¿Qué pasa cuando una tecnología deja de limitarse a darnos información y empieza a adaptarse cada vez mejor a nuestra manera de pensar?
Hay una pregunta sobre inteligencia artificial que solemos formular de manera demasiado simple: ¿La IA va a pensar por nosotros?
Pero quizás el problema más interesante sea otro. ¿Qué pasa si la inteligencia artificial aprende tan bien nuestros patrones que empieza a pensar demasiado bien como nosotros?
No solamente qué buscamos, qué compramos o qué contenidos nos interesan. También cómo escribimos, qué argumentos aceptamos, qué tono preferimos, qué dudas repetimos, qué temas evitamos, qué asociaciones hacemos y qué respuestas esperamos encontrar.
La personalización podría entonces dejar de operar solamente sobre la información que recibimos. Podría empezar a operar sobre las condiciones en las que construimos una interpretación. Y ahí aparece una cuestión que llamaremos higiene cognitiva.
¿Qué significa “cognitivo”
Cognitivo no significa simplemente intelectual. La cognición comprende procesos mediante los cuales percibimos, atendemos, recordamos, imaginamos, relacionamos información, razonamos, juzgamos y tomamos decisiones.
Pensar no sucede solamente cuando estamos frente a un problema abstracto. También pensamos cuando elegimos qué mirar, cuando recordamos algo, cuando interpretamos una conversación, cuando intentamos comprender un texto difícil o cuando tenemos que decidir entre alternativas que no nos resultan evidentes.
Por eso, cuando hablamos de inteligencia artificial, no alcanza con preguntarnos qué tareas puede automatizar. Tenemos que observar qué partes de nuestros procesos cognitivos estamos empezando a delegar.
De la burbuja de información a la burbuja de interpretación
Hace más de una década, Eli Pariser popularizó la idea de la filter bubble: la burbuja de filtros. El problema era que los algoritmos podían seleccionar y ordenar la información que aparecía frente a nosotros según nuestros comportamientos anteriores.
Si consumimos determinados contenidos, el sistema aprende nuestras preferencias y nos muestra más de aquello que probablemente queramos consumir. La consecuencia es conocida: podemos terminar viviendo dentro de un entorno informativo cada vez más parecido a nosotros mismos.
Pero la inteligencia artificial generativa introduce una diferencia importante. Un buscador puede seleccionar qué información mostrarme. Una IA conversacional puede hacer algo más: puede construir una respuesta para mí.
Puede explicarme algo con el nivel de dificultad que aparentemente prefiero, utilizar el lenguaje que suelo utilizar, reforzar mis categorías previas o anticipar qué tipo de respuesta probablemente consideraré satisfactoria.
La personalización ya no ocurre solamente en la selección de contenidos. Puede ocurrir en la forma misma de la interpretación. Y eso plantea una pregunta mucho más profunda: ¿qué sucede cuando una tecnología puede convertirse en un interlocutor que conoce cada vez mejor nuestras propias formas de pensar?
La comodidad también puede tener un costo
Una de las grandes promesas de la tecnología es eliminar fricciones. Hacer las cosas más rápido. Más fácil. Más eficiente. Y muchas veces eso es exactamente lo que necesitamos. Pero no toda fricción es un problema. Hay dificultades que forman parte del proceso mediante el cual aprendemos.
Recordar algo antes de buscarlo. Intentar resolver un problema antes de pedir una respuesta. Leer algo que no comprendemos inmediatamente. Escuchar una posición con la que no estamos de acuerdo. Explicar nuestras propias ideas frente a otra persona. Tolerar durante un tiempo la incertidumbre de no saber.
Ese esfuerzo puede resultar incómodo. Pero también puede ser productivo. Por eso la pregunta no debería ser si tenemos que eliminar la fricción. La cuestión es: ¿qué fricciones conviene eliminar y cuáles necesitamos conservar?
Higiene cognitiva
Proponemos utilizar “higiene cognitiva” como una metáfora para pensar justamente eso. Así como la higiene supone prestar atención a aquello que incorporamos y a las condiciones en las que vivimos, una higiene cognitiva implicaría prestar atención a cómo construimos nuestros propios procesos de pensamiento en un entorno cada vez más mediado por sistemas algorítmicos.
