Cuanto más capaz se vuelve la inteligencia artificial (IA), más sencillo resulta delegar en ella tareas que antes exigían recordar, escribir, investigar, programar o razonar. Sam Altman cree que esta comodidad plantea una cuestión que está recibiendo menos atención que otros riesgos de la IA: cómo evitar una posible “atrofia cognitiva” cuando las máquinas empiezan a realizar una parte creciente del trabajo intelectual de las personas. No afirma que ChatGPT esté dañando el cerebro ni presenta una conclusión científica, sino una preocupación sobre qué capacidades deberían seguir ejercitándose a medida que aumenta la delegación en estos sistemas.
Las claves de la atrofia cognitiva por la IA en 20 segundos
- Sam Altman considera que la posible atrofia cognitiva asociada al uso de IA recibe poca atención.
- OpenAI imagina asistentes capaces de recordar correos, reuniones y documentos por el usuario.
- La preocupación está en cuánto pensamiento conviene delegar sin perder comprensión y criterio.
- Un estudio del MIT detectó diferencias de actividad y recuerdo al escribir con ChatGPT, pero sus autores advierten contra conclusiones como que la IA “vuelve tonta” a la gente.
La reflexión aparece precisamente cuando OpenAI trabaja en una dirección que podría aumentar esa dependencia. Altman explicó que está experimentando con la idea de permitir que una IA observe todo lo que él ve en su ordenador. El objetivo sería disponer de una memoria digital capaz de recuperar, justo cuando resulte útil, un correo leído seis semanas atrás o lo ocurrido exactamente durante una reunión celebrada casi dos meses antes.
El planteamiento lleva la asistencia de la IA bastante más allá de pedir una respuesta a ChatGPT. El sistema podría permanecer activo continuamente, conocer el contexto de trabajo del usuario y utilizarlo para anticiparse a sus necesidades.
Una IA que recuerda todo lo que hace el usuario
Altman reconoce que su propia memoria es muy inferior a la capacidad que puede proporcionar una IA para conservar y recuperar información. Esa diferencia ayuda a entender por qué considera atractiva la idea de un asistente personal permanentemente conectado.
Su visión contempla un sistema que pueda ver lo que aparece en el ordenador, escuchar reuniones y procesar los documentos que consulta una persona. Incluso plantea que el usuario pueda decidir cuánto cómputo quiere dedicar mientras duerme para que la IA continúe trabajando, genere ideas o prepare posibles acciones para la mañana siguiente.
Es una evolución lógica de los actuales asistentes y agentes de IA, pero también introduce una pregunta incómoda.
Si una máquina recuerda qué se dijo en una reunión, encuentra los correos relevantes, resume los documentos, escribe una respuesta, desarrolla el código y propone qué hacer después, ¿qué parte de ese proceso necesita seguir dominando la persona?
Altman lo plantea en términos de “cognitive atrophy”, atrofia cognitiva. Entre las cuestiones que considera abiertas está cómo utilizar estas herramientas y, al mismo tiempo, continuar ejercitando el cerebro y comprendiendo aquello que realmente importa.
El matiz es importante. El CEO de OpenAI no está asegurando que el uso de ChatGPT provoque una reducción del coeficiente intelectual, ni que exista una pérdida cerebral demostrada causada por los modelos de lenguaje.
Está planteando un problema más parecido al desentrenamiento de determinadas habilidades cuando una herramienta empieza a encargarse sistemáticamente de ellas.
La historia de la tecnología ofrece numerosos ejemplos. Las calculadoras redujeron la necesidad de realizar determinados cálculos manualmente, los navegadores GPS hicieron innecesario memorizar muchas rutas y los buscadores cambiaron la forma en la que se localiza y recuerda información.
Con la IA generativa la diferencia está en la amplitud de las capacidades que pueden externalizarse simultáneamente.
¿Qué necesitamos seguir aprendiendo si la IA puede hacerlo?
Altman utiliza su propia experiencia como programador para explicar el problema.
Durante sus estudios, un profesor le aseguró que necesitaba comprender los compiladores para poder convertirse en un buen programador. El paso del tiempo demostró que aquella afirmación era demasiado tajante. Sin embargo, Altman considera que entender razonablemente cómo funcionan los principales componentes de un sistema informático sí le ha resultado útil.
La llegada de la IA obliga a trasladar esa misma pregunta a muchos más ámbitos.
Un programador puede utilizar un agente para generar código sin escribir personalmente cada función. Un estudiante puede pedir a un modelo que estructure un trabajo. Un abogado puede obtener el primer análisis de documentación y un ejecutivo puede recibir automáticamente el resumen de una reunión.
La cuestión no consiste simplemente en decidir si utilizar o no estas herramientas, sino en determinar qué conocimientos siguen siendo necesarios para supervisar correctamente lo que producen.
Esta preocupación encaja además con otra observación realizada por Altman durante la misma conversación. A su juicio, la IA continúa teniendo un comportamiento desigual: puede mostrar capacidades extraordinarias en determinadas tareas y fallar en otras aparentemente sencillas. Por ahora, las personas mantienen capacidades complementarias y Altman considera que el juicio humano seguirá siendo especialmente difícil de reproducir.
