Recepção: 09-05-2026
Aprovação: 15-06-2026
pág. 1555
DOI: https://doi.org/10.61616/rvdc.v7i2.1638
La inteligencia artificial generativa y la formación del juicio
crÃtico en la adolescencia
Mario Gonzalo Mayorga Román
mariog.mayorga@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0008-5095-620X
Unidad Educativa Guayaquil
Betty Susana Núñez Ibarra
bettys.nunez@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0000-0057-1653
Unidad Educativa Guayaquil
Elizabeth RocÃo Pérez Jordán
elizabethr.perez@educacion.gob.ec
https://orcid.org/0009-0009-2342-1485
Unidad Educativa Guayaquil
Evelyn Adriana Pilatasig Chiluisa
pilatasigevelyn79@gmail.com
https://orcid.org/0009-0009-9985-0817
Escuela de Formación de Soldados del Ejército Ecuatoriano ESFORSFT
Ruth Esthela Nuñez Ibarra
ruthnunezi76@gmail.com
https://orcid.org/0009-0004-3790-0106
Unidad Educativa Eduardo Reyes Naranjo
Jenny Cristina Moya Pérez
crissmoy@yahoo.es
https://orcid.org/0009-0000-5882-756X
Unidad Educativa La Salle
pág. 1556
RESUMEN
La discusión sobre la inteligencia artificial generativa en la educación se ha concentrado en la
integridad académica, dejando fuera un problema más profundo: su efecto sobre la
formación del juicio crÃtico durante la adolescencia. Este artÃculo de posición sostiene que la
educación no transmite contenidos, sino que forma una facultad de juicio que se construye
mediante el ejercicio, y que ese ejercicio supone una fricción cognitiva, el trabajo de buscar,
errar y tolerar la incertidumbre, que la herramienta tiende a suprimir cuando resuelve la tarea
por el estudiante. El problema no es el fraude, sino la delegación cognitiva: la sustitución del
esfuerzo de pensar en el perÃodo en que ese esfuerzo debÃa estar edificando el juicio. Sobre
la base de la teorÃa del andamiaje, se propone un criterio operable para evaluar su uso
educativo: el desvanecimiento del soporte. La inteligencia artificial es compatible con la
formación del juicio cuando opera como andamiaje diseñado para retirarse, e incompatible
cuando funciona como sustitución permanente. Se argumenta que esta condición resulta
especialmente exigente en la adolescencia, por la asimetrÃa del desarrollo, y en el aula
latinoamericana, donde la fragilidad de la comprensión lectora y de los marcos institucionales
agrava el riesgo de sustitución.
Palabras clave: inteligencia artificial generativa; pensamiento crÃtico; adolescencia;
andamiaje; delegación cognitiva
Licencia
Este trabajo está bajo una licencia Creative Commons Attribution 4.0 International.
RESUMEN
La discusión sobre la inteligencia artificial generativa en la educación se ha concentrado en la
integridad académica, dejando fuera un problema más profundo: su efecto sobre la
formación del juicio crÃtico durante la adolescencia. Este artÃculo de posición sostiene que la
educación no transmite contenidos, sino que forma una facultad de juicio que se construye
mediante el ejercicio, y que ese ejercicio supone una fricción cognitiva, el trabajo de buscar,
errar y tolerar la incertidumbre, que la herramienta tiende a suprimir cuando resuelve la tarea
por el estudiante. El problema no es el fraude, sino la delegación cognitiva: la sustitución del
esfuerzo de pensar en el perÃodo en que ese esfuerzo debÃa estar edificando el juicio. Sobre
la base de la teorÃa del andamiaje, se propone un criterio operable para evaluar su uso
educativo: el desvanecimiento del soporte. La inteligencia artificial es compatible con la
formación del juicio cuando opera como andamiaje diseñado para retirarse, e incompatible
cuando funciona como sustitución permanente. Se argumenta que esta condición resulta
especialmente exigente en la adolescencia, por la asimetrÃa del desarrollo, y en el aula
latinoamericana, donde la fragilidad de la comprensión lectora y de los marcos institucionales
agrava el riesgo de sustitución.
Palabras clave: inteligencia artificial generativa; pensamiento crÃtico; adolescencia;
andamiaje; delegación cognitiva
Licencia
Este trabajo está bajo una licencia Creative Commons Attribution 4.0 International.
pág. 1557
Generative artificial intelligence and the formation of critical
judgment in adolescence
ABSTRACT
The discussion on generative artificial intelligence in education has focused on academic
integrity, leaving aside a deeper problem: its effect on the formation of critical judgment
during adolescence. This position paper argues that education does not transmit content but
forms a faculty of judgment that is built through exercise, and that this exercise involves
cognitive friction, the work of searching, erring, and tolerating uncertainty, which the tool
tends to suppress when it solves the task for the student. The problem is not fraud but
cognitive delegation: the replacement of the effort of thinking during the period in which that
effort should be building judgment. Drawing on scaffolding theory, the paper proposes an
operable criterion for evaluating its educational use: the fading of support. Artificial
intelligence is compatible with the formation of judgment when it operates as scaffolding
designed to be withdrawn, and incompatible when it functions as permanent substitution. It
is argued that this condition is particularly demanding in adolescence, due to the asymmetry
of development, and in the Latin American classroom, where the fragility of reading
comprehension and institutional frameworks increases the risk of substitution.
