Abstract
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) se ha consolidado como un recurso estratégico en la enseñanza de la logística, al facilitar la comprensión de conceptos complejos y fortalecer el desarrollo de competencias técnicas. Este estudio analiza, mediante un diseño cuantitativo comparativo con medidas repetidas, la valoración de 34 estudiantes de Educación Media Superior EMS (del tercer semestre de la carrera técnica en Logística, CETAC 96, Guanajuato, México; edades 16 a 19 años), tras una intervención educativa con tres herramientas de IAG, ChatGPT, Canva IA y VideoMaker. Se aplicó un instrumento validado (α = 0.96) que mide utilidad, dependencia, formación docente y recomendación. Dada la naturaleza ordinal de los datos y la ausencia de normalidad (prueba de Shapiro-Wilk, p < 0.05), se emplearon métodos no paramétricos; prueba de Friedman, comparaciones post hoc de Wilcoxon con ajuste de Bonferroni y coeficiente de concordancia W de Kendall. Los resultados muestran diferencias estadísticamente significativas entre las herramientas (χ²(2) = 16.42, p < 0.001), con ChatGPT obteniendo la mediana más alta (42.5) y la menor dispersión (IQR = 5.5). Canva (mediana 39.0, IQR = 9.0) y VideoMaker (mediana 40.0, IQR = 10.5) no presentan diferencias significativas entre sí (p = 1.000). El tamaño del efecto es pequeño (W = 0.241). Se identificó una notable dependencia tecnológica hacia ChatGPT, así como la necesidad de fortalecer la formación docente para incorporar una visión pedagógica más crítica y reflexiva. Se concluye que la IAG es valorada como útil en la enseñanza de la logística, pero su implantación debe ser acompañada de un pensamiento crítico y de la verificación de resultados dados por la IAG. Se recomienda ampliar esta línea de investigación mediante estudios longitudinales con muestras amplias y mediciones objetivas del aprendizaje.