Hace unos meses alguien me preguntó sobre cómo yo usaba la IA. Respondí justamente sin pensarlo: «para pensar».
No la utilizo para escribir sino para pensar.
La respuesta me sorprendió a mí misma porque eso es exactamente lo contrario de lo que hace la mayoría de las personas. Y eso me hizo preguntarme qué diferencia hay entre usarla de una forma u otra, y aun más, qué dice esa diferencia sobre lo que le estamos pidiendo realmente a esta tecnología.
No hay respuesta correcta, obvio. Hay, en cambio, consecuencias muy distintas a largo plazo según cómo te pongas delante de ella.
Esta es una serie de 3 artículos de opinión, eso sí con datos y evidencias, sobre esta tecnología que nos invade y de la que todo el mundo está hablando, tiene una opinión concreta y sobre todo usa la inteligencia artificial a diario o casi.
Dos formas de usar la IA. Una diferencia que importa.
Los datos son claros. Entre el 70 y el 85% de las personas que usan inteligencia artificial generativa la usan en modo producción: escribir emails, resumir documentos, generar ideas, traducir textos, redactar presentaciones. Lo que los investigadores llaman task execution. Producen resultados rápidos, ahorra tiempo y se puede hacer más en menos.
Es el sueño del paradigma de la productividad hecho realidad.
El otro 15-30% la usa de otra manera: para pensar, para cuestionar sus propias ideas, explorar alternativas, hacer preguntas incómodas, raras, desquiciadas a veces, disruptivas y ver qué responde.
Es el uso que los estudios del Stanford AI Index y el McKinsey Global Institute llaman cognitive augmentation: amplificación del pensamiento propio.
Dos perfiles claro y dos intenciones, claras igual.
Una diferencia que, a largo plazo, separa a quienes sacan partido real de la IA de quienes simplemente ahorran tiempo hoy.
¿Cómo es esto de relevante? ¿Qué significado tiene?
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El perfil que produce: la IA como herramienta de tarea
El usuario que usa la IA para hacer llega con una petición concreta. «Escríbeme esto.» «Resúmeme aquello.» «Dame diez ideas para tal cosa.» La IA produce, la persona revisa, o no revisa, y aplica.
No hay nada malo o inadecuado en esto. Es eficiente, libera tiempo y en muchos contextos mejora los resultados inmediatos.
El problema aparece cuando este es el único modo de uso. Cuando la IA no solo ejecuta la tarea sino que sustituye el razonamiento detrás de ella. Cuando el cerebro deja de hacer el trabajo de pensar porque ya hay «algo» que lo hace por él.
Los investigadores llevan años estudiando esto bajo el nombre de cognitive offloading: la descarga cognitiva.
Quizás puedes pensar que la calculadora también descarga ya que no hay que hacer el esfuerzo del cálculo de una operación, por ejemplo. Al igual que el GPS que también descarga.
Pero la IA generativa «descarga» algo diferente. No solo almacena datos o calcula operaciones. Argumenta, sintetiza, razona y toma decisiones simples en tu lugar. Y eso es otra categoría de externalización.
Un estudio del MIT de 2025 (Kosmyna et al.) midió la actividad cerebral de estudiantes universitarios escribiendo ensayos, con y sin asistencia de modelos de lenguaje. Los que usaron IA mostraron una conectividad cortical significativamente inferior en las bandas que regulan la atención interna, la memoria de trabajo y el control ejecutivo. Su cerebro sencillamente no se involucraba en la tarea.
El dato que más me impactó de ese estudio: el 83% de los participantes que escribieron con IA fue incapaz de recordar ni una sola cita del ensayo que acababan de terminar. El 89% de quienes lo escribieron solos sí podían recordarlo y citarlo.
La IA hizo el trabajo y sus cerebros fueron de paseo.
El problema no es delegar la tarea. El problema es delegar el pensamiento detrás de la tarea.
El perfil que piensa: la IA como interlocutor
Hay otro modo de utilizar la IA de forma que produzca algo muy diferente.
En este segundo modo, la persona llega con ideas propias y las somete a prueba.
Pregunta «¿por qué?» en lugar de «hazme».
Pide que la IA cuestione, refute, complique, busque el argumento contrario. Usa la conversación para pensar mejor, más disruptivo, más cuestionable, más para rebatir y asegurarse de evitar o reducir el sesgo que para producir más rápido.
Este perfil no llega con la tarea resuelta en su cabeza esperando que la IA la ejecute. Llega con el pensamiento a medio construir y usa la conversación para terminarlo. Y si eso genera algún tipo de informe es un añadido, no era el objetivo.
Yo, por ejemplo, antes de pedirle a la IA que escriba algo, he estado dándole vueltas al tema, he investigado, busco a alguien con el que «discutir».
