas por
Turnitin:
mínimo
de
300
palabras
de
prosa,
idiomas
admitidos
y
la
categoría
de
texto
parafraseado
con
IA
(Turnitin,
s.
f.-a,
s.
f.-b).
La
puntuación
de
la
etapa
5
tiene
carácter
orientativo: se basa en la documentación y no en ensayos experimentales de rendimiento, por
lo
que
sus
puntuaciones
deben
interpretarse
como
una
guía
de
selección
y
no
como
una
medición.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 118

Se analizaron cinco asistentes de uso general, herramientas especializadas de imagen, video y
presentaciones, y varios detectores y humanizadores de texto. Las tablas 1 a 8 comparan sus
funciones
por
tarea,
mientras
que
la
Figura
2
presenta
los
medios
de
identificación
como
organizador gráfico y la valoración ordinal y los gráficos de ventaja se muestran al final.

Asistentes de inteligencia artificial para la redacción

La Tabla 1 compara cinco asistentes de uso general (Copilot, Gemini, ChatGPT, Claude y
Qwen)
que
posibilitan
redactar,
según
su
tipo,
su
condición
de
acceso
entre
septiembre
y
octubre
de
2026,
sus
condiciones
de
cuenta
y
edad
mínima,
y
su
ventaja
principal
para
producir textos. La tabla fue elaborada considerando (Anthropic, s. f.-a, s. f.-b; Google, s. f.-
d, 2024; Microsoft, s. f.-b, 2026; OpenAI, s. f., 2026b) en el periodo de septiembre-octubre.

Tabla 1.
Herramientas de IA que permiten redactar

HERRAMI
ENTA

TIPO

ACCESO

CONDICIÓN DE
CUENTA Y
EDAD MÍNIMA

VENTAJA
PRINCIPAL
PARA
REDACTAR

Microsoft
Copilot

Asistente
general.

Gratuito con cuenta
Microsoft; las
funciones de Copilot
en Word y
PowerPoint
requieren
suscripción o
licencia.

13 años.

Integración con
Word y búsqueda
con fuentes citadas.

Gemini

Asistente
general.

Gratuito; incluido en
cuentas
institucionales de
Google Workspace
for Education.

13 años con cuenta
personal; en
cuentas escolares
decide el
administrador.

Documentos largos,
integración con
Docs y Classroom,
Gems reutilizables.

ChatGPT

Asistente
general.

Gratuito con límites;
planes de pago.

13 años, con
consentimiento de
padres o tutores
hasta los 18.

Control fino de
tono, nivel y
formato; Proyectos
y GPT
personalizados.

Claude

Asistente
general.

Gratuito con límites;
planes de pago.

18 años (versión de
consumo).

Seguimiento fiel de
instrucciones
complejas y análisis
de documentos
extensos.

Qwen

Asistente
general.

Gratuito (por
confirmar en la
página oficial).

Por confirmar.

Alternativa
gratuita; ofrece
modelos abiertos
(por confirmar).

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 119

Fuente:
elaboración propia.

Asistentes de inteligencia artificial para la creación de imágenes y video

La Tabla 2 indica si cada herramienta genera imágenes y video, con las particularidades de
cada caso y el cuidado principal que debe tenerse al usarla. Además de los cinco asistentes,
incluye
un
grupo
de
herramientas
especializadas
(HeyGen,
Synthesia,
Runway
y
Vyond)
orientadas
a
avatares,
doblaje,
escenas
cinematográficas
y
animación.
Para
la
tabla
se
consultaron
las
fuentes:
(Google,
2026a,
2026c;
Learning
Revolution,
s.
f.;
Microsoft
AI,
2026; OpenAI, 2026a).

Tabla 2.
Herramientas de IA para generar imágenes y video

HERRAMIENTA

IMÁGENES

VIDEO

CUIDADO
PRINCIPAL

Microsoft Copilot

Sí: MAI-Image-2,
gratuito con
límites.

No documentado.

Errores de texto
en las imágenes y
sesgos.

Gemini

Sí: Nano Banana 2
y Nano Banana
Pro; marca
SynthID.

Sí: Gemini Omni en
Google Vids, 1080p, sin
costo con una cuenta de
Google desde septiembre
de 2026.

Errores
conceptuales y
mal uso de la
edición de
fotografías.

ChatGPT

Sí: ChatGPT
Images, con texto
legible y edición
por zonas; límites
en el plan gratuito.

