IA: usarla demasiado puede afectar el aprendizaje y la capacidad de pensar por cuenta propia
Distintos estudios muestran que estas herramientas permiten trabajar más rápido y resolver tareas con mayor facilidad, pero advierten que depender de ellas puede dificultar la detección de errores y la adquisición de nuevos conocimientos.
La inteligencia artificial (IA) permite resolver tareas en menos tiempo y obtener respuestas con facilidad. Sin embargo, varias investigaciones advierten que depender demasiado de estas herramientas puede afectar la capacidad de aprender, detectar errores y resolver problemas sin ayuda.
Distintos estudios analizaron qué sucede cuando las personas dejan en manos de estos sistemas gran parte del trabajo mental.
Los resultados muestran que la IA puede mejorar el rendimiento cuando ofrece respuestas correctas, pero también puede llevar a cometer más errores cuando la información que proporciona es equivocada. El problema aparece cuando los usuarios confían en sus respuestas sin comprobar si son correctas.
Qué pasa cuando dejamos de pensar por nuestra cuenta
Los investigadores Steven Shaw y Gideon Nave, vinculados a la Escuela Wharton, estudiaron a más de 1300 personas que debían resolver problemas matemáticos con ayuda de un chatbot.
Durante las pruebas, la herramienta ofrecía tanto respuestas correctas como incorrectas. Los participantes tendían a aceptar sus indicaciones sin revisar los cálculos por su cuenta.
Cuando el chatbot acertaba, las personas que lo utilizaban resolvían un 25 % más de ejercicios, en términos de puntos porcentuales, que quienes trabajaban sin asistencia. Pero cuando la herramienta se equivocaba, el rendimiento del grupo que la utilizaba quedaba 15 puntos porcentuales por debajo del grupo que resolvía los problemas sin ayuda.
Además, muchos participantes seguían confiando en el sistema incluso después de recibir una respuesta incorrecta.
Los investigadores llaman a este comportamiento "rendición cognitiva". El concepto describe lo que sucede cuando una persona deja de analizar una situación y acepta como propia la respuesta de la inteligencia artificial, sin comprobarla.
Trabajar más rápido no siempre significa hacerlo mejor
Una investigación encabezada por Ethan Mollick, profesor de la Escuela Wharton de la Universidad de Pensilvania, comparó a profesionales que utilizaron GPT-4 con otros que realizaron las mismas tareas sin inteligencia artificial.
Quienes tuvieron acceso a la herramienta completaron un 12 % más de tareas y trabajaron un 25 % más rápido. También recibieron mejores evaluaciones cuando las actividades podían resolverse correctamente con el modelo.
Sin embargo, los resultados fueron diferentes cuando las tareas superaban las capacidades de la herramienta. En esos casos, los profesionales que utilizaron IA cometieron más errores que quienes trabajaron sin asistencia.
Los investigadores compararon esta situación con conducir sin prestar suficiente atención: al confiar demasiado en el sistema, las personas pueden dejar de revisar si la respuesta tiene sentido o si contiene errores.
El problema es que la inteligencia artificial no siempre permite reconocer cuándo está en lo cierto. Puede resolver correctamente una tarea difícil y fallar ante otra que parece sencilla. Además, puede presentar información falsa con una redacción clara y convincente.
Por eso, una respuesta bien escrita no necesariamente es una respuesta correcta.
Tener la respuesta correcta no garantiza haber aprendido
El uso de estas herramientas también puede influir en el aprendizaje de los estudiantes.
Una investigación encabezada por Grace Liu, de la Universidad Carnegie Mellon, analizó cómo la asistencia de GPT-5 afectaba la resolución de ejercicios con fracciones.
Mientras podían utilizar la inteligencia artificial, los estudiantes asistidos resolvieron cerca del 90 % de los problemas. En el grupo que trabajó sin ayuda, el resultado fue del 72 %.
Pero cuando tuvieron que resolver una prueba por su cuenta, sin acceso a la herramienta, los resultados se invirtieron. Los estudiantes que habían utilizado IA obtuvieron un promedio de 78,2 %, mientras que quienes habían trabajado sin ella alcanzaron el 85,9 %.
Además, el grupo que había recibido asistencia abandonó los ejercicios con mayor rapidez. Según el estudio, las diferencias comenzaron a aparecer después de unos diez minutos de interacción con la herramienta.
Los resultados muestran que completar una actividad con ayuda no significa necesariamente haber aprendido a resolverla. Si la IA hace todo el trabajo, el estudiante puede obtener una buena respuesta sin comprender cómo llegó a ella.
Una investigación realizada con 27.000 alumnos en China encontró resultados similares. El rendimiento académico disminuyó entre quienes utilizaban IA para terminar sus deberes más rápido. En cambio, las caídas fueron menores entre los estudiantes que mantuvieron un tiempo de estudio similar al de sus compañeros y utilizaron la tecnología como apoyo.
Por qué pedirle código a la IA no siempre ayuda a aprender
Los investigadores Judy Hanwen Shen y Alex Tamkin, de Anthropic, estudiaron el uso de inteligencia artificial entre desarrolladores que intentaban aprender una nueva biblioteca de programación.
El trabajo encontró dificultades en la comprensión de conceptos, la lectura de código y la detección de errores entre quienes utilizaron estas herramientas. Tampoco identificó una mejora general en la eficiencia.
Los participantes que se limitaban a pedir código terminado comprendían menos la lógica de las soluciones y tenían mayores dificultades para corregir problemas después.
En cambio, quienes solicitaban explicaciones, hacían preguntas y buscaban entender cada paso lograban conservar mejor sus conocimientos.
La diferencia está en cómo se utiliza la herramienta: no es lo mismo pedirle que haga todo el trabajo que recurrir a ella para aprender cómo resolverlo.
Cómo usar la inteligencia artificial sin dejar de aprender
Los investigadores no proponen dejar de utilizar estas herramientas, sino encontrar una forma de aprovecharlas sin perder la capacidad de razonar de manera independiente.
Una de las recomendaciones es intentar resolver primero la tarea por cuenta propia y consultar después a la IA. Así, la respuesta puede servir para comparar resultados, encontrar errores y detectar qué aspectos necesitan más estudio.
También es útil pedir explicaciones detalladas, solicitar que la herramienta muestre los pasos que siguió para llegar a una conclusión y preguntarle qué aspectos de una respuesta podrían estar equivocados.
Otra medida importante es verificar la información. Revisar los cálculos, consultar otras fuentes y comprobar los datos ayuda a evitar errores y permite tomar decisiones con mayor seguridad.
La inteligencia artificial puede ser una herramienta útil para estudiar, trabajar y resolver problemas. Sin embargo, los estudios advierten que sus beneficios dependen de cómo se utilice. El objetivo no es dejar de pensar, sino aprovechar la tecnología sin reemplazar el esfuerzo necesario para aprender, comprender y desarrollar un criterio propio. (TN)