¿Se están convirtiendo los LLM en un virus cognitivo?
Los modelos de lenguaje ya no son sólo herramientas para buscar información o producir borradores. Su expansión está modificando el entorno textual en el que leemos, escribimos, investigamos y tomamos decisiones. La pregunta relevante no es si debemos usar inteligencia artificial, sino qué tipo de relación cognitiva estamos construyendo con ella.
Un preprint reciente de Ricard Solé y sus coautores, titulado Large-Language Models as a Cognitive Virus, propone pensar la difusión de los LLM mediante una analogía epidemiológica. No afirma que la IA sea, literalmente, un agente patógeno ni que todo uso produzca deterioro cognitivo. Ofrece, en cambio, un modelo teórico para explorar cómo una tecnología útil puede propagarse socialmente, instalarse en prácticas culturales y, bajo determinadas condiciones, convertirse en una forma de dependencia difícil de revertir.(opens in new tab)
La metáfora importa porque los LLM no se limitan a almacenar o transmitir lenguaje humano: participan activamente en su producción, reformulación y evaluación. A diferencia de un buscador tradicional, responden con textos plausibles, ordenados y adaptados al pedido. Esa capacidad vuelve especialmente cómoda la delegación: resumir, redactar, traducir, argumentar, corregir, programar, planificar o decidir. Pero también puede volver menos visible la pregunta fundamental: ¿qué parte del trabajo intelectual sigue realizando la persona?
Un ecosistema textual cambiado
La escala del fenómeno merece atención. Un estudio de Graphite, basado en una muestra aleatoria de 55.400 artículos en inglés extraídos de Common Crawl y clasificados mediante tres detectores, estimó que en el primer trimestre de 2026 el 49,9% de los artículos publicados era principalmente generado por IA. En el cuarto trimestre de 2025 había alcanzado el 50,9%; la proporción parece haberse estabilizado cerca de la mitad de los artículos nuevos analizados.
El dato no describe toda la web ni permite determinar con certeza absoluta la autoría de cada texto. Se refiere a un tipo de contenido, una muestra y una metodología de detección concretos. Aun así, señala una transformación significativa: una porción muy importante del material textual reciente con el que convivimos ya no procede exclusivamente de una escritura humana.
Esto modifica el medio que alimenta nuestras prácticas comunicativas. Las personas usan LLM para generar textos; esos textos se publican, circulan, se reutilizan como insumo de otras personas y pueden volver a formar parte del ambiente informacional del que dependen futuros sistemas, plataformas y decisiones. No se trata sólo de “contenido automático”: se trata de una alteración paulatina de los patrones de expresión, de los estilos de argumentación y de los criterios con los que reconocemos una voz autorizada.
De la ayuda a la rendición
Solé y sus colegas distinguen entre usuarios poco o nada acoplados a LLM, usuarios que los emplean conservando autonomía, y usuarios que delegan persistentemente operaciones cognitivas básicas. El punto decisivo no es la frecuencia de uso, sino si la tecnología actúa como andamiaje o como sustitución. Un LLM puede ayudar a explorar alternativas, formular preguntas y contrastar argumentos; también puede reemplazar la lectura atenta, la escritura, la verificación y el juicio..(opens in new tab)
Esta diferencia dialoga con la idea de un tercer sistema de pensamiento: junto a la respuesta intuitiva rápida y la deliberación lenta, la IA aparece como una instancia externa a la que transferimos parte de la decisión. El riesgo es la cognitive surrender: aceptar una respuesta porque está escrita con fluidez, exhaustividad y seguridad, sin evaluar sus fuentes, sus supuestos o su correspondencia con los hechos.(opens in new tab)
En el ámbito universitario, este problema no se resuelve prohibiendo herramientas. Requiere diseñar usos que preserven la actividad intelectual: pedir justificación de las decisiones tomadas con IA, verificar referencias, comparar respuestas, elaborar argumentos propios, declarar los límites de una consulta y sostener instancias de trabajo sin asistencia. La alfabetización en IA debe incluir alfabetización para no obedecerla pasivamente.
La ficción como advertencia
Pontypool y la serie turca Hot Skull imaginan virus semánticos que se transmiten por las palabras: escuchar ciertos enunciados altera la mente de los personajes y transforma la comunicación en vehículo de contagio. Son ficciones extremas, desde luego, pero iluminan una intuición contemporánea: el lenguaje no es un canal neutral. Puede organizar percepciones, hábitos, afectos y conductas.(opens in new tab)
Los LLM no convierten a nadie en un "zombi lingüístico". Sin embargo, su presencia cotidiana puede normalizar fórmulas, acelerar la aceptación de textos verosímiles y reducir la disposición a detenerse, dudar y comprobar. El “virus” que interesa a Solé no es una máquina maliciosa, sino una dinámica cultural: una tecnología que se difunde porque resulta eficaz y que puede reconfigurar las capacidades de quienes dependen de ella.(opens in new tab)
Esta nota fue elaborada con asistencia de IA generativa. Asumirlo no cancela la responsabilidad humana: la refuerza. Mi tarea aquí fue seleccionar materiales, relacionar hipótesis, revisar formulaciones y responder por lo escrito. Tal vez ésa sea la cuestión decisiva: no si usaremos IA, sino cuánto juicio propio estaremos dispuestos a seguir ejerciendo cuando la respuesta ya parezca venir resuelta.
Fuentes citadas:
Graphite. (2026, mayo). AI now writes as many online articles as humans do. Five Percent Research. https://graphite.io/five-percent/research/ai-now-writes-as-many-online-articles-as-humans-do(opens in new tab)graphite(opens in new tab)
Pew Research Center. (2026, 20 de agosto). How much of the internet is written with AI? https://www.pewresearch.org/data-labs/2026/08/20/how-much-of-the-internet-is-written-with-ai/(opens in new tab)pewresearch(opens in new tab)
Shaw, S., & Nave, G. (2026, mayo). Thinking fast, slow, artificially: AI and your brain. Wharton Executive Education. https://executiveeducation.wharton.upenn.edu/thought-leadership/wharton-at-work/2026/05/thinking-fast-slow-and-artificially/(opens in new tab)executiveeducation.wharton.upenn(opens in new tab)
Solé, R., Ruffini, G., Castaldo, F., Tuccio, M., Seoane, L. F., de Domenico, M., Elena, S. F., Krakauer, D. C., & Levin, M. (2026). Large-language models as a cognitive virus [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2609.03344(opens in new tab)
Imágenes:
Imagen de la serie Hot Skull (Netflix), infografía obtenida de Graphite.io
Imagen ilustrativa generada con Google Flow