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Los recientes lanzamientos de Gemini Deep Think y GPT-5 han puesto de relieve la rápida evolución de los modelos lingüísticos de gran tamaño. Dado que el 67 por ciento de las organizaciones a nivel mundial ya utilizan LLM, probablemente usted también los haya probado. Quizás le impresionó, o no tanto, en el caso del nuevo ChatGPT. Pero también puede que haya notado que se distrae con mayor facilidad, que su memoria no es tan fiable y que tareas que antes parecían fáciles ahora parecen más difíciles de gestionar.
No es tu imaginación. Si bien las herramientas basadas en IA pueden deslumbrar por su velocidad y fluidez, depender demasiado de ellas puede aturdirnos, volviéndonos más lentos, más aburridos y menos capaces de pensar por nosotros mismos. Cuatro tendencias destacadas por investigaciones en curso se destacan.
La distracción digital está reduciendo nuestra capacidad de concentración. En las últimas dos décadas, los teléfonos inteligentes y otros dispositivos han minado cada vez más nuestra capacidad para mantener la atención, tomar decisiones y completar tareas, distrayéndonos con notificaciones constantes y atrayéndonos a un desplazamiento sin fin. La necesidad de revisar nuestros teléfonos, reforzada por la pequeña recompensa que el cerebro registra con cada mensaje o actualización, es tan adictiva como debilitante. Los estudios demuestran que estas interrupciones, combinadas con la gratificación instantánea del desplazamiento, dificultan la concentración en tareas exigentes y a largo plazo.
El acceso cada vez más fácil a la información provoca erosión de la memoria, lo que implica una menor capacidad para retener y organizar la información al tomar decisiones. Los investigadores comenzaron a estudiar el “efecto Google” hace algún tiempo, destacando su impacto negativo en memoria De la creciente dependencia de los teléfonos inteligentes. En contraste, las generaciones anteriores tenían que memorizar números de teléfono, poesía e incluso la tabla periódica.
La disminución de la capacidad para razonar bien y construir un buen argumento es el efecto más reciente de la IA, ya que cada vez más la gente delega su pensamiento en ChatGPT, Gemini o DeepSeek. Los estudios demuestran que esta «descarga cognitiva” dificulta nuestra capacidad de pensar con claridad, reconocer conexiones lógicas y detectar argumentos erróneos. Es el equivalente mental a externalizar la rutina de ejercicios: puedes conservar energía a corto plazo, pero con el tiempo, tu propia fuerza disminuye.
En la era anterior al Máster en Derecho, los investigadores debían buscar en internet —o, antes, en la biblioteca— y evaluar cuidadosamente cada nueva fuente. ¿Era útil? ¿Cómo se comparaba con otras fuentes? ¿Se podían combinar o contrastar las ideas? El proceso de investigación entrenaba la mente para recordar, aplicar, analizar y sintetizar. Sin ese trabajo, esas capacidades inevitablemente se debilitan.
Dejar de analizar, debatir y cuestionar ideas lleva a mentes más embotadas. La fricción cognitiva es vital para agudizar la capacidad intelectual. La adulación de los LLM, entrenados para complacer y depender de la aprobación del usuario, embota nuestro pensamiento. La adulación también tiene un lado oscuro, como cuando los modelos de IA concuerdan con autodiagnósticos incorrectos o hacen sugerencias perjudiciales.
De forma alarmante, un estudio reciente muestra que cuanto más insisten los usuarios en falsedades, más se hacen eco de ellas los modelos convencionales. OpenAI trabaja ahora para frenar la adulación (en palabras del propio ChatGPT) «fomentando la honestidad, el desacuerdo constructivo y el pensamiento independiente en lugar de los elogios o la deferencia automáticos». El problema es que la fricción incomoda a los usuarios, a pesar de que esa tensión es precisamente lo que impulsa el crecimiento personal.
Las empresas tecnológicas, los lugares de trabajo, las instituciones educativas y las personas deben asumir el reto de garantizar que la IA fortalezca la capacidad humana. Para mí, como estudiante universitario, el reto es inmediato. En 2023, un tercio de los estudiantes universitarios estadounidenses declararon utilizar ChatGPT para sus cursos; para 2024, otra encuesta reveló que el 86 por ciento de los estudiantes de 16 países recurrían a la IA en sus estudios.
Con un dispositivo con IA siempre a mano, la pregunta a la que debemos tener una respuesta convincente es: ¿por qué esforzarnos en recordar cosas, razonar o reconstruir un argumento cuando un Máster en Derecho lo hace por nosotros? La respuesta es que si no entrenamos nuestro cerebro para recordar, razonar y aceptar la «fricción cognitiva», el resultado será una erosión de la capacidad de aprendizaje, razonamiento, creatividad, metacognición y pensamiento crítico.
Algunas soluciones tienen una larga trayectoria. Quizás sea hora de recuperar la memorización como una forma de entrenamiento mental. Como ejercicio sencillo, puedes intentar enseñarle a tu LLM favorito algo que acabas de aprender: explicar el material nuevo a otra persona, incluso a un asistente de IA, ayuda a retener el conocimiento.
Los antiguos griegos reconocían que el verdadero aprendizaje no provenía de entretener, impresionar o complacer a los estudiantes, sino de desafiarlos a cuestionar sus creencias. El método socrático —preguntar: «¿Qué quieres decir con eso? ¿Qué evidencia lo respalda? ¿Has considerado otra perspectiva?»— obligaba a los estudiantes a poner a prueba sus suposiciones y a afinar sus argumentos.
Reducir la distracción puede incluir la creación de espacios, clases y tiempo sin recurrir constantemente a dispositivos. En el Reino Unido, aproximadamente el 90 por ciento de las escuelas han prohibido el uso de teléfonos inteligentes durante las clases. Las universidades y los centros de trabajo podrían crear entornos más libres de dispositivos para la lectura, la reflexión y el debate. Al adoptar el aprendizaje basado en problemas y las simulaciones, pueden ayudar a estudiantes y colegas a abordar problemas complejos y abiertos utilizando (y perfeccionando) el juicio y la creatividad.
La disyuntiva que enfrentamos es si someter nuestras mentes a la IA o considerar los LLM como compañeros de entrenamiento que nos permitan perfeccionar nuestras capacidades cognitivas. La revolución de los datos ha entrado en una nueva fase, y solo entrenando nuestras mentes podremos mantenernos al día.
La autora es decana de la Escuela de Gobierno Blavatnik de la Universidad de Oxford.
Derechos de autor: Project Syndicate, 2025.
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