No documentado.

Sesgos e
imprecisiones en
las imágenes.

Claude

No genera
imágenes
fotográficas;
produce diagramas,
SVG y HTML, y
Claude Design
(pago).

No.

Los visuales son
esquemáticos:
revisar su
precisión.

Qwen

Sí: texto legible y
edición; errores de
acentos y ñ (por
confirmar).

Por confirmar.

Sesgos culturales;
no presentar los
videos como
registros reales.

Especializadas
(HeyGen, Synthesia,
Runway, Vyond)

No aplica.

Avatares, doblaje en más
de 160 idiomas, escenas
cinematográficas y
animación; casi todas con
nivel gratuito y planes
desde 12 a 29 USD al mes.

Cuotas y marcas
de agua según el
plan.

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 120

Fuente:
elaboración propia.

Asistentes de inteligencia artificial para la creación de presentaciones de PowerPoint

La
Tabla
3
describe
lo
que
ofrece
cada
herramienta
para
elaborar
presentaciones,
su
condición
de
acceso
y
su
principal
limitación.
Incluye
también
un
grupo
de
herramientas
especializadas (Gamma, Canva, Beautiful.ai y Slidesgo) y señala que ChatGPT no cuenta con
una herramienta específica documentada para esta tarea. En la elaboración de la Tabla 3 se
consultaron las fuentes: (Google, s. f.-b; Microsoft, s. f.-b; Provimedia, 2026).

Tabla 3.
Herramientas de IA para elaborar presentaciones

HERRAMIEN
TA

QUÉ OFRECE

CONDICIÓN DE
ACCESO

LIMITACIÓN

Copilot en
PowerPoint.

Crea una presentación
desde una instrucción o
un documento de
Word; modo agente.

Suscripción de Microsoft
365 o licencia
institucional; desde unos
21 USD por usuario al
mes en planes
empresariales.

Sin suscripción
solo hay chat y
apoyo de
redacción.

Gemini.

Apoyo en
Presentaciones, Canvas
y Notebook.

Según el plan o la edición
educativa de Google.

Funciones y
nombres cambian
con frecuencia.

Claude.

Archivos .pptx
descargables y Claude
Design, para carteles y
presentaciones.

Claude Design requiere
plan de pago.

Diseño
esquemático:
revisar datos y
estilo.

Qwen.

Herramienta Slides en
Qwen Chat (por
confirmar).

Por confirmar.

Menús en inglés.

ChatGPT.

No documentado como
herramienta específica.

—

—

Especializadas
(Gamma,
Canva,
Beautiful.ai,
Slidesgo).

Diseño automático,
plantillas y exportación
a PPTX.

Gamma desde 8 EUR al
mes; Beautiful.ai sin nivel
gratuito; Slidesgo desde
4.99 EUR al mes.

Créditos o cuotas
limitados según el
plan.

Fuente:
elaboración propia.

Asistentes de inteligencia artificial para la creación de planeaciones e instrumentos de
evaluación

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 121

La
Tabla
4
señala,
para
seis
tareas
de
la
planeación
y
la
evaluación
en
la
docencia
universitaria (planeación del curso, rúbricas y listas de cotejo, retroalimentación, adaptación y
síntesis
de
lecturas,
bancos
de
reactivos
y
resumen
de
documentos
normativos),
la
herramienta
recomendada
como
primera
opción,
la
alternativa
y
el
motivo
principal
de
la
elección.

Tabla 4.
Herramienta recomendada según la tarea docente

TAREA DOCENTE

PRIMERA
OPCIÓN

ALTERNAT
IVA

RAZÓN PRINCIPAL

Planeación del curso y
de las secuencias
didácticas.

Gemini o Claude.

ChatGPT,
Copilot.

Coherencia en textos
largos; Gemini exporta a
Google Docs

Rúbricas, listas de
cotejo y escalas.

Claude o
ChatGPT.

Gemini,
Copilot.

Control fino de niveles,
criterios y formato de
tabla.

Retroalimentación con
trabajos anonimizados.

Claude.

ChatGPT,
Gemini.

Seguimiento fiel de la
rúbrica y tono formativo.

Adaptación y síntesis de
lecturas.

Claude o Gemini.

ChatGPT,
Copilot.

Control del nivel de
lectura y manejo de textos
largos.