Los documentos que le subo no son el punto de partida de mi proceso: son el resultado de un trabajo de reflexión que ya hice sola. La IA entra cuando ya sé qué quiero explorar, qué argumento quiero poner a prueba, qué idea quiero ver desde otro ángulo.
Y eso cambia completamente lo que ocurre en la conversación.
Una persona que llega a pedir recibe una respuesta. Una persona que llega a pensar tiene una conversación. La diferencia en lo que sale de ahí es enorme.
La diferencia no está en la herramienta. Está en la intención.
La IA, sea cual sea, es la misma, el modelo es el mismo, el chat es el mismo pero una persona llega a pedir y otra llega a pensar.
Los estudios de Microsoft Research y el Stanford AI Index sobre power users (los usuarios que más partido sacan a la IA a largo plazo) muestran una sola diferencia que los distingue: usan la IA para amplificar lo que ya traen, no para sustituir lo que no han desarrollado.
No, no te equivoques, no es una cuestión de nivel intelectual.
Es una cuestión de hábito, de intención, de cómo te planteas delante de la herramienta.
Antes esa «herramienta» era mi compañero de trabajo, mi jefe, mi entorno pero ellos no siempre podían argumentar y rebatir lo que necesitaba.
Ahora, no hago las cosas diferentes: sigo buscando contra quien puedo conversar lo que tengo en la cabeza.
Y tú, ¿llegas con una pregunta o con una tarea?
Una cosa que los estudios recogen y que encuentro especialmente importante
Hay un matiz que aparece en la literatura más reciente y que merece un párrafo propio.
El pensamiento profundo no se atrofia si no lo tenías.
Quien parte de un nivel bajo de pensamiento crítico y empieza a usar la IA como interlocutor activo, puede aprender a pensar mejor, puede ver cómo se estructura un argumento, cómo se cuestionan las premisas, cómo se llega a una conclusión sin saltarse pasos.
La IA es utilizada como andamio, no como muleta lo que cambia y mucho el relato ese de que «la IA nos hace más tontos».
El riesgo real no es la herramienta sino el hábito de delegarlo todo sin quedarte con nada.
Y ese hábito, lamentándolo mucho, existía mucho antes de que llegara ChatGPT. La IA simplemente lo hace más fácil, más rápido y más invisible.
Tres preguntas para saber en cuál de los dos perfiles estás
- Cuando abres la «IA», ¿tienes ya algo pensado que quieres explorar, o llegas con una tarea que quieres que resuelva?
- Cuando termina la conversación, ¿has aprendido algo nuevo o solo has producido algo?
- Si te quitaran acceso a la IA mañana, ¿seguirías siendo capaz de hacer lo que haces, o habría cosas que ya no sabrías hacer solo?
Las respuestas son tuyas y no, no hay una correcta en términos morales, lo que sí hay es una que genera más valor a largo plazo, en tu trabajo, en tu pensamiento y en tu capacidad de tomar decisiones sin depender de una pantalla.
En resumen
La IA no es buena ni mala. Es una herramienta cuyo impacto depende de cómo la uses.
El 70-85% de las personas la usa para producir. El 15-30% la usa para pensar.
Los primeros ganan tiempo hoy. Los segundos ganan capacidad de pensamiento a largo plazo.
Los mejores combinan ambas cosas: delegan lo mecánico para liberar energía, y reservan la IA para elevar la calidad de su razonamiento.
En un momento en que todo el mundo habla de prompts y casi nadie habla de pensamiento, me parece que esta distinción merece la pena plantearla.
El siguiente artículo de esta serie explora qué ocurre cuando delegamos demasiado, y por qué el verdadero problema no siempre es la IA.
¿Cuándo fue la última vez que usaste la IA para pensar algo difícil, en lugar de producir algo rápido?
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- Fuentes: Kosmyna et al. (2025), MIT
- EEG study on AI-assisted writing.
- McKinsey Global Institute (2025) — AI adoption and workforce impact.
- Stanford AI Index (2025).
- Microsoft Research (2025) — Learning outcomes with GenAI.
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¿Usas la IA para hacer o para pensar? Las dos cosas raramente pasan a la vez.
Un proceso de coaching es un acompañamiento para diseñar la persona que tienes que ser para cumplir con tus objetivos. Al igual que los deportistas, personalidades de cualquier ámbito, trabajan su transformación de la mano de un coach. Hacerlo solo/a es posible, claro que sí, solo que te cuesta mucho más de esfuerzo, tiempo y compromiso. Te lo digo porque por eso me formé como coach, para ayudar a reducir ese tiempo de búsqueda, que se hace muy largo. Cuando esté lista/o, puedo ayudarte con eso.
