Sedentarismo cognitivo: qué cambia en el aprendizaje con la llegada de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial puede resolver en segundos tareas que antes exigían tiempo, concentración y esfuerzo. Pero esa comodidad también plantea una pregunta: qué sucede con las capacidades que dejamos de ejercitar cuando delegamos cada vez más actividades en una máquina. Para Diego Fernández Slezak, investigador del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires y el CONICET, el riesgo es que la eficiencia termine desplazando el aprendizaje.

En una charla con Infobae al Mediodía, el especialista analizó el impacto del uso cotidiano de herramientas de inteligencia artificial en adultos y estudiantes y cuestionó la idea de que delegar habilidades siempre implique una mejora. “Hay un mito de que delegarle nuestras habilidades a la inteligencia artificial sólo nos aumenta la productividad y la eficiencia, pero en realidad, lo que no practicamos se nos atrofia”, sostuvo.

Qué ocurre cuando la IA hace el trabajo cognitivo

Según explicó Slezak, distintos estudios comenzaron a analizar qué sucede con la actividad cerebral cuando las personas utilizan inteligencia artificial para resolver tareas. En los adultos, el uso intensivo de estas herramientas puede reducir la exigencia cognitiva necesaria para completar determinadas actividades.

“Cuando uno empieza a usar más inteligencia artificial, el cerebro se apaga un poquito. Se ve en las ondas cerebrales: efectivamente, cuando usamos mucha inteligencia artificial, esas ondas se aplacan”, afirmó.

El problema adquiere otra dimensión durante la etapa de aprendizaje. Un adulto que delega una tarea puede estar dejando de ejercitar una capacidad que ya adquirió; un estudiante, en cambio, puede estar delegando justamente el proceso mediante el cual debería incorporarla.

“Cuando estamos en la etapa de adquirir nuevas habilidades, el uso de la inteligencia artificial no nos permite desarrollar esa capacidad. Tenemos la sensación de que aprendemos y que incorporamos contenido, pero lo cierto es que no”, explicó.

La diferencia puede no resultar evidente en una primera evaluación. Slezak citó un estudio realizado con estudiantes universitarios en el que un grupo utilizó inteligencia artificial para estudiar y otro no. Según relató, ambos obtuvieron resultados similares en un primer examen, pero las diferencias aparecieron semanas después: “A los 45 días, los que habían usado inteligencia artificial bajaron a seis puntos y los que no la usaron bajaron a siete”.

Para el investigador, ese fenómeno puede entenderse como una “deuda cognitiva”, el estudiante consigue resolver una tarea, pero no necesariamente desarrolla la habilidad que necesitaba para hacerlo por sí mismo.

De la deuda cognitiva al “sedentarismo cognitivo”

Slezak definió el proceso a partir de tres conceptos: “Costo cognitivo, deuda cognitiva y sedentarismo cognitivo”. El último representa el escenario más extremo: cuando la dependencia de herramientas externas hace que una capacidad deje de ejercitarse de manera habitual.

La comparación con el sedentarismo físico busca ilustrar una idea sencilla: una capacidad que no se utiliza pierde entrenamiento. En el caso del aprendizaje, el riesgo es que la tecnología permita obtener resultados sin atravesar el esfuerzo mental necesario para incorporar conocimientos y desarrollar habilidades.

La preocupación aumenta en niños y adolescentes, porque muchas de las capacidades que utilizan para estudiar todavía se encuentran en proceso de formación. Ante la pregunta sobre si el impacto podría ser mayor en esa etapa, Slezak fue contundente: “Muchísimo más”.

“Estamos hablando de gente que ya desarrolló la capacidad de leer, de escribir, de comprender textos. Nos vamos para atrás, cada vez peor”, advirtió.

Cómo incorporar IA sin reemplazar el aprendizaje

El desafío, entonces, no consiste simplemente en permitir o prohibir el uso de inteligencia artificial, sino en diseñar formas de utilización que mantengan al estudiante involucrado en el proceso.

Slezak propuso una estrategia concreta: no aceptar automáticamente la primera respuesta generada por una herramienta y dedicar unos segundos a reconstruir el razonamiento propio. “Hay un experimento en el que a quienes usaron IA se les dio 30 segundos para pensar cómo hubieran respondido sin la herramienta. Ese esfuerzo fija la idea y compensa la deuda cognitiva”, explicó.

La lógica es que la tecnología funcione como asistencia y no como sustituto. Una respuesta generada por ChatGPT puede servir como punto de partida, pero el usuario todavía debe comprenderla, cuestionarla, modificarla y ser capaz de explicar por qué es correcta.

En ese sentido, Slezak consideró que las estrategias educativas deben adaptarse a la edad. Para los primeros años de formación, defendió la necesidad de consolidar determinadas habilidades básicas antes de delegarlas: “En primaria, no hay discusión: hay que aprender las tablas de memoria, a la vieja escuela”.

En secundaria, en cambio, planteó la necesidad de incorporar espacios específicos para enseñar sobre inteligencia artificial. No se trata solamente de aprender a utilizar una herramienta, sino de comprender qué puede hacer, en qué se equivoca y cómo evaluar sus respuestas.

El problema de confiar en una respuesta que parece correcta

Ese último punto abre otro de los riesgos de los grandes modelos de lenguaje: su capacidad para producir respuestas convincentes incluso cuando contienen errores.

“Pasamos de usar buscadores donde podíamos chequear, a usar grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini o Claude, que devuelven la próxima palabra más probable, pero no necesariamente información chequeada”, explicó Slezak.

A diferencia de un buscador tradicional, que permite acceder directamente a documentos y fuentes para contrastar información, un modelo de lenguaje genera una respuesta a partir de patrones aprendidos. Por eso, que una explicación esté bien redactada no significa que sea necesariamente verdadera.

“Devuelve frases muy bien formadas, pero puede equivocarse. Incluso cuando le pedís fuentes, puede inventarlas”, advirtió.

Para los estudiantes, esto agrega una habilidad indispensable: aprender a verificar antes de aceptar. Contrastar datos, consultar fuentes confiables y detectar inconsistencias pasan a formar parte del aprendizaje en un contexto donde obtener una respuesta dejó de ser el principal desafío.

Una herramienta que exige nuevas habilidades

La incorporación de inteligencia artificial a la educación no elimina la necesidad de aprender; modifica qué significa aprender en un entorno donde una máquina puede producir una respuesta en segundos.

El desafío que plantea Slezak no es volver atrás ni prescindir de la tecnología, sino evitar que la facilidad para obtener resultados termine reemplazando el esfuerzo que permite desarrollar capacidades propias. La IA puede ahorrar trabajo, pero cuando el trabajo que se ahorra es justamente el que permite aprender, la eficiencia puede tener un costo que aparece más adelante.

Por eso, más que preguntarse si los estudiantes deberían utilizar ChatGPT, la discusión parece desplazarse hacia otra cuestión: qué tareas puede hacer la inteligencia artificial y cuáles todavía necesitamos hacer nosotros para seguir aprendiendo a pensar.

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