No significa rechazar la inteligencia artificial. Tampoco significa volver a una supuesta época anterior a la tecnología. Significa desarrollar criterios para decidir: qué delegamos, qué hacemos nosotros, qué verificamos, qué contrastamos y qué experiencias necesitamos atravesar sin intermediación.
La cuestión no es utilizar menos tecnología. Es evitar que la tecnología determine silenciosamente qué parte de nuestra actividad mental dejamos de ejercitar.
PISA: el nuevo contexto educativo
Y esta discusión no ocurre en el vacío. Esta semana conocimos nuevos resultados de las pruebas PISA, que vuelven a poner sobre la mesa las dificultades que tienen muchos sistemas educativos para desarrollar capacidades básicas de lectura, matemática y ciencias.
No se trata de utilizar PISA como una medida de la inteligencia de una sociedad, ni de atribuir automáticamente esos resultados a la inteligencia artificial: el fenómeno es anterior y tiene múltiples causas. Pero el dato adquiere una nueva dimensión cuando aparece en un momento en el que estamos incorporando tecnologías capaces de leer, resumir, explicar, calcular, escribir y resolver problemas por nosotros.
La pregunta entonces deja de ser solamente cómo mejorar los resultados educativos y empieza a ser otra: ¿qué ocurre cuando una sociedad que necesita fortalecer determinadas capacidades cognitivas dispone, al mismo tiempo, de tecnologías cada vez más capaces de sustituir el ejercicio de esas capacidades?
Hay un dato que vuelve esta discusión especialmente urgente. Los resultados de PISA que acabamos de conocer no corresponden a una educación anterior a la inteligencia artificial: corresponden a la evaluación realizada en 2025, cuando los chatbots generativos ya formaban parte del entorno cotidiano de millones de estudiantes. En Argentina, el operativo se realizó en agosto y septiembre de ese año y, por primera vez, incorporó además un dominio específico sobre el aprendizaje en el mundo digital. PISA preguntó explícitamente por el uso de inteligencia artificial para estudiar, investigar, redactar y resumir, y encontró que su utilización ya estaba ampliamente extendida. Esto no permite afirmar que la IA sea responsable del deterioro de los aprendizajes: los resultados expresan trayectorias educativas acumuladas durante años y tienen múltiples causas. Pero sí nos permiten formular una pregunta nueva: ¿qué ocurre con el aprendizaje cuando una tecnología capaz de resolver, explicar, resumir y producir respuestas entra en escena justamente en los procesos mediante los cuales las personas deberían desarrollar esas capacidades?
La respuesta tampoco parece ser simplemente prohibir la IA. Los propios datos de PISA 2025 muestran una relación más compleja: los estudiantes que no utilizan chatbots para sus tareas tienden a obtener mejores resultados que quienes los utilizan, mientras que entre quienes sí los usan, el uso moderado con fines de aprendizaje presenta mejores resultados que el uso escaso o intensivo. La OCDE también informa que alrededor de seis de cada diez estudiantes recibieron en clase actividades destinadas a evaluar la calidad de información generada por IA. El problema, entonces, no parece ser solamente cuánto usamos inteligencia artificial, sino qué hacemos con ella y qué parte del proceso cognitivo dejamos de hacer cuando la utilizamos. Ahí aparece la necesidad de una higiene cognitiva: no eliminar la herramienta, sino aprender a distinguir entre aquello que podemos delegar y aquello que necesitamos seguir ejercitando para conservar criterio, autonomía y capacidad de pensar.
La paradoja de la compensación
La inteligencia artificial puede ser una herramienta extraordinaria para compensar nuestras limitaciones. Puede ayudarnos a comprender un texto que no entendemos, encontrar un error, organizar una idea, traducir, calcular o producir una primera versión de algo que no sabemos cómo comenzar. El problema aparece cuando la compensación deja de ser una ayuda para convertirse en sustitución. Si una máquina resuelve sistemáticamente aquello que nosotros todavía estamos aprendiendo a hacer, podemos obtener mejores resultados inmediatos sin necesariamente desarrollar mejores capacidades. Tenemos entonces una paradoja: cuanto más capaces son las máquinas de compensar nuestras debilidades cognitivas, menos visibles pueden volverse esas debilidades. Y por eso la pregunta de la higiene cognitiva no es solamente si la respuesta de la IA es correcta, sino qué parte del proceso cognitivo necesitamos seguir haciendo nosotros.