Delegar una tarea que se comprende permite revisar el resultado. Delegar también el conocimiento necesario para evaluarla crea una dependencia diferente.
Un estudio del MIT encontró diferencias al escribir con ChatGPT
La preocupación de Altman coincide con una línea de investigación que intenta medir qué sucede cuando se externalizan tareas intelectuales a los grandes modelos de lenguaje.
Un trabajo del MIT Media Lab publicado inicialmente en junio de 2025 estudió a 54 participantes que tuvieron que escribir ensayos bajo tres condiciones diferentes: utilizando un modelo de lenguaje, recurriendo a un buscador o trabajando sin ninguna herramienta externa.
Los investigadores utilizaron electroencefalografía (EEG) para estudiar la actividad durante la tarea. El grupo que escribió sin herramientas presentó las redes de conectividad neuronal más fuertes y distribuidas; quienes utilizaron buscadores quedaron en una posición intermedia y el grupo que trabajó con un modelo de lenguaje mostró la conectividad más débil. Los usuarios de IA también tuvieron más dificultades para citar con precisión sus propios textos y declararon un menor sentimiento de autoría sobre ellos.
Pero esos resultados necesitan bastante cautela.
El propio MIT señala que el estudio se centró específicamente en la escritura de ensayos en un entorno educativo, contó con una muestra limitada y no permite generalizar los resultados a todas las tareas ni a todos los modelos de IA. Los investigadores consideran necesario ampliar los experimentos a diferentes edades, perfiles profesionales, herramientas y modalidades.
Además, los autores han pedido expresamente que sus resultados no se interpreten diciendo que los modelos de lenguaje hacen a las personas “más tontas” o que provocan daño cerebral.
El trabajo tampoco ha cerrado el debate académico. Un comentario científico posterior planteó objeciones sobre el tamaño de la muestra, la reproducibilidad, determinados aspectos del análisis mediante EEG y la forma de presentar algunos resultados.
Por tanto, no existe base para afirmar que utilizar ChatGPT reduzca el coeficiente intelectual de una persona.
Lo que sí empieza a estudiarse es algo más concreto: si utilizar sistemáticamente la IA como sustituto del esfuerzo intelectual puede modificar la atención, el recuerdo, el aprendizaje o la implicación cognitiva en determinadas tareas.
El dilema de OpenAI: hacer una IA más útil sin sustituir al usuario
La paradoja resulta difícil de ignorar. OpenAI quiere desarrollar sistemas capaces de asumir cada vez más trabajo y su propio CEO se pregunta qué ocurrirá si las personas terminan delegando demasiado.
Altman prevé además que esa capacidad seguirá aumentando. En la entrevista sostiene que el trabajo tradicional de los programadores ya está cambiando y que algo parecido podría suceder con los investigadores. Su expectativa no es necesariamente que desaparezcan esas profesiones, sino que las personas trabajen en un nivel diferente mientras la IA automatiza parte de las tareas actuales.
Ahí está probablemente la frontera que todavía no está definida.
Utilizar una IA para eliminar trabajo repetitivo puede liberar tiempo para actividades intelectualmente más exigentes. Utilizarla para evitar cualquier esfuerzo de comprensión podría producir el efecto contrario. Entre ambos extremos existe una enorme variedad de usos que la investigación apenas está empezando a estudiar.
La preocupación por la atrofia cognitiva no cuestiona necesariamente que las personas vayan a utilizar más inteligencia artificial. El propio Altman imagina un futuro en el que sus hijos crecerán sin haber conocido un mundo en el que los ordenadores fueran menos capaces que ellos en numerosas tareas.
La pregunta que queda abierta es qué habilidades tendrá sentido conservar, cuáles cambiarán y cuáles dejarán de ser necesarias. Y, sobre todo, cómo utilizar una máquina que recuerda y razona cada vez más sin renunciar a comprender las decisiones que se le están confiando.
Preguntas frecuentes
¿Sam Altman ha dicho que ChatGPT provoca atrofia cognitiva?
No exactamente. Altman ha identificado la “atrofia cognitiva” como un riesgo sobre el que considera que se habla poco y se pregunta cómo evitarla a medida que las personas utilizan más herramientas de IA.
¿Está demostrado que ChatGPT reduce el coeficiente intelectual?
No. No existe evidencia en las fuentes consultadas que permita afirmar que utilizar ChatGPT reduzca el coeficiente intelectual. Los propios investigadores del MIT piden evitar interpretaciones que aseguren que la IA vuelve a las personas “más tontas” o provoca daño cerebral.
¿Qué descubrió el estudio del MIT sobre ChatGPT y el cerebro?
En una prueba de escritura de ensayos con 54 participantes, quienes utilizaron un modelo de lenguaje mostraron menor conectividad neuronal durante la tarea que quienes trabajaron sin herramientas. El estudio tiene importantes limitaciones y sus resultados no pueden generalizarse a todos los usos de la IA.
¿Cómo imagina Sam Altman el futuro asistente personal de IA?
Describe un sistema siempre activo capaz de observar la actividad del ordenador, escuchar reuniones, leer documentos, recordar información y trabajar de forma proactiva incluso mientras el usuario duerme.