Keywords: generative artificial intelligence, critical thinking, adolescence, scaffolding,
cognitive delegation
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International license.
Generative artificial intelligence and the formation of critical
judgment in adolescence
ABSTRACT
The discussion on generative artificial intelligence in education has focused on academic
integrity, leaving aside a deeper problem: its effect on the formation of critical judgment
during adolescence. This position paper argues that education does not transmit content but
forms a faculty of judgment that is built through exercise, and that this exercise involves
cognitive friction, the work of searching, erring, and tolerating uncertainty, which the tool
tends to suppress when it solves the task for the student. The problem is not fraud but
cognitive delegation: the replacement of the effort of thinking during the period in which that
effort should be building judgment. Drawing on scaffolding theory, the paper proposes an
operable criterion for evaluating its educational use: the fading of support. Artificial
intelligence is compatible with the formation of judgment when it operates as scaffolding
designed to be withdrawn, and incompatible when it functions as permanent substitution. It
is argued that this condition is particularly demanding in adolescence, due to the asymmetry
of development, and in the Latin American classroom, where the fragility of reading
comprehension and institutional frameworks increases the risk of substitution.
Keywords: generative artificial intelligence, critical thinking, adolescence, scaffolding,
cognitive delegation
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International license.
pág. 1558
INTRODUCCIÓN
Una misma herramienta puede tener efectos opuestos según quién la use. Un profesional con
su juicio ya formado puede apoyarse en la inteligencia artificial generativa para redactar,
resumir o explorar ideas sin que ello erosione su capacidad de pensar, porque dispone de un
criterio previo que evalúa lo que la máquina entrega y detecta cuándo el resultado es débil.
Un adolescente que recurre a la misma herramienta para resolver sus tareas se encuentra en
una posición distinta. Su juicio todavÃa se está construyendo, de modo que la herramienta no
se apoya sobre una facultad existente, sino que ocupa el lugar de una que aún no ha
terminado de formarse. Esta asimetrÃa, que rara vez se hace explÃcita en el debate sobre la
inteligencia artificial en la educación, es el punto de partida de este trabajo.
La inteligencia artificial generativa se ha incorporado a la vida escolar con una rapidez que ha
superado la capacidad de los sistemas educativos para comprender sus efectos. Según datos
del Pew Research Center (Vogels, 2024), el uso de ChatGPT para tareas escolares entre
adolescentes de 13 a 17 años se duplicó en un solo año, pasando del 13 por ciento en 2023 al
26 por ciento en 2024. La discusión que esta adopción ha suscitado tiende a concentrarse en
la integridad académica, es decir, en si los estudiantes hacen trampa al usarla. Este trabajo
sostiene que ese encuadre, aunque comprensible, deja fuera el problema más profundo. Lo
que está en juego no es principalmente la honestidad, sino la formación del juicio. La
educación no consiste sobre todo en transmitir contenidos, que envejecen y se olvidan, sino
en formar una facultad de pensar que permanece cuando el contenido especÃfico ya se ha
disipado (Dewey, 1933; Perkins y Salomon, 2012). Esa facultad se construye mediante el
ejercicio, y el ejercicio supone una fricción, el trabajo de buscar, equivocarse y tolerar la
incertidumbre, que la inteligencia artificial generativa tiende a suprimir cuando resuelve la
tarea por el estudiante. El problema de fondo, por tanto, no es el fraude. Es la delegación
INTRODUCCIÓN
Una misma herramienta puede tener efectos opuestos según quién la use. Un profesional con
su juicio ya formado puede apoyarse en la inteligencia artificial generativa para redactar,
resumir o explorar ideas sin que ello erosione su capacidad de pensar, porque dispone de un
criterio previo que evalúa lo que la máquina entrega y detecta cuándo el resultado es débil.
Un adolescente que recurre a la misma herramienta para resolver sus tareas se encuentra en
una posición distinta. Su juicio todavÃa se está construyendo, de modo que la herramienta no
se apoya sobre una facultad existente, sino que ocupa el lugar de una que aún no ha
terminado de formarse. Esta asimetrÃa, que rara vez se hace explÃcita en el debate sobre la
inteligencia artificial en la educación, es el punto de partida de este trabajo.
