Hay una pregunta que me ronda cada vez que veo a mis estudiantes trabajar con inteligencia artificial: ¿la estamos usando para pensar mejor o, poco a poco, para ahorrarnos el trabajo de pensar?
Después de más de veinte años entre aulas, conversaciones, dudas, orientaciones y procesos de aprendizaje con jóvenes, me ha tocado ver pasar muchas tecnologías. Pero ninguna había entrado de esta manera en algo tan íntimo, como el proceso de pensar.
La inteligencia artificial puede explicarnos un concepto, ordenar una idea, resumir un texto, abrirnos posibilidades e incluso ayudarnos a escribir. Nada de eso me preocupa por sí mismo. La dificultad comienza cuando la herramienta deja de ser apoyo y ocupa el lugar que debería ocupar nuestro propio esfuerzo.
Nuestro cerebro aprende cuando hace algo con la información. Recordar, comparar, cuestionar, equivocarnos, buscar una explicación, permanecer un rato con una duda y finalmente construir una respuesta exige trabajo mental. Y ese trabajo, lejos de ser un estorbo, forma parte del aprendizaje.
Por eso prefiero hablar de posible dependencia cognitiva y no decir, a la ligera, que la inteligencia artificial «daña el cerebro». La evidencia disponible no permite hacer una afirmación tan amplia.
La pregunta más interesante es otra: ¿qué sucede cuando, de manera habitual, empezamos a entregar a una herramienta tareas que antes resolvíamos nosotros?
Un estudio experimental publicado en 2025 encontró que estudiantes universitarios que utilizaron ChatGPT como apoyo obtuvieron una retención de conocimientos menor en una evaluación sorpresa realizada 45 días después que quienes estudiaron sin IA. Los autores relacionaron el resultado con la reducción del esfuerzo cognitivo implicado en el aprendizaje.
Otros trabajos recientes muestran una imagen más compleja. Una revisión y metaanálisis de 2025, que sintetizó 57 estudios, encontró efectos positivos de la IA generativa sobre distintos resultados de aprendizaje, pero no encontró un efecto estadísticamente significativo sobre la metacognición. Es decir: la IA puede ayudarnos a aprender, pero eso no significa automáticamente que aprendamos a supervisar mejor nuestro propio pensamiento.
En investigación aparece también el concepto de «cognitive offloading», o descarga cognitiva: apoyarnos en algo externo para aliviar parte del trabajo mental. Esto puede ser perfectamente razonable. Todos usamos herramientas para recordar, organizar o calcular.
La preocupación aparece cuando el apoyo se vuelve dependencia y dejamos de ejercitar la capacidad de decidir qué preguntar, qué aceptar, qué cuestionar y qué verificar.
Como neuropsicóloga, hay aquí un punto que me interesa especialmente: las funciones ejecutivas, en las que participa la corteza prefrontal. Planificar, inhibir una respuesta, cambiar de estrategia, tomar decisiones y supervisar lo que hacemos son procesos que se ponen en juego cuando resolvemos problemas. No, la inteligencia artificial no «apaga el lóbulo frontal»; decir eso sería científicamente irresponsable. Pero sí conviene recordar algo sencillo: las capacidades cognitivas, como cualquier capacidad, necesitan ejercitarse.
Un joven que siempre le pide a una IA que formule la pregunta, organice el argumento, resuelva el problema y redacte la conclusión puede entregar un trabajo impecable. Pero debemos preguntarnos: ¿qué parte de ese proceso ocurrió realmente en su mente?
Hay, además, una dimensión que a veces dejamos fuera de la conversación: la emocional. Cuando una herramienta nos responde de inmediato, desaparece buena parte de la frustración de no saber. Eso puede ser una ayuda magnífica cuando la IA funciona como andamiaje. Pero aprender no siempre es cómodo.
A veces necesitamos quedarnos unos minutos frente a una pregunta difícil, soportar la duda, equivocarnos y volver a empezar. Si quitamos toda esa incomodidad, también podríamos estar quitando oportunidades para desarrollar autorregulación y perseverancia.
Por eso no veo la prohibición como respuesta educativa. Sería difícil imaginar la enseñanza actual como si internet no existiera. Lo que necesitamos es formar personas capaces de utilizar la inteligencia artificial con criterio, responsabilidad y ética.
Quizás convenga recuperar una pequeña secuencia: primero pensar, después preguntar; primero leer, después contrastar; y antes de entregar un texto, preguntarnos si podríamos defender con nuestras propias palabras lo que allí aparece. Porque después de recibir una respuesta de una máquina todavía queda una tarea que es nuestra: ejercer criterio.
La inteligencia artificial puede ser una aliada extraordinaria para ampliar nuestro pensamiento. Pero también puede convertirse en una muleta intelectual si dejamos de caminar con nuestras propias ideas.
A mis estudiantes les digo algo muy sencillo: no le tengan miedo a la IA; tengan cuidado de no dejarle el pensamiento completo. Úsenla para ampliar una pregunta, pedir retroalimentación o explorar una posibilidad. Pero no le entreguen aquello que les corresponde construir a ustedes: la curiosidad, el criterio y la autonomía.
El desafío de esta época no consiste en competir con una máquina capaz de procesar enormes cantidades de información. Consiste en que, mientras aprendemos a convivir con herramientas cada vez más potentes, no dejemos de cultivar lo que nos corresponde como seres humanos: pensar, sentir, cuestionar, decidir y construir sentido.
Usar inteligencia artificial con inteligencia y ética, no debería llevarnos a pensar menos. Debería ayudarnos, precisamente, a pensar mejor.
Fuentes científicas de apoyo
Chen, S., & Cheung, A. C. K. (2025). Effect of generative artificial intelligence on university students learning outcomes: A systematic review and meta-analysis. Educational Research Review. https://doi.org/10.1016/j.
Han, X., Peng, H., & Liu, M. (2025). The impact of GenAI on learning outcomes: A systematic review and meta-analysis of experimental studies. Educational Research Review. https://doi.org/10.1016/j.
Iqbal, J., Hashmi, Z. F., Asghar, M. Z., et al. (2025). Generative AI tool use enhances academic achievement in sustainable education through shared metacognition and cognitive offloading among preservice teachers. Scientific Reports, 15, 16610. https://doi.org/10.1038/
Luo, J., Zheng, C., Yin, J., et al. (2025). Design and assessment of AI-based learning tools in higher education: A systematic review. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 22, 42. https://doi.org/10.1186/
Lan, M., & Zhou, X. (2025). A qualitative systematic review on AI empowered self-regulated learning in higher education. npj Science of Learning, 10, 21. https://doi.org/10.1038/
ChatGPT as a cognitive crutch: Evidence from a randomized controlled trial on knowledge retention. (2025). Social Sciences & Humanities Open, 12, 102287. https://doi.org/10.1016/j.
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