Entre Autonomía y Dependencia: Impactos de la Inteligencia Artificial en los Procesos Cognitivos de Estudiantes de MBA Online

Maria Karina Fernandes do Nascimento; Carolina Matteussi Lino

DOI: 10.22167/2675-6528-202603252

Artículo derivado del Trabajo de Conclusión de Curso (TCC), con contenido basado en el trabajo original del alumno y adaptado al formato editorial de la Revista E&S con el apoyo de la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege para síntesis y organización textual.

Resumen

La Inteligencia Artificial ha transformado significativamente los procesos de aprendizaje y producción de conocimiento, suscitando dilemas éticos y cuestionamientos sobre su uso educativo. Se investigaron los efectos del uso de herramientas de Inteligencia Artificial generativa sobre los procesos cognitivos de estudiantes de MBA en la modalidad online, con foco en la relación entre autonomía y dependencia tecnológica. La investigación se caracterizó como exploratoria y utilizó datos secundarios de un cuestionario aplicado por una institución de enseñanza, que buscó comprender la relación de los estudiantes con tecnologías digitales. Los resultados indicaron una elevada utilización de las herramientas generativas (81,5% de los más de 2000 encuestados, con un 50,5% de uso diario), acompañada de la percepción de dependencia en tareas que podrían ser realizadas de forma autónoma. Se observaron efectos positivos, como el aumento de la autonomía en los estudios y el estímulo a la curiosidad, pero también indicios de reducción del esfuerzo mental y de la confianza en las propias habilidades cognitivas. Más de la mitad de los participantes (57,3%) afirmó verificar siempre la información generada por la IA. Se infiere que la Inteligencia Artificial en la educación demanda enfoques pedagógicos que promuevan el uso crítico, ético y equilibrado de estas tecnologías, especialmente por medio del desarrollo de la alfabetización en IA, posicionándola como apoyo y no como sustituta de las capacidades intelectuales.

Palabras clave: Dependencia Tecnológica; Educación Digital; Inteligencia Artificial Generativa; Neurociencia.

1. Introducción

El avance de las tecnologías digitales, especialmente de la Inteligencia Artificial (IA), ha promovido transformaciones significativas en la forma en que los individuos aprenden, producen e interactúan con el conocimiento. Aunque el tema ha ganado mayor notoriedad a partir de 2022, con el lanzamiento de ChatGPT, el campo de la IA existe desde el final de la Segunda Guerra Mundial (Russel, 2013) y está presente en diversas tecnologías cotidianas (Unesco, 2024).

En las últimas décadas, el desarrollo acelerado de la Inteligencia Artificial ha dado origen a nuevas vertientes, como los modelos de Inteligencia Artificial Generativa (IAGen). Según lo definido por Samoili et al. (2020), esta categoría de algoritmos es capaz de producir contenido original, como textos, imágenes y códigos, a partir de grandes volúmenes de datos. Herramientas como ChatGPT, Gemini y Midjourney se han popularizado, modificando la forma en que estudiantes, profesionales e investigadores procesan y construyen el conocimiento, al ofrecer respuestas inmediatas, síntesis complejas y producciones textuales estructuradas.

Esta popularización ha suscitado dilemas éticos y pedagógicos en el campo de la producción científica y la formación intelectual. Se cuestiona en qué medida el uso intensivo de estas herramientas puede afectar la capacidad de pensar de forma autónoma, la originalidad de las ideas y el desarrollo de las habilidades mentales implicadas en el acto de aprender. Estas preocupaciones acercan el debate tecnológico a las ciencias del cerebro, ya que la neurociencia, en diálogo con la educación, demuestra que el aprendizaje depende de procesos como la atención, la memoria y la plasticidad cerebral (Cosenza y Guerra, 2011).

Los autores argumentan que el aprendizaje requiere actividad mental constante, y el uso de la Inteligencia Artificial, si no es crítico y equilibrado, puede disminuir la participación activa de los estudiantes en los procesos mentales de construcción del conocimiento. Esto compromete la estimulación neural necesaria para la formación de nuevas conexiones sinápticas. La creciente delegación de actividades intelectuales a la tecnología, especialmente las relacionadas con la escritura y la reflexión, tiende a limitar la plasticidad cerebral, reduciendo el esfuerzo cognitivo y el establecimiento de asociaciones entre conocimientos previos y nuevos (Kosmyna et al., 2025). Como resultado, se favorece una postura pasiva ante el aprendizaje y una mayor dependencia de los recursos digitales.

