El debilitamiento progresivo del pensamiento crítico, el juicio, la curiosidad y la originalidad entre quienes utilizan IA con frecuencia fue denominada "deuda cognitiva" por las organizaciones, las cuáles admiten ya percibirla con mayor frecuencia.
La inteligencia artificial (IA) permite elaborar análisis, producir contenidos y encontrar soluciones en mucho menos tiempo que antes. Pero esa rapidez también trae un riesgo: cuando se vuelve habitual delegar el análisis en estas herramientas, pueden deteriorarse capacidades esenciales como comprender un problema, cuestionar un resultado y tomar decisiones.
El estudio "When Everyone Uses AI, Companies Risk Losing Critical Skills", de Boston Consulting Group (BCG), denomina "deuda cognitiva"
El trabajo fue elaborado por los investigadores Sagar Goel, David Martin y Charikleia Kaffe, y recogió las respuestas de 70 líderes C-suite y ejecutivos senior de distintas industrias y regiones, además de entrevistas con otros doce líderes empresariales.
Cuando el fenómeno se extiende dentro de una empresa, deja de ser un problema individual y se convierte en un "desaprendizaje distribuido" que puede debilitar habilidades críticas en toda la organización.
La mitad de los ejecutivos consultados ya declaró observar pérdida de habilidades en su propia organización, y más del 60% estima que se convertirá en una amenaza material en los próximos tres a cinco años.
Cerca del 90% de los líderes consultados identifica como primera señal de alerta la aceptación de resultados generados por IA sin cuestionarlos.
Después aparecen otros efectos que se refuerzan entre sí: más de la mitad identifica una menor responsabilidad sobre los resultados obtenidos, mientras que el 49% detecta menos diversidad de pensamiento dentro de sus equipos.
El 43% de los ejecutivos observa además menos debate constructivo en sus organizaciones, y un 34% percibe una menor colaboración entre colaboradores. A esto se suma un dato preocupante para la formación de talento: el 53% advierte un desarrollo más lento de los perfiles junior, y el 33% percibe una caída en la mentoría y el intercambio de conocimiento dentro de los equipos.
"Las habilidades que los líderes consideran más críticas para el desempeño de largo plazo, juicio y toma de decisiones, comprensión y definición de problemas, pensamiento creativo, razonamiento causal y generación de soluciones, son, precisamente, las que más riesgo corren de erosionarse por el uso de IA", señala Gonzalo Montón, partner de BCG.
Es importante remarcar que estos porcentajes reflejan percepciones ejecutivas y no pruebas directas de desempeño cognitivo, por lo que funcionan como una señal temprana de alerta más que como una medición representativa de todas las compañías.
Una herramienta de IA puede producir textos, imágenes, análisis o código dentro de un marco ya definido.
El valor estratégico aparece antes, en el momento en que alguien decide qué problema debe resolverse, qué riesgos pueden asumirse y qué resultado tiene sentido para el negocio.
Si una organización pierde esa capacidad, producir mejores análisis o hacerlo con mayor rapidez no resolverá la carencia de fondo que subyace al proceso de toma de decisiones.
Cuando el primer resultado generado por una IA define automáticamente el marco de análisis, puede estrechar las preguntas que un equipo se plantea antes de avanzar.
Este fenómeno resulta especialmente riesgoso en contextos donde las decisiones requieren matices que un modelo no puede captar del todo.
Por eso, para BCG, el desafío central no pasa por la tecnología en sí, sino por cómo las organizaciones diseñan sus procesos de trabajo alrededor de ella.
El avance de la IA no conduce necesariamente a una desaparición masiva de puestos de trabajo.
Otro estudio de BCG, titulado "AI Will Reshape More Jobs Than It Replaces", analizó 1.500 roles que representan alrededor de 165 millones de empleos en Estados Unidos.
Entre el 50% y el 55% de esos puestos serán rediseñados durante los próximos dos o tres años, mientras que entre el 10% y el 15% podría desaparecer en un plazo de cinco años o más.
Por cada empleo que corre un riesgo real de eliminación, entre tres y cinco cambiarán de forma, sin desaparecer por completo.
El estudio identifica además como "roles divergentes" al 12% de los empleos analizados, un grupo que incluye profesiones como contabilidad, programación y redacción.
En este grupo particular, las tareas repetitivas de los niveles de entrada se automatizan primero, mientras que las responsabilidades de mayor nivel persisten e incluso pueden crecer con el tiempo.
Este cambio exigirá que los profesionales jóvenes asuman más temprano la supervisión de resultados, el manejo de excepciones y la toma de decisiones dentro de sus equipos.
La fluidez con la IA deberá combinarse con juicio propio en cada campo específico, capacidad para validar sus resultados y competencia para desenvolverse en escenarios ambiguos.
"La durabilidad de un rol está ligada al nivel de juicio y credenciales que exige, no a la edad de quien lo ocupa", sostiene Montón.
Según el especialista, la carrera profesional tiene que construirse apuntando desde el día uno hacia esos roles de mayor criterio, en vez de apostar todo a tareas repetitivas que después terminan automatizándose.
El análisis de BCG muestra además diferencias claras entre los distintos tipos de empleos evaluados: el 43% presenta una "automatización relevante", es decir, más del 40% de sus tareas puede automatizarse con la tecnología actual.
El 57% restante tiene una menor exposición, porque depende del trabajo físico, la interacción humana o decisiones difíciles de estructurar en un procedimiento fijo.
Entre los empleos con menor exposición aparecen, primero, los oficios que se desarrollan en entornos variables, como electricistas, gasfiteros, cirujanos y rescatistas, donde una complicación inesperada exige experiencia e improvisación en tiempo real.
Un segundo grupo reúne profesiones basadas en el vínculo humano, como pediatras, terapeutas, docentes, enfermeras y trabajadores sociales, ya que cada paciente, alumno o caso requiere interpretar un contexto distinto.
El tercer grupo comprende roles de juicio senior: abogados que definen estrategias, arquitectos de software que deciden cómo escalar un sistema y líderes que toman decisiones con información incompleta.
Estos hallazgos se complementan con un estudio del MIT, que analizó la actividad cerebral de estudiantes universitarios al escribir ensayos con y sin asistencia de IA, y encontró una conectividad cerebral más robusta entre quienes trabajaron sin ayuda tecnológica.
El reto para las organizaciones no pasa entonces por frenar la adopción de inteligencia artificial, sino por utilizarla sin debilitar las capacidades humanas que sostienen sus decisiones.
"La habilidad más urgente a desarrollar hoy no es solo aprender a usar IA, es aprender a no delegarle el pensamiento", concluye Montón.