Señor director:

Los resultados de PISA 2026 confirman una tendencia que en nuestro equipo de investigación veníamos anticipando desde hace un tiempo. La lectura sigue cayendo y, por primera vez, el informe incorpora la digitalización y el uso de inteligencia artificial como parte de la explicación, y no solo como telón de fondo. Más allá del titular sobre la caída acumulada en la última década, hay tres hallazgos que vale la pena mirar con calma, porque juntos entregan un panorama más preciso que cualquier cifra aislada. 

El primero desafía la intuición. Según el informe, «en lectura, el desempeño de los estudiantes desfavorecidos cayó 4 puntos, frente a una caída de 20 puntos entre los estudiantes favorecidos» (PISA, 2026, p. 69). La brecha se acorta, pero por una mala razón, porque quienes estaban arriba bajaron mucho más. En un comentario que publicamos en la revista Cognitive Science (Guerra, Peña y Araya, 2025) advertíamos que las herramientas de inteligencia artificial tipo chat son, ante todo, instrumentos de eficiencia diseñados para reducir nuestro contacto directo con el texto. Los estudiantes con más dispositivos y mejor conectividad tienen también más oportunidades de delegar en la máquina el esfuerzo de leer. Esto no explica por sí solo la caída, también hay que considerar que quienes partían de niveles más altos tenían más espacio para retroceder. Aun así, el patrón es coherente con lo que esperábamos. 

El segundo hallazgo es quizás el más importante. El informe sostiene que «lo más preocupante es el deterioro de las habilidades que más importan en la era de la IA: evaluar información, establecer conexiones entre múltiples fuentes y pensar críticamente sobre lo que leemos» (PISA, 2026, p. 6). Son, justamente, las capacidades que se construyen leyendo con esfuerzo. Cuando le pedimos a un programa que resuma un artículo o que responda por nosotros, nos saltamos el trabajo cognitivo que desarrolla esas habilidades. Y hay evidencia directa de ese costo. En un estudio de nuestro equipo (Aslanov, Felmer y Guerra, 2026), quienes recibieron explicaciones de un chatbot produjeron después explicaciones propias más pobres, con menos conexiones y menos precisión, que quienes leyeron el mismo material por su cuenta. En lugar de ejercitar esas capacidades, las dejamos sin desarrollar. Más aún, quienes usaron el chatbot quedaron más convencidos de haber entendido, aun cuando al momento de explicar con sus propias palabras rindieron peor. Sienten que aprendieron más y, en realidad, aprendieron menos. A eso lo llamamos una ilusión de comprensión. 

El tercer hallazgo es el más directo. El informe reporta que «los estudiantes que no usan IA para tareas escolares específicas obtienen mejores resultados que quienes sí la usan, mientras que los usuarios semanales y los no usuarios de IA para fines generales rinden de manera similar» (PISA, 2026, p. 27). Es, otra vez, lo que habíamos anticipado. En ese mismo artículo (Guerra, Peña y Araya, 2025) planteábamos, como hipótesis y antes de contar con datos a esta escala, que apoyarse en estas herramientas para resolver las tareas reemplaza el esfuerzo cognitivo que sostiene la comprensión. Lo que hoy muestra PISA le da un primer respaldo empírico.

¿Qué hacer con todo esto? Mientras no entendamos bien cómo usar la IA para que ayude y no perjudique, deberíamos ser cautelosos y evitar que niños y adolescentes la empleen para resolver sus tareas escolares. La evidencia disponible todavía no nos dice cómo incorporarla de una manera que resulte un beneficio y no un daño. Y lo que está en juego, la capacidad de leer, comprender y pensar por cuenta propia, es demasiado valioso como para dejarlo al azar.