La respuesta puede encontrarse en un concepto ampliamente estudiado por la neurociencia: la reserva cognitiva, es decir, la capacidad del cerebro para adaptarse, aprender y enfrentar nuevos desafíos a lo largo de la vida.
La inteligencia artificial cambia la forma de trabajar, pero también la forma de pensar
La historia de la tecnología puede entenderse como una sucesión de herramientas que reducen el esfuerzo necesario para realizar determinadas tareas. Desde la calculadora hasta los sistemas de navegación GPS, cada innovación permitió resolver problemas con mayor rapidez y eficiencia.
La inteligencia artificial generativa representa un nuevo salto en ese proceso. Ya no automatiza únicamente tareas repetitivas: también puede redactar textos, resumir documentos, escribir código, analizar información o colaborar en la resolución de problemas complejos.
Estas capacidades transforman la educación, la investigación y el trabajo profesional. Al mismo tiempo, plantean una pregunta que trasciende la tecnología: ¿qué ocurre cuando comenzamos a delegar procesos intelectuales que antes realizábamos nosotros mismos?
En los últimos años comenzó a difundirse la expresión sedentarismo cognitivo para describir la tendencia a reducir el esfuerzo mental debido a la creciente dependencia de herramientas digitales. Aunque no se trata de un diagnóstico clínico reconocido, el concepto resulta útil para reflexionar sobre un fenómeno cada vez más visible: cuando una herramienta ofrece respuestas inmediatas, existe el riesgo de ejercitar menos habilidades como el razonamiento, la memoria, la comprensión o la resolución de problemas.
Sin embargo, el desafío no consiste en evitar la inteligencia artificial. Como ocurrió con otras innovaciones tecnológicas, la cuestión central es aprender a utilizarla de manera que amplifique nuestras capacidades, en lugar de reemplazarlas.
La reserva cognitiva: un recurso que se construye durante toda la vida
Para comprender por qué este debate resulta relevante es necesario introducir el concepto de reserva cognitiva.
El neurólogo Yaakov Stern, profesor de la Universidad de Columbia, desarrolló este concepto para explicar por qué dos personas con un grado similar de cambios cerebrales pueden presentar desempeños cognitivos muy diferentes. En su artículo What is Cognitive Reserve? Theory and Research Application of the Reserve Concept, publicado en el Journal of the International Neuropsychological Society (2002), sostiene que experiencias como la educación, el aprendizaje continuo, la lectura y las actividades intelectualmente desafiantes fortalecen la capacidad del cerebro para adaptarse a los cambios asociados al envejecimiento.
La reserva cognitiva no debe confundirse con la inteligencia ni con una habilidad innata. Se trata de una capacidad que se desarrolla a lo largo de la vida mediante experiencias de aprendizaje, la incorporación de nuevos conocimientos, la resolución de problemas y la exposición a entornos intelectualmente estimulantes.
Uno de los estudios más influyentes en este campo fue el Nun Study, dirigido por el epidemiólogo David Snowdon. Durante varias décadas se siguió la evolución de un grupo de religiosas de la congregación School Sisters of Notre Dame. Los resultados mostraron que algunas participantes presentaban lesiones cerebrales compatibles con enfermedad de Alzheimer, pero habían mantenido un funcionamiento cognitivo normal durante gran parte de su vida.
Snowdon reunió estos hallazgos en el libro Aging with Grace, publicado por Bantam Books en 2001. Más allá de las particularidades del estudio, sus resultados reforzaron la idea de que el aprendizaje permanente, la educación y la actividad intelectual contribuyen a desarrollar mecanismos que ayudan al cerebro a afrontar mejor el paso del tiempo.
La principal enseñanza es que la capacidad de aprender no termina con la educación formal. Por el contrario, constituye un proceso continuo que fortalece nuestras capacidades cognitivas durante toda la vida.
La inteligencia artificial puede fortalecer, o debilitar, nuestras capacidades
A partir de estos hallazgos surge una pregunta inevitable: ¿la inteligencia artificial favorece o perjudica el desarrollo de la reserva cognitiva?
La respuesta depende mucho menos de la tecnología que del uso que hacemos de ella.
Pedir a un modelo de IA que escriba un ensayo completo, resuelva automáticamente un problema o resuma un libro que nunca leeremos implica delegar gran parte del proceso de comprensión. En esos casos, la herramienta sustituye actividades que normalmente estimularían habilidades como el análisis, la memoria y el razonamiento.
Pero la misma tecnología también puede utilizarse de una forma completamente distinta.
