La IA prometía cambiar los colegios, pero estudiantes admiten haber perdido la capacidad de pensar

La inteligencia artificial llegó a las aulas con la promesa de personalizar el aprendizaje y aliviar la carga de los estudiantes. Dos años después, informes internacionales y ensayos académicos muestran un resultado distinto: peores calificaciones, menor comprensión lectora y estudiantes que admiten haber perdido la capacidad de pensar sin ayuda de un chatbot.

El caso de Richard Scott, un estudiante de Pensilvania que empezó a resolver ecuaciones cuadráticas con el buscador de Google y terminó reprobando su examen final de matemáticas, resume ese fenómeno que hoy preocupa a docentes, psicólogos y organismos educativos.

Cómo se está usando la IA en las escuelas

El informe PISA 2025 de la OCDE encontró que los estudiantes que usan inteligencia artificial para tareas como resumir o redactar obtienen peores resultados en ciencias que quienes no la utilizan. La diferencia equivale a unos 20 puntos, el equivalente a perder un año completo de escolarización.

El matiz es que quienes reciben formación específica en alfabetización en IA puntúan ligeramente por encima de la media, lo que indica que el problema no es la herramienta en sí, sino la ausencia de criterio para usarla.

En España, el 54% del alumnado reconoce usar chatbots para aprender: un 40% para resumir contenidos y un 30% para redactar trabajos. Con ese nivel de adopción, el país registró un retroceso respecto a 2022 de 23 puntos en lectura, 16 en matemáticas y ocho en ciencias, en un contexto donde la comprensión lectora cayó 28 puntos en toda la OCDE en la última década.

Los estudios coinciden en un punto: usar inteligencia artificial para obtener respuestas rápidas mejora el desempeño inmediato, pero debilita el aprendizaje real. Cuando se retira la herramienta, los estudiantes que dependieron de ella rinden peor que quienes nunca la usaron, porque no desarrollaron la comprensión necesaria para resolver el problema por sí mismos.

El experimento que midió el daño cognitivo en estudiantes

Un ensayo clínico realizado en la Universidad de Pensilvania con casi mil alumnos de matemáticas comprobó que usar un modelo estándar como GPT-4 mejoraba el rendimiento a corto plazo, pero hundía el aprendizaje real.

Al retirar el acceso a la herramienta en un examen posterior, el grupo que había dependido de la IA para estudiar rindió un 17% peor que el grupo de control.

La solución que plantea ese mismo estudio es la creación de un “tutor IA” que no entregue las respuestas de forma directa, sino que guíe al estudiante en el razonamiento. Así se evitaría lo que los investigadores llaman “pereza metacognitiva”: la capacidad de resolver un problema sin realizar ningún trabajo mental propio.

Un ejemplo de esta realidad es Richard Scott, el estudiante de Pensilvania de 15 años, usó el buscador asistido por IA para resolver ecuaciones algebraicas y también para tareas de otras materias, como identificar las partes de un volcán o escribir un ensayo sobre el cuento de Edgar Allan Poe. Sus notas, que antes eran buenas en matemáticas, empezaron a caer.

“Me ralentizó el pensamiento”, dijo Scott. “Cuando estaba en un examen y no podía usar la IA, me costaba pensar.”

Los efectos emocionales detectados en los estudiantes

Más allá del rendimiento académico, el uso intensivo y diario de inteligencia artificial también dejó marcas en el plano emocional. Un ensayo del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) detectó que ese tipo de uso se correlacionó con mayor soledad, más dependencia y menor sociabilización entre los estudiantes.

La Asociación Americana de Psicología advirtió que a los jóvenes les cuesta distinguir la empatía simulada de un chatbot de la comprensión humana genuina, una confusión que puede profundizar el aislamiento en lugar de aliviarlo.

Los especialistas no plantean eliminar la inteligencia artificial de las aulas, sino redefinir su función: pasar de un sistema que entrega soluciones inmediatas a uno que acompañe y guíe el razonamiento del estudiante, como propone el modelo de “tutor IA” surgido del ensayo de Pensilvania.