¿Hace que los expertos sean cada vez más tontos? La última investigación de Nature: la tasa de detección de errores de los médicos cayó un 6%, los ingenieros obtuvieron 17 puntos menos en las pruebas

Estudios en colonoscopía en Polonia muestran que, después de introducir asistencia de IA, en las sesiones en las que se desactiva la IA, la tasa de detección de adenomas cae del 28.4% al 22.4%; una prueba control aleatoria realizada por Anthropic con 52 ingenieros junior muestra que, tras la intervención, el grupo con IA obtuvo un promedio de 50 puntos en la prueba posterior, mientras que el grupo manual obtuvo 67 puntos, una diferencia equivalente a dos niveles de letras.
(Resumen previo: Estudio de Anthropic: la experiencia en el campo profesional influye más en la generación de código de Claude que la capacidad de programar)
(Información adicional: Claude escribe el 80% de su código, ¿está Anthropic realmente promoviendo un "mecanismo global de freno de diseño"?)

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• Después de que los médicos desactivan la IA, la tasa de detección cae en 6 puntos porcentuales
• La prueba realizada por Anthropic no fue favorable
• La pérdida de habilidades no es una advertencia de ciencia ficción, sino una realidad en curso

Después de usar IA, los médicos pierden más tumores cuando no tienen asistencia de IA. Los ingenieros que usaron IA obtuvieron 17 puntos menos en el examen posterior. Estas cifras provienen de dos estudios revisados por pares publicados en 2026, resumidos por Nature el 21 de junio.

Las conclusiones muestran que, si bien las herramientas de IA aumentan la eficiencia a corto plazo, están erosionando sistemáticamente las habilidades centrales de los humanos. El investigador del departamento de medicina de la Universidad de Oslo, Yuichi Mori, dice directamente: "Actualmente no existe una solución establecida para contrarrestar la pérdida de habilidades, y esto debería ser la principal línea de investigación en los próximos diez años."

Después de que los médicos desactivan la IA, la tasa de detección cae en 6 puntos porcentuales

El ensayo ACCEPT en Polonia eligió un objeto de estudio bastante estricto: todos los médicos participantes habían realizado al menos 2,000 colonoscopías, siendo especialistas con experiencia clínica completa, no internos. El diseño del estudio permitió que los médicos usaran herramientas de asistencia de IA en ciertos días de consulta, donde el sistema analizaba en tiempo real las imágenes intestinales y marcaba automáticamente los posibles adenomas, mientras que en otros días no podían usarla. Los resultados fueron publicados en "Gastroenterología y Hepatología".

Antes de introducir IA, la tasa de detección de adenomas de estos médicos era del 28.4%. Después de la introducción de IA, en las sesiones sin asistencia de IA, la tasa cayó a 22.4%, una reducción de 6 puntos porcentuales.

El estudio señala que el uso continuo de herramientas de IA puede hacer que los clínicos "se vuelvan menos proactivos, menos concentrados y menos responsables en la toma de decisiones cognitivas sin ayuda de IA". La opinión del Dr. Robert Wachter, de la Universidad de California en San Francisco, es aún más directa: incluso los profesionales altamente capacitados pueden, con la dependencia de las herramientas de IA, experimentar un declive progresivo en su desempeño.

Este mecanismo no es difícil de entender. Cuando la IA se encarga de buscar anomalías a largo plazo, el patrón de atención de los médicos se reentrena; una vez que se retira la estructura de apoyo, la mente acostumbrada a "esperar a que la IA me diga" tiene dificultades para volver automáticamente a un estado de alta alerta.

La prueba realizada por Anthropic no fue favorable

Los investigadores de Anthropic, Judy Hanwen Shen y Alex Tamkin, publicaron el 29 de enero de 2026 un ensayo controlado aleatorio. Los sujetos de estudio fueron 52 ingenieros de software junior, todos requeridos a aprender un nuevo paquete de Python llamado Trio. Todos podían buscar en línea y consultar la documentación oficial; a la mitad de ellos se les proporcionó además un asistente de IA.

El grupo con IA obtuvo un promedio de 50%, mientras que el grupo manual obtuvo 67%, una diferencia de 17 puntos porcentuales, aproximadamente equivalente a dos niveles en la escala de calificaciones académicas. ¿Y en términos de eficiencia temporal? El grupo con IA completó la tarea en promedio solo 2 minutos más rápido, sin alcanzar una diferencia estadísticamente significativa. Es decir, lo que ganaron los ingenieros fue: sacrificar 17 puntos en comprensión profunda a cambio de solo 2 minutos en velocidad superficial.

La pérdida más severa ocurrió en la capacidad de depuración. Shen y Tamkin destacaron especialmente este peligro, ya que detectar errores generados por IA sigue siendo una de las funciones de supervisión humana más críticas. Si la capacidad de depuración de los ingenieros se atrofia por la dependencia prolongada de la IA, será aún más difícil detectar errores en la IA, creando un ciclo de deterioro en espiral.

El estudio también reveló un detalle: los ingenieros que usaron IA para "exploración conceptual" obtuvieron puntajes superiores al 65%; aquellos que delegaron completamente la generación de código a la IA obtuvieron menos del 40%. ¿La IA como herramienta de exploración o como sustituto de producción? La diferencia fue de 25 puntos porcentuales.

La pérdida de habilidades no es una advertencia de ciencia ficción, sino una realidad en curso

Estas dos investigaciones no preguntan si "la IA es útil", sino "¿cuánto queda de la capacidad de las personas que usan IA a largo plazo cuando no tienen IA?". La respuesta a esta pregunta empieza a reflejarse en datos cuantificables.

Actualmente, la comunidad académica casi no tiene consenso sobre la "frecuencia óptima de asistencia de IA" ni sobre cómo "mantener habilidades centrales en un entorno de IA", y no existen intervenciones validadas. Mori afirma que esto será la principal línea de investigación en los próximos diez años, y no parece una exageración, ya que la velocidad del deterioro de habilidades probablemente superará la velocidad con la que la investigación pueda seguirle el ritmo.