Nolan Lovett, de la Universidad de Operaciones Especiales de la OTAN en Bélgica, publicó el 26 de julio de 2026 un artículo con el título: The Tragedy of the Cognitive Commons: How AI Could Disrupt the Regeneration of Professional Expertise (La tragedia de los bienes comunes cognitivos: cómo la IA podría perturbar la regeneración de la experiencia profesional).
El estudio revela que el verdadero peligro de la IA reside en que destruye silenciosamente la capacidad humana de desempeñar adecuadamente cualquier tarea. Cada sector depende de lo que el autor denomina «bienes comunes cognitivos», es decir, un acervo compartido de conocimiento y pericia profesional que se regenera de forma generacional.
Este conocimiento se adquiere paulatinamente, mediante una práctica deliberada y sostenida, enfrentándose a problemas de complejidad progresiva. Es una etapa necesaria para acumular experiencia a través de la práctica. Así es como se forja el «dominio internalizado». Cuando las empresas adoptan la IA para automatizar funciones básicas, agotan esa reserva de conocimiento. Al suprimir los puestos de entrada, se destruye la cantera que forma a los futuros especialistas.
El problema radica en que una supervisión humana eficaz de la IA exige un criterio técnico riguroso. A la capacidad de vigilar eficazmente a la IA, que depende del dominio internalizado que la propia IA erosiona, el autor la denomina «correa de validación». A medida que los profesionales delegan el razonamiento en los sistemas de IA, pierden la competencia necesaria para advertir cuándo estos fallan.
Conclusión
Entrar en un despacho como “junior” ayuda a comprender la profesión desde dentro, poco a poco. Es una cadena de aprendizaje: el junior aprende del senior y, cuando sea senior, enseñará al siguiente junior; pero la IA ha quebrado este esquema de aprendizaje. Ahora, muchos seniors se sirven de la IA, que es más eficiente que el junior, y este se ve condenado a una práctica sin guía.
Ante este panorama, surge una pregunta incómoda: cuando la actual generación experimentada se retire, ¿quién conservará el criterio profesional indispensable para fiscalizar a la IA si los profesionales carecen del juicio crítico suficiente? Pueden adquirirlo a base de “ensayo y error” pero es un proceso doloroso.
La mayoría de los sistemas de gobernanza de IA asumen que siempre existirá una capa humana competente de supervisión, pero si esa capa se erosiona, el sistema se vuelve frágil.