Un estudiante puede emplear un asistente de IA para generar preguntas antes de un examen, solicitar ejemplos alternativos, detectar errores en un razonamiento, comparar distintas soluciones o recibir retroalimentación sobre un trabajo propio. En esos casos, la inteligencia artificial deja de ser un reemplazo del pensamiento para convertirse en un apoyo al aprendizaje.
Esta visión coincide con la planteada por Eduardo Mangarelli, decano de la Facultad de Ingeniería de la Universidad ORT Uruguay. En su artículo La IA generativa: entre dos extremos, sostiene que el verdadero desafío no consiste en obtener respuestas automáticas, sino en comprender cómo funcionan estas herramientas para utilizarlas con criterio, desarrollar nuevas habilidades y fortalecer el pensamiento crítico.
Mangarelli propone evitar dos posturas extremas: considerar que la inteligencia artificial resolverá todos los problemas o rechazarla por completo. En cambio, plantea la necesidad de conocer sus posibilidades y limitaciones para integrarla de manera responsable en los procesos de aprendizaje y trabajo.
Esa mirada resulta especialmente valiosa porque desplaza el foco desde la herramienta hacia las personas. La inteligencia artificial, por sí sola, no determina si pensamos más o menos. Lo que marca la diferencia es la forma en que decidimos incorporarla a nuestras actividades cotidianas.
La curiosidad: una capacidad que la inteligencia artificial no reemplaza
Durante mucho tiempo, el principal desafío para aprender era acceder a la información. Hoy esa barrera prácticamente desapareció. En pocos segundos, una herramienta de inteligencia artificial puede responder preguntas, explicar conceptos, resumir documentos o traducir textos.
En este contexto, el diferencial ya no está únicamente en encontrar información, sino en formular buenas preguntas, interpretar las respuestas y evaluar críticamente su calidad.
La curiosidad adquiere así un nuevo protagonismo. Las herramientas de IA responden con rapidez, pero siguen dependiendo de que alguien plantee un problema, cuestione un resultado o explore distintas alternativas. Cuanto mayor sea la capacidad de una persona para relacionar conceptos, detectar inconsistencias y profundizar en un tema, mayor será el valor que podrá obtener de estas tecnologías.
Durante la entrevista ¿La inteligencia artificial nos está volviendo más perezosos? El debate sobre el sedentarismo cognitivo, organizada por MP Talks y publicada por El Observador, Eduardo Mangarelli, el neurólogo Ignacio Amorín y el empresario Álvaro Moré coincidieron en que el impacto de la inteligencia artificial depende menos de la herramienta que de la actitud con la que las personas interactúan con ella.
Mangarelli plantea una idea especialmente relevante: no alcanza con saber utilizar una herramienta de IA; también es necesario comprender, al menos en términos generales, cómo funcionan estos modelos y cuáles son sus limitaciones. Ese conocimiento permite interpretar mejor sus respuestas, detectar posibles errores y utilizarlas con mayor criterio.
Esta perspectiva coincide con uno de los principales desafíos de la educación superior. En un escenario donde acceder a información resulta cada vez más sencillo, la capacidad de analizar, contextualizar y cuestionar esa información adquiere un valor diferencial.
Productividad con propósito
Uno de los beneficios más visibles de la inteligencia artificial es el aumento de la productividad. Automatizar tareas repetitivas permite ahorrar tiempo, reducir errores y concentrar los esfuerzos en actividades de mayor valor.
Sin embargo, esa productividad solo cobra verdadero sentido cuando existe un propósito.
La pregunta ya no debería ser cuánto tiempo ahorramos gracias a la tecnología, sino qué hacemos con ese tiempo.
¿Lo utilizamos para investigar un problema con mayor profundidad? ¿Para desarrollar nuevas ideas? ¿Para aprender una habilidad? ¿Para conversar con colegas? ¿Para diseñar soluciones innovadoras?
En distintas publicaciones y conferencias, Eduardo Mangarelli insiste en una idea que atraviesa este debate: la productividad no debería medirse únicamente por la cantidad de tareas realizadas, sino por el valor que somos capaces de generar. Desde esa perspectiva, la inteligencia artificial constituye una oportunidad para liberar tiempo y dedicarlo a actividades donde las capacidades humanas siguen siendo insustituibles: comprender problemas complejos, crear, colaborar, innovar y tomar decisiones.
Este enfoque también ayuda a replantear el concepto de aprendizaje. Si la tecnología puede resolver tareas operativas, la formación universitaria cobra aún más relevancia como espacio para desarrollar competencias que difícilmente puedan automatizarse: pensamiento crítico, creatividad, comunicación, trabajo interdisciplinario y aprendizaje permanente.