L'expansió imparable de la intel·ligència artificial està canviant la manera com treballem, estudiem i prenem decisions. Cada cop és més habitual delegar en un chatbot la redacció d'un informe, deixar que un assistent generi el codi d'una aplicació o confiar a un algorisme la síntesi de documents complexos. Aquest gest quotidià de deixar que la màquina pensi per nosaltres comença a tenir costos que la ciència comença a mesurar amb més precisió.
Allò que fins fa poc es veia com un simple estalvi de temps es perfila ara com un canvi profund en la nostra manera de raonar. Investigacions recents a Europa, els Estats Units i l'Amèrica Llatina apunten a un mateix fenomen: quan el cervell s'acostuma que la IA resolgui els problemes, es redueix l'activitat de les àrees implicades en la memòria, la creativitat i el pensament crític. I aquesta reducció, si es manté en el temps, es pot convertir en una nova bretxa social entre els que usen la IA com a crossa permanent i els que la integren com a eina de suport a un criteri propi.
Una nova bretxa: delegar el pensament davant de potenciar-lo amb IA
Un grup d'investigadors del Possibility Institute, liderat per la Vivienne Ming científica , descriu un gir preocupant en l'era de l'automatització: lluny d'igualar oportunitats, la intel·ligència artificial està eixamplant la distància entre persones i regions. No es tracta tant de qui té accés a la tecnologia, sinó de com la fa servir cadascú.
Segons aquest treball, la majoria dels usuaris opta per un ús passiu: planteja una consulta i accepta la resposta generada per un model de llenguatge com a solució final, sense qüestionar-la ni reelaborar-la. Aquest patró produeix resultats correctes però estandarditzats, pràcticament idèntics per a qualsevol que formuli una pregunta similar. Quan tothom rep la mateixa resposta, el valor diferencial desapareix , especialment en contextos laborals competitius.
A l'extrem oposat se situa una minoria que utilitza la IA de manera estratègica, com a extensió del raonament . Aquest grup no li lliura la tasca completa, sinó que recorre a la tecnologia per contrastar hipòtesis, sintetitzar grans volums de dades o sotmetre les seves idees a objeccions addicionals. El procés de pensar continua sent humà, mentre que la màquina funciona com a col·laborador que aporta perspectiva i velocitat.
Els efectes econòmics daquesta diferència ja es perceben. Dades del Global AI Jobs Barometer de PwC indiquen que les empreses estan pagant fins a un 56% més a professionals capaços d'integrar de manera avançada la IA a la seva feina, davant dels que només la fan servir per produir ràpidament textos, informes o codi sense supervisió crítica. A sectors molt automatitzables, les posicions que combinen criteri humà sòlid i domini d'aquestes eines concentren les millors pujades salarials.
Atròfia cognitiva i «rendició» del judici propi
Una de les principals preocupacions de la comunitat científica és l'impacte d'aquesta delegació massiva del pensament sobre el funcionament del cervell . Estudis recents, citats per BBC Mundo, ofereixen algunes pistes inquietants: quan es deixa la redacció o la resolució de problemes en mans d'un chatbot, l'activitat neuronal es desploma en comparació dels que fan la mateixa tasca sense ajut tecnològic.
La investigadora Nataliya Kosmyna , del MIT Media Lab, va dur a terme un experiment amb 54 estudiants dividits en tres grups: un va treballar amb ChatGPT, un altre va utilitzar un cercador convencional sense resums automàtics i el tercer va preparar els seus assajos sense cap mena de suport digital. Mentre escrivien, es van monitoritzar les ones cerebrals per mesurar quines zones s'activaven i amb quina intensitat.
Els resultats preliminars mostren que el grup que no va fer servir tecnologia va presentar un patró d'activitat cerebral ampli, especialment en àrees vinculades a la creativitat i al processament complex de la informació. Els que van utilitzar el chatbot, en canvi, van registrar una reducció de fins a un 55% en aquesta activació . El cervell no es va apagar, però va treballar de manera molt menys exigent, com si una part important de l'esforç intel·lectual hagués estat externalitzada.