Bancos de reactivos con
clave de respuestas.

ChatGPT o Copilot
(modo de
razonamiento).

Gemini.

Los modos de
razonamiento reducen
errores de cálculo.

Resumen de
documentos normativos
extensos.

Claude o Gemini.

ChatGPT.

Manejan documentos
largos con buena
fidelidad.

Fuente:
elaboración propia.

Para que la planeación responda al programa de la asignatura, la instrucción debe incluir las
competencias o resultados de aprendizaje, el tema, el nivel de los estudiantes, la duración y
los criterios de evaluación; las guías de los propios proveedores piden precisar el contexto y
el objetivo para evitar respuestas genéricas (Google, s. f.-c; Microsoft, s. f.-a).

Asistentes de inteligencia artificial para la creación de objetos de aprendizaje y páginas web

La Tabla 5 reúne las herramientas que permiten crear objetos de aprendizaje y páginas web
(sitios,
cuestionarios,
juegos
interactivos,
infografías
y
láminas),
con
lo
que
produce
cada
una, la condición necesaria para usarla y el cuidado que debe tenerse con sus resultados. Se
consultaron: (Google, s. f.-a, 2026b).

Tabla 5.
Herramientas de IA para crear objetos de aprendizaje y páginas web

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 122

HERRAMIEN
TA

QUÉ PRODUCE

CONDICIÓN

CUIDADO

Gemini
(Canvas).

Sitios web, cuestionarios,
juegos interactivos e
infografías, que se
comparten a Google
Classroom con un botón.

Gemini y Canvas
habilitados por el
administrador de la
cuenta educativa.

Revisar el
contenido antes
de compartirlo
con el grupo.

Qwen (Web
Dev).

Páginas interactivas a partir
de una descripción, como
cuestionarios y juegos de
repaso.

Por confirmar.

Menús en inglés;
verificar los
contenidos.

Claude
(artefactos).

Láminas, mapas
conceptuales, infografías y
tarjetas HTML o SVG,
editables y descargables.

Chat con límites;
algunas funciones de
pago.

Revisar la
precisión
conceptual.

Gemini
Notebook
(NotebookLM)
.

Cuadernos con fuentes
propias que generan guías y
resúmenes.

Gratuito.

Solo trabaja con
lo que se sube.

Fuente:
elaboración propia.

Asistentes de inteligencia artificial para la humanización de textos

Los humanizadores reescriben texto generado con IA para reducir los rasgos que detectan los
clasificadores;
se distinguen de un
corrector de
estilo
porque su fin declarado
es eludir la
detección.
Turnitin
incorporó
en
agosto
de
2025
la
categoría
de
texto
generado
por
IA
y
parafraseado
con
IA,
aunque
su
detección
de
herramientas
de
evasión
se
limita
al
inglés
(Turnitin, s. f.-a, s. f.-b). Para la elaboración de la Tabla 6 se consultaron: (Committee on
Publication Ethics [COPE], 2023; FlowHunt, s. f.; Jabarian & Imas, 2025; Samwell AI, s. f.).

Tabla 6.
Humanizadores y parafraseadores de texto y riesgos documentados

HERRAMIENTA

FUNCIÓN

RIESGO DOCUMENTADO

QuillBot.

Parafraseo con funciones
de humanización.

Mayor riesgo de distorsionar el significado
en los niveles altos.

Undetectable.ai.

Reescritura creada para
eludir detectores.

Su propósito es la evasión: en trabajos
académicos contraviene la integridad.

HIX Bypass.

Tres modos de reescritura,
con soporte multilingüe.

El modo agresivo exige revisión manual.

BypassGPT.

Transformación agresiva
del texto.

Pierde matices y precisión.

StealthGPT.

Humanizador usado como
caso de prueba en un
estudio del NBER.

Con texto humanizado, GPTZero perdió
casi toda su capacidad de detección (falsos
negativos cercanos a 0.50 o más), mientras
Pangram se mantuvo robusto.

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 123

Samwell.

Generador de ensayos que
promociona funciones para
evadir detectores.

Promociona funciones para evadir
detectores (Samwell AI, s. f.); la autoría y
la responsabilidad corresponden al autor
humano.

Fuente:
elaboración propia.

