Un ingeniero que trabaja en el desarrollo de Claude Code, el producto de programación con agentes de IA de Anthropic, puso el foco en un riesgo que crece a medida que más tareas pasan a manos de la inteligencia artificial. Addy Osmani lo llamó "deuda cognitiva": el desgaste que se acumula cuando se delega en exceso y se acepta sin revisar lo que devuelve la máquina.

La advertencia tiene peso porque viene de adentro de una empresa que empuja justamente ese modelo de trabajo. Osmani contó que su rutina ya casi no le exige escribir código a mano ni pensar de forma crítica, porque buena parte de sus tareas las resuelven agentes de IA.

Tres formas de pensar menos

El ingeniero no pidió abandonar la inteligencia artificial. Diferenció tres escalones de dependencia. El primero es el "descargo cognitivo": pasarle una tarea a la IA sin soltar la responsabilidad sobre el resultado. "Hago esto todo el día. Ustedes también deberían", escribió en un ensayo publicado en X.

El segundo escalón es la deferencia: el output de la IA se convierte en la materia prima del trabajo propio. El tercero, y el más riesgoso según Osmani, es la "rendición cognitiva", un concepto de dos investigadores de la Wharton School que describe la confianza total y sin preguntas en lo que produce el sistema. Para Osmani, esa actitud es perezosa y, repetida en el tiempo, es la que fabrica la deuda cognitiva.

"Tenés que incorporar el pensamiento crítico a tu día, porque por defecto nada lo va a hacer por vos", sostuvo.

La inquietud no es aislada. En el último año otros ingenieros plantearon que la IA los transformó en operadores más que en constructores de software, y un exempleado de OpenAI describió la programación asistida como una tarea tediosa.

Cuándo conviene delegar

Osmani aclaró que la rendición cognitiva no es mala en sí misma: depende de lo que esté en juego. "Donde las apuestas son bajas, podés delegar por completo", señaló. El problema aparece cuando no se puede explicar una respuesta ni siquiera con ayuda del agente, porque ahí se perdió la propiedad del trabajo.

Antes de apoyarse en la IA, el ingeniero se hace preguntas propias: si formuló una hipótesis antes de consultar y qué habilidad dejó de practicar por ese atajo. Sobre la diferencia entre recibir ayuda y descargar una tarea, respondió que las dos opciones son válidas "siempre y cuando sepas cuál de las dos estás haciendo".

Verificar como rutina

Su recomendación concreta para los programadores es armar mecanismos de control que confirmen que el código generado funciona. Lo llamó "verificación como hábito" y sugirió preguntarle al propio agente qué puede comprobar y qué no.

El ingeniero comparó la pérdida de destrezas con procesos ya conocidos: la dificultad para orientarse con un mapa de papel desde que existen las apps de navegación, o los números de teléfono que ya nadie memoriza. La programación, dijo, sigue la misma lógica.

"Las habilidades que dejás de ejercitar van a desaparecer, y probablemente más rápido de lo que imaginás", escribió. "Seguí haciendo aquellas que no estás dispuesto a dejar ir".

Investigadores consultados sobre el tema detectaron señales preocupantes, aunque pidieron cautela: todavía no está claro si la IA vuelve más torpes a las personas o solo cambia la forma en que piensan.