De la cognición al riesgo existencial
Y mientras discutimos estas cuestiones aparentemente pequeñas —si pensamos antes de preguntarle algo a una IA, si dejamos que escriba un texto, si delegamos una decisión—, en el otro extremo de la discusión tecnológica aparecen preguntas mucho más grandes. Investigadores y exinvestigadores de algunos de los principales laboratorios de inteligencia artificial vienen advirtiendo sobre escenarios de pérdida de control frente a sistemas futuros mucho más capaces que los actuales, incluyendo riesgos que podrían llegar a ser catastróficos para la humanidad. No sabemos si esos escenarios ocurrirán, cuándo podrían ocurrir ni si las estimaciones más extremas son correctas.
Pero el hecho de que quienes están trabajando en el desarrollo de estos sistemas estén discutiendo públicamente esas posibilidades debería obligarnos a ampliar la pregunta. No alcanza con preguntarnos qué tan inteligente puede llegar a ser una máquina. También tenemos que preguntarnos qué tan capaces necesitamos seguir siendo nosotros. Porque quizás estamos mirando dos problemas distintos cuando en realidad forman parte de la misma transformación: qué hacen las máquinas con nuestra inteligencia y qué hacemos nosotros con la posibilidad de dejar de utilizarla.
Una cuestión de autonomía
Shoshana Zuboff describió el capitalismo de vigilancia como un modelo basado en la extracción de datos sobre nuestro comportamiento para generar predicciones sobre lo que probablemente haremos. La evolución tecnológica abre una pregunta complementaria. ¿Qué sucede cuando esos sistemas no solamente pueden predecir determinados comportamientos, sino también construir modelos cada vez más sofisticados de nuestras preferencias, nuestros patrones de lenguaje y nuestras respuestas?
La cuestión entonces deja de ser exclusivamente la privacidad. También aparece la autonomía cognitiva. Porque conocer nuestras preferencias permite anticipar nuestras elecciones. Y anticipar nuestras elecciones puede permitir diseñar entornos cada vez más eficaces para conducirlas.
No hace falta imaginar una máquina conspirando contra nosotros. Es suficiente con observar una tendencia tecnológica bastante más cotidiana: cuanto mejor aprende un sistema quiénes somos, mejor puede darnos aquello que probablemente queramos.Y precisamente ahí aparece el problema. Quizás necesitamos, deliberadamente, encontrarnos también con aquello que no elegiríamos.
El derecho a ser sorprendidos
Una parte importante de nuestra formación intelectual ocurre por accidente. Un libro que alguien nos recomienda y que jamás hubiéramos buscado. Una conversación inesperada. Una obra que inicialmente rechazamos. Una idea que nos irrita. Una persona que piensa de una manera completamente diferente. O un recorrido que nos obliga a salir de nuestras categorías habituales.
Eso introduce algo que ningún sistema de personalización puede considerar necesariamente eficiente: la alteridad.
El encuentro con algo que no estaba diseñado para nosotros. Y quizás ese sea uno de los recursos cognitivos que más necesitamos preservar. Porque si cada vez que buscamos información recibimos una versión cuidadosamente adaptada a nuestras preferencias, podemos obtener experiencias cada vez más cómodas y, al mismo tiempo, construir un mundo cada vez más pequeño.
Más información no necesariamente significa más mundo.
Una lectura astrológica del momento
Esta conversación encuentra una correspondencia particularmente interesante en las configuraciones de estos días.
La Luna Nueva en Virgo abre un ciclo asociado simbólicamente con la selección, el procesamiento, la discriminación y los hábitos. Es una imagen adecuada para preguntarnos: ¿qué dejamos entrar? ¿Qué descartamos? ¿Cómo procesamos aquello que incorporamos? ¿Qué decidimos delegar?
