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La inteligencia artificial ayuda a resolver un problema ahora mismo, pero puede dejar una factura más tarde.
Eso es lo que observó un estudio británico estadounidense en proceso de revisión realizado en abril con 1.222 personas. Quienes usaron IA para resolver problemas aritméticos o ejercicios de comprensión mejoraron su rendimiento inmediato, aunque después rindieron peor a largo plazo.
Grace Liu advirtió que la comodidad también enseña
Grace Liu, experta de la Universidad Carnegie Mellon y autora principal del trabajo, sitúa el problema en un hábito muy humano. La respuesta instantánea ahorra tiempo, sí, pero también reduce esas ocasiones en las que una persona tropieza, corrige y acaba entendiendo por qué algo funciona.
"La IA acostumbra a las personas a obtener una respuesta inmediata, lo que las priva de oportunidades de aprendizaje". - Grace Liu, experta de la Universidad Carnegie Mellon y autora principal del artículo
No habla solo de cuentas o de un ejercicio escolar aislado. Liu añade que la preocupación crece porque la IA no nació para una sola tarea, sino que puede colarse en cualquier actividad intelectual de razonamiento.
Ahí aparece una diferencia importante frente a otras herramientas digitales. Un corrector ortográfico corrige, una calculadora calcula, pero un sistema generativo puede redactar, resumir, ordenar ideas y proponer respuestas en casi cualquier terreno.
El cerebro busca atajos cuando puede
Johann Chevalère, investigador del laboratorio de psicología social y cognitiva del Centro Nacional para la Investigación Científica francés, lo explica desde un mecanismo muy básico. Las personas tienden a ahorrar energía cuando afrontan tareas que exigen esfuerzo mental.
"En el día a día, solemos utilizar estrategias que nos permiten ir más rápido a lo esencial, sin tener que profundizar necesariamente en la información que hay que procesar, lo cual supone un gran esfuerzo cognitivo". - Johann Chevalère, investigador del laboratorio de psicología social y cognitiva del Centro Nacional para la Investigación Científica francés
Visto así, la IA no crea de la nada esa inclinación al atajo, sino que le da una herramienta muy eficaz. Por eso encaja con la pereza metacognitiva que otros trabajos ya intentan medir en entornos educativos.
Si una actividad deja de practicarse, el coste no es solo cultural o académico. Chevalère advierte de que, cuando nunca realizamos ciertas tareas, el cerebro no encuentra motivo para mantener conexiones que ya no usa.
La escritura académica ya mostró esa grieta
En 2025, un estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts detectó otra señal en el ámbito universitario. Los estudiantes que utilizan inteligencia artificial generativa para redactar trabajos académicos muestran menos espíritu crítico.
No resulta una sorpresa aislada si se mira el conjunto. El patrón se repite en cálculo, comprensión y redacción, tres terrenos distintos donde la ayuda inmediata convive con una pérdida de trabajo mental propio.
También los fabricantes han asumido que el riesgo existe.
Las propias plataformas intentan frenar la delegación
OpenAI incorporó en ChatGPT un modo estudio y Gemini añadió aprendizaje guiado con una lógica socrática. La idea consiste en devolver preguntas, acompañar pasos y evitar que la máquina entregue sin más una solución cerrada.
Microsoft fue por una vía parecida en Copilot. Sus mecanismos advierten sobre los riesgos de error, recuerdan verificar la información y animan a los usuarios a conservar un papel activo, una preocupación que conecta con las dudas sobre las notas universitarias cuando el trabajo delegado se confunde con aprendizaje real.
Microsoft reconoce que el riesgo de una delegación cognitiva excesiva es real, sobre todo cuando la IA automatiza tareas que también sirven para desarrollar competencias.
La frase quizá incomoda porque desplaza la discusión desde la herramienta hacia el usuario. Johann Chevalère la resume de una forma casi seca y muy concreta al recordar que somos nosotros quienes debemos utilizar la IA de forma inteligente.