
Una persona puede caminar y conversar al mismo tiempo sin pensar en cada paso. También puede manejar por una ruta conocida mientras mantiene una charla sencilla. En esos casos, una de las acciones ya está tan entrenada que el cerebro ejecuta casi sin esfuerzo consciente.
Esa misma lógica de “piloto automático” fue la base de un estudio del Georgetown University Medical Center, publicado en la revista científica Journal of Cognitive Neuroscience. Los investigadores indicaron que, tras un entrenamiento intensivo, una tarea compleja puede automatizarse y transferirse a otra región cerebral, lo que libera recursos mentales para sostener en paralelo una segunda actividad exigente sin saturar el sistema de control atencional.
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Un período de entre 5 y 10 semanas de entrenamiento y más de 30.000 pruebas individuales permitió que los participantes aprendieran a clasificar imágenes de automóviles con diferencias sutiles.
Al inicio, esta tarea requirió la participación activa de la corteza prefrontal, vinculada al control ejecutivo, como la atención, la planificación y la toma de decisiones. Con la práctica, el procesamiento se desplazó hacia la corteza temporal, asociada al reconocimiento de objetos complejos, y ese cambio dejó recursos disponibles para otra tarea.

En otras palabras, el entrenamiento hizo que una tarea compleja se volviera más automática y especializada, y eso abrió espacio para sumar una segunda tarea sin que ambas compitieran por el mismo sistema de control.
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Por qué este cambio permite hacer dos tareas a la vez
Los investigadores entrenaron a los participantes con imágenes de autos deformadas digitalmente y siguieron la actividad cerebral mediante resonancia magnética funcional (IRMf) y electroencefalografía (EEG). Las mediciones mostraron que, al comienzo, la clasificación exigía atención sostenida y dependía de la corteza prefrontal; tras el entrenamiento, la tarea se apoyó con mayor peso en la corteza temporal.

Ese traslado tuvo una consecuencia directa: la corteza prefrontal quedó más libre para procesar una segunda actividad. Los autores señalaron que la multitarea real solo es posible cuando una de las funciones se automatiza y opera “en segundo plano”, mientras la capacidad consciente se concentra en la otra.
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Estos resultados cuestionaron la idea de que el cerebro humano solo alterna rápidamente entre tareas. El Georgetown University Medical Center indicó que, con práctica, los circuitos neuronales cambian de manera medible y pueden permitir la ejecución en paralelo de dos tareas bajo condiciones específicas.
Cómo el cerebro logra la multitarea real
La automatización aparece cuando una habilidad, a través de repetición intensa, pasa del control consciente a procesos cerebrales más eficientes y menos demandantes. En este estudio, la corteza temporal asumió funciones que inicialmente dependían de la corteza prefrontal.
Una forma simple de entenderlo es pensar la atención como una mesa de trabajo con espacio limitado: cuando una tarea es nueva, ocupa casi toda la mesa porque exige supervisión, decisiones y correcciones. Con suficiente práctica, parte de ese “manual” se traslada a un circuito más especializado. La mesa queda más despejada y permite sostener otra tarea sin que ambas compitan por el mismo recurso central.
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Patrick Cox, primer autor del estudio y profesor en Lehigh University, destacó que el equipo midió los cerebros antes y después del entrenamiento. El enfoque longitudinal permitió observar que el ejercicio intensivo no solo mejoró el desempeño: también creó una zona selectiva en la corteza temporal, lo que sugirió una reorganización funcional del cerebro.
Los expertos subrayaron que este proceso ayuda a explicar fenómenos cotidianos y profesionales. Un radiólogo con experiencia, por ejemplo, puede clasificar imágenes con rapidez y precisión tras años de formación, sin que la tarea consuma el mismo nivel de atención consciente que demandaría en un principiante. En ese punto, la plasticidad cerebral permite que una actividad compleja se ejecute con menor carga de control ejecutivo.
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Por su parte, Maximilian Riesenhuber, profesor de neurociencia en Georgetown y autor principal, afirmó que el cerebro puede remodelar su organización funcional y usar otras áreas para absorber nuevas habilidades.

En esa lógica, la multitarea real aparece cuando una de las actividades deja de competir por la corteza prefrontal, el principal sistema de control atencional del cerebro, y se vuelve más automática. No se trata de ‘esforzarse más’, sino de reducir la demanda de control consciente en una de las dos acciones.
Implicaciones para la vida cotidiana, los hábitos y la inteligencia artificial
Entender la automatización ayuda a explicar cómo surgen los comportamientos automáticos y por qué pueden resistirse a los intentos de cambiarlos. Riesenhuber indicó que identificar en qué parte del cerebro se procesa una acción es relevante para modificar hábitos difíciles de desaprender, porque los cambios basados solo en redirigir la atención suelen fallar cuando la conducta ya se volvió automática.
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En la práctica, la automatización aparece en escenas comunes: conducir y conversar, o caminar y masticar chicle. Sin embargo, Cox advirtió que no todas las combinaciones son equivalentes. Escribir mensajes en el teléfono mientras se conduce mantiene un riesgo considerable porque no forma parte de circuitos realmente independientes y tiende a competir por recursos de control y atención.

En el campo de la inteligencia artificial, replicar este tipo de aprendizaje sigue siendo un desafío. Mientras el cerebro humano suma nuevas habilidades basándose en aprendizajes previos y libera recursos para lo siguiente, la IA actual carece de mecanismos comparables para reutilizar de forma eficiente información ya aprendida sin interferencias.
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Según el Georgetown University Medical Center, estudiar cómo el cerebro transfiere habilidades y automatiza funciones podría aportar pistas para futuros avances en modelos de aprendizaje continuo. Al desplazar tareas ya dominadas hacia la corteza temporal, el cerebro libera recursos en la corteza prefrontal y queda mejor preparado para afrontar nuevas demandas.
Esa capacidad de construir sobre aprendizajes previos, sin saturar el sistema de control ejecutivo, es una de las diferencias que este trabajo puso en foco frente a los sistemas de inteligencia artificial convencionales.
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