Fortalezas y debilidades identificadas de los asistentes de inteligencia artificial

La
Tabla
7
sintetiza
las
fortalezas
y
debilidades
de
los
cinco
asistentes,
a
partir
de
sus
capacidades,
su
acceso,
la
protección
de
datos
y
las
limitaciones
documentadas
para
cada
uno. Las afirmaciones sobre el uso de los datos deben confirmarse en los términos vigentes
de
cada
proveedor.
Para
elaborar
la
tabla
7,
se
consultaron
las
páginas
oficiales
de
los
proveedores (Anthropic, s. f.-b; Google, 2024; Microsoft, 2026; OpenAI, 2026b).

Tabla 7.
Fortalezas y debilidades de los asistentes

HERRAMIENTA

FORTALEZAS

DEBILIDADES

Microsoft
Copilot.

Versión gratuita con modelos
avanzados, búsqueda con
fuentes e imágenes;
integración con Windows,
Edge y Office.

Límites diarios de uso; la integración
con Office requiere suscripción;
errores de texto en las imágenes.

Gemini.

Cuenta institucional sin costo;
Docs, Classroom, Gems y
Deep Research; imágenes con
texto legible y marca SynthID
(Google, 2024).

Nombres y planes cambian con
frecuencia; el acceso de los alumnos
depende de la administración; errores
conceptuales en imágenes.

ChatGPT.

Textos de alta calidad;
Proyectos, GPT personalizados
y modo estudio; imágenes con
texto legible.

Alucinaciones, incluidas referencias
inexistentes; el contenido de las
cuentas personales puede usarse para
mejorar los modelos salvo que el
usuario lo desactive; funciones
avanzadas de pago

Claude.

Redacción de alta calidad en
español; documentos extensos;
artefactos y archivos
descargables; modo de
aprendizaje.

Mayores de 18 años; no genera
imágenes fotográficas; límites del plan
gratuito; puede inventar datos o citas.

Qwen.

Gratuito; texto, imagen, video,
investigación, páginas web y
presentaciones en una sola
ventana (por confirmar).

Menos conocimiento del contexto
educativo mexicano; errores de acentos
y ñ; menús en inglés; edad mínima por
confirmar.

Fuente:
elaboración propia.

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 124

Cómo identificar contenido elaborado con IA

La
Tabla
8
presenta
los
medios
disponibles
para
identificar
contenido
elaborado
con
IA
(informes de detección, complemento para Word, historial de versiones, marcas de agua y
evaluación por proceso), con lo que hace cada uno y su alcance y límites. Para documentar la
tabla 8, se consultaron las fuentes: (Liang et al., 2023; Turnitin, s. f.-a, s. f.-b; Weber-Wulff et
al., 2023) y las que se mencionan en las celdas.

Tabla 8.
Medios para identificar contenido elaborado con IA, con su alcance y límites.

MEDIO

QUÉ HACE

ALCANCE Y LÍMITES

Turnitin:
informe de
redacción con
IA

Indica el porcentaje de texto
probablemente generado por
IA y, desde agosto de 2025, el
texto parafraseado con IA.

Requiere al menos 300 palabras de prosa;
admite, entre otros, inglés, español y
japonés; por debajo de 20 % muestra un
asterisco por mayor riesgo de falsos
positivos; declara menos de 1 % de falsos
positivos en documentos con más de 20
% de IA y advierte que el porcentaje no
debe ser la única base para actuar
(Turnitin, s. f.-a, s. f.-b).

Complemento
GPTZero para
Word

Se selecciona el texto en Word
y se analiza con un clic
(GPTZero, s. f.).

Entrega una estimación probabilística;
los proveedores advierten que no prueba
la autoría (Deceptioner, s. f.).

Microsoft Word

No incluye un detector de IA
integrado: Editor, Copilot y
similitud no identifican la
autoría (Deceptioner, s. f.).

Puede complementarse con herramientas
de terceros como GPTZero, Paperpal o
Grammarly (Deceptioner, s. f.).

Historial de
versiones y
bitácora de uso
de IA

Permite revisar borradores,
versiones y el registro de las
consultas hechas a la IA.

Es evidencia del proceso, más difícil de
falsear que un porcentaje (Perkins et al.,
2024).

Marcas de agua
(SynthID)

Los clips de Gemini Omni y
las imágenes de Gemini llevan
una marca digital (Google,
2026a, 2026c).

Solo identifica contenido producido por
esa plataforma.