Els efectes no es van limitar al moment descriure. A l'hora de recordar el contingut dels seus textos, els estudiants que es van recolzar a la IA van tenir més dificultats per citar les seves idees i van expressar amb més freqüència la sensació que el treball «no era seu». Aquesta desconnexió subjectiva s'associa amb l'anomenada descàrrega cognitiva : com més deleguem en sistemes externs –abans en agendes o cercadors, ara en models generatius–, menys consolidem la informació a la nostra memòria.
La preocupació es reforça amb investigacions de la Universitat de Pennsilvània i altres centres, que parlen obertament de «rendició cognitiva» : molts usuaris accepten les respostes de la IA amb poca anàlisi, fins i tot quan contradiuen el seu propi criteri. En àmbits delicats, com ara la medicina, s'han documentat casos cridaners. Un estudi multinacional citat per BBC Mundo va observar que especialistes que van utilitzar eines d'IA per detectar càncer de còlon durant diversos mesos van desenvolupar després pitjor capacitat per identificar tumors per ells mateixos quan es va retirar l'ajuda tecnològica.
El «trisistema» de pensament: cervell ràpid, cervell lent… i màquina
La psicologia cognitiva ja comptava amb un marc conegut, popularitzat per Daniel Kahneman , que diferencia entre un sistema ràpid, intuïtiu i basat en l'experiència, i un altre de lent, analític i més costós en termes d'esforç. No obstant això, l'avenç de la intel·ligència artificial està empenyent alguns investigadors a plantejar una actualització: un tercer sistema de pensament compost per la tecnologia a què derivem cada cop més decisions i raonaments.
En aquest context, el comunicador i analista Fabián Bergero ha popularitzat la idea d'un «trisistema» de pensament: ara el sistema intuïtiu i el racional s'afegeix la IA com un tercer actor que intervé en la nostra manera de resoldre problemes. Segons el seu enfocament, el que és delicat no és que existeixi aquest nou component, sinó la manera com ens relacionem amb ell.
Quan en lloc de fer servir la IA com a eina de contrast passem a cedir-li el control del procés complet , es produeix un fenomen clar: deixem d'exercitar memòria, anàlisi i criteri propi. Bergero reprèn aquí el concepte de «rendició cognitiva» per descriure el moment en què, gairebé sense adonar-nos-en, deixem de passar pel nostre propi filtre el que abans hauríem pensat, avaluat o recordat personalment.
Aquest desplaçament té una conseqüència profunda: la pèrdua dautonomia intel·lectual . Confiem en sistemes opacs, alimentats amb dades que desconeixem i amb possibles biaixos difícils de rastrejar. Si a aquesta opacitat s'hi afegeix una actitud acrítica de l'usuari, la capacitat de detectar errors, biaixos o manipulacions es redueix, i amb ella la possibilitat de corregir el rumb.
Diversos experts coincideixen que, davant aquest escenari, la clau passa per reforçar la intel·ligència humana més que mai: cultivar el dubte raonable, mantenir viu el costum de formular preguntes complexes i tractar les respostes de la IA com a hipòtesis de treball , no com a veritats definitives.
Educació i pensament crític: l'externalització de l'esforç mental
El debat sobre delegar el pensament a la IA es fa especialment intens en l'àmbit educatiu, especialment a les aules, on conviuen l'empatia i la tecnologia . Professors i especialistes en pedagogia s'enfronten al repte d'ensenyar en un entorn on redactar un assaig, resoldre un problema matemàtic o resumir un llibre es pot fer en qüestió de segons mitjançant un xatbot. La pregunta de fons és què passa amb les habilitats cognitives que l‟escola hauria de desenvolupar si part de l‟esforç s‟externalitza sistemàticament.
L'acadèmica Carolina Leppe , de la Universitat d'O'Higgins, explica que diverses investigacions assenyalen un patró similar a l'observat als laboratoris de neurociència: quan l'alumnat recorre a la IA per elaborar treballs complets sense comprendre el procés subjacent, s'activen menys connexions cerebrals que quan elabora els continguts per compte propi. Amb el temps, aquest «desús» pot debilitar capacitats com ara la creativitat, l'anàlisi i la resolució autònoma de problemes.