Por otro lado, aunque se reconocen los riesgos del uso indiscriminado de la IA, Zucco et al. (2023) defienden que existen potencialidades significativas cuando su empleo se orienta de forma crítica y pedagógica. La Inteligencia Artificial puede enriquecer el proceso de enseñanza-aprendizaje, posibilitando experiencias personalizadas, promoviendo el desarrollo de habilidades prácticas y favoreciendo la interacción. Destácanse también la sostenibilidad del aprendizaje, la flexibilidad de la enseñanza y el acceso facilitado a información adicional.

Ante este complejo escenario, que involucra tanto los beneficios como los desafíos cognitivos y pedagógicos del uso de la Inteligencia Artificial, resulta esencial investigar la tensión entre la autonomía y la dependencia tecnológica en el contexto educativo. La comprensión de cómo el soporte de la IA contribuye al aprendizaje significativo o, por el contrario, favorece la “deuda cognitiva” – una condición en la que la dependencia de sistemas externos sustituye el esfuerzo mental necesario para el pensamiento independiente (Kosmyna et al., 2025) – es crucial para el desarrollo de prácticas más conscientes. Así, el presente estudio propone investigar los impactos del uso de la Inteligencia Artificial, especialmente de las herramientas generativas, sobre los procesos cognitivos de alumnos de Master of Business Administration (MBA) en la modalidad online, explorando la tensión entre autonomía y dependencia tecnológica.

2. Material y Métodos

El presente estudio se caracterizó como una investigación exploratoria, según la tipología propuesta por Gil (2002), por abordar un tema con desarrollo incipiente en la literatura. Este enfoque tuvo como objetivo profundizar el conocimiento sobre los impactos de la Inteligencia Artificial en los procesos cognitivos de estudiantes de cursos de Master of Business Administration (MBA), buscando una mayor familiaridad con el problema de investigación y la comprensión de sus matices.

La estrategia de investigación adoptada se basó en el análisis de datos secundarios. Se utilizó una base de datos proveniente de un cuestionario previamente aplicado por una institución de educación superior pública, ubicada en Piracicaba (SP). El instrumento original fue elaborado con el objetivo de comprender la relación de los estudiantes con las tecnologías digitales y aspectos de su experiencia en entornos virtuales de aprendizaje.

Los participantes de la investigación fueron estudiantes mayores de 18 años, matriculados regularmente en cursos de MBA en modalidad online, ofrecidos por la institución mencionada. Estos cursos, de posgrado *lato sensu*, abarcan diversas áreas de especialización y se ofrecen en modalidad de educación a distancia, conforme a la legislación vigente.

Para la selección de los datos, se incluyeron los registros referentes a los estudiantes que ingresaron a los cursos en el primer semestre de 2024 y en los primeros y segundos semestres de 2025. Se consideraron únicamente las respuestas que presentaron un llenado suficiente de las cuestiones relevantes para los objetivos del estudio. Se excluyeron registros incompletos o con ausencia de respuestas en las cuestiones esenciales, así como aquellos que no correspondían al período o al público objetivo definido.

La recopilación de datos no fue realizada directamente por la investigadora responsable de este trabajo. El estudio se basó exclusivamente en el análisis de datos ya existentes en el banco institucional, a los cuales la investigadora tuvo acceso. No se proporcionó información que permitiera la identificación directa o indirecta de los participantes, y no hubo contacto individual con los encuestados.

Dado que los datos analizados estaban debidamente anonimizados y no permitían la identificación de los participantes, se solicitó la exención de la obtención del Término de Consentimiento Libre y Esclarecido (TCLE). Esta solicitud se basó en las disposiciones éticas aplicables a investigaciones que utilizan datos secundarios no identificables, según lo previsto en la Resolución CNS n° 510/2016.

