{"id":1891,"date":"2026-06-01T08:23:29","date_gmt":"2026-06-01T08:23:29","guid":{"rendered":"https:\/\/granadablogs.com\/entrelineas\/?p=1891"},"modified":"2026-06-01T08:23:29","modified_gmt":"2026-06-01T08:23:29","slug":"la-gran-renuncia-cognitiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/granadablogs.com\/entrelineas\/2026\/06\/01\/la-gran-renuncia-cognitiva\/","title":{"rendered":"La gran renuncia cognitiva."},"content":{"rendered":"\n

La recurrente discusi\u00f3n sobre la inteligencia artificial (IA) ha cambiado de naturaleza, o \u00bfquiz\u00e1 la singularidad nos haya alcanzado sibilinamente? Durante a\u00f1os, el debate gir\u00f3 alrededor de cu\u00e1ndo las m\u00e1quinas lograr\u00edan capacidades comparables a las humanas. Hoy la cuesti\u00f3n, mucho m\u00e1s inc\u00f3moda, es \u00bfqu\u00e9 ocurre cuando empezamos a delegar en sistemas automatizados no solo tareas mec\u00e1nicas, sino procesos de razonamiento, interpretaci\u00f3n y decisi\u00f3n que hasta hace poco consider\u00e1bamos inseparables de la condici\u00f3n humana?<\/p>\n\n\n\n

La singularidad tecnol\u00f3gica, concepto popularizado por Ray Kurzweil, siempre se present\u00f3 como un punto de ruptura abrupto, inevitable y temido. Sin embargo, la transformaci\u00f3n real est\u00e1 ocurriendo de manera silenciosa sin que exista un instante preciso que marque un antes y un despu\u00e9s. Estamos pues ante una acumulaci\u00f3n progresiva de avances que han modificado nuestra relaci\u00f3n con el conocimiento sin que apenas hayamos desarrollado mecanismos culturales, educativos o procedimentales para asimilarlo.<\/p>\n\n\n\n

En febrero pasado, E.K. Chen y otros autores publicaron en Nature un art\u00edculo en el que sostienen que los sistemas actuales de IA ya muestran competencias transversales comparables a las humanas en m\u00faltiples dominios intelectuales. El trabajo no afirma que las m\u00e1quinas posean conciencia, pero s\u00ed cuestiona que siga teniendo sentido medir la inteligencia exclusivamente desde par\u00e1metros puramente biol\u00f3gicos.<\/p>\n\n\n\n

El debate no es menor. A menudo, calificamos la inteligencia humana por su capacidad para analizar informaci\u00f3n, resolver problemas, interpretar contextos o tomar decisiones razonadas. Sin embargo, cuando una m\u00e1quina realiza esas mismas funciones con resultados competitivos, desplazamos el criterio hacia conceptos m\u00e1s abstractos como la conciencia o el libre albedr\u00edo. El list\u00f3n cambia porque aceptar la evidencia supone admitir como algo inc\u00f3modo que la ventaja cognitiva diferencial del ser humano empieza a diluirse.<\/p>\n\n\n\n

Esa incomodidad explica en parte la fascinaci\u00f3n y, al mismo tiempo, la dependencia creciente hacia la IA generativa (sin hablar a\u00fan de la IA-General). El problema ya no es t\u00e9cnico, sino sociol\u00f3gico. La IA resuelve tareas, pero tambi\u00e9n altera la forma en que pensamos. La comodidad de obtener respuestas inmediatas incentiva una delegaci\u00f3n progresiva del esfuerzo intelectual. Buscar, contrastar, sintetizar o estructurar ideas exige tiempo y energ\u00eda. Consultar un modelo de IA apenas requiere segundos.<\/p>\n\n\n\n

El premio Nobel de econom\u00eda Daron Acemo\u011flu, estudiando esta din\u00e1mica, public\u00f3 un trabajo con otros autores en el que advierten sobre el riesgo de un posible \u201ccolapso del conocimiento\u201d. La hip\u00f3tesis es inquietante ya que, si las personas dejan de realizar el esfuerzo cognitivo necesario para comprender, aprender y aprehender porque las respuestas automatizadas sustituyen ese proceso, el conocimiento colectivo termina deterior\u00e1ndose a largo plazo.<\/p>\n\n\n\n