A la pràctica, això es tradueix en situacions molt reconeixibles per al professorat. No és estrany trobar-se amb estudiants que lliuren informes perfectament redactats, però que són incapaços d'explicar en veu alta els conceptes bàsics que suposadament han treballat. Aquest desajust entre el producte final i les competències reals obliga a replantejar l‟avaluació i les estratègies d‟ensenyament.
Leppe subratlla que l'objectiu no hauria de ser prohibir la IA, sinó integrar-la amb regles clares que afavoreixin un ús estratègic i crític . Per exemple, permetre que l'alumnat faci servir aquestes eines per obtenir idees inicials o per revisar l'estructura d'un text, però exigir que el contingut central es desenvolupi sense automatització, acompanyat d'explicacions orals o defenses presencials.
En aquesta línia, la docent insisteix que la tasca educativa passa per reforçar la independència intel·lectual: ajudar els joves a formular preguntes, contrastar fonts i comprendre que una resposta generada automàticament pot ser útil, però no substitueix el procés de comprendre, discutir i donar sentit propi al coneixement. Això implica també treballar la dimensió ètica i deontològica de la IA, perquè l'alumnat sigui conscient de la responsabilitat que en comporta l'ús.
Neurociència i «deute cognitiu»: el que es perd quan la IA fa la feina dura
Els estudis de neurociència més recents apunten a una idea que comença a sonar amb força: el «deute cognitiu» . De la mateixa manera que al món del programari es parla de deute tècnic quan es prioritza la velocitat sobre la qualitat i s'acumulen problemes per a més endavant, els investigadors utilitzen aquest terme per descriure el cost acumulat de delegar tasques mentals complexes a la intel·ligència artificial.
Informes d'entitats com la Reial Acadèmia Nacional de Medicina d'Espanya alerten que l'ús excessiu de sistemes generatius per escriure correus, redactar feines o resumir textos redueix l'esforç neurològic implicat en la memorització i el pensament crític. A curt termini, les tasques es completen més ràpidament; a mitjà i llarg termini, els circuits cerebrals involucrats en aquestes funcions poden perdre eficiència, de la mateixa manera que un múscul s'afebleix quan es deixa d'usar.
Investigacions amb electroencefalogrames realitzades el 2025 van comparar dos grups de participants: un que va utilitzar eines de IA per redactar i un altre que va realitzar la tasca íntegrament a mà. El grup assistit per IA va obtenir resultats més veloços, però va presentar menor connectivitat neuronal en rangs de freqüència associats a la creativitat i al control executiu. A més, va mostrar menys satisfacció amb la feina i un vincle més difús amb l'autoria del text.
Experts com la neuropsicòloga Maria de la Pau Scribano expliquen que la IA, utilitzada de manera passiva, tendeix a homogeneïtzar el llenguatge ia debilitar les rutes cerebrals relacionades amb la generació d'idees originals. Tot i això, quan s'empra de manera guiada -per exemple, per oferir suggeriments que després l'usuari reconstrueix críticament- pot funcionar com una bastida que amplia l'horitzó de pensament sense reemplaçar la construcció interna.
Alguns estudis longitudinals ja exploren els possibles efectes a llarg termini. En el seguiment dirigit per l'equip de Kosmyna, mesos després d'haver treballat amb IA, els estudiants que van dependre intensament de l'eina van mostrar una connectivitat neuronal menor en tornar a enfrontar-se a tasques similars sense suport tecnològic. Tot i que la investigació està en curs i no permet conclusions definitives, reforça la hipòtesi que l'hàbit de delegar sistemàticament part de l'esforç mental deixa empremta a l'organització del cervell.
Enginyers i desenvolupadors: productivitat aparent davant de competència real
La tensió entre velocitat i comprensió es veu amb una claredat especial en el camp de l' enginyeria de programari , un dels sectors on la IA està entrant amb més força. S'estima que cap al 2028 al voltant del 90 % dels enginyers de programari empresarials utilitzaran assistents de codi generatiu, davant d'un percentatge encara reduït a principis del 2024.
Per a les empreses tecnològiques i les startups, això suposa una arma de doble tall. D'una banda, els assistents de programació permeten generar milers de línies de codi en qüestió de minuts, automatitzar proves i accelerar-ne el desenvolupament. De l'altra, hi ha el risc que especialment els perfils més júnior confonguin rapidesa amb domini real , recolzant-se a l'eina sense comprendre a fons què fa el codi, per què funciona o com es pot trencar en condicions extremes.
