El uso de IA puede acelerar muchas tareas; por ejemplo, analizar datos complejos. Sin embargo, el uso de la IA para completar una tarea en el trabajo o como pasatiempo podría conducir a la llamada descarga cognitiva. La descarga cognitiva significa que alguien que usa IA para realizar una tarea no está tan involucrado mentalmente en una tarea como alguien que la completa por sí mismo. Si bien esto puede no importar demasiado para el resultado de la tarea, la descarga cognitiva puede ser problemática cuando se trata de aprender algo nuevo. Cuando una tarea se realiza con el objetivo de aprenderla, delegarla a la IA puede conducir a un peor éxito de aprendizaje en lugar de realizar la tarea al 100% con el cerebro propio. Sin embargo, la investigación psicológica sobre si la descarga cognitiva tiene o no efectos negativos en el éxito del aprendizaje es escasa hasta el momento.
Un nuevo estudio sobre cómo el uso de la IA afecta la formación de habilidades al aprender a codificar
Un nuevo estudio investigó cómo la descarga cognitiva debido al uso de IA afecta la formación de habilidades de codificación a largo plazo (Shen y Tamkin, 2026). El estudio, titulado “Cómo la IA impacta la Formación de Habilidades”, se publicó en la plataforma de preimpresión arXiv. Como se trata de una preimpresión que aún no ha sido revisada por pares por científicos expertos, los resultados deben considerarse preliminares.
En el estudio, 52 voluntarios participaron en dos grupos: un grupo de control y un grupo de tratamiento. Todos los participantes eran programadores informáticos profesionales o autónomos. Ambos grupos tuvieron que aprender una habilidad compleja de programación de computadoras y completar varias tareas de programación de computadoras. El estudio se dividió en tres partes. Primero, ambos grupos tuvieron que hacer una tarea de programación de calentamiento sin el uso de IA. Luego tuvieron que programar la tarea principal. Para esta tarea, al grupo de tratamiento se le permitió usar IA para la programación, mientras que al grupo de control no se le permitió usar ninguna IA para completar la tarea. Posteriormente, ambos grupos necesitaban responder un cuestionario sobre la herramienta de software que estaban utilizando para completar la tarea y averiguar cuánto aprendieron al respecto.
¿Cuáles fueron los resultados del estudio?
Los resultados del estudio fueron bastante sorprendentes. Si bien el grupo al que se le permitió usar IA no fue más rápido que el grupo que no usó IA, obtuvieron un desempeño mucho peor en la prueba. La puntuación media del grupo IA fue un 17% inferior a la del grupo control, una diferencia estadísticamente significativa. Un análisis de subgrupos reveló que este efecto se encontró tanto para programadores principiantes, intermedios y expertos. Por lo tanto, no dependía del nivel de experiencia del participante. Un análisis adicional reveló que los participantes del estudio que dependían totalmente de la IA para generar código obtuvieron calificaciones particularmente bajas en el cuestionario. Los participantes que le pidieron a la IA que generara código y también brindara explicaciones sobre el código generado obtuvieron mejores resultados.
Conclusión: Depender en gran medida de la IA reduce drásticamente la formación de habilidades
Los resultados del estudio tienen importantes implicaciones para el debate psicológico sobre el uso de la IA en escuelas y universidades. Implican que depender en gran medida de la IA mientras se aprende una tarea compleja como la codificación informática tiene un costo importante: reduce considerablemente el aprendizaje de nuevas habilidades.
Los alumnos que dependen de la IA simplemente no aprenden tanto como los que no lo hacen. Si bien ser capaz de utilizar las herramientas de IA de manera competente probablemente será una habilidad importante en el mercado laboral del mañana, el hallazgo sugiere que los estudiantes primero deben aprender habilidades básicas por su cuenta y que las herramientas de IA sólo deben introducirse en el proceso de aprendizaje una vez que se haya alcanzado un buen nivel de competencia.
—
