Un equipo conjunto de investigadores de la Universidad de Pekín y varias instituciones de EE. UU. ha publicado un estudio que analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la capacidad cognitiva humana. El trabajo, que apareció en la revista *Comunicar*, examina cómo el aprendizaje asistido por IA influye en tres dimensiones –cognitiva, conductual y ética– a lo largo de las tres fases del conocimiento: adquisición, comprensión y aplicación.
Para llevar a cabo la investigación, los autores recopilaron más de 10,000 publicaciones y comentarios de redes sociales entre 2013 y 2025, relacionados con el uso de herramientas de IA en contextos educativos. Aplicaron métodos cuantitativos y un algoritmo de aprendizaje automático para identificar los temas subyacentes y las tendencias de opinión que emergen en el debate público.
Los resultados indican que la IA actúa como una herramienta útil al facilitar el acceso rápido a información y al ayudar a resolver problemas complejos. No obstante, también se observó una creciente preocupación por la precisión de los contenidos generados, el debilitamiento del pensamiento independiente y el aumento de prácticas de plagio. Los autores describen una “ansiedad por credibilidad” que surge cuando los usuarios detectan fallos en los datos o razonamientos presentados por la IA.
En la fase de adquisición de conocimiento, los usuarios valoran la velocidad con la que la IA entrega información, pero la falta de verificación puede generar dudas sobre la veracidad de lo recibido. Durante la etapa de comprensión, la tecnología permite explorar ideas complejas, aunque su uso excesivo tiende a reducir la capacidad de análisis crítico, lo que lleva a algunos a limitar su empleo y a reconstruir el conocimiento por cuenta propia.
Al llegar a la fase de aplicación, la IA disminuye los costos de experimentar y equivocarse, pero abre un intenso debate sobre la autoría, la propiedad intelectual y la responsabilidad de los errores. Los investigadores señalan que la percepción pública sigue un ciclo de confianza, duda y revaluación, donde la experiencia individual se transforma en una comparación colectiva y en la verificación comunitaria de resultados.
Los autores concluyen que aprender con IA implica una negociación constante entre eficiencia, autonomía y responsabilidad ética. Recomiendan políticas educativas que integren la IA de forma equilibrada, fomentando el pensamiento crítico y estableciendo mecanismos claros de rendición de cuentas para evitar la dependencia excesiva.
Este estudio llega en un momento en que la IA se incorpora rápidamente a aulas y entornos de formación en México y el mundo, planteando la necesidad de reflexionar sobre su papel y establecer marcos regulatorios que garanticen un uso responsable y beneficioso para la sociedad.
Fuente: RT Español