Usaron la IA unos meses. Al apagarla, veían menos que antes de tenerla.

Dentro del expediente

Un endoscopista con más de dos mil colonoscopias a la espalda sabe encontrar un pólipo. Es su oficio. A finales de 2021, cuatro centros de Polonia instalaron un sistema de IA que marca en pantalla las lesiones sospechosas. Unos meses después, cuando esos mismos médicos hacían la prueba sin el sistema, encontraban menos lesiones que antes de conocerlo.

Qué midieron exactamente

El estudio, publicado en agosto de 2025 en The Lancet Gastroenterology & Hepatology, comparó las colonoscopias hechas sin IA antes y después de la llegada del sistema. Antes, la tasa de detección de adenomas era del 28,4 %, 226 de 795. Después, del 22,4 %, 145 de 648. Seis puntos menos, una caída de una quinta parte Fuente primaria ↗.

El dato que más me incomoda es otro. Con la IA encendida, esos médicos detectaban el 25,3 %. Ni con la ayuda puesta volvían al nivel que tenían solos antes de conocerla.

Lo que el estudio no demuestra

Es observacional. Los propios autores avisan de que otros factores pudieron influir entre un periodo y otro, y de que al tratarse de médicos expertos el resultado no se puede extender sin más a todos. La herramienta era un detector de imagen, no un modelo de lenguaje que redacta. Y los datos son de 2021 y 2022.

Lo cito igualmente porque mide algo que casi nadie mide. En el expediente del esteroide para las neuronas hablé de estudiantes que aprenden menos cuando la IA piensa por ellos. Este estudio mide a profesionales que ya sabían hacerlo y lo hacían peor después de trabajar con ayuda.

El mismo patrón con código

En enero de 2026, dos investigadores de Anthropic publicaron un ensayo aleatorizado con 52 programadores, la mayoría junior, que tenían que aprender una librería de Python que no conocían. La mitad podía usar un asistente de IA. En el examen posterior, sin ayuda, el grupo con IA sacó un 50 % y el grupo sin IA un 67 %. El ahorro de tiempo del primer grupo no fue significativo Fuente primaria ↗.

Dos matices. El asistente era GPT-4o, un modelo que hoy ya no es frontera. Y el estudio lo firma un fabricante de modelos, aunque el resultado no le favorece. El detalle útil está en cómo se usó la herramienta. Quienes solo hicieron preguntas de concepto, o pidieron el código con la explicación al lado, conservaron el aprendizaje, aunque eran grupos de entre dos y siete personas. Quienes le pasaron el problema entero puntuaron abajo Fuente primaria ↗.

Y con los modelos de ahora

Los dos estudios miden herramientas anteriores a los modelos que uso en 2026, y no tengo una medición con estos modelos que pueda citar. Tampoco creo que un modelo mejor lo arregle, porque los dos estudios miden la habilidad de la persona y dejan fuera el acierto de la máquina. En junio de 2026, Nature resumió en ese mes la evidencia con médicos e ingenieros de software Fuente ↗. Si acaso, cuanto mejor escribe la máquina, más tentador es dejar de revisar cómo llega a lo que escribe. Esto último es opinión mía, no un dato.

El control que me aplico

Hay trabajo que en mi despacho no pasa por la máquina. El enfoque de un escrito lo decido yo. Cómo se adapta la normativa al caso concreto, también. Y todo lo que exige el certificado digital, presentar un impuesto o cualquier trámite con mi firma, lo hago yo cada vez que toca. Haciéndolo así descubrí algo sobre mí mismo. Prefiero ir lento con total seguridad antes que rápido con una duda encima.

Si todavía no tienes esa línea marcada, el control cabe en una hora al mes. Elige una tarea que firmes con tu nombre y que hoy hagas con IA. Hazla una vez sin ella, entera, desde la fuente. Después compárala con la versión asistida y apunta tres cosas, cuánto tardaste, qué encontraste que la máquina no vio y qué se te pasó a ti. Guarda la nota. Si en tres meses cada vez te cuesta más llegar solo a donde llegaba la máquina, ya tienes tu propia versión del estudio polaco, y sin tener que esperar a que alguien la publique.

Lo que delegas sin mirar deja de estar entrenado. Decide qué haces tú siempre y compruébalo antes de que la máquina falte.

Lo que me preguntan cuando cierro el portátil.

¿Usar IA hace perder habilidades profesionales?

En un estudio con 19 endoscopistas expertos de cuatro centros de Polonia, la detección de adenomas sin IA bajó del 28,4 % al 22,4 % después de empezar a usarla. Es observacional y la herramienta era visión artificial, así que indica un riesgo y no una ley.

¿Pasa también con los modelos de lenguaje actuales?

Un ensayo de Anthropic publicado en enero de 2026, hecho con GPT-4o, encontró peor aprendizaje en quien delegaba el problema entero. Los modelos de 2026 no son los que se midieron, así que conviene comprobarlo en el propio trabajo.

¿Cómo compruebo si me está pasando?

Una vez al mes, haz sin IA una tarea que firmas con tu nombre y compárala con la versión asistida. Apunta cuánto tardaste, qué encontraste tú y qué se te pasó.

El expediente detrás del artículo.

Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study ↗Budzyń y otros · The Lancet Gastroenterology & Hepatology 10, 896-903 · 2025
Estudio observacional revisado por paresHow AI Impacts Skill Formation ↗Shen y Tamkin · Anthropic; asistente con GPT-4o · 2026
Ensayo aleatorizado, preprintHow AI assistance impacts the formation of coding skills ↗Anthropic · 29 de enero de 2026 · 2026
Resumen del fabricanteIs AI ruining our skills? Early results are in ↗Nature · 18 de junio de 2026 · 2026
Noticia científica

Fuentes consultadas hasta el 1 de octubre de 2026. Las recomendaciones y ejemplos son elaboración editorial y no se atribuyen íntegramente a estas fuentes. Comprueba versión y ámbito antes de aplicar una norma.

Divulgación general. Ninguna herramienta de esta web certifica la revisión, seguridad o conformidad de un proceso.