Diferents anàlisis assenyalen que la IA actua com a multiplicador del desordre existent . Si un equip no compta amb criteris arquitectònics sòlids i bones pràctiques clares, l'automatització simplement accelera el caos: es genera més codi, però també més deute tècnic, més punts de fallada i més dependències fosques. Gartner, per exemple, ha pronosticat un increment molt notable en defectes associats a sistemes de IA generativa els propers anys.
Aquest escenari configura un nou tipus de dependència: quan l'assistent de codi no ofereix una solució directa, alguns enginyers es queden bloquejats sense la base conceptual necessària per reconstruir el problema des dels principis fonamentals. En aquests casos, la IA no només no amplia capacitats, sinó que les debilita perquè evita que el professional recorri el camí d'aprenentatge que li permetria afrontar desafiaments futurs sense crosses.
Paradoxalment, un dels terrenys on la IA sí que està aportant una millora clara és el testing automatitzat . La generació de casos de prova segueix regles ben definides i repetitives, cosa que fa que l'automatització resulti molt eficaç sense desplaçar el raonament crític central del disseny. La diferència il·lustra bé la frontera entre tasques on delegar a la màquina té sentit i tasques on convé mantenir la iniciativa humana.
Fundadors i líders tècnics: governar la IA per no abdicar del criteri
Per als que dirigeixen startups o equips tècnics, la qüestió de com es delega el pensament a la IA no és un debat teòric, sinó un risc operatiu . La manera com s'estructuri l'ús d'aquestes eines pot marcar la diferència entre una companyia que escala amb base sòlida i una altra que avança ràpid cap a un deute tècnic i cognitiu difícil de corregir.
Diferents experts recomanen establir des del principi una governança clara de la IA: definir quin tipus de codi es pot generar sense revisió humana, quins components requereixen un disseny totalment guiat per enginyers, com es documenta el contingut proposat per la màquina i qui assumeix la responsabilitat última de la qualitat. La resposta a aquesta darrera pregunta, subratllen, hauria de ser sempre un humà, mai l'eina.
Una altra recomanació clau és invertir primer en arquitectura i context . Com millor es defineixin els principis de disseny, les restriccions i els objectius de negoci, més útil serà la IA per a tasques executives. En absència d‟aquest marc, els assistents generatius poden produir solucions que, encara que funcionin a curt termini, s‟allunyin del rumb estratègic o introdueixin complexitats innecessàries.
El rol de l?enginyer júnior també està canviant. En lloc de centrar-se només en escriure codi, se li demana cada cop més que desenvolupi habilitats d'auditoria : capacitat per revisar, validar i qüestionar el que proposa la IA, detectant possibles errors subtils o decisions arquitectòniques problemàtiques. En els processos de selecció, això es tradueix a valorar no només la velocitat de programació, sinó la qualitat del raonament tècnic i la capacitat per argumentar per què una solució és preferible a una altra.
Els líders tècnics, per la seva banda, afronten un repte cultural: construir equips on es premiï la comprensió profunda i no únicament la productivitat aparent. Això implica reservar temps per a revisions de codi detallades, per a debats sobre el perquè de certes decisions i perquè els perfils menys experimentats puguin practicar sense dreceres automatitzades. Al final, la IA tendirà a desplaçar els que no saben fer-la servir amb criteri, no els que la integren de manera reflexiva en el seu treball.
Ús quotidià dIA: de mirall amplificador a substitut de lesforç
Més enllà del que és tècnic o acadèmic, l'impacte de la IA sobre el nostre pensament es cola a la vida diària: des de qui demana a un chatbot que redacti un correu difícil fins a qui confia l'organització d'un viatge, la planificació d'estudis o la presa de decisions personals. En tots aquests casos, l'eina funciona com un mirall que reorganitza idees , però també com un filtre que pot simplificar excessivament la complexitat del món.
Convé recordar que la IA, tal com la coneixem avui, no pensa com un ésser humà. No té experiències, no té consciència ni un diàleg interior propi. El que fa és processar enormes quantitats d'informació, trobar patrons de coherència i generar respostes que encaixen estadísticament amb allò que se li ha demanat. La seva aparent «originalitat» és fruit de combinacions sofisticades de materials previs.
