La inteligencia artificial facilita el trabajo, sí, pero si aspiramos a que lo haga todo por nosotros, asumimos el riesgo de atrofiarnos, y ya hay evidencia científica. Vamos a analizar tres estudios científicos con resultados preocupantes.
Estudio 1: IA en el ámbito universitario
Un estudio publicado bajo el título ChatGPT as a Cognitive Crutch: Evidence from a Randomized Controlled Trial on Knowledge Retention (ChatGPT como apoyo cognitivo: evidencia de un ensayo controlado aleatorizado sobre la retención del conocimiento) aporta evidencia sobre el impacto negativo de ChatGPT en la retención de conocimientos a largo plazo.
Los investigadores reclutaron a 120 estudiantes universitarios y los dividieron en dos grupos: uno empleó ChatGPT como herramienta de estudio y otro utilizó métodos tradicionales, como lectura, apuntes y resúmenes. Después de la fase de aprendizaje, los estudiantes fueron evaluados por sorpresa 45 días después. Los resultados favorecieron a los métodos tradicionales, con un promedio de respuestas correctas del 68,5 % frente al 57,5 % del grupo de ChatGPT. En otras palabras: los estudiantes que usaron ChatGPT recordaron significativamente menos información 45 días después.
Los autores explican el fenómeno mediante dos conceptos psicológicos bien establecidos:
- Cognitive Offloading (descarga cognitiva): Cuando delegamos el esfuerzo mental a una herramienta externa (en este caso, ChatGPT), nuestro cerebro realiza menos trabajo profundo de procesamiento y consolidación de la memoria.
- Desirable Difficulties (dificultades deseables): El aprendizaje con métodos tradicionales requiere esfuerzo y lucha mental. ChatGPT facilita demasiado las cosas, eliminando precisamente esas “dificultades deseables” que fortalecen la memoria a lo largo del tiempo.
El estudio conecta los resultados con la investigación sobre el “efecto Google”, según el cual las personas tienden a recordar mejor dónde encontrar la información que la información en sí cuando esperan poder acceder a ella después. En conjunto, estos hallazgos sugieren que la facilidad para obtener respuestas instantáneas puede estar desplazando el esfuerzo necesario para retener y elaborar conocimiento de forma profunda.
El estudio también concluye que los estudiantes que emplean sin restricciones asistentes de IA, a menudo «muestran una reducción del pensamiento crítico, una disminución del esfuerzo para resolver problemas y una posible dependencia excesiva de las respuestas automatizadas».
Estudio 2: IA en la formación de habilidades
Los investigadores Judy Hanwen Shen y Alex Tamkin, en el estudio titulado How AI Impacts Skill Formation (Cómo la IA impacta la formación de habilidades), analizaron cómo distintos desarrolladores aprendieron a utilizar una nueva biblioteca de programación, con y sin ayuda de la IA. Los resultados muestran que, aunque la IA puede facilitar algunas tareas, también puede perjudicar aspectos clave del aprendizaje, como la comprensión de los conceptos, la lectura de código o la capacidad de detectar y corregir errores. Además, en términos generales, no se observaron mejoras claras en la eficiencia.
Algunos participantes que delegaron completamente el trabajo en la IA sí lograron avanzar más rápido, pero a costa de aprender menos. En cambio, identificaron varias formas de usar la IA que sí favorece el aprendizaje, especialmente cuando el usuario mantiene un papel activo y reflexivo, con preguntas del tipo “por qué” y “cómo funciona”, no con el simple copiar y pegar.
Estudio 3: IA entre profesionales sanitarios
Con el título Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study (Riesgo de pérdida de habilidades en endoscopistas tras la exposición a inteligencia artificial en colonoscopia: un estudio observacional multicéntrico), un grupo de investigadores analizó el impacto de la IA entre médicos especializados en endoscopias.
Los médicos participantes, que habían realizado al menos 2.000 colonoscopias a lo largo de su trayectoria profesional, tuvieron acceso a un sistema de IA que analiza las imágenes de colonoscopia en tiempo real e identifica un tipo de lesión intestinal precancerosa llamada “adenoma”.
La herramienta estuvo disponible para los especialistas algunos días, pero no otros. Una vez que los médicos comenzaron a usarla, su rendimiento disminuyó significativamente cuando el sistema no estaba disponible. Durante los tres meses previos a la introducción de la herramienta de IA, los especialistas detectaron al menos un adenoma en el 28,40 % de las colonoscopias. Durante los tres meses posteriores a la introducción de la herramienta, la tasa de detección de adenomas en las colonoscopias realizadas sin asistencia de IA se redujo al 22,40 %.
Conclusión
Los defensores de la IA destacan el potencial de la IA para democratizar el aprendizaje, y estoy de acuerdo. Herramientas de IA generativa, como ChatGPT, permiten acceder a una tutoría personalizada, con respuestas inmediatas y explicaciones adaptadas al ritmo de cada uno. Ahora bien, delegar en la IA aquello que deberíamos pensar y entender por nosotros mismos es una pésima decisión, y no hacen falta muchas evidencias científicas para darse cuenta de ello.
