El “sedentarismo cognitivo”: cómo la inteligencia artificial puede afectar el aprendizaje
La posibilidad de resolver tareas en segundos también reduce el esfuerzo mental necesario para realizarlas. Un investigador de la UBA analizó los riesgos de delegar habilidades en la tecnología.
La inteligencia artificial permite resolver en pocos segundos actividades que antes demandaban tiempo, concentración y esfuerzo. Sin embargo, esa facilidad también plantea interrogantes sobre qué ocurre con las capacidades que las personas dejan de ejercitar al delegar determinadas tareas en herramientas tecnológicas.
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, advirtió que el aumento de la eficiencia no necesariamente significa un beneficio para el aprendizaje.
Según explicó, las habilidades que dejan de practicarse pueden deteriorarse. “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 sucede cuando la IA asume el trabajo mental
Slezak señaló que distintos estudios comenzaron a analizar los efectos del uso de inteligencia artificial sobre la actividad cerebral. En los adultos, el uso intensivo de estas herramientas puede disminuir 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 impacto puede ser diferente cuando se trata de estudiantes. Mientras un adulto que delega una actividad puede dejar de ejercitar una habilidad que ya adquirió, un estudiante podría estar delegando precisamente el proceso mediante el cual debería aprenderla.
“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.
El investigador mencionó 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 inicialmente, pero las diferencias aparecieron semanas después.
Los estudiantes que habían utilizado IA bajaron a seis puntos en una evaluación posterior, mientras que quienes no la habían utilizado descendieron a siete puntos.
Para Slezak, este fenómeno puede interpretarse como una “deuda cognitiva”: una persona consigue completar una tarea, pero no necesariamente desarrolla la capacidad necesaria para realizarla por sus propios medios.
Del costo cognitivo al “sedentarismo cognitivo”
El especialista resumió el fenómeno en tres conceptos: “costo cognitivo, deuda cognitiva y sedentarismo cognitivo”.
El último representa el escenario de mayor dependencia: una capacidad deja de ejercitarse habitualmente porque una herramienta externa se encarga de realizar la tarea.
La comparación con el sedentarismo físico busca mostrar que una capacidad necesita ser utilizada para mantenerse entrenada. En el ámbito educativo, la preocupación radica en que la tecnología permita obtener resultados sin atravesar el esfuerzo mental necesario para incorporar conocimientos y desarrollar habilidades.
El riesgo puede ser mayor durante la infancia y la adolescencia, debido a que muchas de las capacidades utilizadas para estudiar todavía se encuentran en proceso de formación.
Ante la posibilidad de que el impacto sea más importante durante esa etapa, Slezak respondió: “Muchísimo más”.
Cómo utilizar la IA sin reemplazar el aprendizaje
El desafío no estaría únicamente en permitir o prohibir el uso de inteligencia artificial, sino en establecer formas de utilización que mantengan al estudiante involucrado en el proceso de aprendizaje.
Una de las estrategias planteadas por Slezak consiste en no aceptar de manera automática la primera respuesta que genera una herramienta y tomarse unos segundos para reconstruir el razonamiento propio.
El investigador mencionó un experimento en el que los usuarios que habían utilizado IA tuvieron 30 segundos para pensar cómo habrían respondido sin la herramienta. Según explicó, ese esfuerzo ayudó a fijar la idea y a compensar la deuda cognitiva.
De esta manera, la inteligencia artificial puede funcionar como una herramienta de asistencia, pero sin reemplazar completamente el proceso mental. Una respuesta generada por ChatGPT puede servir como punto de partida, aunque el usuario debería comprenderla, cuestionarla, modificarla y poder explicar por qué considera correcta la respuesta.
Slezak también planteó que la estrategia debe adaptarse a cada etapa educativa. Para los primeros años de formación, consideró necesario consolidar determinadas habilidades básicas antes de delegarlas.
“En primaria, no hay discusión: hay que aprender las tablas de memoria, a la vieja escuela”, sostuvo.
En la secundaria, en cambio, propuso incorporar espacios destinados específicamente a enseñar sobre inteligencia artificial. El objetivo no sería solamente aprender a utilizar estas herramientas, sino también comprender sus posibilidades, reconocer sus errores y evaluar sus respuestas.
El riesgo de confiar en respuestas que parecen correctas
Otro de los desafíos está relacionado con la capacidad de los grandes modelos de lenguaje para generar respuestas convincentes que pueden contener errores.
Slezak explicó que existe una diferencia entre utilizar un buscador, donde es posible acceder a documentos y contrastar información, y recurrir a modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini o Claude.
Según señaló, estos sistemas generan respuestas a partir de patrones aprendidos y una respuesta correctamente redactada no necesariamente implica que la información sea verdadera.
“Devuelve frases muy bien formadas, pero puede equivocarse. Incluso cuando le pedís fuentes, puede inventarlas”, advirtió.
Por ese motivo, verificar la información adquiere un papel central. Contrastar datos, consultar fuentes confiables y detectar posibles inconsistencias se convierten en habilidades necesarias para estudiantes y usuarios de estas tecnologías.
La inteligencia artificial, de esta manera, no elimina la necesidad de aprender, sino que modifica las capacidades que deben desarrollarse en un contexto donde una máquina puede producir una respuesta en cuestión de segundos.
El desafío consiste en aprovechar la tecnología sin permitir que la facilidad para obtener resultados termine sustituyendo el esfuerzo mental que permite construir conocimientos y desarrollar habilidades propias.
