Durante los últimos dos años, la carrera empresarial por incorporar inteligencia artificial generativa estuvo dominada por una promesa muy seductora: producir más, reducir costos y acelerar prácticamente cualquier proceso de oficina.

Desde bancos hasta estudios jurídicos, desde áreas de marketing hasta departamentos de Recursos Humanos, la IA comenzó a redactar informes, analizar contratos, resumir reuniones, escribir código y responder consultas de clientes.

Sin embargo, mientras esa revolución tecnológica avanza a una velocidad inédita, empieza a emerger una preocupación que hasta hace poco permanecía fuera del radar de las empresas: el riesgo de que esa misma tecnología termine debilitando las capacidades cognitivas de quienes la utilizan todos los días.

El fenómeno ya tiene nombre. Se llama “deskilling” y describe el proceso mediante el cual un profesional pierde gradualmente habilidades (skills) porque una herramienta automatizada realiza por él las tareas que antes exigían conocimiento, criterio o experiencia.

Aunque el concepto nació en la sociología del trabajo durante los años setenta para explicar los efectos de la mecanización industrial, la llegada de la IA generativa trasladó el problema desde las fábricas hacia los escritorios.

Ahora no son las destrezas manuales las que están en riesgo, sino el pensamiento crítico, la capacidad analítica, la resolución de problemas y el juicio profesional.

La paradoja de la IA para las empresas

Quien puso este fenómeno sobre la mesa de debates es Eduardo Laens, CEO de la firma tecnológica Varegos, con base en Buenos Aires, docente universitario y autor del libro Humanware.

El experto sostiene que el "deskilling" representa una paradoja para las organizaciones. "Mientras Recursos Humanos invierte fortunas en desarrollar las competencias del futuro, la adopción apresurada de inteligencia artificial está erosionando silenciosamente esas mismas capacidades", sostiene ante la consulta de Ámbito.

Para Laens, el camino no consiste en prohibir la inteligencia artificial ni regresar a formas tradicionales de trabajo. El desafío pasa por utilizarla como una herramienta que amplifique las capacidades humanas, no que las sustituya, asegura.

Entre las recomendaciones que plantea figuran exigir que los profesionales elaboren primero sus propias hipótesis antes de consultar a la IA, reservar determinadas tareas para realizar sin asistencia tecnológica, utilizar los modelos como interlocutores que cuestionen ideas en lugar de generar respuestas automáticas y medir periódicamente cuál es la capacidad real de los equipos cuando trabajan sin apoyo digital.

Eduardo Laens, CEO de Varegos.

“Una empresa puede tener todos los indicadores de productividad en verde y, debajo, una fuerza de trabajo que ya no sabe hacer su trabajo. O peor aún, un equipo atrapado en la mediocridad de los modelos de IA”, concluye Laens.

Qué dicen los análisis internacionales

Otra fuente como el Foro Económico Mundial, estima en su estudio Future of Jobs Report 2025 que el 39% de las competencias laborales actuales cambiarán antes de 2030 y que el 85% de los empleadores planea invertir en programas de capacitación.

Sin embargo, entre las habilidades consideradas más importantes aparecen precisamente el pensamiento crítico, la creatividad, la capacidad analítica y la resiliencia. Esto es, aquellas que podrían deteriorarse cuando los trabajadores delegan sistemáticamente el razonamiento en un modelo de inteligencia artificial.

La preocupación dejó de ser solamente teórica cuando comenzaron a aparecer investigaciones empíricas. Uno de los trabajos más citados proviene del MIT Media Lab, que en 2025 publicó el estudio "Your Brain on ChatGPT".

Allí, investigadores encabezados por Nataliya Kosmyna dividieron a un grupo de participantes en tres equipos para escribir ensayos: uno utilizó un modelo de lenguaje, otro recurrió únicamente a un buscador de Internet y un tercero trabajó sin asistencia tecnológica.

Mediante electroencefalografía analizaron la actividad cerebral durante el proceso. Y los resultados sorprendieron incluso a los propios investigadores.

Quienes escribieron sin IA mostraron las conexiones neuronales más robustas, mientras que los usuarios de modelos generativos registraron la actividad cerebral más débil.

Pero el dato que más llamó la atención fue otro: una elevada proporción de quienes habían utilizado ChatGPT no podía recordar ni citar correctamente frases del texto que acababan de producir.

Los investigadores describieron el fenómeno como una "deuda cognitiva", una especie de dependencia intelectual que reduce la incorporación real del conocimiento.

Mayor confianza, menos pensamiento crítico

Una conclusión similar apareció en un estudio desarrollado por Microsoft Research junto con Carnegie Mellon University, que analizó 936 situaciones reales de uso de IA entre 319 trabajadores del conocimiento.

Ahí se observó que cuanto mayor era la confianza depositada en la inteligencia artificial, menor era el pensamiento crítico aplicado por el usuario.

Por el contrario, quienes confiaban más en sus propias capacidades tendían a cuestionar y verificar con mayor profundidad las respuestas generadas por la tecnología.

En otras palabras, el trabajador deja de construir respuestas para convertirse en un simple verificador del contenido producido por la máquina. Y cuando tampoco posee los conocimientos suficientes para validar ese resultado, directamente acepta la respuesta sin cuestionarla.

Otro estudio, realizado por el investigador Michael Gerlich sobre 666 participantes del Reino Unido, encontró una correlación negativa entre el uso intensivo de IA y el pensamiento crítico.