La inteligencia artificial generativa se ha incorporado a la vida escolar con una rapidez que ha
superado la capacidad de los sistemas educativos para comprender sus efectos. Según datos
del Pew Research Center (Vogels, 2024), el uso de ChatGPT para tareas escolares entre
adolescentes de 13 a 17 años se duplicó en un solo año, pasando del 13 por ciento en 2023 al
26 por ciento en 2024. La discusión que esta adopción ha suscitado tiende a concentrarse en
la integridad académica, es decir, en si los estudiantes hacen trampa al usarla. Este trabajo
sostiene que ese encuadre, aunque comprensible, deja fuera el problema más profundo. Lo
que está en juego no es principalmente la honestidad, sino la formación del juicio. La
educación no consiste sobre todo en transmitir contenidos, que envejecen y se olvidan, sino
en formar una facultad de pensar que permanece cuando el contenido especÃfico ya se ha
disipado (Dewey, 1933; Perkins y Salomon, 2012). Esa facultad se construye mediante el
ejercicio, y el ejercicio supone una fricción, el trabajo de buscar, equivocarse y tolerar la
incertidumbre, que la inteligencia artificial generativa tiende a suprimir cuando resuelve la
tarea por el estudiante. El problema de fondo, por tanto, no es el fraude. Es la delegación
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cognitiva: la sustitución del esfuerzo de pensar en el momento en que ese esfuerzo debÃa
estar construyendo el juicio.
Conviene precisar de entrada qué tipo de posición se defiende, para evitar un malentendido
frecuente. No se trata de una postura tecnofóbica que considere a la inteligencia artificial
dañina en sà misma. La tesis es condicional. La herramienta puede operar como un andamiaje,
un soporte pensado para retirarse y construir autonomÃa, o como una sustitución, un
reemplazo del pensar que ya no se retira nunca. La diferencia no reside en la tecnologÃa, sino
en el diseño de su uso, y de esa distinción depende que su impacto sobre la formación del
juicio sea favorable o adverso. El argumento, entonces, no pregunta si debe usarse la
inteligencia artificial, sino bajo qué condición su uso es compatible con aquello que la
educación busca formar.
La distinción entre andamiaje y sustitución no es enteramente original, y resulta honesto
señalarlo. Trabajos recientes han planteado argumentos cercanos al contrastar el andamiaje
temporal con la mediación digital permanente (dos Santos y Birdwell, 2025). La contribución
de este trabajo no consiste en formular la distinción, sino en leerla desde un ángulo
determinado: situarla en el plano de las virtudes epistémicas y de la formación del juicio,
mostrar por qué la asimetrÃa del desarrollo vuelve el problema especialmente grave en la
adolescencia, y examinar la condición del desvanecimiento en las circunstancias concretas del
aula latinoamericana (Lara et al., 2026), donde tanto el juicio previo de los estudiantes como
la capacidad institucional para gobernar la herramienta presentan condiciones particulares.
El trabajo se organiza en seis movimientos. El primero precisa qué forma la educación y por
qué se trata de una facultad y no de un depósito de contenidos. El segundo explica por qué
esa facultad se construye en la fricción, apoyándose en la noción de dificultades deseables y
en la plasticidad cerebral dependiente de la experiencia. El tercero examina qué hace la
cognitiva: la sustitución del esfuerzo de pensar en el momento en que ese esfuerzo debÃa
estar construyendo el juicio.
Conviene precisar de entrada qué tipo de posición se defiende, para evitar un malentendido
frecuente. No se trata de una postura tecnofóbica que considere a la inteligencia artificial
dañina en sà misma. La tesis es condicional. La herramienta puede operar como un andamiaje,
un soporte pensado para retirarse y construir autonomÃa, o como una sustitución, un
reemplazo del pensar que ya no se retira nunca. La diferencia no reside en la tecnologÃa, sino
en el diseño de su uso, y de esa distinción depende que su impacto sobre la formación del
juicio sea favorable o adverso. El argumento, entonces, no pregunta si debe usarse la
inteligencia artificial, sino bajo qué condición su uso es compatible con aquello que la
educación busca formar.
La distinción entre andamiaje y sustitución no es enteramente original, y resulta honesto
señalarlo. Trabajos recientes han planteado argumentos cercanos al contrastar el andamiaje
temporal con la mediación digital permanente (dos Santos y Birdwell, 2025). La contribución
de este trabajo no consiste en formular la distinción, sino en leerla desde un ángulo
determinado: situarla en el plano de las virtudes epistémicas y de la formación del juicio,
mostrar por qué la asimetrÃa del desarrollo vuelve el problema especialmente grave en la
adolescencia, y examinar la condición del desvanecimiento en las circunstancias concretas del
aula latinoamericana (Lara et al., 2026), donde tanto el juicio previo de los estudiantes como
la capacidad institucional para gobernar la herramienta presentan condiciones particulares.