Detectores en
general

OpenAI retiró su propio
clasificador en 2023 por baja
precisión (OpenAI, 2023);
varios detectores clasifican
como IA textos de personas
que escriben en un idioma que
no es el suyo (Liang et al.,
2023).

Un resultado positivo no prueba el uso de
IA, ni uno negativo lo descarta (Liang et
al., 2023; Weber-Wulff et al., 2023).

Declaración de
uso y
evaluación por
proceso

Declarar el uso de IA, pedir
borradores, exposición oral y
reflexión, y asignar al autor
humano la responsabilidad
(COPE, 2023; Perkins et al.,

Requiere acuerdos claros con el grupo
sobre qué uso de IA está permitido.

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 125

2024).

Fuente:
elaboración propia.

La Figura 2 organiza los medios de la Tabla 8 en dos grupos: la evidencia del producto final y
la evidencia del proceso de elaboración.

Figura 2.
Evidencia para identificar contenido elaborado con IA

Fuente:
elaboración propia a partir de la Tabla 8 y de (COPE, 2023; Perkins et al., 2024;
Turnitin, s. f.-b)

Consideraciones para la educación superior

En el nivel superior la autoría y la integridad académica ocupan un lugar central. El Comité
de
Ética
en
Publicaciones
(COPE)
sostiene
que
las
herramientas
de
IA
no
cumplen
los
criterios
de
autoría
y
que
los
autores
son
responsables
del
trabajo
que
presentan
(COPE,
2023); Perkins y colaboradores proponen una escala de uso de la IA en la evaluación, con
niveles graduales desde el no uso hasta el uso pleno, que permite acordar con el grupo qué
uso se autoriza en cada tarea (Perkins et al., 2024).

Las licencias condicionan lo que cada docente puede emplear: Gemini se ofrece en cuentas
institucionales de Google Workspace for Education (Google, 2024), mientras que Copilot en
Word y PowerPoint requiere suscripción o licencia (Microsoft, s. f.-b). Como la UNESCO
advierte que la privacidad de los datos de los usuarios puede quedar desprotegida (Miao &
Holmes, 2023), no deben subirse a un asistente datos personales ni trabajos de estudiantes sin
anonimizar. En contraste, en la educación básica la edad mínima del usuario es un criterio

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 126

determinante
(13
años
según
la
UNESCO
(Miao
&
Holmes,
2023)),
condición
que
en
la
universidad pesa menos que el uso declarado y la protección de datos.

Comparación y ventaja por tarea

La Figura 3 resume la valoración ordinal de los cinco asistentes en seis tareas, a partir de las
tablas 1 a 7; el cero indica que la función no está documentada, no que la herramienta no
pueda realizarla. En la imagen se estableció la siguiente escala: el número representa 3 nativa
y sólida, el 2 disponible con restricciones, la 1 limitada o de pago y el — no documentada.

Figura 3.
Valoración ordinal de los asistentes por tarea. Elaboración propia a partir de las
tablas 1 a 7.

Fuente:
elaboración propia a partir de las tablas 1 a 7.

La Tabla 9 identifica, para cada una de las seis tareas analizadas, la herramienta con mayor
ventaja y el motivo de esa valoración, a partir de la Figura 3 y de las tablas anteriores.

Tabla 9.
Herramienta con mayor ventaja por tarea.

TAREA

MAYOR
VENTAJA

MOTIVO

Redacción.

Gemini,
ChatGPT y
Claude.

Textos largos, control fino de tono y nivel, y
seguimiento fiel de instrucciones complejas.

Imágenes.

Copilot, Gemini
y ChatGPT.

Generación con texto legible; ChatGPT edita por
zonas y Gemini añade la marca SynthID.

Video.

Gemini.

Gemini Omni en Google Vids, en 1080p y sin
costo con una cuenta de Google (Google, 2026a).

Presentaciones.

Copilot.

Creación nativa dentro de PowerPoint, aunque
con suscripción o licencia.

Planeación e
instrumentos.

Gemini, Claude
y ChatGPT.

Sostienen proyectos largos y siguen con fidelidad
rúbricas y criterios de evaluación.

Páginas web y objetos

Gemini y Qwen.

Canvas se comparte a Classroom con un botón

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 127

de aprendizaje.

(Google, 2026b); Web Dev crea páginas
interactivas sin costo (por confirmar).

Fuente:
Elaboración propia con base en la Figura 3, Google (2026a) y Google (2026b).

