El MIT midió el costo cognitivo de la IA en 54 personas

Un estudio del MIT midió qué pasa en el cerebro cuando escribes con IA

Un experimento del MIT Media Lab puso a 54 personas a escribir ensayos durante cuatro meses con auriculares de electroencefalograma (EEG). Un grupo usó ChatGPT, otro usó búsqueda de Google y un tercero escribió solo con su cabeza. Los usuarios de ChatGPT mostraron una conectividad cerebral notablemente más débil y, cuando después intentaron escribir sin IA, sus cerebros se parecían más a los de un principiante que a los de un escritor entrenado, según el repaso que hizo eWeek del estudio.

El dato que más incomoda: 83% de los usuarios de ChatGPT no pudieron citar una sola frase de los ensayos que habían escrito minutos antes. En el grupo que escribió sin asistencia, solo el 11% tuvo ese problema.

Los investigadores acuñaron un término para esto: deuda cognitiva. Es tomar prestada capacidad cognitiva futura a cambio de conveniencia presente. Y hay un matiz que cambia todo el planteo: quienes escribieron primero sin asistencia y después usaron ChatGPT mostraron mayor conectividad cerebral. La secuencia importa — primero el cerebro, después la máquina.

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Corresponde una advertencia metodológica: se trata de un estudio preliminar, y buena parte de la evidencia sobre el tema todavía circula como preprint sin revisión de pares, como recuerda Psychology Today. La señal es consistente, pero no es un veredicto cerrado.

La paradoja de la automatización: la lección que la aviación aprendió en 1983

En 1983 la psicóloga Lisanne Bainbridge describió lo que llamó la paradoja de la automatización: los sistemas automatizados transfieren a los humanos la responsabilidad de gestionar fallas, pero al mismo tiempo les privan de la práctica necesaria para hacerlo. La respuesta del sector aéreo fue mantener el vuelo manual como habilidad esencial, no como nostalgia, sino como protocolo de resiliencia operativa.

Traslada eso a una agencia o a una consultora y el problema se vuelve evidente: si tu equipo junior nunca hace el trabajo de base, no va a tener el criterio para auditar lo que produce la IA cuando falle. Y va a fallar. Psychology Today recopiló evidencia de que la asistencia con IA puede reducir la persistencia en tareas de matemáticas y lectura y deteriorar el desempeño posterior sin ayuda. Un ensayo controlado encontró que usar ChatGPT como apoyo de estudio perjudicó la retención de conocimiento medida 45 días después.

Repetición acelerada, no repetición eliminada

El ajedrez ofrece una lectura más optimista. Viswanathan Anand ha señalado que la tecnología permite a jugadores jóvenes acumular en meses la experiencia que antes requería años, al exponerlos a más posiciones y a retroalimentación de alta calidad. La clave está en que, al comenzar el torneo, la máquina se retira.

Aplicado al trabajo diario, esto define una distinción operativa: un junior que usa IA para expandir una idea propia —evaluando 37 variantes para quedarse con tres— acumula más decisiones de criterio en una semana que uno que simplemente acepta el output generado. Cada elección consciente es una repetición. Cada rechazo razonado es formación.

¿Qué está pasando ya con los puestos junior?

Los datos del mercado muestran el efecto en marcha. La Open University relevó a 1.500 líderes empresariales del Reino Unido: el 51% dijo que la IA está cambiando cómo contrata y el 19% redujo la contratación entry-level, con un 42% de ese grupo vinculando la caída a la adopción de IA para tareas junior, según IBTimes.

En Singapur, las vacantes entry-level cayeron más de 25% en el primer semestre de 2025 frente al mismo período de 2024, según datos de Jobstreet by Seek citados por CNA. Los roles junior de ventas cayeron 61% y los de atención al cliente, 45%. Un estudio de ADP Research y el Stanford Digital Economy Lab encontró que el empleo entre trabajadores de 22 a 25 años en puestos expuestos a IA cayó 6% entre fines de 2022 y julio de 2025, con los desarrolladores de software junior retrocediendo 20%.

No todos los casos van en la misma dirección. Una encuesta de Klarus a 500 líderes de mid-market del Reino Unido e Irlanda encontró que el 45% usa IA para que sus juniors trabajen más rápido y mejor, y casi un cuarto dijo que la tecnología está creando roles nuevos. IBM anunció en febrero que planea triplicar su contratación entry-level en Estados Unidos en 2026.

El caso de la agencia que eliminó el trabajo de base

En Catalyst, una agencia de publicidad de Londres, las herramientas de IA ahora hacen la investigación, reúnen datos y producen primeros borradores de copy. Resultado: un solo empleado junior cubre cinco cuentas de clientes, cuando antes hacía falta un equipo, según contó su fundador Tobias Green a CNBC.

«Si la IA elimina el trabajo de base, ese trabajo de base ya no es relevante», dijo Green. Su apuesta es que los juniors aprendan a operar la herramienta y a mejorar lo que produce.

Ahí está el punto ciego. Cheney Hamilton, directora de la firma de investigación Bloor, señaló que las tareas rutinarias daban a los juniors la experiencia por repetición y el contexto necesario para reconocer errores. Si eso desaparece y no se reemplaza por otra cosa, el junior de hoy es el senior sin criterio de la próxima década. Chiew Chun Wee, de la ACCA, lo resume para CNA: algunas organizaciones ya piensan en pasar de una estructura piramidal a una de diamante, con menos juniors y más mandos medios. «Eso no es sostenible. Corremos el riesgo de cortar las vías de desarrollo y perder memoria institucional», advirtió.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si tienes un equipo chico, no tienes un programa formal de formación. Pero sí controlas la secuencia con la que se usa la IA, y eso es lo que define si el ahorro se convierte en capacidad o en deuda.

Aplica la regla de secuencia. En tareas formativas —un brief, un análisis de competencia, una propuesta— pide una primera versión sin IA y recién después el contraste con la herramienta. Es exactamente el orden que en el estudio del MIT se asoció a mayor conectividad cerebral.
Reserva fricción deliberada. Elige un tipo de tarea por semana donde la IA esté fuera por diseño. No es romanticismo: es el equivalente al vuelo manual de los pilotos.
Pide defensa de criterio, no output. Antes de aprobar una entrega, pregunta por qué se descartaron las otras opciones. Si la persona no puede defender una decisión, no la aprendió.
Rediseña el rol junior en lugar de vaciarlo. FDM Group entrena a sus empleados con problemas de negocio reales y les pide desarrollar soluciones con herramientas de IA agéntica, desplazando el foco de aprender tareas sueltas a entender el trabajo completo. ST Engineering evalúa repetitividad, valor de aprendizaje e impacto en productividad antes de automatizar una función.
Mantén el humano en el circuito. Los casos citados por CNA —un informe de Deloitte Australia con referencias fabricadas y el chatbot de Air Canada que dio información incorrecta sobre reembolsos— muestran el costo de automatizar sin supervisión. La regla que propone MoneyHero: las máquinas proponen, las personas aprueban.

Conclusión

La IA no reemplaza la práctica: la multiplica. Pero solo si quien la usa ya tiene algo que multiplicar. La pregunta que debería estar en la agenda de cualquier fundador no es cuánto ahorra en producción, sino qué hace con ese ahorro. Redirigirlo solo a margen es optimizar el corto plazo a costa de la profundidad de talento futura. Reinvertirlo en formación deliberada es la única forma de que el ahorro de hoy no se convierta en la deuda cognitiva de mañana.