Siempre me he considerado un usuario ligero de IA. No hago que ChatGPT escriba mis correos ni redacte mis ideas en una historia. Normalmente, lo uso para buscar cosas rápidamente o rellenar algo que tengo en la punta de la lengua. Me parecía la forma responsable de abordar las cosas. Como periodista, soy muy consciente de los problemas de alucinaciones de la IA y de la “carga de la verificación de la verdad” que conlleva contar con los servicios de un asistente de IA. Pero un nuevo estudio me hace dudar de la poca utilidad que obtuve de herramientas de IA como Gemini de Google para tareas reales.
Los resultados son más difíciles de descartar de lo que cabría esperar
La investigación, realizada en tres experimentos aleatorizados separados que involucraban tareas de matemáticas y comprensión lectora, encontró algo que debería hacer que cualquier usuario de IA se detenga a pensar. Tras unos diez minutos de resolución de problemas asistida por IA, los participantes que luego perdieron el acceso a la IA tuvieron peores resultados y se rindieron con más frecuencia que aquellos que nunca la habían usado. No después de meses de dependencia. Solo diez minutos.
El hecho de que los efectos se reflejaran tanto en las matemáticas como en la comprensión lectora es interesante, ya que son habilidades cognitivas fundamentalmente diferentes. Esto sugiere que los hallazgos no son una peculiaridad de un tipo de tarea, sino una consecuencia más general de cómo estamos utilizando estas herramientas. Pero aquí está la parte que más llamó la atención: no fue la IA en sí la que causó el daño. Era la forma en que la gente lo usaba.
En un día cualquiera, podría haber tomado este estudio con un enfoque algo despectivo, porque la investigación sobre los beneficios y riesgos de la IA ha ido en un giro irregular. Pero esta es gracias a la investigación conjunta de personas de instituciones prestigiosas como la Universidad Carnegie Mellon, la Universidad de Oxford, el Instituto Tecnológico de Massachusetts y la Universidad de California, Los Ángeles.
Cómo usas la IA importa más que cuánto la usas
La mayoría de los participantes usó IA para obtener respuestas directamente. Estos participantes mostraron las mayores caídas en rendimiento y persistencia, no solo en comparación con el grupo control, sino también en comparación con los participantes que utilizaron IA para pistas y aclaraciones. Los participantes que usaron IA para pistas no mostraron deterioros significativos en comparación con el grupo control.
Las personas que pidieron a la IA que simplemente resolviera el problema fueron peores resolviendo los problemas por sí mismas, mientras que quienes la usaron para dar un empujón en la dirección correcta o para aclarar algo estuvieron bien. Eran estadísticamente indistinguibles de las personas que no habían usado IA en absoluto.
Es una distinción significativa, y cambia toda la conversación sobre cómo la IA hace a la gente más tonta. Cambia la pregunta de “¿debería usar IA?” a “¿qué estoy haciendo realmente cuando lo hago?” Esa pregunta importa si usas IA ocasionalmente o dependes de ella a diario para el trabajo o la escuela.
Quizá sea hora de cambiar tus hábitos
Si has estado usando IA para externalizar cognitivamente, básicamente repartiendo tu problema hasta que recibas una respuesta, esta investigación sugiere que el hábito puede estar entrenando silenciosamente para esperar rescate en momentos difíciles en lugar de aprender a superarlos.
Los investigadores advierten que si estos efectos se acumulan con el uso sostenido de la IA, los sistemas actuales corren el riesgo de erosionar las capacidades humanas que están destinados a soportar. No lo notarás de inmediato, pero se hará evidente la próxima vez que estés solo.
No creo que eso signifique que debas dejar de usar herramientas de IA por completo. Pero a partir de hoy, voy a ser más deliberado sobre lo que realmente pido cuando abra una ventana de chat. ¿Estoy buscando un hecho? ¿Una dirección? ¿Un chequeo de cordura? ¿O simplemente estoy cansado de pensar y esperar que el chatbot lo haga por mí?
Los primeros probablemente estén bien. La última, no tanto.