Estas evaluaciones son orientativas: se basan en la documentación disponible en septiembre y
octubre de 2026 y no en pruebas experimentales de desempeño.

CONCLUSIÓN

Ninguna herramienta de inteligencia artificial es la mejor para todas las tareas de la docencia,
por lo que la elección debe basarse en la tarea y no en la marca. Gemini, ChatGPT y Claude
tienen la mayor ventaja en redacción; Copilot, Gemini y ChatGPT en imágenes; Gemini en
video; Copilot en presentación en PowerPoint; Gemini y Qwen en páginas web y objetos de
aprendizaje; Gemini, Claude y ChatGPT en planeación e instrumentos de evaluación.

Detectar contenido hecho por IA sigue siendo un problema abierto. Los detectores, incluido
Turnitin, entregan estimaciones probabilísticas con riesgo de falsos positivos, Word no tiene
detector propio y los humanizadores reducen la precisión de la detección. Por eso, la decisión
académica
nunca
debe
basarse
únicamente
en
un
porcentaje:
la
evidencia
del
proceso
es
mucho más fiable (borradores, historial de versiones, bitácora de uso de IA, exposición oral,
declaración expresa del autor).

El
estudio
tiene
sus
límites:
la
valoración
ordinal
es
orientativa
pues
se
basa
en
documentación y no en pruebas experimentales, y los planes, precios y funciones cambian en
cuestión de meses. Se sugiere que en investigaciones posteriores se evalúe el desempeño de
estas herramientas con docentes universitarios en servicio, y que las instituciones establezcan
acuerdos
sobre
los
criterios
permitidos
de
uso
de
la
IA,
las
licencias
institucionales
y
la
protección de los datos de estudiantes y profesorado. En todos los casos, la IA es un apoyo, y
la responsabilidad pedagógica y de autoría permanece en la persona.

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 128

REFERENCIAS

Anthropic.
(s.
f.-a).
Claude
pricing.
Claude.
Recuperado
el
6
de
octubre
de
2026
de
https://claude.com/pricing

Anthropic. (s. f.
-
b). Get started with Claude.
Claude Help Center. Recuperado el 6 de octubre
de 2026 de
https://support.claude.com/en/articles/8114491-get-started-with-claude

Bender, E. M., Gebru, T., McMillan
-
Major, A., & Shmitchell, S. (2021).
On the dangers of
stochastic
parrots:
Can
language
models
be
too
big?
En
Proceedings
of
the
2021
ACM
Conference
on
Fairness,
Accountability,
and
Transparency
(pp.
610
–
623).
Association for Computing Machinery.
https://doi.org/10.1145/3442188.3445922

Committee
on
Publication
Ethics.
(2023,
13
de
febrero).
Authorship
and
AI
tools
[Declaración
de
posición].
https://
publicationethics.org/cope
-
position
-
statements/ai
-
author

Computer
History
Museum.
(2025).
Key
LLM
and
chatbot
milestones
[Línea
de
tiempo].
https://computerhistory.org/wp-content/uploads/2025/01/LLM-timeline.pdf

Deceptioner.
(s. f.). Does Microsoft Word have an AI detector?
Recuperado el 6 de octubre
de 2026 de
https://deceptioner.site/blog/does-microsoft-word-have-an-ai-detector

FlowHunt. (s. f.). Best AI text humanizer tools in 2026.
Recuperado el 16 de octubre de 2026
de
https://www.flowhunt.io/blog/ai-text-humanizer-tool-comparison/

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016).
Deep learning. MIT Press.

Google. (s. f.
-
a). Gemini Notebook (NotebookLM) Help.
Google Help. Recuperado el 6 de
octubre de 2026 de
https://support.google.com/notebooklm/answer/16164461

Google. (s. f.
-
b). Gemini subscription plans.
Gemini. Recuperado el 6 de octubre de 2026 de
https://gemini.google/subscriptions/

Google.
(s.
f.
-
c).
Tips
to
write
prompts
for
Gemini.
Google
Workspace
Learning
Center.
Recuperado
el
6
de
octubre
de
2026
de
https://support.google.com/a/users/answer/14200040

Google. (s. f.
-
d). What you need to sign in to Gemini Apps.
Gemini Apps Help. Recuperado el
6 de octubre de 2026 de
https://support.google.com/gemini/answer/13278668