El trabajo se organiza en seis movimientos. El primero precisa qué forma la educación y por
qué se trata de una facultad y no de un depósito de contenidos. El segundo explica por qué
esa facultad se construye en la fricción, apoyándose en la noción de dificultades deseables y
en la plasticidad cerebral dependiente de la experiencia. El tercero examina qué hace la
pág. 1560
inteligencia artificial generativa, distinguiendo con cuidado lo que la evidencia disponible
permite afirmar de lo que no. El cuarto fundamenta por qué la adolescencia ocupa el centro
del problema. El quinto desarrolla la distinción entre andamiaje y sustitución y responde la
pregunta sobre la compatibilidad de la herramienta con la educación. El sexto sitúa el
argumento en el aula latinoamericana. La conclusión recoge la consecuencia que de todo ello
se sigue para la escuela.
Lo que la educación forma
Conviene empezar por una distinción que la práctica docente conoce de manera intuitiva pero
que rara vez se enuncia con precisión. La educación no consiste sobre todo en transferir
contenidos de una mente que sabe a otra que ignora. Los contenidos envejecen. Buena parte
de lo que un estudiante memoriza durante el bachillerato habrá perdido vigencia o se habrá
olvidado pocos años después de que salga del aula. Si el propósito de educar fuera almacenar
información, su producto serÃa perecedero casi por definición. Lo que permanece cuando el
contenido especÃfico ya se disipó es de otro orden: una manera de procesar lo que aún se
ignora, de ordenar lo nuevo, de emitir juicios sobre aquello que no se habÃa encontrado antes.
Esa capacidad es la que la educación tiene por tarea formar.
John Dewey (1933) formuló esta idea con una claridad que el tiempo no ha erosionado. El
pensamiento reflexivo, en su definición, es la consideración activa, persistente y cuidadosa
de cualquier creencia o forma de conocimiento a la luz de los fundamentos que la sostienen
y de las conclusiones a las que conduce. La educación que se propone formar este tipo de
pensamiento no puede limitarse a depositar contenidos en la mente del estudiante. Debe
cultivar hábitos de la mente: la disposición a dudar antes de aceptar, a buscar fundamentos
antes de concluir, a tolerar el perÃodo de incertidumbre en que todavÃa no se comprende.
Estos hábitos no son el medio para aprender, son lo que queda cuando el contenido especÃfico
inteligencia artificial generativa, distinguiendo con cuidado lo que la evidencia disponible
permite afirmar de lo que no. El cuarto fundamenta por qué la adolescencia ocupa el centro
del problema. El quinto desarrolla la distinción entre andamiaje y sustitución y responde la
pregunta sobre la compatibilidad de la herramienta con la educación. El sexto sitúa el
argumento en el aula latinoamericana. La conclusión recoge la consecuencia que de todo ello
se sigue para la escuela.
Lo que la educación forma
Conviene empezar por una distinción que la práctica docente conoce de manera intuitiva pero
que rara vez se enuncia con precisión. La educación no consiste sobre todo en transferir
contenidos de una mente que sabe a otra que ignora. Los contenidos envejecen. Buena parte
de lo que un estudiante memoriza durante el bachillerato habrá perdido vigencia o se habrá
olvidado pocos años después de que salga del aula. Si el propósito de educar fuera almacenar
información, su producto serÃa perecedero casi por definición. Lo que permanece cuando el
contenido especÃfico ya se disipó es de otro orden: una manera de procesar lo que aún se
ignora, de ordenar lo nuevo, de emitir juicios sobre aquello que no se habÃa encontrado antes.
Esa capacidad es la que la educación tiene por tarea formar.
John Dewey (1933) formuló esta idea con una claridad que el tiempo no ha erosionado. El
pensamiento reflexivo, en su definición, es la consideración activa, persistente y cuidadosa
de cualquier creencia o forma de conocimiento a la luz de los fundamentos que la sostienen
y de las conclusiones a las que conduce. La educación que se propone formar este tipo de
pensamiento no puede limitarse a depositar contenidos en la mente del estudiante. Debe
cultivar hábitos de la mente: la disposición a dudar antes de aceptar, a buscar fundamentos
antes de concluir, a tolerar el perÃodo de incertidumbre en que todavÃa no se comprende.
Estos hábitos no son el medio para aprender, son lo que queda cuando el contenido especÃfico
pág. 1561
se ha olvidado.
La psicologÃa educativa ha desarrollado esta intuición bajo el concepto de transferencia del
aprendizaje, es decir, la capacidad de aplicar lo aprendido en un contexto a situaciones nuevas
que no se encontraron durante la instrucción. Perkins y Salomon (2012) mostraron que la
transferencia no es automática: requiere disposiciones, es decir, la inclinación y la motivación
del aprendiz para detectar que algo de lo aprendido puede ser útil en una situación nueva,
elegir aplicarlo y construir la conexión. Esas disposiciones son parte de lo que la educación
forma, no un efecto secundario.
Quien ha enseñado durante años reconoce el fenómeno en su propia biografÃa intelectual. Lo
aprendido en la formación inicial puede haber quedado obsoleto, y sin embargo la persona
se siente capaz de comprender, evaluar y decidir frente a materias que entonces no existÃan.
