Investigación chilena advierte sobre la "descarga cognitiva": la tendencia de los estudiantes universitarios a delegar el razonamiento en la IA
La rápida irrupción de la inteligencia artificial generativa en las salas de clases universitarias ha cambiado la forma en que los estudiantes abordan trabajos, investigaciones y lecturas diarias. Herramientas de fácil acceso como ChatGPT, Gemini o Claude se han transformado en asistentes cotidianos para resumir textos, resolver dudas y estructurar ideas. Sin embargo, detrás de esa eficiencia operativa también se encienden alarmas sobre el impacto que esta tecnología tiene en el desarrollo intelectual de los futuros profesionales.
En ese contexto, una investigación publicada en la revista científica Frontiers in Education y liderada por el Dr. Iván Suazo -vicerrector de Investigación y Doctorados de la Universidad Autónoma de Chile- sistematizó cuatro años de evidencia científica internacional (2022-2026) sobre el fenómeno conocido como cognitive offloading o descarga cognitiva: el hábito de transferir o delegar tareas del procesamiento mental interno —como el análisis de datos, la síntesis de textos, la resolución de problemas o el razonamiento lógico— hacia herramientas externas de inteligencia artificial.
“Más que preguntarnos si estas herramientas mejoran o perjudican el aprendizaje, intentamos abordar una cuestión previa: qué ocurre con nuestra autonomía intelectual cuando comenzamos a transferir a la IA parte del trabajo de pensar. Y allí uno de los conceptos centrales es el de cognitive offloading o descarga cognitiva, fenómeno que no es nuevo, pero que intentamos develar la profundidad que puede alcanzar”, explica el Dr. Suazo.
Una de las consecuencias de esta descarga cognitiva es el llamado sesgo de automatización, que ocurre cuando los estudiantes confían a ojos cerrados en las respuestas que da la IA, dando por verdaderos datos inventados, incompletos o equivocados sin molestarse en revisar las fuentes originales.
Además, aumenta el riesgo de una pérdida de autonomía crítica, es decir, que los estudiantes se vuelvan consumidores pasivos de síntesis algorítmicas en lugar de personas capaces de sostener juicios independientes o desacuerdos razonados.
Al respecto, el Dr. Suazo explica que “una cosa es delegar a la IA una reformulación, una búsqueda preliminar o la organización de ideas. Otra muy distinta es delegar la selección de fuentes, la evaluación de evidencia, la interpretación de incertidumbre o el juicio final. Cuando eso ocurre, la descarga cognitiva puede transformarse en delegación epistémica (epistemic delegation), que a mi juicio es uno de los principales desafíos educativos de la IA generativa”.
En definitiva, en lugar de usar la IA como un apoyo, se le otorga el poder de guiar decisiones con menor supervisión humana, saltándose el esfuerzo que requiere leer con atención y comparar información. “Por eso, en estos nuevos entornos, saber obtener una respuesta será cada vez menos importante que saber interrogarla, verificarla y decidir cuánto confiar en ella”, agrega el investigador de la Universidad Autónoma.
En ese sentido, para los autores el problema de fondo hoy en las universidades es la ausencia de criterios institucionales claros sobre qué tareas pueden delegarse a la IA, sin comprometer las habilidades que la educación superior busca formar. «La pregunta ya no es si debemos delegar tareas a la IA, porque ya lo hacemos. La pregunta es qué podemos delegar sin deteriorar las capacidades que precisamente queremos formar», plantea el Dr. Suazo.
La prohibición, advierte el investigador, no es una respuesta viable: «Las instituciones deben cambiar de forma urgente sus formas de enseñar y evaluar, exigiendo que los alumnos usen la tecnología para pensar más, no para pensar menos».