La educación artística contemporánea requiere herramientas interactivas y personalizadas que potencien tanto la expresión estética como las destrezas técnicas de los estudiantes. Frente a las limitaciones de los programas digitales tradicionales, este artículo presenta un sistema educativo asistido por inteligencia artificial basado en redes generativas antagónicas (GANs). Este sistema híbrido permite transformar bocetos en imágenes, aplicar style transfer y ofrecer retroalimentación visual en tiempo real, promoviendo procesos de co-creación entre estudiante y máquina. Gracias a su entrenamiento con conjuntos de datos que abarcan estilos históricos y contemporáneos, la IA puede emular diversas estéticas visuales y proponer sugerencias creativas adaptadas a cada usuario. En una evaluación con 60 estudiantes universitarios de arte, se observó un aumento del 35,4% en la calidad de las producciones y un 42,7% en el nivel de compromiso. Los autores destacan que este trabajo proporciona un marco de aprendizaje escalable asistido por IA que potencia la exploración artística, preservando al mismo tiempo la autonomía creativa en entornos educativos.