Los datos recopilados contemplaron ítems que permitieron observar aspectos relacionados con el uso de herramientas de Inteligencia Artificial por parte de los estudiantes, incluyendo prácticas de verificación de información proporcionada por sistemas automatizados. También se obtuvieron informaciones sobre hábitos de estudio, como el tiempo dedicado a la lectura y la percepción de la calidad de esta actividad, con el objetivo de examinar posibles relaciones entre la autonomía intelectual y el uso de recursos de IA.

El análisis de los datos se realizó mediante estadística descriptiva. Los resultados se interpretaron en diálogo con marcos teóricos, como las directrices de la Unesco (2024) sobre el uso de la Inteligencia Artificial, las reflexiones presentadas por Lima y Felippe (2025) sobre la integridad académica y las discusiones de Cosenza y Guerra (2011) sobre las implicaciones de la atención en el aprendizaje.

Para la organización de los datos, se utilizó el software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), versión 20.0. Como apoyo a la lectura de artículos en inglés, se emplearon las versiones gratuitas de los traductores digitales Google Translate, DeepL y ChatGPT. En el proceso de escritura, se utilizaron los correctores LanguageTool y Ferramentas para a Língua Portuguesa (FLiP), también en sus versiones no de pago.

Este estudio fue sometido al Sistema CEP/CONEP, a través de la Plataforma Brasil. Obtuvo dictamen favorable bajo el CAAE n° 96435626.1.0000.9927, en conformidad con las directrices de las Resoluciones CNS n° 466/2012 y n° 510/2016, así como de la Norma Operacional n° 001/2013 y otras normativas vigentes.

3. Resultados y Discusión

El análisis de los datos reveló una adhesión expresiva al uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) entre los estudiantes de MBA en la modalidad online que participaron en la investigación. Se verificó que el 81,5% de los más de 2000 encuestados afirmaron utilizar estas tecnologías. Este elevado porcentaje puede atribuirse a las características de la muestra, compuesta por individuos inmersos en cursos de posgrado a distancia, cuyo perfil socioeducacional frecuentemente demuestra mayor familiaridad y apertura a la incorporación de innovaciones digitales en sus rutinas académicas y profesionales. Dicho índice supera los resultados de investigaciones nacionales más amplias, como las realizadas por Google/Ipsos y Datafolha (2025), que señalaron tasas de uso de IA entre brasileños del 54% y 43%, respectivamente, incluso considerando el uso para fines de aprendizaje.

La popularidad de estas herramientas se evidencia en la preferencia por plataformas específicas. Entre los 1712 participantes que declararon utilizar IA, ChatGPT fue la más empleada, con 1201 usuarios. Le siguieron Gemini (Google), con 844 usuarios, y Copilot (Microsoft), utilizado por 513 estudiantes. Otras herramientas, como DeepSeek, PerplexityAI y Claude Anthropic, presentaron menor frecuencia de uso. La predominancia de estas plataformas refleja la eficacia de las estrategias de promoción y la percepción de su indispensabilidad, aunque el debate sobre los dilemas éticos, ambientales y cognitivos asociados a la IA siga siendo relevante (Zuboff, 2021; Ren y Wierman, 2024; Nunes, 2025; Kosmyna et al., 2025).

La frecuencia de uso de la IA también resultó notablemente alta. Más de la mitad de los estudiantes, el 50,5% (equivalente a 864 de los 1712 encuestados válidos), informaron utilizar estas herramientas a diario. Adicionalmente, el 22,7% indicó un uso de tres a cuatro veces por semana, y el 18,2% las emplea una o dos veces semanales. Aunque la investigación no especificó las actividades asociadas a esta frecuencia, los datos subrayan la creciente centralidad de la IA en el cotidiano académico y profesional de los participantes, reforzando la necesidad de una discusión profunda sobre las implicaciones de estas nuevas dinámicas para la sociedad y la educación.

En cuanto a la monetización y la percepción de valor, el 38,2% de los participantes (499 estudiantes) informaron invertir en versiones premium de IA generativa. De este grupo, el 35,7% (316 encuestados) evaluaron el rendimiento de la versión de pago como superior a la gratuita, y el 20,4% (180) la consideraron muy superior. Este hallazgo sugiere el éxito de las estrategias de monetización de las empresas tecnológicas, indicando una creciente incorporación de la IA en las rutinas de los individuos. Tal escenario remite a la crítica de Zuboff (2021) sobre el carácter impositivo de las tecnologías digitales y sus dinámicas internas, así como a la reflexión de Freire (2025) sobre la pedagogía de la autonomía, que defiende el futuro como una construcción histórica y abierta, y no un dato inexorable.