Además, esta Luna Nueva forma un sextil con Marte en Cáncer. La imagen permite introducir otra dimensión: el pensamiento no ocurre únicamente en una interfaz. También ocurre a través del cuerpo, la memoria, los vínculos, los lugares que habitamos y las experiencias que atravesamos.
Después aparece Mercurio en Libra. Mercurio representa simbólicamente pensamiento, lenguaje, intercambio y elaboración de información. En Libra, ese pensamiento se encuentra con la comparación, la negociación y la perspectiva del otro. No pensar solamente sobre el otro. Pensar con otro.
Y ahí aparece nuevamente la fricción productiva: alguien que introduce una perspectiva que nosotros no habíamos considerado. Mercurio además participa de un gran trígono de aire con Urano en Géminis y Plutón en Acuario.
La figura resulta especialmente sugerente para este tema. Géminis pone en juego lenguaje, información, comunicación y circulación. Urano introduce la dimensión de la innovación y la transformación tecnológica. Acuario y Plutón llevan esa transformación hacia una escala estructural y colectiva.
Podemos leer entonces la configuración como una imagen de transformación profunda en las formas mediante las cuales información, comunicación, tecnología y organización social intervienen en la construcción del pensamiento.
Y Urano comienza precisamente su retrogradación en Géminis. En términos simbólicos, es una invitación a revisar la revolución tecnológica en curso. No solamente preguntarnos: ¿qué puede hacer la tecnología? Sino también: ¿qué está cambiando la tecnología en nosotros?
Finalmente, Venus entra en Escorpio. Venus pone en escena preferencias, deseos, elecciones y aquello que valoramos. Escorpio introduce profundidad, intimidad y patrones que muchas veces no observamos conscientemente. Es una combinación especialmente interesante para pensar la personalización algorítmica: ¿qué ocurre cuando una tecnología puede aprender cada vez mejor aquello que deseamos, elegimos, repetimos y preferimos?
Y quizás la retrogradación posterior de Venus, con su regreso a Libra, agregue otra pregunta: qué hacemos con esas preferencias cuando vuelven a encontrarse con el otro.
Una práctica para la era de la IA
La higiene cognitiva no requiere abandonar las herramientas de inteligencia artificial. Puede comenzar con prácticas bastante sencillas:
Antes de preguntarle a la IA, intentar pensar. Aunque sea durante unos minutos.
Antes de aceptar una respuesta, formular una objeción. ¿Qué podría estar equivocado?
Contrastar perspectivas. No utilizar siempre el mismo sistema, la misma fuente o la misma forma de explicación.
Conservar espacios de lectura difícil. No convertir todo conocimiento en contenido inmediatamente digerible.
Hablar con personas. Especialmente con aquellas que no piensan como nosotros.
Mantener experiencias no optimizadas. Caminar sin una ruta predeterminada. Leer algo elegido por azar. Entrar en un lugar sin haberlo visto antes en una pantalla.
Y, sobre todo, distinguir entre asistencia y delegación. Que una máquina pueda hacer algo por nosotros no significa necesariamente que debamos dejar de hacerlo nosotros.
La próxima disputa tecnológica
Durante años, buena parte de la economía digital compitió por nuestra atención. Quién consigue que miremos más tiempo. Quién consigue que hagamos clic. Quién consigue que volvamos. Pero quizás estamos entrando en otra etapa. Una etapa en la que la disputa no será solamente por nuestra atención. Será por las condiciones bajo las cuales construimos pensamiento. Por eso la pregunta frente a la inteligencia artificial no debería reducirse a: “¿La IA nos hará más inteligentes o más tontos?”
Es una pregunta demasiado pobre. La pregunta más importante podría ser: ¿qué tipo de seres humanos estamos construyendo cuando empezamos a delegar cada vez más partes de nuestros procesos cognitivos? Y, sobre todo: ¿qué necesitamos preservar para seguir siendo capaces de pensar por cuenta propia?
Tal vez una de las respuestas sea algo bastante sencillo y bastante difícil de automatizar: la capacidad de ser sorprendidos. Porque cuanto mejor aprenda una máquina quiénes somos, más deliberadamente tendremos que buscar aquello que no se parece a nosotros.