¿La IA nos hace pensar menos?

Lo que mostró un electroencefalograma

Investigadores del MIT Media Lab conectaron electroencefalogramas a un grupo de estudiantes mientras escribían ensayos de tres maneras distintas: sin ayuda, con un buscador tradicional o con ChatGPT (Kosmyna et al., 2025). El grupo que usó ChatGPT mostró la conectividad cerebral más baja de los tres, un indicador vinculado a menor compromiso cognitivo activo durante la tarea de escritura. Lo más llamativo: cuando después se les pidió escribir sobre el mismo tema sin la IA, buena parte de ese grupo no lograba recordar ni citar una frase de su propio texto anterior.

El estudio, todavía un preprint pero ya citado en más de 200 trabajos, instaló en la conversación académica una pregunta que va más allá de la eficiencia: ¿qué pasa con nuestro pensamiento cuando delegamos en la IA no solo tareas repetitivas, sino también el razonamiento?

La "deuda cognitiva"

Los autores llaman a este fenómeno "deuda cognitiva": así como una deuda financiera, ahorrar esfuerzo mental hoy se paga después, con menor retención y menor capacidad de reconstruir el propio razonamiento. En la misma línea, un artículo reciente de Nature Reviews Psychology plantea una distinción clave: usar IA generativa puede mejorar el desempeño inmediato en una tarea sin mejorar el aprendizaje real (Yan et al., 2025). Es la diferencia entre resolver bien un ejercicio y entender por qué se resuelve así.

Esto conecta con lo que ya se sabía sobre memoria y aprendizaje: cuando el cerebro delega el procesamiento profundo de la información, lo que en ciencia cognitiva se llama "carga cognitiva", en una herramienta externa, se libera esfuerzo mental, pero también se reduce la codificación profunda que hace que lo aprendido perdure en el tiempo (Bai et al., 2023).

No todo es negativo.

Sin embargo, la evidencia no es unánime. Un estudio con estudiantes universitarios encontró que el 64% de los encuestados considera que las herramientas de IA generativa mejoran su capacidad de pensamiento crítico, sobre todo cuando se usan en instancias de trabajo colaborativo (Ruiz-Rojas et al., 2024). Por otra parte, una revisión sistemática sobre IA y pensamiento de orden superior en la universidad encontró que, tanto para estudiantes como para docentes, las experiencias positivas superaron a las negativas, aunque ambos grupos señalaron el riesgo de perder profundidad si el uso no se acompaña de reflexión (Patrick et al., 2025).

La clave, según un equipo de la Universidad de Kansas, no está en la herramienta en sí, sino en cómo se integra. La IA puede funcionar como una colaboradora que estimula la metacognición, es decir, pensar sobre el propio pensamiento cuando se diseñan actividades que exigen justificar, cuestionar y revisar lo que la IA propone, en lugar de aceptarlo sin más (Atchley et al., 2024).

Qué implica esto para la universidad.

El desafío para las instituciones educativas no es prohibir la IA ni usarla sin criterio, sino diseñar su integración pensando en qué procesos cognitivos se quieren preservar. Pedirle a la IA que resuelva un problema es distinto a pedirle que explique tres formas posibles de resolverlo, para después decidir y justificar cuál conviene. Esa diferencia, según la evidencia disponible, puede ser la que separa una herramienta que entrena el pensamiento de una que lo reemplaza.

¿Vos cómo usás la IA en tu proceso de aprendizaje: para pensar con ella o para que piense en tu lugar?

Referencias

Atchley, P., Pannell, H., & Wofford, K. (2024). Human and AI collaboration in the higher education environment: opportunities and concerns. Cognitive Research: Principles and Implications, 9(1). https://doi.org/10.1186/s41235-024-00547-9

Bai, L., Liu, X., & Su, J. (2023). ChatGPT: The cognitive effects on learning and memory. Brain-X, 1(3). https://doi.org/10.1002/brx2.30

Kosmyna, N., Hauptmann, E., & Yuan, Y. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task (arXiv:2506.08872). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.08872

Patrick, P., Yip, S. Y., & Campbell, C. (2025). Artificial intelligence and higher-order thinking: A systematic review of educator and student experiences and perspectives in higher education. Higher Education Quarterly, 79(4). https://doi.org/10.1111/hequ.70069

Ruiz-Rojas, L. I., Salvador-Ullauri, L., & Acosta-Vargas, P. (2024). Collaborative working and critical thinking: Adoption of generative artificial intelligence tools in higher education. Sustainability, 16(13), 5367. https://doi.org/10.3390/su16135367

Yan, L., Greiff, S., & Lodge, J. M. (2025). Distinguishing performance gains from learning when using generative AI. Nature Reviews Psychology, 4(7), 435–436. https://doi.org/10.1038/s44159-025-00467-5

Nota de transparencia

Fuentes académicas verificadas con Scite. Borrador elaborado con asistencia de Claude (Anthropic). Prompt de imagen generado con Claude; imagen generada con ChatGPT (OpenAI).

Prompt

Minimalist editorial illustration, 16:9 aspect ratio. A human head in profile rendered as a soft gradient silhouette in deep teal and navy tones, with a delicate glowing neural waveform (EEG-style line) running through the brain area and extending outward into a subtle faint circuit pattern. Clean academic aesthetic, warm off-white background, soft even lighting, flat modern vector illustration style. No text, no logos, no realistic human face, no photorealism.