El análisis de las tareas para las que se utiliza la IA revela una amplia gama de aplicaciones. Un número expresivo de 878 participantes informó emplear la IA para revisar, corregir o mejorar textos. Además, 763 estudiantes indicaron utilizarla en la mayoría de las tareas del día a día, lo que puede ser un indicativo de dependencia tecnológica. La búsqueda de información general también destacó, con 716 encuestados, lo que sugiere una sustitución de los motores de búsqueda tradicionales, que exigen una mayor capacidad de selección y esfuerzo cognitivo (Kosmyna et al., 2025).

Preocupaciones adicionales surgen al observar que 484 estudiantes utilizan la IA para la elaboración de pequeños textos, como mensajes, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales. Este tipo de uso plantea interrogantes sobre la posible externalización de actividades intelectuales, incluso en tareas de baja complejidad. Esta práctica puede estar asociada a la “pereza metacognitiva” (Kosmyna et al., 2025), en la cual hay una transferencia de responsabilidades cognitivas a la IA, con potenciales perjuicios a la autorregulación y al compromiso con el aprendizaje. La delegación de actividades intelectuales a la tecnología, especialmente las relacionadas con la escritura y la reflexión, tiende a limitar la plasticidad cerebral, reduciendo el esfuerzo cognitivo y el establecimiento de asociaciones entre conocimientos previos y nuevos.

La cuestión de la verificación de la fiabilidad de la información generada por la IA es crucial, especialmente ante la posibilidad de alucinaciones (Nunes, 2025). Los resultados indicaron que el 57,3% de los estudiantes (984 alumnos) afirmaron verificar siempre la información proporcionada por las IAGen. Otro 24,4% alegó verificar con alguna frecuencia, pero no siempre, mientras que el 13,8% dijo hacer consultas dependiendo del contenido. Solo el 3,1% respondió verificar raramente, y 23 participantes nunca verifican. Aunque la mayoría afirma verificar, es posible que esta respuesta haya sido influenciada por la percepción de la opción moralmente más correcta, dado el contexto actual de debates sobre desinformación. Los porcentajes restantes, sin embargo, siguen siendo alarmantes, indicando la ausencia de prácticas de averiguación y el mantenimiento de perspectivas uniformes, derivadas de patrones de entrenamiento de IA que pueden incorporar sesgos (Nunes, 2025; Araújo et al., 2025).

En el ámbito de la neurociencia y los procesos cognitivos, la percepción de los participantes sobre el impacto del uso de la IA reveló una dualidad. Positivamente, 659 encuestados evaluaron que la IA aumentó su autonomía y optimizó el proceso de estudio. Además, 541 demostraron mayor curiosidad por aprender nuevos temas, y 453 informaron que podían reflexionar mejor sobre los contenidos. Estos hallazgos sugieren que la IA puede, de hecho, enriquecer el proceso de enseñanza-aprendizaje, posibilitando experiencias personalizadas y promoviendo el desarrollo de habilidades prácticas, según lo defendido por Zucco et al. (2023).

Por otro lado, se identificaron indicios de impactos negativos. Un total de 224 participantes indicó que el uso de la IA redujo el esfuerzo mental en actividades que antes requerían mayor reflexión. Adicionalmente, 145 informaron que la tecnología los lleva a recurrir a la IA incluso para tareas que podrían realizar de forma autónoma, y 51 expresaron la sensación de que el uso de estas tecnologías disminuyó su confianza en sus propias habilidades cognitivas. Otros 18 participantes percibieron que el uso de la IA afecta la concentración y la profundización de los estudios, lo que se alinea con la preocupación de Kosmyna et al. (2025) sobre la “deuda cognitiva”, donde la dependencia de sistemas externos sustituye el esfuerzo mental necesario para el pensamiento independiente.

