Artificial intelligence tools used by students and teachers of business science programs at a private university in Asunción
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Abstract
The study aimed to identify the types of Artificial Intelligence tools used by students and teachers in Business Sciences programs, the purposes for which they are used, the benefits perceived, and the main challenges in their implementation. The study adopted a mixed-methods approach with a non-experimental, cross-sectional design, combining structured surveys administered to 172 students and 15 faculty members from Business Sciences programs at a private university in Asunción, along with semi-structured interviews with faculty and a systematic literature review. The results show that chatbots and conversational assistants, primarily ChatGPT and Gemini, are the most widely used AI tools among both groups, with higher adoption rates among students (40.26%) than among faculty (22.92%). A significant training gap was identified: 32.35% of faculty cited the lack of specific pedagogical training as the main barrier, although 80% expressed willingness to pursue further education in this area. It was concluded that AI has become established as a cognitive assistance and academic productivity support tool, whose successful integration requires a complementary approach in which technology must enhance the professional judgment of educators, rather than replace it. It is essential that educational policies promote continuous ethical and practical training programs for faculty in order to fully harness its innovative potential.
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References
Anda-Solms, W., Alvarado-Reyes, E. A., & Zúñiga-Delgado, M. S. (2025). La inteligencia artificial como herramienta de desarrollo académico en la carrera de administración de empresas de la UTEQ. Revista Mexicana de Investigación e Intervención Educativa, 4(3), 161-166. 10.62697/rmiie.v4i3.229
Canese de Estigarribia, M. I., Estigarribia Velázquez, R., & Canese Caballero, V. (2024). Inteligencia Artificial para la Educación: formar en tiempos de incertidumbre para adelantar el futuro. Arandu UTIC, 64-76. 10.69639/arandu.v11i1.178
Carvajal, B. C., Marín González, F., & Ibarra Morales, L. (2023). Triangulación de métodos en ciencias sociales como fundamento en la investigación universitaria en Latinoamérica. Mayéutica revista científica de humanidades y artes, 11(2), 43-58. 10.5281/zenodo.8140907
Castillejos López, B. (2022). Inteligencia artificial y los entornos personales de aprendizaje. Revista PUCP. 10.18800/educacion.202201.001
Espejo Aubá, P. (2024). La Inteligencia Artificial en Educación: Opiniones y Saberes de los Docentes. European Public & Social Innovation Review, 9, 01-19. 10.31637/epsir-2024-898
Esquivel Grados, J., & Reyes Alvarado, S. (2025). Triangulación en la investigación cualitativa y mixta. EDUTECH REVIEW, 10(2), 13-26. 10.62701/revedutech.v10.5480
Fernández-Ferrer, M. (2024). Chatbots en educación. Tendencias actuales y desafíos futuros. Barcelona: Colección Transmedia XXI.
Gallego Gómez, C., Tapia López, A., & Márquez García, J. A. (2024). Factores que determinan el uso de las redes sociales como plataformas de información en la Generación Z. ESIC Market. Economics and Business Journal, 55(2), 1-29. 10.7200/esicm.55.359
Gallego-Gómez, C., & Dittmar, E. (2025). Percepción del aprendizaje de los alumnos universitarios con el uso de herramientas de inteligencia artificial. European Public & Social Innovation Review, 11, 1-17. 10.31637/epsir-2026-2042
Instituto Internacional de la UNESCO para la Educación Superior en América Latina y el Caribe. (2023). Oportunidades y desafíos de la era de la inteligencia artificial para la educación superior.
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386670_spa.locale=es
Jurado-Enríquez, E. L., Vargas-Prado, K. F., Melgarejo Ángeles, W. E., Aniceto Norabuena, Ú. R., & Villacorta Granados, T. G. (2025). Inteligencia artificial generativa en el proceso de enseñanza del docente universitario. European Public & Social Innovation Review, 10, 1-15. 10.31637/epsir-2025-1612
Kinnear, T., & Taylor, J. (1998). Investigación de mercados, un enfoque aplicado (5a. ed.). Bogotá: McGraw-Hill.
Moreno Yandún, C. E. et al. (2025). Chatbots educativos y asistentes virtuales para el aprendizaje personalizado en educación superior. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica, 4, 65-82. 10.61384/r.c.a..v5i4.1562
Peñalver-Higuera, M. J. (2023). El aprendizaje personalizado desatado: La IA como nuevo arquitecto. Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía. 10.35381/r.k.v8i2.2911
Pombo Rivera, C. (2023). Cómo integrar la inteligencia artificial en la educación de manera responsable. Blog del BID. https://www.iadb.org/es/blog/educacion/como-integrar-la-inteligencia-artificial-en-la-educacion-de-manera-responsable
Sampieri, R. H. (2014). Metodología de la Investigación. México: Mc. Graw Hill.
Satama Pereira, W. I., & Sánchez Ramírez, L. d. (2024). Integración de la Inteligencia Artificial en el Contexto Educativo Latinoamericano. SAGA: Revista Científica Multidisciplinar, 1-13.
Sosa, P., Jiménez, V., & Riego, A. (2024). El análisis de la percepción de los profesores respecto al uso de la inteligencia artificial. EDUCA UMCH (24), 66-77. 10.35756/educaumch202424.293
Tuñón G., E. (2024). Economía Digital, La Inteligencia Artificial y los Universitarios del Centro Regional Universitario de Coblé I semestre de 2024. Ciencia Latina, 8(5), 8361-8371. 10.37811/cl_rcm.v8i5.14244
UNESCO. (2025). La IA: un arma de doble filo para la educación. Noticias ONU. https://news.un.org/es/story/2025/01/1535981
UNESCO. (s.f.). La inteligencia artificial en la educación. Obtenido de https://www.unesco.org/es/digital-education/artificial-intelligence
Zepeda Hurtado, M. E., Cardoso Espinosa, E. O., & Cortés Ruiz, J. A. (2024). Influencia de la inteligencia artificial en la educación media y superior. RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo. 10.23913/ride.v14i28.1949