No es que conserve los datos. Es que su forma de pensar quedó reestructurada por el ejercicio
sostenido de pensar. La instrucción dejó un residuo que no es informativo sino disposicional:
una facultad de juicio que sigue operando mucho después de que el temario se olvidó.
La teorÃa educativa nombra parte de esto con el concepto de zona de desarrollo próximo, la
distancia entre lo que el aprendiz puede hacer por sà solo y lo que puede hacer con la ayuda
de alguien más capaz (Vygotsky, 1978). La enseñanza eficaz no se limita a entregar respuestas
dentro de esa zona, sino que opera de modo que el aprendiz termine haciendo solo lo que al
inicio requerÃa apoyo. La tradición posterior del andamiaje precisó ese mecanismo: el soporte
pedagógico se define por ser contingente, por desvanecerse con el tiempo y por transferir
progresivamente la responsabilidad de la tarea al estudiante (Van de Pol et al., 2010; Wood
et al., 1976). El propósito declarado de toda ayuda educativa es volverse innecesaria. Una
facultad se forma precisamente cuando el soporte que la sostenÃa deja de hacer falta.
De ahà que el problema de la inteligencia artificial generativa en la educación no pueda
se ha olvidado.
La psicologÃa educativa ha desarrollado esta intuición bajo el concepto de transferencia del
aprendizaje, es decir, la capacidad de aplicar lo aprendido en un contexto a situaciones nuevas
que no se encontraron durante la instrucción. Perkins y Salomon (2012) mostraron que la
transferencia no es automática: requiere disposiciones, es decir, la inclinación y la motivación
del aprendiz para detectar que algo de lo aprendido puede ser útil en una situación nueva,
elegir aplicarlo y construir la conexión. Esas disposiciones son parte de lo que la educación
forma, no un efecto secundario.
Quien ha enseñado durante años reconoce el fenómeno en su propia biografÃa intelectual. Lo
aprendido en la formación inicial puede haber quedado obsoleto, y sin embargo la persona
se siente capaz de comprender, evaluar y decidir frente a materias que entonces no existÃan.
No es que conserve los datos. Es que su forma de pensar quedó reestructurada por el ejercicio
sostenido de pensar. La instrucción dejó un residuo que no es informativo sino disposicional:
una facultad de juicio que sigue operando mucho después de que el temario se olvidó.
La teorÃa educativa nombra parte de esto con el concepto de zona de desarrollo próximo, la
distancia entre lo que el aprendiz puede hacer por sà solo y lo que puede hacer con la ayuda
de alguien más capaz (Vygotsky, 1978). La enseñanza eficaz no se limita a entregar respuestas
dentro de esa zona, sino que opera de modo que el aprendiz termine haciendo solo lo que al
inicio requerÃa apoyo. La tradición posterior del andamiaje precisó ese mecanismo: el soporte
pedagógico se define por ser contingente, por desvanecerse con el tiempo y por transferir
progresivamente la responsabilidad de la tarea al estudiante (Van de Pol et al., 2010; Wood
et al., 1976). El propósito declarado de toda ayuda educativa es volverse innecesaria. Una
facultad se forma precisamente cuando el soporte que la sostenÃa deja de hacer falta.
De ahà que el problema de la inteligencia artificial generativa en la educación no pueda
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plantearse como una cuestión de eficiencia ni de honestidad. Si lo que la escuela forma es
una facultad, y si esa facultad se construye mediante el ejercicio que conduce a la autonomÃa,
entonces cualquier recurso que prometa entregar el producto del pensamiento sin que el
estudiante atraviese el proceso de pensarlo toca el núcleo mismo de lo que la educación
busca. No interfiere con un medio para aprender. Interfiere con aquello que el aprendizaje
debÃa construir.
El juicio se forja en la fricción
Si la educación forma una facultad y no un depósito, queda por explicar cómo se forma esa
facultad. La respuesta es incómoda para una época que valora la fluidez y la rapidez: el juicio
se construye en la dificultad, no a pesar de ella. Buscar una respuesta que no se tiene a mano,
equivocarse y entender por qué se erró, tolerar el perÃodo de incertidumbre en que todavÃa
no se comprende, sostener el esfuerzo de elaborar algo propio. Esas operaciones no son
obstáculos en el camino del aprendizaje. Son el aprendizaje. La fricción cognitiva es el
estÃmulo que obliga a la mente a organizarse, y sin ese estÃmulo la organización no llega a
producirse.