Estas percepciones se alinean, aunque tímidamente, con los resultados de un experimento realizado por Kosmyna et al. (2025). En este estudio, el grupo que utilizó herramientas generativas presentó menor carga cognitiva extrínseca y un aumento de la productividad, pero también demostró un menor compromiso profundo con las tareas, dificultad para expandir ideas sin el recurso de la IA y menor seguridad en relación con la autoría. Se observaron, además, indicios de déficit cognitivo, con registros cerebrales que apuntan a un esfuerzo continuo más dirigido a la memorización que al razonamiento complejo. Tales constataciones convergen con la percepción de 72 encuestados de este estudio que sienten desarrollar menos sus habilidades al delegar tareas a la IA y los 51 que informan menor confianza en sus capacidades cognitivas.

En contraste, el estudio de Kosmyna et al. (2025) también mostró que el grupo que inició la producción de texto de forma autónoma y, posteriormente, utilizó buscadores e IA, demostró una mejor integración con sus textos y un mayor fortalecimiento de la conectividad cerebral en diferentes áreas. Esto refleja una mayor implicación de las redes de memoria, lenguaje y control ejecutivo, capacidades esenciales para la ejecución de acciones necesarias para alcanzar objetivos (Cosenza y Guerra, 2011). Esta distinción subraya la importancia de un uso crítico y mediado de la IA, que complemente y no sustituya el esfuerzo cognitivo humano.

En cuanto a los hábitos de lectura, los resultados indicaron que 711 estudiantes leen libros, artículos o textos digitales solo algunas veces por semana. Sin embargo, 604 participantes informaron leer durante más de 30 minutos al día, y 413 leen todos los días durante menos de 30 minutos. Aunque la lectura es una actividad compleja que moviliza diversas regiones cerebrales y contribuye al desarrollo cognitivo (Araújo et al., 2024), la ausencia de identificación del tipo de lectura realizada limita la comprensión sobre la profundización cognitiva. Este escenario, sumado al hecho de que Brasil es el segundo país con mayor tiempo promedio de consumo de pantalla (We Are Social y Meltwater, 2024), refuerza la hipótesis de un ambiente cognitivo marcado por estímulos fragmentados, lo que puede impactar la calidad de la atención y la profundización de las actividades.

La forma de interactuar con la lectura también ofrece perspectivas sobre el compromiso cognitivo. Se observó que 703 estudiantes prefieren contenidos cortos, buscando comprenderlos con atención, lo que puede sugerir una tendencia a la superficialidad en el procesamiento de la información, dado que la síntesis de contenidos complejos generalmente implica una reducción de las estructuras conceptuales. Por otro lado, la mayoría de los participantes (818) afirmó que el tiempo dedicado a la lectura depende del contenido o del propósito, y 354 prefieren contenidos más largos con lectura y análisis detallado. Estos datos indican una selección y un nivel de participación condicionados por el interés y la finalidad de la actividad, lo que sugiere que la “pereza cognitiva” puede ser selectiva.

También se investigó la percepción del tiempo de concentración antes de la aparición de fatiga mental. La mayoría de los participantes (636) informaron mantener el foco hasta por una hora. Específicamente, 587 reportaron concentración entre 20 y 40 minutos, 570 entre 40 y 60 minutos, y 224 entre 10 y 20 minutos. Aunque estos datos no permiten correlaciones directas con los patrones de uso de IA, su análisis conjunto sugiere que diferentes estímulos y mediaciones tecnológicas pueden influir en el mantenimiento de la atención y el esfuerzo cognitivo. Esto refuerza la importancia de prácticas que estimulen el compromiso cognitivo activo, en lugar de la delegación de tareas intelectuales, considerando que la plasticidad cerebral, aunque más acentuada en la infancia, permanece a lo largo de la vida, demandando esfuerzo para la formación de nuevas conexiones neuronales en la edad adulta (Cosenza y Guerra, 2011).