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 129

Google.
(2024,
8
de
noviembre).
Gemini
app
access
for
teen
students
in
Workspace
for
Education.
Google
Workspace
Updates.
https://workspaceupdates.googleblog.com/2024/10/gemini
-
app
-
access
-
for
-
teen
-
students
-
workspace
-
education.html

Google. (2026a, 23 de septiembre). Anyone can make stunning HD videos with Gemini Omni
in
Google
Vids.
The
Keyword
(Google
Blog).
https://blog.google/products
-
and
-
platforms/products/workspace/gemini
-
omni
-
in
-
google
-
vids/

Google.
(2026b,
29
de
junio).
Educators
and
students
can
now
share
Gemini
Canvas
creations
directly
to
Google
Classroom.
Google
Workspace
Updates.
https://workspaceupdates.googleblog.com/2026/06/educators
-
and
-
students
-
can
-
now
-
share
-
Gemini
-
Canvas
-
creations
-
directly
-
to
-
Google
-
Classroom.html

Google. (2026c, 26 de febrero). Nano Banana 2: Combining Pro capabilities with lightning
-
fast
speed.
The
Keyword
(Google
Blog).
https://blog.google/innovation
-
and
-
ai/technology/ai/nano
-
banana
-
2/

GPTZero. (s. f.). What is the Microsoft Word add
-
in?
GPTZero Support. Recuperado el 16 de
octubre
de
2026
de
https://support.gptzero.me/articles/2848687724-what-is-the-
microsoft-word-add-in

Hernández-Sampieri,
R.,
&
Mendoza,
C.
P.
(2018).
Metodología
de
la
investigación:
Las
rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill Interamericana.

Infobae. (2026, 15 de abril). SEP presenta 10 recomendaciones para el uso ético y crítico de
la inteligencia artificial, estas son.
https://www.infobae.com/mexico/2026/04/15/sep-
presenta-10-recomendaciones-para-el-uso-etico-y-critico-de-la-inteligencia-
artificial-estas-son/

Jabarian, B., & Imas, A. (2025). Artificial writing and automated detection (NBER Working
Paper
No.
34223).
National
Bureau
of
Economic
Research.
https://
www.nber.org/papers/w34223

Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y., Chen, D., Dai, W., Chan,
H. S., Madotto, A., & Fung, P. (2023).
Survey of hallucination in natural language
generation. ACM Computing Surveys, 55(12), 1
–
38.
https://doi.org/10.1145/3571730

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 130

Learning Revolution. (s. f.). 14 best AI video generators & editing tools for creators (2026).
Recuperado el 6 de octubre de 2026 de
https://www.learningrevolution.net/?p=9723

Liang, W., Yuksekgonul, M., Mao, Y., Wu, E., & Zou, J. (2023).
GPT detectors are biased
against
non
-
native
English
writers.
Patterns,
4(7),
Artículo
100779.
https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100779

McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006).
A proposal for the
Dartmouth
summer
research
project
on
artificial
intelligence,
August
31,
1955.
AI
Magazine,
27(4),
12–14.
https://doi.org/10.1609/aimag.v27i4.1904
(Obra
original
publicada en 1955)

Miao,
F.,
&
Holmes,
W.
(2023).
Guidance
for
generative
AI
in
education
and
research.
UNESCO.
https://doi.org/10.54675/EWZM9535

Microsoft.
(s.
f.
-
a).
Learn
about
Copilot
prompts.
Microsoft
Support.
Recuperado
el
6
de
octubre
de
2026
de
https://support.microsoft.com/en-us/topic/learn-about-copilot-
prompts-f6c3b467-f07c-4db1-ae54-ffac96184dd5

Microsoft. (s. f.
-
b). Microsoft 365 Copilot plans and pricing for business.
Recuperado el 6 de
octubre de 2026 de
https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/pricing

Microsoft.
(2026).
Microsoft
Copilot
age
limits
and
parental
controls.
Microsoft
Support.
Recuperado
el
6
de
octubre
de
2026
de
https://support.microsoft.com/en-
US/microsoft-copilot/microsoft-copilot-age-limits-and-parental-controls

Microsoft
AI.
(2026,
19
de
marzo).
Introducing
MAI
-
Image
-
2:
For
limitless
creativity.
https://microsoft.ai/news/introducing-mai-image-2/