La investigación también detectó un dato particularmente sensible para el futuro del mercado laboral: los jóvenes de entre 17 y 25 años fueron quienes mostraron mayor dependencia de estas herramientas y menores niveles de pensamiento crítico, aunque la educación superior apareció como un factor protector frente a esa tendencia.

En este punto, el argentino Laens también hace un aporte a la discusión: destaca una investigación publicada en The Lancet Gastroenterology & Hepatology, que evaluó a médicos endoscopistas que habían trabajado durante meses con sistemas de inteligencia artificial capaces de señalar posibles lesiones durante colonoscopías.

Cuando posteriormente realizaron los procedimientos sin asistencia tecnológica, la tasa de detección de adenomas cayó un 6%, pese a tratarse de profesionales con miles de intervenciones acumuladas.

Según Laens, no habían perdido conocimientos médicos sino el hábito de observar con la misma atención porque la herramienta había asumido parte de ese trabajo.

Los sectores más afectados por la pérdida de habilidades

Aunque la medicina suele citarse como uno de los ejemplos más contundentes, los especialistas advierten que el fenómeno atraviesa prácticamente todos los trabajos basados en conocimiento.

Entre los sectores donde el deskilling aparece con mayor intensidad figuran el desarrollo de software, donde los asistentes de programación escriben grandes bloques de código; el marketing y la publicidad, donde la IA produce campañas completas; el periodismo, con herramientas capaces de redactar borradores de notas.

También el área legal, mediante asistentes que elaboran contratos y dictámenes; la consultoría, la auditoría, la investigación, la atención al cliente y las áreas de Recursos Humanos, donde algoritmos analizan currículums, redactan evaluaciones y generan informes automáticamente.

Estas actividades tienen un elemento en común: son actividades donde el principal activo no es la fuerza física sino la capacidad de interpretar información, formular hipótesis, detectar errores y tomar decisiones.

Paradójicamente, muchas organizaciones siguen midiendo únicamente los aumentos de productividad. Si un informe que antes requería cuatro horas ahora puede completarse en una, el indicador parece positivo.

Lo que pocas empresas evalúan es si, después de varios meses, sus profesionales todavía conservan la capacidad de elaborar ese mismo informe sin ayuda tecnológica.

Los riesgos de potenciar ineficiencias

Ese problema también aparece reflejado en otro fenómeno que comienza a preocupar a los directivos: la denominada "paradoja de la eficiencia".

Julián Colombo, CEO de N5.

Según el empresario argentino Julián Colombo, CEO de la fintech N5, la incorporación masiva de IA muchas veces incrementa la complejidad organizacional en lugar de reducirla. "Si el proceso es malo, automatizarlo solo hace que el error ocurra más rápido", advierte.

El ejecutivo sostiene que muchas compañías están incorporando herramientas porque el mercado lo exige, sin revisar previamente sus procesos internos.

Como consecuencia, aumentan las tareas automatizadas, pero también la necesidad de supervisar permanentemente los errores generados por esos sistemas. En lugar de liberar tiempo, algunos trabajadores terminan administrando múltiples procesos inconclusos que requieren correcciones permanentes.

La situación encuentra respaldo en un estudio de la auditora internacional EY, según el cual el 59% de los trabajadores latinoamericanos afirma que su carga laboral aumentó durante el último año, pese al crecimiento de las soluciones basadas en IA.

El dilema de sustituir o potenciar

Camila Nievas, IT Talent Acquisition Specialist de Adecco Argentina, sostuvo: "La inteligencia artificial no viene a reemplazar el talento humano, sino a redefinir la forma en que generamos valor".

"Las organizaciones que logren combinar innovación tecnológica con desarrollo de habilidades serán las que lideren el futuro del trabajo. Hoy el desafío ya no es adoptar IA, sino preparar a las personas para trabajar junto a ella", añadió. La ventaja competitiva ya no será solo la tecnología, sino la capacidad de aprender más rápido que el cambio, continúa.

Frente a este escenario, Adecco sostiene que la inteligencia artificial no elimina la necesidad de talento, sino que eleva el valor de aquellas habilidades que la tecnología todavía no puede replicar: el criterio, la creatividad, la capacidad para resolver problemas complejos, la comunicación y el aprendizaje continuo.

Cómo contrarrestar la atrofia de capacidades

En Argentina, varias empresas tecnológicas ya comenzaron a incorporar mecanismos para evitar esa pérdida de capacidades.

Uno de los casos es la tecnológica Santex, cuyo CEO y Founder es el empresario Juan Santiago, que acaba de presentar públicamente su framework Santex Pulse, centrado en combinar automatización con desarrollo del talento humano.

Allí la compañía sostiene que no busca reemplazar personas por inteligencia artificial, sino utilizar la tecnología para liberar tiempo destinado a tareas de mayor valor agregado.

La empresa informó haber destinado 9.369 horas de capacitación durante el último año, equivalente a 29 horas por colaborador, con un alcance del 92% en sus programas de reskilling en IA.

Además, segmentó a sus empleados según distintos niveles de adopción tecnológica -observadores, exploradores, expertos e impulsores de cambio- para diseñar recorridos formativos diferenciados.

Juan Santiago, CEO de Santex.

El enfoque también incorpora una idea que comienza a repetirse entre especialistas internacionales: las habilidades humanas deberán enseñarse de manera tan sistemática como las tecnológicas.

En ese sentido, la empresa anunció que transformará las tradicionales descripciones de puestos en mapas de crecimiento donde el pensamiento crítico, la empatía y la interacción efectiva con la IA ocuparán un lugar explícito.