El impacto empieza a observarse en entornos profesionales. Muchos trabajadores han pasado de ejecutar tareas a supervisar sistemas que producen contenido de forma masiva. La promesa inicial de liberar tiempo se ha convertido, en numerosos casos, en una din\u00e1mica de simple expectaci\u00f3n. La automatizaci\u00f3n no elimina la responsabilidad, simplemente la desplaza hacia labores menos visibles y cognitivamente menos exigentes. Posiblemente, se consiga que la productividad aumente hasta cierto umbral, pero despu\u00e9s la cesi\u00f3n de responsabilidad a sistemas automatizados generar\u00e1 el efecto contrario, con m\u00e1s errores al aceptar cualquier respuesta como v\u00e1lida, menor claridad en los argumentos y decisiones menos s\u00f3lidas sin revisi\u00f3n cr\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n

La cuesti\u00f3n adquiere una dimensi\u00f3n todav\u00eda m\u00e1s delicada entre los j\u00f3venes. Los adultos suelen utilizar la IA para acelerar capacidades previamente adquiridas. Pero cuando la tecnolog\u00eda sustituye etapas formativas que a\u00fan no se han consolidado, el resultado puede ser una dependencia estructural. Obtener respuestas sin desarrollar previamente las capacidades necesarias para evaluarlas crea una forma de endeudamiento cognitivo dif\u00edcil de revertir. De hecho, estudios realizados por los economistas noruegos Bernt Bratsberg y Ole Rogeberg sugieren que se est\u00e1 produciendo un efecto Flynn inverso, es decir, un descenso de las puntuaciones del coeficiente de inteligencia en los pa\u00edses n\u00f3rdicos a partir de la d\u00e9cada de 1990.<\/p>\n\n\n\n

El historiador Yuval Noah Harari lleva a\u00f1os advirtiendo de otro aspecto central, el control del lenguaje. Las sociedades modernas funcionan sobre estructuras invisibles construidas a partir del lenguaje, como son leyes, contratos, consensos pol\u00edticos, sistemas educativos o narrativas culturales. Cuando una IA es capaz de generar textos persuasivos, coherentes y emocionalmente convincentes, su influencia se convierte en estructural. Los modelos conversacionales pueden producir la sensaci\u00f3n de comprensi\u00f3n emocional y cercan\u00eda personal sin que exista experiencia humana detr\u00e1s. Esa capacidad de simulaci\u00f3n altera la forma en que se construye la confianza hacia los sistemas inteligentes.<\/p>\n\n\n\n

La historia demuestra que la capacidad t\u00e9cnica suele avanzar mucho m\u00e1s r\u00e1pido que la capacidad institucional para regularla (a pesar de que en Europa ya se han dado los primeros pasos con la ley AI-Act). Con la IA, la diferencia es que el impacto afecta directamente a la relaci\u00f3n entre conocimiento, trabajo y autonom\u00eda humana. Por eso, el verdadero debate no deber\u00eda centrarse exclusivamente en si la IA alcanzar\u00e1 una conciencia propia. La cuesti\u00f3n inmediata es \u00bfcu\u00e1nto patrimonio cognitivo estamos dispuestos a ceder? Limitar el uso indiscriminado de estas herramientas u orientarlo adecuadamente no implica nostalgia tecnol\u00f3gica \u201cpre-IA\u201d ni rechazo al progreso. Significa preservar capacidades humanas b\u00e1sicas que tardaron siglos en desarrollarse.<\/p>\n\n\n\n

En educaci\u00f3n, proteger espacios de aprendizaje sin mediaci\u00f3n automatizada empieza a convertirse en una inversi\u00f3n estrat\u00e9gica. En las empresas, quiz\u00e1 resulte m\u00e1s inteligente gestionar la integraci\u00f3n selectiva de sistemas de IA que perseguir una automatizaci\u00f3n total, guiada \u00fanicamente por m\u00e9tricas de productividad, para evitar que la IA deje de ser una simple herramienta de apoyo y se transforme en una infraestructura cognitiva sobre la que organizamos conocimiento, decisiones y relaciones laborales y sociales. Ya sabemos que toda infraestructura \u201csuperior\u201d termina moldeando el comportamiento de quienes dependen de ella.<\/p>\n\n\n\n

La pregunta no es si las m\u00e1quinas pueden pensar (reflexionar) de manera funcionalmente comparable a los humanos. La cuesti\u00f3n relevante es si nosotros seguiremos haci\u00e9ndolo con la misma profundidad cuando deleguemos cada vez m\u00e1s partes de ese proceso cognitivo.<\/p>\n\n\n\n

Jos\u00e9 Manuel Navarro Llena<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Publicado en\u00a0IDEAL (Grupo Vocento)<\/a>\u00a0el 01-06-2026\u00a0<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n

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