«Esta nota no la podría haber escrito la IA porque los robots no tienen cuerpo, no sienten», escribió una lectora hace unos días. Se refería a un ensayo sobre cuerpos, edad y agua, que describe la experiencia de flotar y perder la conciencia. La IA puede imitar ese lenguaje, pero no sabe cómo se siente ese momento específico.
La IA no sabe cómo se siente mi cuerpo debajo del agua. No tiene ese cuerpo ni esa tarde específica en que se descubrió tener sesenta años y también veinte, al mismo tiempo, sin contradicción. Solo quien lo vivió conoce la palabra precisa que vibra en alguien cuando la lee.
Ahí está el superpoder: no solo escribir bien, sino tener algo que decir que la máquina no posee: experiencia encarnada, pensamiento construido a lo largo de décadas y criterio propio para evaluar lo que la IA produce, buscando lo preciso y rechazando lo que no encaja.
Quienes nacieron en las últimas décadas del siglo XX desarrollaron habilidades que ahora escasean: pensamiento crítico y lectoescritura. Fueron formados para leer mucho, comparar fuentes, sostener discusiones largas y distinguir argumentos sólidos de los que solo son convincentes. Ese entrenamiento parecía viejo frente a los nativos digitales, pero es exactamente lo que se necesita para trabajar bien con inteligencia artificial.
La IA amplifica lo que ya sabes. Y la Generación X tiene mucho para amplificar. La combinación de pensamiento crítico, lectoescritura y dominio de la IA puede ser imbatible como ventaja concreta en el mercado laboral. No vamos a ser reemplazados por robots tan rápidamente: la ventaja superlativa la tendrán quienes manejen al mismo tiempo lenguaje analógico, criterio y pensamiento crítico junto a herramientas de inteligencia artificial. La mayoría de esas personas hoy tiene más de cincuenta años.
La frontera invisible del error
En 2024, investigadores de Harvard Business School y Boston Consulting Group publicaron un estudio con 758 consultores entrenados. A algunos se les dio acceso a GPT-4 para resolver tareas. Los que trabajaron con IA terminaron más rápido, produjeron más y mejoraron sus respuestas. Pero cuando las tareas quedaban fuera de la “frontera tecnológica” de la IA, la herramienta se equivocaba y muchos consultores seguían confiando. El problema no era usar IA, sino no saber cuándo dejar de creerle.
La IA puede escribir un contrato con una cláusula absurda, producir un diagnóstico omitiendo un dato decisivo, o inventar una cita con la misma seguridad que una verdadera. La inteligencia artificial no reemplaza el saber previo. Lo amplifica. Pero también amplifica la ignorancia cuando quien la usa no tiene cómo detectar el error.
Los bilingües tecnológicos
La Generación X —nacidos entre mediados de los sesenta y comienzos de los ochenta— es la última generación que estudió con enciclopedias de papel y la primera que tuvo que aprender internet en edad adulta. Fue bilingüe tecnológica. Durante años, pareció una desventaja, pero la IA cambió la pregunta: ya no se trata solo de saber usar una herramienta, sino de saber si lo que produce tiene sentido. Un abogado con treinta años de experiencia puede pedirle a la IA que ordene jurisprudencia y detectar si una respuesta no encaja. Un médico puede revisar literatura científica y advertir contradicciones.
El caso más reciente y discutido es el de la escritora Olga Tokarczuk —Premio Nobel de Literatura 2018—, quien en el foro Impact de Poznań contó que usaba la palabra kochana (cariño) para dirigirse al modelo de lenguaje de IA mientras escribía. Causó escándalo y acusaciones de delegar su escritura. Su declaración fue contundente:
“Utilizo la inteligencia artificial con los mismos principios que la mayoría de las personas: la considero una herramienta que permite documentar y verificar datos con mayor rapidez. Siempre que la uso, verifico la información adicionalmente, tal como lo he hecho durante décadas leyendo libros y consultando bibliotecas y archivos”.
Tokarczuk tiene 62 años. Cuando usa la IA, sabe exactamente qué pedirle y cuándo no creerle.
Datos contra el relato
Los números contradicen el mito de los nativos digitales. Una encuesta de la London School of Economics de 2025 sobre 4.000 trabajadores encontró que, aunque la Gen Z usa IA con más frecuencia que la Gen X, casi el 80% de los jóvenes se siente ansioso frente a la herramienta y solo el 26% se siente esperanzado. McKinsey reportó que el 62% de los trabajadores de 35 a 44 años declara alto expertise con IA, por encima del 50% de los Gen Z. La velocidad de adopción no coincide con la capacidad de uso crítico.
Un estudio de Microsoft Research y Carnegie Mellon sobre 319 trabajadores del conocimiento halló que cuando las personas confiaban mucho en la IA, reducían su esfuerzo crítico; cuando confiaban en su propio conocimiento, verificaban y corregían mejor. La IA puede liberar tiempo, pero también puede achicar el músculo de la duda. El MIT Media Lab midió actividad cerebral al escribir ensayos con ChatGPT y encontró menor conectividad neuronal y menor recuerdo de lo escrito. Lo llaman “deuda cognitiva”: la erosión gradual del pensamiento crítico. El Foro Económico Mundial confirmó que el pensamiento crítico es la habilidad que más sube en valor junto con la IA y la que más escasea.
La paradoja de la desconfianza
La Gen X no es escéptica por miedo o conservadurismo; ha visto muchas revoluciones tecnológicas prometer más de lo que cumplieron. Aprendió que ninguna tecnología es exactamente lo que promete en su debut. El estudio Gen Xperience del Mather Institute (2026) describió que esta generación está en una posición única para alentar el uso de IA entre los boomers y actuar como voz de cautela para los más jóvenes. No la más entusiasta, sino la más calibrada. Pero el escepticismo que se convierte en rechazo no es ventaja. La ventaja aparece cuando se usa la herramienta sin rendirse ante ella, para acelerar pero no para abdicar.
Edadismo estructural: lo que el mercado no entiende
Mientras tanto, el mercado laboral sigue atrapado en un fuerte edadismo estructural. La OCDE advirtió en su Employment Outlook 2025 que las tasas de empleo caen entre los 50 y 60 años y descienden más después. La productividad no está determinada por la edad sino por la inversión en formación. El Foro Económico Mundial publicó en 2026 un experimento de contratación que mostró que las habilidades de IA en el currículum de un candidato mayor compensan el edadismo. PwC encontró que los trabajadores con habilidades avanzadas de IA ganan un 56% más que sus pares. Un estudio de Stanford en 2025 demostró que los modelos generativos reproducen sesgos de género y edad: al generar currículums hipotéticos, representaban a las mujeres como más jóvenes y menos experimentadas. La IA no llega a un entorno neutral; si entra en organizaciones con prejuicios, los multiplica exponencialmente.
La pregunta que hace falta
La nueva longevidad obliga a discutir qué hacemos con las capacidades acumuladas durante esos años. La respuesta no está solo en programadores jóvenes o gurús de Silicon Valley, sino en docentes que saben cuándo un texto no fue pensado, periodistas que reconocen una frase sin calle, médicos que no confunden síntesis con diagnóstico, editoras que no se enamoran de la primera versión. Tal vez una de las preguntas centrales de esta época no sea quién aprende más rápido a usar la IA, sino quién está en mejores condiciones de no creerle demasiado.
Tal vez ahí esté la ventaja menos visible de quienes tuvieron que aprender el mundo dos veces: no en saber más respuestas, sino en sospechar un poco más de las demasiado rápidas.
Fuente: Infobae