Esta afirmación dejó de ser metafórica. La práctica sostenida de una operación cognitiva
produce cambios fÃsicos en la arquitectura del cerebro, fenómeno conocido como plasticidad
dependiente de la experiencia. El cerebro reorganiza su estructura y su conectividad en
función de lo que se usa, según un principio que la literatura resume como úsalo o piérdelo:
las redes que se ejercitan se consolidan y las que no se ejercitan no llegan a instalarse o se
debilitan. Esta capacidad de reconfiguración es especialmente alta en el cerebro en
desarrollo, lo que abre una ventana de oportunidad para el aprendizaje durante la infancia y
la adolescencia (Tymofiyeva y Gaschler, 2021). Lo que un adolescente practica de manera
repetida no solo mejora como desempeño momentáneo, sino que deja una huella estructural
plantearse como una cuestión de eficiencia ni de honestidad. Si lo que la escuela forma es
una facultad, y si esa facultad se construye mediante el ejercicio que conduce a la autonomÃa,
entonces cualquier recurso que prometa entregar el producto del pensamiento sin que el
estudiante atraviese el proceso de pensarlo toca el núcleo mismo de lo que la educación
busca. No interfiere con un medio para aprender. Interfiere con aquello que el aprendizaje
debÃa construir.
El juicio se forja en la fricción
Si la educación forma una facultad y no un depósito, queda por explicar cómo se forma esa
facultad. La respuesta es incómoda para una época que valora la fluidez y la rapidez: el juicio
se construye en la dificultad, no a pesar de ella. Buscar una respuesta que no se tiene a mano,
equivocarse y entender por qué se erró, tolerar el perÃodo de incertidumbre en que todavÃa
no se comprende, sostener el esfuerzo de elaborar algo propio. Esas operaciones no son
obstáculos en el camino del aprendizaje. Son el aprendizaje. La fricción cognitiva es el
estÃmulo que obliga a la mente a organizarse, y sin ese estÃmulo la organización no llega a
producirse.
Esta afirmación dejó de ser metafórica. La práctica sostenida de una operación cognitiva
produce cambios fÃsicos en la arquitectura del cerebro, fenómeno conocido como plasticidad
dependiente de la experiencia. El cerebro reorganiza su estructura y su conectividad en
función de lo que se usa, según un principio que la literatura resume como úsalo o piérdelo:
las redes que se ejercitan se consolidan y las que no se ejercitan no llegan a instalarse o se
debilitan. Esta capacidad de reconfiguración es especialmente alta en el cerebro en
desarrollo, lo que abre una ventana de oportunidad para el aprendizaje durante la infancia y
la adolescencia (Tymofiyeva y Gaschler, 2021). Lo que un adolescente practica de manera
repetida no solo mejora como desempeño momentáneo, sino que deja una huella estructural
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en el órgano que lo ejecuta.
El mecanismo corta en los dos sentidos, y ahà está su relevancia para el argumento. Si ejercitar
el juicio reconfigura el cerebro, entonces delegar sistemáticamente ese ejercicio impide la
reconfiguración que debÃa producirse. La fricción que se suprime no se ahorra: se pierde la
construcción que esa fricción iba a generar. Quitar la dificultad no aligera el aprendizaje, lo
desactiva.
Esto permite conceder, sin caer en el determinismo, lo que hay de verdadero en la intuición
de que la tecnologÃa puede volvernos menos capaces. La afirmación es cierta de forma
condicional. Una herramienta que asume la función que el aprendiz debÃa estar construyendo
sà degrada esa función, porque lo que no se practica no se consolida. La afirmación no es falsa,
es incompleta: le falta la condición. El daño no proviene de la herramienta en abstracto, sino
del momento y del modo en que se la introduce. Una herramienta que sostiene el esfuerzo y
luego se retira fortalece la facultad. Una que reemplaza el esfuerzo y permanece la atrofia. La
diferencia no está en la tecnologÃa, está en si el soporte se desvanece o se queda, y esa
distinción organiza el resto de este trabajo.
Lo que hace la inteligencia artificial generativa
La inteligencia artificial generativa entrega un producto terminado. Ante una consigna
escolar, devuelve en segundos un texto ordenado, gramaticalmente correcto y plausible, sin
que el estudiante atraviese ninguna de las operaciones que la consigna pretendÃa provocar.
No hay búsqueda, no hay ensayo fallido, no hay perÃodo de no comprender. El resultado
aparece ya resuelto. Aquà conviene ser precisos sobre cuál es el problema. No es que la
respuesta sea de baja calidad. A menudo es de calidad alta. El problema es que suprime
exactamente aquello que la investigación sobre el aprendizaje identifica como el motor de la
retención y la transferencia. Bjork y Bjork (2020) denominan dificultades deseables a las
en el órgano que lo ejecuta.
El mecanismo corta en los dos sentidos, y ahà está su relevancia para el argumento. Si ejercitar
el juicio reconfigura el cerebro, entonces delegar sistemáticamente ese ejercicio impide la
reconfiguración que debÃa producirse. La fricción que se suprime no se ahorra: se pierde la
construcción que esa fricción iba a generar. Quitar la dificultad no aligera el aprendizaje, lo
desactiva.