Això no resta utilitat a l'eina, però sí que obliga a ser prudents amb la il·lusió que hi hagi una intel·ligència equiparable a la humana a l'altra banda de la pantalla. El que percebem com a criteri és, en gran mesura, coherència formal . Per això la IA pot escriure com un poeta, argumentar com un acadèmic o respondre com si conegués la nostra situació concreta, quan en realitat està reorganitzant petjades verbals de milions de persones.
A la pràctica, la seva capacitat per respondre ràpid i amb aparent seguretat amplifica tant el millor com el pitjor de l'ús que en fem. En mans rigoroses, ajuda a veure angles nous, a clarificar arguments o destil·lar informació dispersa. En mans poc curoses, pot accelerar la superficialitat , la desinformació o la dependència de solucions prefabricades que amb prou feines qüestionem.
Aquesta ambivalència fa que la responsabilitat es desplaci, en darrera instància, a l'usuari. La facilitat per obtenir una resposta ja no garanteix aprenentatge; de fet, pot amagar una comprensió molt pobra si no s'acompanya de contrast, reflexió i verificació. La tasca no és tant preguntar més sinó preguntar millor i dedicar temps a pensar què fem amb les respostes.
Productivitat, èxit professional i risc de quedar-se sense «múscul mental»
Al mercat laboral europeu i global, la idea que els que no utilitzin IA quedaran inevitablement endarrerits s'ha convertit en un mantra habitual. Tot i això, diverses veus alerten que aquesta frase, presa al peu de la lletra, pot resultar tan enganyosa com la seva contrària. El veritable punt de fricció no és utilitzar o no utilitzar IA, sinó en quines habilitats se sacrifiquen en delegar sistemàticament tasques cognitives en aquestes eines.
Alguns emprenedors i analistes parlen ja de «fundadors amb deute cognitiu»: professionals que depenen tant dels models generatius per redactar propostes, dissenyar presentacions o definir estratègies que, amb el temps, perden facilitat per fer-ho per si mateixos. Aquesta pèrdua no es nota un dia per l'altre; es manifesta quan toca improvisar en una reunió, respondre una pregunta inesperada o prendre decisions sota pressió sense accés directe a la tecnologia.
En aquest terreny, la neurociència i lexperiència pràctica convergeixen en diverses recomanacions senzilles. Una consisteix a reservar espais lliures d'IA per a determinades tasques crítiques -com definir la visió d'un projecte o analitzar un problema complex- i utilitzar l'eina només en una segona fase, com a suport per revisar o ampliar allò que s'ha pensat. Una altra és limitar-ne l'ús en àrees on l'autenticitat i la veu pròpia són essencials, per exemple en comunicacions clau amb l'equip o amb inversors.
També se suggereix fer atenció als senyals de dependència: si una persona sent que no pot redactar un text, estructurar un argument o programar una funció bàsica sense obrir un assistent, és possible que s'hagi instal·lat una debilitat en el «múscul mental» que convé treballar. Recuperar l'hàbit d'escriure a mà, llegir amb calma o resoldre problemes sense dreceres digitals continua sent una manera eficaç de mantenir actives les xarxes neuronals implicades en la concentració profunda.
En contextos com Espanya i altres països europeus, on conviuen empreses altament digitalitzades amb pimes i sectors menys automatitzats, aquesta tensió es torna especialment visible. Els perfils que combinen soltesa tecnològica amb pensament propi ben entrenat són els que estan trobant millors posicions, mentre que els que es limiten a produir resultats generats per IA sense aportar criteri afegit veuen com el valor diferencial es dilueix.
El panorama que dibuixen les investigacions i experiències recopilades és complex, però apunta en una direcció nítida: la intel·ligència artificial s'ha convertit en un actor central en els nostres processos de raonament, i la manera com decidim delegar o no delegar-hi marcarà tant el nostre desenvolupament cognitiu com les nostres oportunitats professionals. Mantenir viu l'esforç de pensar, qüestionar i comprendre per compte propi continua sent, malgrat tots els avenços tecnològics, el millor antídot davant del risc de cedir massa terreny a la màquina.
