La IA es un esteroide para las neuronas. Sin entrenamiento, no le sacas nada.

Uso la inteligencia artificial muchas horas al día y tengo la sensación de pensar más que nunca. Antes de convencerte de nada, te cuento lo que dicen los estudios en contra, porque son buenos.

El reto: la IA puede hacer que aprendas menos sin notarlo

La evidencia más sólida de todo lo que he revisado es un ensayo aleatorizado con casi mil estudiantes de un instituto de Turquía, hecho en otoño de 2023 y publicado en PNAS en 2025. Unos practicaron matemáticas con GPT-4 sin límites; otros, con un tutor de IA que tenía instrucciones de no dar la respuesta. Durante la práctica, el grupo del GPT-4 libre sacó resultados un 48 % mejores que el grupo sin IA. En el examen sin ayuda, un 17 % peores. Y lo más inquietante: no percibieron que estaban aprendiendo menos Fuente primaria ↗.

Hay más señales, menos sólidas. Un preprint de investigadores del MIT, todavía en revisión y con 54 participantes, midió con electroencefalograma menos conectividad cerebral durante la tarea en quienes escribían ensayos con ChatGPT, y en la primera sesión el 83 % de ese grupo no supo citar correctamente su propio texto Fuente primaria ↗. Los autores piden expresamente que no se hable de daño, de pasividad ni de dejar de pensar Fuente primaria ↗, y ya hay un comentario crítico, también en preprint, que pide leer sus resultados con más prudencia Fuente primaria ↗. Una encuesta de Microsoft y Carnegie Mellon a 319 profesionales asocia más confianza en la IA con menos pensamiento crítico declarado Fuente primaria ↗. Es una asociación, no una causa.

Así que sí: la IA puede pensar por ti. Y tú no te enteras.

El esteroide no es la herramienta, es el uso

Ahora la otra mitad. En el mismo ensayo de Turquía, el grupo del tutor que no daba la respuesta no mostró diferencias en el examen frente al grupo sin IA: ni peor ni mejor Fuente primaria ↗. En Harvard, un tutor de IA diseñado por expertos en física, que guiaba paso a paso en lugar de resolver, consiguió con 194 estudiantes ganancias medianas de aprendizaje inmediato de más del doble que una clase de aprendizaje activo, en menos tiempo Fuente primaria ↗. Y un metaanálisis de 53 estudios, sin IA de por medio, encontró que intentar resolver un problema antes de recibir la explicación da, en promedio, más aprendizaje que el orden inverso, aunque no en alumnos pequeños de primaria ni en habilidades generales Fuente primaria ↗.

Por eso me gusta la palabra esteroide, como imagen: un esteroide no construye músculo si te quedas en el sofá. Te mantiene, pero no le sacas nada. Es una imagen, no un resultado de ningún estudio, y no hablo de lo que les pasa a las neuronas. Lo que sí dicen los estudios es algo peor que no sacarle partido: cuando la máquina levanta el peso, el examen sin ayuda sale peor.

Lo que yo entreno

Me obligo a escribir qué quiero antes de pedir nada. Si no sé explicarlo, no sé lo que busco, y la respuesta tampoco lo sabrá. Le pido que me lleve la contraria, que haga de juez, de cliente enfadado o de inspector: me pone en situaciones que yo solo no habría imaginado, y eso ensancha el pensamiento más que cualquier resumen. Intento resolver primero y pregunto después, que es lo que ese metaanálisis encontró en clase, aunque preguntar a una IA no sea lo mismo. Y verifico, porque firmar sin leer tiene otro nombre.

No es un método. Es lo que me ha funcionado. Pero tiene algo en común con los estudios que funcionan: la máquina no me da la respuesta, me obliga a merecerla.

Por qué es difícil: el que se frustra lo deja

Hay un efecto que se estudia desde hace más de diez años, con consejos de algoritmos y no con asistentes de IA. Cuando la gente ve fallar a un algoritmo, deja de usarlo, incluso cuando acierta más que una persona Fuente primaria ↗. Pero si puede corregir un poco su resultado, lo usa mucho más y rinde mejor Fuente primaria ↗. Y otro estudio, que en general encontró lo contrario, que la gente corriente prefiere el consejo de un algoritmo al de una persona, vio algo que interesa a cualquier despacho: los profesionales con experiencia se apoyaron menos en ese consejo que los legos, y eso les costó precisión Fuente primaria ↗.

