Diego Lombardi | IA, ¿amenaza al conocimiento humano?

En la película Wall-E los seres humanos llegan a un punto de dependencia tal en la tecnología que sus capacidades físicas se atrofian, al punto de tener dificultades para caminar. Aunque la historia no lo señala explícitamente, es razonable suponer que sus capacidades cognitivas siguen el mismo camino.

Wall-E transcurre en el año 2805, pero hoy podríamos estar siendo testigos de los primeros síntomas de ese deterioro. En febrero de este año, Daron Acemoglu y sus coautores advertían sobre el riesgo del “colapso del conocimiento”. En esa misma línea, escribí en abril sobre la “rendición cognitiva”. El mensaje de estas alertas es el mismo: lo que no se usa se atrofia.

Puede sonar apocalíptico, pero ya hay evidencia concreta de que el uso generalizado de la Inteligencia Artificial (IA) está generando efectos adversos sobre las habilidades humanas, tanto en el aula como dentro de las organizaciones.

Empecemos por la educación.

Los resultados de PISA 2025, el estudio comparativo de la OCDE sobre el desempeño educativo en más de 80 países, ofrecen una primera fotografía global del fenómeno. Para 2025, una mayoría de estudiantes en la mayor parte de los países participantes ya usaba chatbots de IA para sus tareas escolares. El propósito más común declarado fue “ayudarme a aprender”, seguido de investigar temas nuevos, redactar textos y resumir lecturas.

Lo que revelan los datos sobre rendimiento llama a la reflexión: en términos generales, los estudiantes que no usan IA tienden a obtener mejores resultados que quienes sí la usan. Y dentro del grupo de usuarios, son los que la usan con frecuencia intensiva quienes muestran los peores resultados. El patrón que emerge no es lineal: un uso moderado y con propósito claro puede asociarse a mejores resultados, pero el uso excesivo o sin guía se relaciona con menor rendimiento. La OCDE lo señala sin rodeos en el reporte: la IA debería sumarse al esfuerzo cognitivo del estudiante, no reemplazarlo, porque la comprensión real viene de hacer el pensamiento, no de tener una herramienta que lo haga en su lugar.

Hay un hallazgo adicional que vale la pena destacar. PISA 2025 encontró que los estudiantes con acceso a instrucción explícita sobre cómo evaluar críticamente los outputs de IA muestran un rendimiento ligeramente superior a sus pares. Es decir, lo que marca la diferencia no es el acceso a la herramienta, sino la capacidad de cuestionarla, algo que no ocurre de forma espontánea y que requiere ser enseñado deliberadamente.

Pasemos ahora a las organizaciones.

Un estudio reciente de Boston Consulting Group con 70 líderes C-suite de múltiples industrias encontró que la mitad ya está observando erosión de habilidades en sus organizaciones, y más del 60% cree que esto representará una amenaza material en los próximos tres a cinco años. BCG denomina este fenómeno distributed de-skilling: no la pérdida de capacidad de un individuo, sino la erosión colectiva del juicio organizacional cuando la rendición cognitiva ocurre simultáneamente en cientos o miles de personas.

Las habilidades más expuestas no son las más periféricas sino las más centrales: el juicio y la toma de decisiones, la capacidad de enmarcar correctamente un problema, el pensamiento creativo, el razonamiento causal. Es decir, precisamente aquellas que definen lo que significa pensar estratégicamente.

La cadena de deterioro que describen los líderes entrevistados es clara. Comienza con la aceptación acrítica de los outputs de la IA y deriva en algo más profundo: la pérdida de ownership. Cuando nadie cuestiona el análisis generado por la herramienta, nadie tampoco se siente responsable de él. “La IA lo sugirió” se convierte en un escudo. De ahí en adelante, hay menos debate, menos diversidad de pensamiento, y una homogeneización de ideas.

Pero quizás el efecto más preocupante sea el que ocurre con el talento joven. Históricamente, las tareas de entrada (investigar, redactar borradores, depurar datos) eran el mecanismo formativo por el cual se desarrollaba el juicio. Cuando la IA absorbe esas tareas, los profesionales junior se saltan las repeticiones que construyen criterio. Como señalé en un artículo anterior, aprender a equivocarse es parte esencial del proceso de aprendizaje. Si la IA elimina sistemáticamente la posibilidad del error, elimina también la oportunidad de aprender de él.

La IA es una herramienta, y lo que determinará sus beneficios o daños es el uso que hagamos de ella. Como plantean Acemoglu y sus coautores, la pregunta central es si la IA funcionará como complemento o como sustituto del aprendizaje humano. En la medida en que nos rindamos cognitivamente, iremos perdiendo capacidades. El reto está en que las sociedades, y dentro de ellas las organizaciones, construyan los incentivos adecuados para que la IA potencie nuestras capacidades cognitivas en lugar de reemplazarlas. De eso, en buena medida, depende qué tipo de inteligencia seguiremos siendo.

*Artículo publicado originalmente publicado en substack.com