En resumen, los resultados de esta investigación indican un uso elevado y frecuente de herramientas de Inteligencia Artificial generativa por parte de los estudiantes de MBA en línea, con percepciones ambivalentes sobre sus impactos. Si bien muchos asocian el uso de la IA a un aumento de la autonomía, la optimización de los estudios y el estímulo a la curiosidad, una parte significativa también percibe la reducción del esfuerzo mental, la dependencia para tareas simples y la disminución de la confianza en las propias habilidades cognitivas. Estos hallazgos, junto con los patrones de lectura y concentración, sugieren que la IA, si no se utiliza de forma crítica y consciente, puede favorecer la “deuda cognitiva” y la superficialidad en el procesamiento de información, reforzando la necesidad de enfoques pedagógicos que promuevan la alfabetización en IA, posicionándola como apoyo y no como sustituta de las capacidades intelectuales.

4. Conclusión

El presente estudio investigó los impactos del uso de herramientas de Inteligencia Artificial generativa sobre los procesos cognitivos de estudiantes de MBA en la modalidad online, explorando la tensión entre autonomía y dependencia tecnológica. Se verificó una elevada adhesión a estas tecnologías, con el 81,5% de los encuestados afirmando utilizarlas, y más de la mitad (50,5%) haciendo uso diario. Las herramientas se emplearon en diversas tareas, desde la revisión de textos hasta la elaboración de contenidos simples, lo que, en muchos casos, indicó una percepción de dependencia para actividades que podrían realizarse de forma autónoma. Aunque la mayoría de los participantes (57,3%) afirmó siempre verificar la información generada por la IA, una parte considerable no lo hacía, lo que plantea preocupaciones sobre la fiabilidad y el mantenimiento de sesgos. En cuanto a los procesos cognitivos, se observó una dualidad: mientras muchos estudiantes relataron un aumento de la autonomía en los estudios, optimización del proceso y estímulo a la curiosidad, una parte significativa percibió una reducción del esfuerzo mental, mayor dependencia para tareas simples y una disminución de la confianza en sus propias habilidades cognitivas. Estos hallazgos sugieren que, a pesar de los beneficios percibidos, el uso indiscriminado de la IA puede favorecer la “deuda cognitiva” y la superficialidad en el procesamiento de la información.

La principal contribución de este trabajo reside en la explicitación de la necesidad de enfoques pedagógicos que promuevan el uso crítico, ético y equilibrado de las tecnologías de Inteligencia Artificial, posicionándolas como apoyo y no como sustitutas de las capacidades intelectuales. Para ello, el desarrollo de la alfabetización en IA es fundamental. Sin embargo, el presente análisis se basó en datos secundarios de un cuestionario, lo que limita el establecimiento de correlaciones directas e inferencias causales, exigiendo cautela en la interpretación de los resultados. Para estudios futuros, se sugiere la adopción de metodologías más controladas, como experimentos con grupos de control, que permitan análisis correlacionales más robustos y profundicen la comprensión de los impactos de la IA en el desempeño cognitivo y educacional. Se refuerza, así, la importancia de prácticas que estimulen el compromiso cognitivo activo, en lugar de la delegación de tareas intelectuales, para la formación de nuevas conexiones neuronales y el desarrollo pleno de las habilidades mentales.

Referencias Bibliograficas

Cosenza, R. M.; Guerra, L. B. 2011. Neurociência e Educação: como o cérebro aprende. Artmed, Porto Alegre, RS, Brasil.

Kosmyna, N.; Hauptmann, E.; Yuan, Y.T.; Situ, J.; Liao, X.H.; Beresnitzky, A.V.; Braunstein, I.; Maes, P. 2025. Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an Al assistant for essay writing task. arXiv preprint arXiv:2506.08872, 4.

Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura [Unesco]. 2024. Guia para a IA generativa na educação e na pesquisa. Unesco, Paris, França.

Russel, S.J. 2013. Inteligência artificial. Elsevier, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

Samoili et al. 2020. Al Watch. Defining Artificial Intelligence. Towards an operational definition and taxonomy of artificial intelligence. Disponível em: <https://eprints.ugd.edu.mk/28047/>. Acesso em: 11 abril. 2026.

Zucco, F. D.; Reis, C.; Patrício, G. A.; Reinert, P. S. 2023. Inteligência Artificial na educação superior: práticas na pesquisa, no ensino e na extensão universitária. Revista

Artículo proveniente del Trabajo de Conclusión de Curso de Neurociencia y Aprendizaje en la Educación

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