Uso de la IA y deuda cognitiva
El uso constante y repetitivo de ChatGPT en nuestras tareas diarias puede generar una especie de “deuda cognitiva”. Esto pasa porque dejamos de practicar ciertas conexiones neuronales, sobre todo en el área de la escritura.
Después de varios meses usando modelos como GPT para casi todo, nuestras propias capacidades para redactar empiezan a oxidarse. Eso es justo lo que sugiere un estudio realizado en el MIT.
La metáfora es sencilla: igual que en el deporte, si dejamos de fortalecer ciertos músculos, se atrofian. De la misma forma, cuando le delegamos todo el trabajo a ChatGPT, nuestra mente se acostumbra a hacer menos esfuerzo.
Lo que, en apariencia, hace nuestra vida más fácil —dejar de redactar correos, formatos engorrosos y textos largos— también puede estar debilitando parte de nuestras capacidades cognitivas. Entonces, ¿cuál es la solución? ¿Deberíamos dejar de utilizar la IA como asistente?
La respuesta corta es no. Lo importante no es “si usamos IA” sino cómo la usamos. En los siguientes párrafos te cuento por qué y qué podemos hacer para frenar este efecto colateral.
Qué encontró el estudio del MIT
El estudio al que hacemos referencia se enfocó específicamente en la escritura de texto. Se trabajó con 55 estudiantes de universidades de alto prestigio, personas con un nivel académico elevado.
Para medir la actividad cerebral, los investigadores conectaron a los participantes a electroencefalogramas mientras realizaban la tarea de escritura.
Después, se les pidió que citaran alguna frase que ellos mismos hubieran escrito en su ensayo. El resultado fue revelador: alrededor del 80% de quienes utilizaron modelos de lenguaje como ChatGPT no pudo citar con precisión fragmentos de su propio texto.
En contraste, solo un porcentaje muy bajo (cerca del 10%) de quienes no usaron estos modelos falló en recordar sus frases. Entre quienes trabajaron con motores de búsqueda tradicionales o solo con su conocimiento personal, la mayoría sí logró recordar fragmentos muy parecidos a lo que habían redactado.
¿”Amnesia digital” o “adaptación”?
Desde 2011 se habla de una posible “amnesia digital” relacionada con el uso de motores de búsqueda como Google. La idea era sencilla: al tener la información tan accesible, dejamos de memorizarla.
Sin embargo, ese famoso estudio no se pudo replicar de forma consistente. Cuando otros investigadores intentaron confirmar ese “efecto Google”, los resultados no fueron concluyentes.
Esto nos lleva a otra lectura: los motores de búsqueda no parecen causar una degradación cognitiva directa. Más bien empujan a una adaptación cerebral. Si el usuario sabe que no puede acceder a Google, busca otras formas de resolver el problema.
La escritura como espejo del pensamiento
Volviendo al estudio del MIT, algunos críticos dicen que su alcance es limitado porque se centra solo en la escritura. Pero ahí está justo el punto: la escritura es el espejo de cómo pensamos.
Cuando escribimos de principio a fin, ponemos a prueba la lógica de nuestras ideas. Es justo en ese proceso cuando nos damos cuenta de los pasos que faltan, de los huecos en el argumento y de las partes que estaban incompletas.
Si dejamos que la IA haga todo ese trabajo por nosotros, perdemos la oportunidad de ver y corregir esos vacíos.
IA, aprendizaje real y bases sólidas
A veces creemos, casi sin cuestionarlo, que “estamos aprendiendo” solo por usar modelos de lenguaje. Pero el aprendizaje real se sostiene en estrategias muy bien estudiadas desde la educación tradicional.
Desde el conductismo se habla del aprendizaje por modelamiento o por repetición. Desde el constructivismo, del andamiaje: la idea de construir el aprendizaje sobre bases sólidas para poder subir al siguiente nivel.
Un ejemplo claro: pedirle a ChatGPT que resuma los mejores libros de aritmética y álgebra cuando no tengo claras ni las divisiones tradicionales. No entiendo bien las fracciones y nunca he trabajado la lógica matemática que necesito para resolver un examen.
En ese contexto, no hay magia posible: si no hay bases, la IA no puede aprender por ti, ni pensar por ti.
Estrategias reales para recuperar atención y pensamiento propio
Lo más útil (y realista) no es “dejar la IA”, sino cambiar el tipo de ayuda que le pides para que no te quite justamente la parte del trabajo que entrena tu mente.
Con estas estrategias para contrarrestar la deuda cognitiva, de está manera podrás usas los LLMs como una herramienta y no como la base de tu trabajo. Estas técnicas son un recopilación de diferentes fuentes, pero son las que hemos probado en la elaboración de nuestros propios blogs y sabemos que funcionan.
- La IA al final -Empezar a escribir títulos y bullets de forma manual para nuestros trabajos -Hacer borradores “feos”, “sin toda la estructura” para empezar a darle cuerpo al tema, después de la investigación lo mejor es escribir todo lo que aprendimos si se puede incluso a mano para que lo aprendido tome forma. -Ya una vez que tenemos texto, le podemos pedir a la IA que mejore redacción, ortografia, agregue ejemplos etcetera.
- Técnica “Genera tú” (Generation effect) Cuando la IA te dé ideas, no las uses directo. Oblígate a producir: 3 ejemplos parecidos, una analogía, un ejemplo opuesto.
- Nota a mano para pensar (no para transcribir) Para idear y estructurar: 10–15 min de notas a mano (o tableta con stylus) antes del teclado.
Hay evidencia de que escribir a mano favorece procesamiento más profundo que teclear “en modo transcripción”. - Mini-protocolo “10–70–20” 10% outline sin IA 20%: IA solo para elevar (claridad/estructura/estilo/objeciones)
70%: borrador humano (aunque sea imperfecto) - Estrategia única: Lectura profunda por bloques con recuperación activa: Lee un texto largo en bloques diarios de 20 minutos sin distracciones; al terminar cada bloque, cierra el texto y empieza a escribir: idea central, 3 puntos clave, un ejemplo propio, una duda. Al día siguiente, antes de seguir, vuelve a escribir 2–3 líneas recordando lo de ayer. Esto entrena atención sostenida y evita leer “en automático”.
- “Explícaselo a alguien más” (aunque sea imaginario): Después de que la IA te dé una respuesta, cierra la pantalla y escribe cómo se lo explicarías a: -Un cliente -Un colega -Un niño de 12 años. Si no puedes explicarlo con tus palabras, todavía no lo entendiste. Esta “traducción” obliga al cerebro a procesar, no solo a copiar.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24760141/?utm_source=chatgpt.com
Conclusión
No es que el uso de la IA provoque deterioro cognitivo de forma automática; lo que nos afecta es delegarle todo el trabajo, dejar de revisar y cuestionar la información que recibimos solo porque “suena bien” y parece tener sentido, y poco a poco renunciar a nuestro propio criterio.
Aunque los LLMs nos entregan textos aparentemente perfectos, muchas veces nos olvidamos de hacerlos nuestros: de meterles nuestra voz, nuestra opinión, nuestras ideas. No se trata solo de tener un texto bien redactado, se trata de conectar y de compartir algo genuino.
La IA no debería impedirnos seguirnos construyendo como personas y como profesionales. Al contrario: recordemos que la fórmula que realmente funciona es:
IA + criterio humano.
