Se ha comentado en las redes sociales y webs especializadas la utilidad de la IA generativa para los estudiantes, tanto como medio de búsqueda como ayuda a la redacción.
"Según el Higher Education Policy Institute, el 92% de los estudiantes utiliza herramientas de IA en sus estudios, una cifra que representa un salto considerable respecto al 66% registrado el año anterior. Más aún, el 88% de los estudiantes reconoce emplear IA generativa como ChatGPT específicamente para evaluaciones, frente al 53% en 2024." (Morales)
El problema no es solo para los educadores, que se ven obligados a modificar sus métodos. Ha surgido la pregunta de los posibles efectos en el cerebro, especialmente en las facultades cognitivas.
Ya sabíamos, por medio de varios estudios, que el exceso de tiempo frente a las pantallas se asocia a un menor rendimiento de los niños en lectura y matemáticas, lo que fue confirmado, entre otros, por un estudio longitudinal realizado a más de 3.000 niños en Ontario (Canadá) desde 2008 hasta 2023 (Carnevali). El uso excesivo de la IA podría producir efectos aún peores.
En octubre pasado (2024), Brigitte van Zundert, investigadora del Instituto de Ciencias Biomédicas de la Universidad Andrés Bello y directora del Núcleo Milenio Epineuro, advertía sobre los efectos potenciales que el uso excesivo de la IA podría tener en el cerebro. Si bien Gonzalo Farías, neurólogo de la Sociedad de Neurología, Psiquiatría y Neuropsicología de Chile, decía que "no hay claridad ni evidencia concreta sobre los potenciales efectos", en el mismo artículo periodístico se cita un estudio internacional realizado con estudiantes de Pakistán y publicado en la revista Nature, que "sugiere que el uso de IA en entornos educativos se vincula a un impacto significativo en la pérdida de la capacidad de toma de decisiones y en la procastinación, lo que puede incidir en un menor rendimiento académico" (Gonzalez).
A principios de 2024, David Ezpeleta, neurólogo y secretario de la Junta Directiva de la Sociedad Española de Neurología, señalaba:
"La velocidad exponencial de la tecnología y ahora la IA está desajustando nuestros cerebros, es contraevolutivo. Si este desajuste puede compensarse de algún modo está por ver." (en Daiichi Sankyo)
Un estudio del Instituto Tecnológico de Massachusets, dado a conocer en septiembre 2025, comprobó efectos reales al nivel del sistema nervioso:
"Demuestra que usar IA para escribir atrofia las conexiones neuronales necesarias para el pensamiento crítico: los estudiantes que recurren a ellas para un uso total acaban escribiendo mejor, pero pensando peor. (...)
Los investigadores midieron su actividad neuronal con electroencefalogramas y los resultados han sido contundentes: quienes usaron IA mostraron una conectividad neuronal sistemáticamente menor en todas las bandas de frecuencia." (Lacort)
Aquí la traducción de parte del resumen del artículo original:
"El análisis de EEG presentó evidencia sólida de que los grupos LLM, Motor de Búsqueda y Solo Cerebro presentaron patrones de conectividad neuronal significativamente diferentes, lo que refleja estrategias cognitivas divergentes. La conectividad cerebral se redujo sistemáticamente con la cantidad de apoyo externo: el grupo Solo Cerebro exhibió las redes más fuertes y de mayor alcance, el grupo Motor de Búsqueda mostró una participación intermedia y la asistencia LLM generó el acoplamiento general más débil. En la sesión 4, los participantes de LLM-a-Cerebro mostraron una conectividad neuronal más débil y una participación insuficiente de las redes alfa y beta; y los participantes de Cerebro-a-LLM demostraron una mayor capacidad de memoria y una reactivación de los nodos occipitoparietales y prefrontales generalizados, probablemente apoyando el procesamiento visual, similar a la que se percibía con frecuencia en el grupo Motor de Búsqueda. La propiedad reportada de los ensayos del grupo LLM en las entrevistas fue baja. El grupo Motor de Búsqueda mostró una propiedad fuerte, pero menor que el grupo Solo Cerebro. El grupo LLM también se retrasó en su capacidad para citar los ensayos que escribieron apenas unos minutos antes.
Demostramos la urgencia de una probable disminución de las habilidades de aprendizaje, basada en los resultados de nuestro estudio. El uso de LLM tuvo un impacto medible en los participantes, y si bien los beneficios fueron evidentes inicialmente, como demostramos a lo largo de cuatro meses, los participantes del grupo LLM obtuvieron peores resultados que sus contrapartes del grupo de solo aprendizaje cerebral en todos los niveles: neuronal, lingüístico y de puntuación." (Kosmyna)
No solo se ve afectado el pensamiento crítico sino también la memoria: los autores de ensayos escritos con IA "recordaban peor lo que habían escrito minutos antes" y "habían perdido capacidad de reactivar las redes neuronales necesarias para escribir de forma independiente" (Lacort). Como verificó este estudio, esto es más patente y común en adolescentes que en estudiantes universitarios: quienes han aprendido a pensar por sí-mismos se ven menos afectados.
El mismo estudio advirtió también que "A largo plazo, las personas con deuda cognitiva podrían ser más susceptibles a "una menor indagación crítica, una mayor vulnerabilidad a la manipulación y una menor creatividad", así como a una "probable disminución" de las habilidades de aprendizaje. (Desmarais)
Las reacciones en el ámbito de la educación se produjeron antes de conocerse el estudio del MIT. Varias universidades, como la Universidad de California, Berkeley, y la Carnegie Mellon University tomaron rápidamente carta en el asunto formulando directrices para los profesores. Pero la respuesta ha sido global: "UNESCO informa que dos tercios de las instituciones de educación superior cuentan o están desarrollando directrices sobre el uso de IA" (Morales). Pero la respuesta ha sido motivada más por el uso abundante e indiscriminado para realizar tareas y las directrices apuntan a precisar cual es el uso aceptable. La advertencia del MIT sin duda llevará a afinar la metodología y, sobre todo, a ajustarla a las distintas etapas de la educación. La regla: "Primero, se aprende a pensar. Después, se aprende a pensar con máquinas." (Lacort) El cerebro es más maleable durante la infancia, por lo que debe pensarse mucho antes de permitir el uso de la IA durante este período de la vida.
