Los investigadores de neurociencia cognitiva coinciden: el 90% de los usuarios de la IA la usan para no pensar, y solo el 5% la usa para pensar mejor de lo que lo harían solos

He aquí la cuestión: si el problema es la tecnología, en este caso la inteligencia artificial (IA) o como la usamos. Más allá de si puede o no quitar trabajos, es decir, lo que no depende de nosotros, está lo que sí depende. Como dirían los estoicos, en vez de lamentarse, aprovecharla. Pero no para pensar y hacer menos, sino para todo lo contrario, mejorar tus capacidades, aprender y ser más productivo. 

La IA está cambiando cómo trabajas, cómo escribes y cómo decides. Pero también está cambiando cómo piensas, y no siempre para mejor. Según investigaciones recientes en neurociencia cognitiva, entre el 90% y el 95% de los usuarios utiliza la IA para sustituir su pensamiento, mientras que solo una minoría —alrededor del 5%— la emplea para pensar mejor de lo que lo haría por sí sola.

La advertencia no es teórica. La lanza en una entrevista a Business Insider, la científica Vivienne Ming, investigadora en metaciencia y fundadora de Socos Labs. Su diagnóstico es que la IA está creando una brecha cognitiva entre quienes delegan su pensamiento y quienes lo amplifican.

Dos formas de usar la IA: sustituir o mejorar

Ming lo resume en una idea directa: la tendencia predominante es la sustitución. Es decir, en lugar de usar la IA para profundizar en un problema, la mayoría la utiliza para obtener directamente una respuesta.

Ese comportamiento tiene consecuencias. A corto plazo, ganas tiempo. A largo plazo, puedes perder capacidad de análisis. Esos mismos que se quejan de que la IA les puede quitar el trabajo o hacerles la vida peor, puede que no se paren a pensar que quizá dependa de ellos, de cómo la usen y para qué, evitando que no te quite la IA nada, sino que te lo quiten los humanos que mejor la usan. 

Para comprobar esa capacidad de análisis, Ming llevó a cabo un experimento con estudiantes de la Universidad de California en Berkeley y profesionales del área de San Francisco. Los participantes debían predecir eventos reales usando datos, trabajando solos o con IA.

Los resultados fueron esclarecedores:

A este último grupo Ming lo llama cíborgs. No porque dependan de la tecnología, sino porque la integran como una extensión de su pensamiento.

La clave está en la 'fricción productiva'

¿Qué hacen diferente ese 5%? No aceptan la primera respuesta. La cuestionan. Ming describe este proceso como 'fricción productiva', es decir, usar la IA para generar conflicto intelectual: pedirle que te contradiga, que señale errores, que aporte ángulos distintos.

Un ejemplo concreto: en lugar de preguntar "¿esto está bien?", preguntan "¿por qué podría estar mal?". Ese enfoque activa habilidades cognitivas clave: pensamiento crítico, evaluación de evidencia, y razonamiento en incertidumbre.

Y es precisamente esa interacción la que da lugar a lo que Ming denomina 'inteligencia híbrida': una forma de pensar que no es solo humana ni solo artificial, sino el resultado de ambas.

El riesgo real: perder habilidades sin darte cuenta

El problema no es usar IA. Es usarla mal. Y los efectos ya empiezan a verse. Cuando el modelo Claude dejó de funcionar temporalmente, algunos desarrolladores reconocieron que les costaba seguir trabajando sin él. Tareas que antes eran rutinarias se volvieron complejas de nuevo.

Esto encaja con un fenómeno conocido: cuando dejas de practicar una habilidad, la pierdes. Ming lo compara con el GPS. Es útil, pero si lo usas siempre, acabas perdiendo tu capacidad de orientación. Aplicado a la IA, la consecuencia es más profunda: puedes perder tu capacidad de pensar de forma autónoma.

Un problema que ya afecta al trabajo

El entorno laboral amplifica esta tendencia. Las empresas valoran cada vez más la rapidez y la eficiencia. Eso empuja a aceptar respuestas generadas por IA sin cuestionarlas. El resultado, según Ming, es un riesgo claro: un mercado lleno de soluciones correctas, pero indistinguibles. Lo que ella denomina 'basura de IA', contenido funcional, pero sin valor diferencial.

Y aquí está el punto clave: si todos usan la IA de la misma forma, todos obtienen las mismas respuestas. La investigación no cuestiona la utilidad de la inteligencia artificial. Cuestiona cómo la utilizas: puedes usarla para ahorrar esfuerzos y perder capacidad, o para generar debate y ganar en pensamiento. Pero ojo, porque usar, más vale usarla o, como pasó con internet, estarás fuera. 

La diferencia entre ambos caminos no está en la tecnología, sino en tu comportamiento. Porque, como advierte Ming, el verdadero riesgo no es que la IA piense por ti, es que te acostumbres a que lo haga.