Estudios advierten que el uso excesivo de inteligencia artificial puede debilitar la capacidad de pensar por cuenta propia

Una serie de investigaciones recientes, recogidas en un análisis de The Washington Post, plantea que apoyarse de forma sistemática en herramientas de inteligencia artificial para pensar, aprender o resolver problemas puede tener un costo silencioso, el debilitamiento de nuestras propias capacidades cognitivas. Los hallazgos abarcan desde consultores de empresas hasta estudiantes universitarios y escolares.

El análisis del medio estadounidense revisa distintos estudios sobre el efecto que tiene los modelos de IA en la forma de pensar, tomar decisiones y aprender. La conclusión que atraviesa todos esos trabajos no es que la tecnología sea mala en sí misma, sino que su uso indiscriminado empieza a pasar la cuenta en la capacidad de razonar por cuenta propia.

El caso de los consultores: mejores resultados, pero «dormidos al volante»

El estudio más citado en el análisis pertenece a Ethan Mollick, académico de la Wharton School de la Universidad de Pensilvania, quien lo publicó junto a otros investigadores en 2026 en la revista Organization Science. La investigación puso la lupa sobre cientos de consultores de la firma Boston Consulting Group y encontró que quienes usaron GPT-4 completaron más tareas, con mayor velocidad y mejores resultados a comparación de los que no usaron IA.

El problema surgió cuando la herramienta se topó con problemas para los que no estaba preparada. En esos casos, los mismos consultores que habían mostrado mejor desempeño cometieron más errores que quienes trabajaron sin ningún tipo de asistencia. Los autores del estudio describen ese fenómeno como quedarse «dormido al volante»: la confianza acumulada en la IA reduce la capacidad de detectar cuándo esta se equivoca.

Fracciones y una caída rápida sin la IA

Un segundo estudio, encabezado por la investigadora Grace Liu de la Universidad Carnegie Mellon, revisó de qué manera GPT-5 incidía en el desempeño de personas que resolvían ejercicios de fracciones. Con la herramienta disponible, el grupo obtuvo mejores resultados que quienes no la usaron. Pero apenas se les retiró el acceso a la IA, su rendimiento cayó incluso por debajo del de quienes nunca la habían utilizado, además de abandonar los ejercicios con mayor rapidez.

Lo llamativo, según los propios investigadores, es la velocidad con que se instala esa dependencia: «bastaron apenas diez minutos de apoyo de la IA para observar ese efecto».

«Rendición cognitiva»: aceptar la respuesta aunque esté mal

Otro trabajo, a cargo de los también académicos de la Wharton School Steven Shaw y Gideon Nave y publicado en 2026, sometió a prueba a más de 1.300 personas que resolvían problemas matemáticos con la ayuda de un chatbot que a veces entregaba respuestas correctas y otras, deliberadamente erróneas. Cuando la IA acertaba, el desempeño de los participantes mejoraba. El problema fue lo que ocurrió cuando se equivocaba: «muchos la aceptaban sin cuestionarla, incluso cuando era incorrecta».

Los investigadores bautizaron este comportamiento como «rendición cognitiva», concepto con el que describen la inclinación a abandonar el análisis propio y hacer suyo el veredicto de la máquina sin someterlo a ningún filtro crítico.

De la sala de clases a las líneas de código

El impacto también se observa en el aprendizaje. Un análisis con 27.000 estudiantes chinos mostró que «quienes utilizaban IA para terminar más rápido sus tareas obtenían peores resultados académicos», mientras que quienes usaban la herramienta sin recortar el tiempo dedicado al estudio prácticamente no registraban retrocesos en lo aprendido.

Un patrón similar encontró un estudio de Anthropic realizado este año con programadores que se iniciaban en el manejo de una nueva biblioteca de código. Aquellos que le solicitaban directamente el código a la IA terminaban entendiendo menos los conceptos de fondo y desarrollaban peores habilidades para depurar errores. En cambio, «quienes utilizaban la IA para solicitar explicaciones y hacer preguntas conservaron mucho mejor el aprendizaje».

Como informó La Voz de Maipú en agosto, la irrupción de la inteligencia artificial en las salas de clases ya venía planteando dudas sobre si el sistema educativo está preparado para ese cambio. Estos estudios entregan, ahora, evidencia concreta de por dónde puede estar el problema.

Todas estas investigaciones, más que llamar a desconfiar de la tecnología, apuntan en una misma dirección: «la clave no es dejar de usar inteligencia artificial, sino decidir qué procesos conviene delegar y cuáles vale la pena seguir haciendo por cuenta propia». La diferencia, al parecer, no está en usar o no usar IA, sino en saber cuándo dejar de pensar por uno mismo.