La deuda que estamos acumulando gracias a la IA

La idea de que tener acceso a toda la información del mundo, como lo promete Google en su propuesta de valor,  equivale a tener conocimiento, puede ser peligrosa. No es algo completamente nuevo, ya que llevamos más de una década viendo sus señales, pero hoy se vuelve más crítico por la velocidad, la facilidad y la dependencia que hemos desarrollado.

Ya en 2011, estudios sobre el llamado «efecto Google» mostraban algo contraintuitivo: cuando sabemos que la información está disponible, dejamos de recordarla. Nuestro cerebro no almacena el contenido, sino el camino para volver a encontrarlo. En eso nos habíamos vuelto expertos. Era interesante entonces, pero hoy, con IA disponible en segundos y sin fricción, ese fenómeno se amplifica de forma radical. La evidencia más reciente empieza a incomodar a muchos y ya no viene solo de encuestas, sino de electrodos pegados en la cabeza.

En 2025, investigadores del MIT Media Lab realizaron un experimento donde midieron la actividad cerebral de personas mientras escribían ensayos. Un grupo usó ChatGPT, otro usó buscadores y un tercero trabajó solo con su cerebro. Los resultados fueron elocuentes. El grupo que usó IA mostró hasta un 55% menos de conectividad cerebral en comparación con el grupo sin herramientas, mientras que el 83% de los participantes que usaron IA fue incapaz de citar algo de los ensayos que acababan de escribir. La tarea se ejecutó, pero no dejó huella. Los investigadores acuñaron un término para esto: deuda cognitiva. Como la deuda financiera, es cómoda en el corto plazo pero costosa en el largo.

Los profesores que evaluaron los textos del grupo que usó IA los calificaron como «sin alma», es decir correctos, pero homogéneos, sin pensamiento original. Además, a medida que avanzaba el estudio, los participantes del grupo de IA se volvían progresivamente más pasivos, hasta simplemente copiar y pegar lo que la herramienta generaba.

Otro ensayo clínico controlado, publicado a fines de 2025, asignó aleatoriamente a estudiantes universitarios a estudiar con y sin ChatGPT. Cuarenta y cinco días después, una prueba sorpresa mostró los resultados: quienes habían usado IA respondieron correctamente un 57,5% de las preguntas, versus un 68,5% de quienes estudiaron de forma tradicional. Funcionaron bien en el momento, pero no aprendieron.

Todo esto no es culpa de la tecnología ni implica que debamos abandonarla. Algo similar ocurre con los libros, los expertos o los equipos de trabajo, que funcionan como memoria externa. La diferencia es que antes había fricción y había que buscar, leer e interpretar, lo que obligaba a pensar, mientras que hoy esa fricción desapareció casi por completo y, muchas veces, con ella también lo hizo el aprendizaje.

El propio estudio del MIT encontró algo esperanzador. Quienes habían trabajado primero sin IA y luego la incorporaron, mostraron mayor actividad cerebral y usaron estrategias de prompting más sofisticadas. Es decir, descubrieron que el orden importa. El trabajo previo y el uso de la IA después de pensar amplifica, mientras que usada en lugar de pensar, reemplaza.

El conocimiento no es lo que puedes acceder en segundos. Es lo que puedes reconstruir sin ayuda. Es  la capacidad de conectar ideas, de tener criterio propio y de cuestionar lo que lees. Sin internalización no hay comprensión y sin comprensión es muy difícil crear algo nuevo. En un mundo donde todos acceden a las mismas herramientas y a la misma información, esta última se transforma en un commodity. La ventaja estratégica estará en quién hizo el trabajo previo de entender, integrar y pensar por sí mismo.

Aprender siempre ha requerido esfuerzo, por lo que la novedad no es que podamos evitarlo, sino que ahora podemos evitarlo todo el tiempo. Y eso tiene consecuencias que recién estamos empezando a medir, con electrodos en la cabeza.