OpenAI.
(s.
f.).
ChatGPT
pricing.
ChatGPT.
Recuperado
el
6
de
octubre
de
2026
de
https://chatgpt.com/pricing/

OpenAI.
(2023,
31
de
enero).
New
AI
classifier
for
indicating
AI
-
written
text.
https://openai.com/index/new-ai-classifier-for-indicating-ai-written-text/

OpenAI.
(2026a,
21
de
abril).
Introducing
ChatGPT
Images
2.0.
https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-0/

OpenAI.
(2026b,
1
de
enero).
Terms
of
use.
Recuperado
el
6
de
octubre
de
2026
de
https://openai.com/en-GB/policies/row-terms-of-use/

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 131

Perkins,
M.,
Furze,
L.,
Roe,
J.,
&
MacVaugh,
J.
(2024).
The
Artificial
Intelligence
Assessment
Scale
(AIAS
):
A
framework
for
ethical
integration
of
generative
AI
in
educational
assessment.
Journal
of
University
Teaching
and
Learning
Practice,
21(6).
https://doi.org/10.53761/q3azde36

Provimedia.
(2026,
julio).
Create
presentations
with
AI
in
2026:
The
10
best
tools
in
a
hands
-
on
test.
Recuperado
el
6
de
octubre
de
2026
de
https://www.provimedia.de/en/blog/create-presentations-with-ai-2026

Russell,
S.,
&
Norvig,
P.
(2021).
Artificial
intelligence:
A
modern
approach
(4.ª
ed.).
Pearson.

Samwell
AI.
(s.
f.).
Samwell
AI.
Samwell.
Recuperado
el
16
de
octubre
de
2026
de
https://samwell.ai/

Turing,
A.
M.
(1950).
Computing
machinery
and
intelligence.
Mind,
59(236),
433
–
460.
https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433

Turnitin.
(s.
f.
-
a).
AI
writing
detection
model.
Turnitin
Guides.
Recuperado
el
6
de
septiembre de 2026 de
https://guides.turnitin.com/hc/en-us/articles/28294949544717-
AI-writing-detection-model

Turnitin.
(s.
f.
-
b).
Turnitin’s
AI
writing
detection
capabilities:
FAQs.
Turnitin
Guides.
Recuperado
el
6
de
septiembre
de
2026
de
https://guides.turnitin.com/hc/en-
us/articles/28477544839821-Turnitin-s-AI-writing-detection-capabilities-FAQs

UNESCO. (2024). AI competency framework for teachers.

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., &
Polosukhin, I. (2017).
Attention is all you need. En
Advances in Neural Information
Processing Systems 30 (NIPS 2017) (pp. 5998
–
6008).

Walters, W. H., & Wilder, E. I. (2023). Fabrication and errors in the bibliographic citations
generated
by
ChatGPT.
Scientific
Reports,
13,
Artículo
14045.
https://doi.org/10.1038/s41598-023-41032-5

Weber-Wulff,
D.,
Anohina-Naumeca,
A.,
Bjelobaba,
S.,
Foltýnek,
T.,
Guerrero-Dib,
J.,
Popoola, O., Šigut, P., & Waddington, L. (2023).
Testing of detection tools for AI
-
generated
text.
International
Journal
for
Educational
Integrity,
19,
Artículo
26.
https://doi.org/10.1007/s40979-023-00146-z

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 132

©
Los
autores.
Este
artículo se
publica
en
Prisma
ODS
bajo
la
Licencia
Creative
Commons
Atribución
4.0
Internacional (CC BY 4.0). Esto permite el uso, distribución y reproducción en cualquier medio, incluidos fines
comerciales,
siempre
que
se
otorgue
la
atribución
adecuada
a
los
autores
y
a
la
fuente
original.

:
https://doi.org/10.65011/prismaods.v5.i6.412

Cómo citar este artículo (APA 7ª edición):

Liera
Aguilera,
L.,
Castillo
Hernández,
T.,
Sánchez
Espinoza,
P.,
Zepeda
García
,
R.,
&
González
Vázquez,
L.
G.
(2026).
IA
Generativa
en
la
Educación
Superior.
Prisma
ODS:
Revista
Multidisciplinaria
Sobre
Desarrollo
Sostenible
,
5
(6),
113-133.
https://doi.org/10.65011/prismaods.v5.i6.412

Prisma ODS
Revista Científica Multidisciplinar
Volumen
5
, Número
6 -
Año 2026
Página | 133