¿Nos está volviendo más tontos la IA?

He realizado aproximadamente ciento cincuenta entrevistas prácticas a lo largo de los últimos cuatro años. Cincuenta para puestos de especialista en datos. Cien para especialistas en publicidad y marketing de rendimiento.

Casi todas consistieron en sentarme con un candidato frente a una tarea práctica, algo cercano a un problema real que necesitamos resolver en la empresa. Sin teoría. Sin trivialidades. Resolución de problemas.

Con el tiempo, empecé a notar un patrón.

No fue repentino. No hubo un momento concreto en que la calidad de los candidatos se desplomara. Pero si haces esto el tiempo suficiente, si mantienes las mismas tareas y los mismos estándares, empiezas a ver la curva.

Y la curva va hacia abajo.

EL MEJOR RESULTADO QUE HE VISTO: SIN IA

La mejor solución que he recibido jamás provino de una mujer que no tenía IA.

Sin ChatGPT. Sin Copilot. Sin ningún modelo de lenguaje ejecutándose en segundo plano durante su hora de preparación. Tenía los datos, la descripción de la tarea y su propia mente.

Es profesora de matemáticas. Trabaja en educación, promoviendo enfoques innovadores de enseñanza inspirados en Montessori, el tipo de persona que se pasa los días descubriendo cómo hacer comprensibles las cosas complejas.

Y se notó.

No puedo compartir lo que hizo en concreto: las entrevistas siguen en curso y las tareas aún están en uso. Pero en una escala del uno al diez, obtuvo un nueve.

Hubo varios momentos durante su presentación en los que pensé: esto es otra liga. No un momento. Varios.

No se limitó a responder la pregunta. Detectó cosas en los datos que no formaban parte del enunciado. Cosas que yo no había preguntado explícitamente. Cosas que importaban.

Esa es la diferencia entre un resultado asistido por IA y una resolución de problemas genuinamente humana. La IA responde lo que le preguntas. Ella respondió lo que importaba.

A día de hoy, ningún candidato con acceso a IA se le ha acercado.

EL DECLIVE DEL PENSAMIENTO INDEPENDIENTE

Hace tres años, aproximadamente uno de cada cinco candidatos puntuaba por encima de seis sobre diez. Su solución era lo bastante sólida como para que la entrevista se convirtiera en algo interesante.

Uno de cada veinte puntuaba ocho o más. Eso significaba que habían resuelto la tarea de forma independiente, en su mayor parte correctamente, con un nivel de pensamiento crítico que dejaba claro que entendían lo que estaban haciendo.

Hoy, para puestos de especialista en datos, me costaría encontrar a alguien por encima de cinco.

No estoy hablando de un cambio sutil. Estoy hablando de un declive medible en la resolución independiente de problemas que ha transformado lo que espero cuando entro en una sala de entrevistas.

Para los especialistas en publicidad, el panorama es ligeramente mejor. Pero la tendencia es la misma.

LA PARADOJA DE PRODUCTIVIDAD DE LA IA: MÁS HERRAMIENTAS, PEORES RESULTADOS

Los candidatos a especialista en datos reciben el conjunto de datos y la tarea una hora antes de la entrevista. Tienen tiempo para prepararse. Tienen acceso a cualquier herramienta que elijan, incluidos modelos de IA que son órdenes de magnitud más capaces que cualquier cosa que existiera cuando empecé a hacer estas entrevistas.

Más tiempo. Mejores herramientas. Peores resultados.

En cualquier otro contexto, llamaríamos a esto una crisis.

No soy el único que observa este patrón. Un ensayo controlado aleatorizado de Grace Liu y colegas (1.222 participantes en múltiples experimentos) descubrió que las personas que usaron asistencia de IA rindieron significativamente peor una vez que se les retiró la herramienta, incluso tras solo diez minutos de exposición. Los investigadores sugieren que la IA condiciona a las personas a esperar respuestas inmediatas, negándoles la experiencia de trabajar los desafíos por sí mismas. El mecanismo tiene nombre: descarga cognitiva.

Un estudio del MIT Media Lab con 54 participantes, utilizando mediciones de EEG, encontró que la conectividad cerebral disminuía sistemáticamente con el nivel de asistencia de IA, y que el grupo de ChatGPT mostraba el acoplamiento neuronal más débil en áreas asociadas con la función ejecutiva, el procesamiento semántico y la regulación de la atención. El estudio es un preprint y aún no ha sido revisado por pares, pero la dirección es coherente con lo que observo en mis entrevistas.

Son dominios diferentes: matemáticas, redacción de ensayos. Mi dominio es la resolución analítica de problemas en datos y marketing. Pero el patrón subyacente es difícil de descartar. Mejores herramientas. Menos esfuerzo. Peor rendimiento independiente.

Así es como se ve en la práctica. El candidato toma los datos, los introduce en un modelo y trae el resultado a la entrevista. A veces el resultado parece limpio. A veces incluso impresionante: bien estructurado, visualmente pulido.

Entonces hago la primera pregunta de seguimiento.

«¿Por qué lo abordaste de esta manera?»

Y la sala se queda en silencio.

La respuesta nunca fue suya.

CUANDO LA IA REEMPLAZA EL PENSAMIENTO: LA GENERACIÓN CAJA NEGRA

Las entrevistas más reveladoras que he vivido recientemente involucran a candidatos jóvenes que son programadores hábiles. Saben cómo ajustar modelos, modificar algoritmos, trabajar con herramientas complejas.

Tras unas cuantas preguntas de seguimiento, el panorama se aclara. Introdujeron los datos en un modelo, lo trataron como una caja negra y aceptaron lo que salió. No lo dicen con esa crudeza, pero eso es lo que ocurrió.