Esto permite conceder, sin caer en el determinismo, lo que hay de verdadero en la intuición
de que la tecnologÃa puede volvernos menos capaces. La afirmación es cierta de forma
condicional. Una herramienta que asume la función que el aprendiz debÃa estar construyendo
sà degrada esa función, porque lo que no se practica no se consolida. La afirmación no es falsa,
es incompleta: le falta la condición. El daño no proviene de la herramienta en abstracto, sino
del momento y del modo en que se la introduce. Una herramienta que sostiene el esfuerzo y
luego se retira fortalece la facultad. Una que reemplaza el esfuerzo y permanece la atrofia. La
diferencia no está en la tecnologÃa, está en si el soporte se desvanece o se queda, y esa
distinción organiza el resto de este trabajo.
Lo que hace la inteligencia artificial generativa
La inteligencia artificial generativa entrega un producto terminado. Ante una consigna
escolar, devuelve en segundos un texto ordenado, gramaticalmente correcto y plausible, sin
que el estudiante atraviese ninguna de las operaciones que la consigna pretendÃa provocar.
No hay búsqueda, no hay ensayo fallido, no hay perÃodo de no comprender. El resultado
aparece ya resuelto. Aquà conviene ser precisos sobre cuál es el problema. No es que la
respuesta sea de baja calidad. A menudo es de calidad alta. El problema es que suprime
exactamente aquello que la investigación sobre el aprendizaje identifica como el motor de la
retención y la transferencia. Bjork y Bjork (2020) denominan dificultades deseables a las
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condiciones de estudio que hacen el aprendizaje más lento y arduo en lo inmediato pero que
fortalecen la memoria a largo plazo y la capacidad de aplicar lo aprendido en contextos
nuevos. La dificultad, dentro de ciertos lÃmites, no es un defecto del proceso, es lo que vuelve
duradero el resultado. La IA generativa elimina esa dificultad por diseño. Lo que para Bjork es
el ingrediente activo del aprendizaje, para la herramienta es el obstáculo que promete
ahorrar.
Este fenómeno se inscribe en un patrón más amplio que la investigación cognitiva habÃa
documentado antes de la aparición de los modelos de lenguaje. Risko y Gilbert (2016)
definieron la descarga cognitiva como el uso de acciones fÃsicas o herramientas externas para
reducir la demanda cognitiva de una tarea. En sà misma, la descarga no es dañina: tomar
notas, usar una calculadora o consultar un mapa son formas de descarga que liberan recursos
mentales para tareas más complejas. Sparrow, Liu y Wegner (2011) mostraron, sin embargo,
que cuando las personas saben que la información estará disponible externamente, reducen
su esfuerzo por codificarla en la memoria. Este efecto, que denominaron efecto Google,
sugiere que la mera disponibilidad de un recurso externo altera la forma en que la mente
procesa la información. La inteligencia artificial generativa amplifica este patrón a un grado
cualitativamente distinto: no solo almacena información, sino que produce respuestas
elaboradas, de modo que lo que se delega no es la memoria sino el razonamiento mismo.
La evidencia disponible sobre los efectos de esta delegación en el pensamiento crÃtico es
reciente y conviene leerla con cuidado, distinguiendo lo que cada estudio puede sostener.
Gerlich (2025) encontró, en una muestra de 666 participantes, una correlación negativa
significativa entre el uso frecuente de IA y la capacidad de pensamiento crÃtico, mediada por
la descarga cognitiva, y observó que los participantes más jóvenes mostraban mayor
dependencia de la herramienta y menores puntajes de pensamiento crÃtico que los mayores.
condiciones de estudio que hacen el aprendizaje más lento y arduo en lo inmediato pero que
fortalecen la memoria a largo plazo y la capacidad de aplicar lo aprendido en contextos
nuevos. La dificultad, dentro de ciertos lÃmites, no es un defecto del proceso, es lo que vuelve
duradero el resultado. La IA generativa elimina esa dificultad por diseño. Lo que para Bjork es
el ingrediente activo del aprendizaje, para la herramienta es el obstáculo que promete
ahorrar.
Este fenómeno se inscribe en un patrón más amplio que la investigación cognitiva habÃa
documentado antes de la aparición de los modelos de lenguaje. Risko y Gilbert (2016)
definieron la descarga cognitiva como el uso de acciones fÃsicas o herramientas externas para
reducir la demanda cognitiva de una tarea. En sà misma, la descarga no es dañina: tomar
notas, usar una calculadora o consultar un mapa son formas de descarga que liberan recursos
mentales para tareas más complejas. Sparrow, Liu y Wegner (2011) mostraron, sin embargo,
que cuando las personas saben que la información estará disponible externamente, reducen
su esfuerzo por codificarla en la memoria. Este efecto, que denominaron efecto Google,
sugiere que la mera disponibilidad de un recurso externo altera la forma en que la mente
procesa la información. La inteligencia artificial generativa amplifica este patrón a un grado
cualitativamente distinto: no solo almacena información, sino que produce respuestas
elaboradas, de modo que lo que se delega no es la memoria sino el razonamiento mismo.
