¿Está aumentando la aversión al esfuerzo entre los jóvenes según datos de la OCDE?

La tendencia humana a esforzarse por superar desafíos ha sido históricamente un motor del progreso, como destacó el filósofo Jacob Bronowski en su serie El ascenso del hombre (1973), donde resaltó el placer intrínseco que los seres humanos encuentran al desarrollar sus capacidades. Sin embargo, medio siglo después, algunos expertos advierten sobre un posible estancamiento o retroceso en esta disposición al esfuerzo, particularmente entre las nuevas generaciones.

Los últimos resultados del Programa para la Evaluación Internacional de Alumnos (PISA) de la OCDE, correspondientes a 2025, revelan un deterioro sostenido en las competencias de lectura, matemáticas y ciencias entre estudiantes de 15 años en numerosos países. Este declive no solo se refleja en las calificaciones, sino también en actitudes frente al trabajo académico.

Un indicador particularmente preocupante es el aumento de los denominados "lectores precipitados": estudiantes que responden rápidamente pero incorrectamente a las pruebas. Según la OCDE, este grupo pasó de representar el 6,6% en 2018 al 11,4% en 2025, lo que sugiere una creciente preferencia por la rapidez sobre la precisión y el esfuerzo cognitivo.

Los propios estudiantes confirman esta tendencia en los cuestionarios adjuntos a PISA. En promedio, alrededor de un tercio de los alumnos en los países de la OCDE admittedieron abandonar las tareas cuando estas resultaban demasiado extensas, un porcentaje que aumentó en la mayoría de los sistemas educativos entre 2022 y 2025.

El papel de la inteligencia artificial en el cambio de hábitos cognitivos

Andreas Schleicher, director de Educación y Competencias de la OCDE, identificó esta aversión al esfuerzo como "una de las principales causas del descenso en los resultados de aprendizaje". Señaló que el deterioro fue más pronunciado en áreas que demandan un alto nivel de procesamiento cognitivo, como comparar, evaluar e integrar información de múltiples fuentes.

Aunque el declive en el rendimiento comenzó antes de la masiva adopción de la inteligencia artificial generativa (post-2022), Schleicher reconoce que estas herramientas ahora actúan como "un factor contribuyente". Al reducir el esfuerzo percibido en tareas complejas, la IA puede interferir con el desarrollo de lo que algunos educadores llaman "esfuerzo productivo": el proceso mental necesario para un aprendizaje profundo y duradero.

Muchos docentes intentan orientar el uso de la IA generativa hacia un rol de tutor personal, comparándolo con ir al gimnasio: el objetivo no es simplemente mover pesos, sino fortalecer la mente mediante el esfuerzo propio. Sin embargo, los grandes modelos de lenguaje de propósito general tienden a ser excesivamente complacientes, lo que puede fomentar la dependencia en lugar de la autonomía cognitiva.

Implicaciones más allá del aula

El desafío no se limita al ámbito educativo. En el entorno laboral, especialmente en roles de conocimiento, la presión por la productividad inmediata puede llevar a los trabajadores a priorizar la velocidad sobre la reflexión. Un ejemplo citado por investigadores de Microsoft muestra a un empleado de ventas que utiliza la IA para cumplir cuotas diarias, admitiendo que "no dispone de mucho margen para reflexionar sobre el resultado" por temor a perder su empleo.

Este patrón plantea riesgos no solo intelectuales, sino también existenciales: perder el gusto por el esfuerzo implica renunciar a una de las fuentes más auténticas de satisfacción personal —triunfar en algo que resultó realmente difícil—. Mientras que algunas personas, tanto jóvenes como adultos, encuentran formas de mantener desafíos cognitivos en su vida profesional o personal, otros carecen de la autonomía necesaria para resistir las presiones de velocidad impuestas por entornos laborales o educativos.

No obstante, existen caminos potenciales para revertir esta tendencia. Estudios sugieren que las herramientas de IA diseñadas específicamente para la educación, con salvaguardas pedagógicas adecuadas, podrían apoyar el aprendizaje sin sustituir el esfuerzo necesario. La clave, según expertos, está en diseñar tecnologías que actúen como entrenadores que exigen esfuerzo, no como asistentes que lo eliminan por completo.