La OCDE encuentra el primer indicio de que usar IA en la escuela baja las notas de ciencias

Por Zendoric · 27 de septiembre de 2026.

El dato que abre esta pieza no es una opinión, es una señal estadística: PISA 2025 —el informe de la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos) que evalúa cada tres años a estudiantes de 15 años en lectura, matemáticas y ciencias— encontró una asociación entre usar IA para tareas escolares concretas y obtener puntuaciones más bajas en ciencias. La prudencia está en la propia lectura del dato: no es causalidad probada, es correlación. Pero es, según explica a Vanguardia el especialista Héctor Pérez-Urbina, "exactamente el tipo de señal de alerta al que tenemos que poner atención".

La magnitud del fenómeno que rodea a ese dato es ya mayoritaria. Según el informe mundial de Common Sense Media 2026, publicado en junio, el 86% de los niños de entre 9 y 17 años usa IA; un 70% de los adolescentes la aplica para la escuela, y de ellos, dos de cada tres delegan en la herramienta el pensamiento crítico —la capacidad de analizar, cuestionar y sacar conclusiones propias, no solo de generar una respuesta—. Es la primera vez que una generación entera crece con un sistema capaz de hacer, con fluidez y sin esfuerzo aparente, la parte del trabajo cognitivo que hasta ahora exigía tiempo y fricción.

Quien pone estos datos en perspectiva no es un tecnófobo. Héctor Pérez-Urbina es doctor en IA por la Universidad de Oxford, máster en Ética de la IA por la Universidad de Cambridge y pasó una década en Google antes de fundar Tlanextli Group, organización centrada en lo que llama "soberanía cognitiva". Se define como "tecno-optimista crítico": a favor de la tecnología, pero no de su uso automático. Su diagnóstico tiene un mecanismo concreto: cuando delegamos de forma sistemática, dejamos de ejercitar habilidades —análisis, planeación, síntesis, razonamiento— que empiezan a atrofiarse por desuso, igual que un músculo. Y describe un efecto colateral menos obvio: la "ilusión de competencia", esa sensación de haber aprendido algo solo por haber entendido la respuesta fluida que entregó la IA, sin haber sido capaz de generarla uno mismo.

El riesgo que más debería preocupar a la industria, sin embargo, no es individual sino colectivo: la homogeneización. Si millones de personas delegan el mismo tipo de razonamiento a los mismos modelos, el resultado —advierte Pérez-Urbina— no es solo que los textos, las fotos o los vídeos empiecen a sonar y verse parecido (algo que dice observar ya en LinkedIn), sino que el pensamiento mismo converja. Una sociedad que piensa de forma más uniforme es, por definición, una sociedad con menos recursos cognitivos diversos para afrontar problemas nuevos. Es una paradoja incómoda: la misma herramienta que promete personalizar todo puede terminar estandarizando el intelecto de quienes la usan sin criterio.

Esto conecta con algo que venimos documentando en nuestra cobertura de IA y empleo sector a sector: en educación, el puesto que sobrevive no es el del profesor que transmite contenido, sino el que orquesta la IA como herramienta pedagógica. La entrevista añade una capa que no habíamos cubierto con este detalle: el riesgo no es solo laboral —qué trabajos desaparecen— sino cognitivo, y afecta por igual a quien tiene empleo, a quien estudia y a quien ya se ha jubilado. La brecha que dibuja Pérez-Urbina, entre quienes usan la IA "para pensar más" y quienes la usan "para pensar menos", es tan relevante para la próxima década como la brecha entre quienes saben programar y quienes no lo saben hoy.

Aquí es donde conviene ser honestos sobre el corto plazo, en línea con lo que sostenemos en Zendoric: la dependencia cognitiva es un coste real y ya medible, no una hipótesis alarmista de laboratorio. La OCDE lo detecta en las aulas; Common Sense Media lo cuantifica en el uso doméstico. No hay que negar el problema para defender la tecnología.

Pero tampoco hay que confundir el síntoma con el diagnóstico definitivo. La solución que propone Pérez-Urbina —tres preguntas antes, durante y después de usar la IA: por qué la uso, si logré lo que buscaba, qué habilidad dejé de ejercitar— no es un freno a la adopción, es una gramática de uso intencional. Y ahí está, a nuestro juicio, la lectura de fondo: el mismo excedente cognitivo que la IA libera —tiempo, esfuerzo, cálculo— es la materia prima de la abundancia que defendemos como horizonte de esta tecnología. Pero esa abundancia solo se traduce en florecimiento humano si conservamos la capacidad de decidir, criticar y crear con criterio propio. Una sociedad poblada por lo que el propio entrevistado llama el "engrane humano" reemplazable no está preparada para aprovechar ni la cura de una enfermedad ni una economía de recursos ilimitados: necesita ciudadanos capaces de pensar, no solo de delegar. La partida que se juega ahora, aula por aula, no es si usamos IA, sino si la usamos para crecer o para dejar de intentarlo.