La evidencia disponible sobre los efectos de esta delegación en el pensamiento crÃtico es
reciente y conviene leerla con cuidado, distinguiendo lo que cada estudio puede sostener.
Gerlich (2025) encontró, en una muestra de 666 participantes, una correlación negativa
significativa entre el uso frecuente de IA y la capacidad de pensamiento crÃtico, mediada por
la descarga cognitiva, y observó que los participantes más jóvenes mostraban mayor
dependencia de la herramienta y menores puntajes de pensamiento crÃtico que los mayores.
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Por tratarse de un diseño correlacional, este hallazgo no autoriza a afirmar que la IA cause el
deterioro: muestra una asociación robusta cuya dirección causal no queda establecida. El
aporte experimental lo ofrece Fan et al. (2025), quienes en un estudio aleatorizado
documentaron lo que llaman pereza metacognitiva, una reducción del compromiso cognitivo
interno y de la autorregulación cuando la tarea se delega en la herramienta. En el plano
neural, Kosmyna et al. (2025) registraron mediante electroencefalografÃa una menor
conectividad cerebral en quienes escribÃan con asistencia de un modelo de lenguaje, y
observaron que el efecto persistÃa cuando estos usuarios eran reasignados a escribir sin
apoyo. Este último estudio debe citarse con reservas explÃcitas: es un preprint no arbitrado,
con una muestra pequeña, y ha recibido una crÃtica metodológica publicada que cuestiona el
tamaño muestral y el análisis. Tomado en aislamiento, no demuestra nada concluyente.
La posición que este trabajo sostiene no descansa, por tanto, en ninguno de estos estudios
por separado. Descansa en su convergencia con un mecanismo teórico sólido. Una asociación
correlacional, un hallazgo experimental sobre la autorregulación y una observación neural
preliminar apuntan en la misma dirección que predice la teorÃa de las dificultades deseables:
cuando el esfuerzo cognitivo se suprime, el aprendizaje que ese esfuerzo producÃa no ocurre.
La evidencia no prueba la tesis, la hace plausible. La tesis se sostiene, en rigor, sobre el
fundamento conceptual.
Falta nombrar el efecto más sutil, y es el que desplaza el problema desde la integridad
académica hacia algo más profundo. La fluidez del producto genera lo que la investigación
metacognitiva denomina ilusión de competencia: la tendencia del aprendiz a confundir la
facilidad de procesamiento con el dominio real (Koriat y Bjork, 2005). En el contexto de la IA,
el estudiante confunde la facilidad con que recibe un texto pulido con un dominio propio que
en realidad no ha adquirido. El fraude tradicional, copiar al compañero o comprar un trabajo,
Por tratarse de un diseño correlacional, este hallazgo no autoriza a afirmar que la IA cause el
deterioro: muestra una asociación robusta cuya dirección causal no queda establecida. El
aporte experimental lo ofrece Fan et al. (2025), quienes en un estudio aleatorizado
documentaron lo que llaman pereza metacognitiva, una reducción del compromiso cognitivo
interno y de la autorregulación cuando la tarea se delega en la herramienta. En el plano
neural, Kosmyna et al. (2025) registraron mediante electroencefalografÃa una menor
conectividad cerebral en quienes escribÃan con asistencia de un modelo de lenguaje, y
observaron que el efecto persistÃa cuando estos usuarios eran reasignados a escribir sin
apoyo. Este último estudio debe citarse con reservas explÃcitas: es un preprint no arbitrado,
con una muestra pequeña, y ha recibido una crÃtica metodológica publicada que cuestiona el
tamaño muestral y el análisis. Tomado en aislamiento, no demuestra nada concluyente.
La posición que este trabajo sostiene no descansa, por tanto, en ninguno de estos estudios
por separado. Descansa en su convergencia con un mecanismo teórico sólido. Una asociación
correlacional, un hallazgo experimental sobre la autorregulación y una observación neural
preliminar apuntan en la misma dirección que predice la teorÃa de las dificultades deseables:
cuando el esfuerzo cognitivo se suprime, el aprendizaje que ese esfuerzo producÃa no ocurre.
La evidencia no prueba la tesis, la hace plausible. La tesis se sostiene, en rigor, sobre el
fundamento conceptual.
Falta nombrar el efecto más sutil, y es el que desplaza el problema desde la integridad
académica hacia algo más profundo. La fluidez del producto genera lo que la investigación
metacognitiva denomina ilusión de competencia: la tendencia del aprendiz a confundir la
facilidad de procesamiento con el dominio real (Koriat y Bjork, 2005). En el contexto de la IA,
el estudiante confunde la facilidad con que recibe un texto pulido con un dominio propio que
en realidad no ha adquirido. El fraude tradicional, copiar al compañero o comprar un trabajo,