Un estudio conjunto entre investigadores de Microsoft y la Universidad Carnegie Mellon ha encendido las alarmas sobre un efecto colateral poco explorado del uso de herramientas de Inteligencia Artificial generativa (IA): la pérdida de pensamiento crítico entre trabajadores del conocimiento. La investigación, que será presentada oficialmente en la Conferencia CHI 2025, analizó cómo 319 profesionales utilizan herramientas como ChatGPT, Copilot o Gemini en sus tareas laborales y cómo afecta esto a su capacidad para reflexionar y evaluar de forma autónoma.
Confianza en la IA, pensamiento crítico en retroceso
El hallazgo más contundente del estudio indica que cuanto mayor es la confianza depositada en la IA, menor es el esfuerzo que las personas dedican al pensamiento crítico. Por el contrario, los trabajadores que confían más en sus propias habilidades son quienes aplican más pensamiento crítico, incluso aunque eso les suponga más esfuerzo cognitivo. Esta correlación inversa entre confianza en la IA y pensamiento crítico apunta a un problema de fondo: la posible “atrofia cognitiva” causada por el uso rutinario y acrítico de estas herramientas.
“Los trabajadores del conocimiento están adoptando un rol de supervisores pasivos más que de participantes activos en sus tareas, lo que puede tener consecuencias a largo plazo sobre su capacidad para resolver problemas de forma independiente”, concluyen los autores del estudio.
De creadores a verificadores
El estudio destaca una transformación significativa en el rol del trabajador del conocimiento. En lugar de crear desde cero, ahora supervisan y verifican las respuestas de la IA. Esta delegación de tareas reduce el tiempo invertido, pero también disminuye las oportunidades diarias de aplicar habilidades como el análisis, la síntesis o la evaluación —todas componentes clave del pensamiento crítico, según la taxonomía de Bloom que utiliza el estudio como marco teórico.
Las tareas más frecuentes reportadas por los participantes al usar IA fueron la creación de correos, la búsqueda de información y la solicitud de consejos. Sin embargo, apenas un 36 % de ellos afirmó que revisaba críticamente las respuestas generadas. Muchos reconocieron no entender del todo cómo funcionaban las herramientas de IA, lo que aumentaba su nivel de confianza… pero no necesariamente su capacidad de ver errores o deficiencias.
Motivaciones y barreras
Los motivos más comunes para aplicar pensamiento crítico incluyeron el deseo de mejorar la calidad del trabajo, evitar errores o consecuencias negativas y aprender del proceso. Pero también surgieron múltiples barreras: la falta de tiempo, la percepción de que ciertas tareas no requerían pensamiento crítico o simplemente la falta de habilidades para revisar y mejorar las respuestas de la IA.
En palabras del estudio, “la crítica constructiva solo ocurre si el trabajador es consciente de los posibles daños que puede causar la IA. Si no lo es, simplemente acepta lo que la herramienta le ofrece”.
Diseñar herramientas que promuevan el juicio humano
Uno de los mensajes clave del estudio es que las herramientas de IA no deberían diseñarse únicamente para ofrecer eficiencia, sino también para fomentar una participación crítica. Los investigadores proponen incorporar mecanismos que alerten al usuario sobre la necesidad de revisar, cuestionar o ajustar los resultados que entrega la IA.
“El riesgo no es solo que dependamos de la IA, sino que perdamos la capacidad de cuestionarla”, concluyen.
Aunque el estudio aún no ha sido revisado por pares, su presentación en la prestigiosa conferencia CHI y su respaldo por parte de Microsoft Research y Carnegie Mellon le otorgan una gran relevancia. En un momento donde la Inteligencia Artificial se integra aceleradamente en la vida laboral, este tipo de investigaciones sirven como advertencia para no perder de vista una de las habilidades más valiosas en la era digital: pensar por uno mismo.