Ahí veo el efecto contrario al esteroide. Quien prueba la IA mal, se frustra y concluye que no sirve, deja de entrenar. No hay estudio que diga que se le cierran las neuronas, y no lo voy a vender así. Pero pierde una ayuda útil, y deja de practicar lo que los ensayos buenos asocian con aprender más: pelearse con un problema con una ayuda bien diseñada.

Lo que queda abierto

Queda abierto qué pasa a largo plazo. Los estudios buenos duran semanas o unos pocos meses, no años, y los modelos que usaron ya están superados.

Queda abierto cómo se forma el criterio de quien empieza. Si la IA hace las tareas con las que se aprendía el oficio, alguien tendrá que diseñar tutores que no den la respuesta.

Y queda abierto si sabremos distinguir, desde dentro, cuándo estamos entrenando y cuándo estamos en el sofá. Los alumnos de Turquía no lo notaron.

La IA no te hace más listo ni más tonto. Hace más grande lo que ya hacías con la cabeza.

Lo que me preguntan cuando cierro el portátil.

¿La inteligencia artificial reduce el pensamiento crítico?

Puede, según cómo se use. Una encuesta de Microsoft Research y Carnegie Mellon a 319 trabajadores del conocimiento, presentada en 2025, asocia una mayor confianza en la IA con menos pensamiento crítico, y una mayor confianza en uno mismo con más. Es una asociación, no una prueba de causa. El ensayo más sólido, publicado en PNAS en 2025, encontró que el acceso sin límites a GPT-4 empeoró el resultado en el examen, pero un tutor con salvaguardas eliminó ese efecto.

¿Qué es la deuda cognitiva?

Es el término con el que un preprint de investigadores del MIT Media Lab, de 2025 y todavía en revisión, interpreta lo que ocurre cuando se delega en un asistente de IA la redacción de un texto. Con 54 participantes, midieron menor conectividad cerebral durante la tarea en quienes usaban ChatGPT y encontraron que la mayoría no podía citar correctamente su propio ensayo. Los autores piden expresamente no describirlo como daño ni como dejar de pensar, y no demuestra una pérdida duradera de capacidad.

¿Cómo usar la IA sin dejar de pensar?

Los estudios apuntan al diseño del uso más que a la herramienta. Los tutores de IA que guían en lugar de dar la respuesta evitaron el efecto negativo en un ensayo con casi mil alumnos y más que duplicaron las ganancias de aprendizaje en otro con estudiantes de física de Harvard. Son tutores con diseños concretos, no cualquier conversación con un modelo. Y un metaanálisis sin IA de por medio encontró que intentar resolver un problema antes de recibir la explicación mejora el aprendizaje en promedio.

El expediente detrás del artículo.

Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics ↗Bastani y otros · PNAS 122(26) · 2025
Ensayo aleatorizado, revisado por paresYour Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task ↗Kosmyna y otros · MIT Media Lab · 2025
Preprint en revisiónPreguntas frecuentes de «Your Brain on ChatGPT» ↗MIT Media Lab · autores del estudio · 2025
Aclaración de los autoresComment on: Your Brain on ChatGPT ↗Stankovic y otros · 2025
Comentario crítico, preprintThe Impact of Generative AI on Critical Thinking ↗Lee y otros · Microsoft Research y Carnegie Mellon, CHI 2025 · 2025
Encuesta a 319 trabajadores del conocimientoAI tutoring outperforms in-class active learning ↗Kestin y otros · Scientific Reports 15 · 2025
Ensayo aleatorizado cruzadoWhen Problem Solving Followed by Instruction Works: Evidence for Productive Failure ↗Sinha y Kapur · Review of Educational Research 91(5) · 2021
MetaanálisisAlgorithm aversion: people erroneously avoid algorithms after seeing them err ↗Dietvorst, Simmons y Massey · Journal of Experimental Psychology: General · 2015
Estudios experimentalesOvercoming Algorithm Aversion: People Will Use Imperfect Algorithms If They Can (Even Slightly) Modify Them ↗Dietvorst, Simmons y Massey · Management Science 64(3) · 2018
Estudios experimentalesAlgorithm appreciation: People prefer algorithmic to human judgment ↗Logg, Minson y Moore · Organizational Behavior and Human Decision Processes 151 · 2019
Estudios experimentales

Fuentes consultadas el 9 de septiembre de 2026. Las recomendaciones y ejemplos son elaboración editorial: no se atribuyen íntegramente a estas fuentes. Comprueba versión y ámbito antes de aplicar una norma.

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