La incorporación de inteligencia artificial en la escritura académica puede parecer una solución eficiente para estudiantes universitarios, pero una nueva investigación del MIT Media Lab revela un impacto profundo y preocupante: el uso de IA reduce la carga cognitiva, debilita la memoria, la creatividad y el sentido de autoría.
Según el estudio liderado por la investigadora Nataliya Kosmyna, esta tecnología genera una "deuda cognitiva" que afecta directamente la calidad del aprendizaje.
Menos esfuerzo, menos aprendizaje
Durante cuatro meses, 54 estudiantes universitarios de instituciones como MIT, Harvard y Tufts participaron en un experimento que comparó tres métodos para redactar ensayos: uso exclusivo de IA, búsqueda web tradicional y conocimiento propio sin asistencia.
Los resultados fueron contundentes:
-El grupo asistido por IA mostró menor activación cerebral en regiones asociadas a la memoria de trabajo y el control ejecutivo.
-El 83% no pudo citar correctamente frases que acababan de escribir, frente al 11% de los grupos sin asistencia.
-Solo la mitad sintió que el texto era realmente suyo.
Además, los ensayos evaluados por docentes fueron calificados como correctos, pero carentes de originalidad y matices personales. “Parecen escritos por una máquina”, afirmó uno de los evaluadores.
Un riesgo para la autonomía intelectual
El estudio no sólo midió desempeño lingüístico y cerebral. También analizó percepciones subjetivas de los estudiantes, que en su mayoría reconocieron una mayor facilidad para escribir con IA, pero una menor conexión con el contenido generado.
La investigación concluye que delegar funciones cognitivas en herramientas de IA puede provocar:
- Menor consolidación de conocimientos.
- Disminución del pensamiento crítico.
- Pérdida del sentido de propiedad sobre el aprendizaje.
Este efecto va más allá del llamado “efecto Google”: no solo se recuerda menos, sino que se construye menos.
¿Qué implicancias tiene esto para las IES?
El MIT Media Lab advierte que las instituciones de educación superior deben repensar la integración de herramientas de IA en la enseñanza, especialmente en procesos formativos claves como la escritura.
Entre las recomendaciones, se destacan:
- Diseñar estrategias híbridas que equilibren asistencia tecnológica con pensamiento autónomo.
- Promover el uso de IA para tareas auxiliares, sin desplazar el proceso reflexivo.
- Evaluar el impacto a largo plazo en la memoria, la creatividad y la motivación estudiantil.
