Inteligencia artificial y creatividad: una relación más compleja que “la IA nos hace más creativos” La expansión de los sistemas de inteligencia artificial generativa está modificando la manera en que las personas generan ideas, resuelven problemas, escriben, diseñan y toman decisiones. La pregunta ya no es únicamente si una IA puede pr...
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La expansión de los sistemas de inteligencia artificial generativa está modificando la manera en que las personas generan ideas, resuelven problemas, escriben, diseñan y toman decisiones. La pregunta ya no es únicamente si una IA puede producir contenido creativo, sino qué ocurre con los procesos cognitivos humanos cuando la creatividad se desarrolla en colaboración con estos sistemas.
Un artículo conceptual publicado en 2026 analiza esta interacción desde la psicología cognitiva y la interacción humano-computadora. Su propuesta central es que la IA puede actuar como una herramienta de ampliación cognitiva, facilitando nuevas asociaciones y reduciendo determinadas barreras durante la ideación, pero también puede producir efectos menos deseables si sustituye procesos que normalmente debería realizar el propio usuario.
La evidencia empírica más reciente refuerza esta lectura matizada. Un estudio publicado en Scientific Reports encontró que la calidad y el tipo de interacción con la IA, así como el nivel previo de habilidad del usuario, modifican los resultados creativos. No basta, por tanto, con disponer de una herramienta generativa: importa cómo se utiliza.
La creatividad no consiste únicamente en producir algo novedoso. Desde la psicología suele analizarse mediante distintos procesos:
La IA generativa puede intervenir en todos estos niveles.
Por ejemplo, un modelo de lenguaje puede ofrecer rápidamente distintas explicaciones, analogías o alternativas ante un mismo problema. Esto puede favorecer el pensamiento divergente al ampliar el espacio inicial de posibilidades.
Pero generar más alternativas no significa necesariamente producir mejores ideas.
La creatividad requiere también evaluar, seleccionar, combinar y reformular. Si estas operaciones se delegan completamente al sistema, el rendimiento final puede aumentar mientras disminuye la participación cognitiva del usuario.
Uno de los beneficios más evidentes aparece durante la fase de generación.
Cuando una persona encuentra un bloqueo creativo, un sistema generativo puede:
Esto convierte a la IA en una especie de “socio cognitivo” capaz de proporcionar estímulos externos que reorganizan el proceso de pensamiento.
La investigación empírica reciente muestra, sin embargo, que no todas las interacciones producen el mismo efecto. Yuan y Peng distinguieron entre interacciones cognitivas, informativas y lógicas. Encontraron que las interacciones cognitivas se relacionaban principalmente con mayor novedad, mientras que las informativas se asociaban más con la utilidad de las soluciones. Las interacciones lógicas mostraron asociaciones positivas con ambas dimensiones.
Esto sugiere que preguntar a una IA simplemente “dame ideas” puede ser menos interesante que utilizarla para contrastar razonamientos, introducir restricciones o desarrollar alternativas de manera iterativa.
La IA puede aumentar rápidamente el número de ideas disponibles. Paradójicamente, también podría reducir la diversidad.
Los modelos generativos funcionan a partir de grandes volúmenes de patrones previamente aprendidos. Cuando muchos usuarios reciben sugerencias similares, existe el riesgo de que las soluciones humanas terminen convergiendo hacia estructuras o enfoques estadísticamente frecuentes.
Por tanto:
IA → más ideas disponibles
no implica necesariamente:
IA → mayor originalidad colectiva.
La cuestión resulta especialmente relevante en educación, investigación y profesiones creativas. Una respuesta aparentemente original puede proceder de una recombinación relativamente convencional generada por el modelo.
Por ello, el valor cognitivo puede depender de que el usuario utilice la IA como punto de contraste y no como fuente final de soluciones.
Metacognición: el elemento que puede determinar el beneficio
Probablemente una de las dimensiones más importantes sea la metacognición.
Un uso activo de IA implica preguntarse:
Cuando existe esta supervisión, la IA puede funcionar como una herramienta para hacer visible el propio razonamiento y someterlo a contraste.
Cuando desaparece, puede producirse el efecto contrario: el usuario acepta respuestas plausibles sin realizar suficiente evaluación.
El artículo conceptual destaca precisamente este doble potencial: la IA puede favorecer reflexión y resolución de problemas, pero también generar dependencia cognitiva, disminución del esfuerzo mental o exceso de confianza en las respuestas automatizadas.
Otro hallazgo relevante de la evidencia reciente es que el nivel previo de habilidad importa.
En el estudio de Scientific Reports, las personas con un nivel intermedio obtuvieron el mejor rendimiento creativo global, mientras que los participantes con menor habilidad mostraron el mayor margen de mejora cuando la interacción con la IA era de mayor calidad.
Esto introduce una cuestión importante para formación y práctica profesional:
Una persona experta dispone de más conocimiento para evaluar errores, detectar respuestas superficiales y combinar adecuadamente las sugerencias del sistema. Un usuario con menor experiencia puede obtener un impulso inicial mayor, pero también presentar mayor riesgo de aceptar contenido de baja calidad.
La denominada descarga cognitiva ocurre cuando externalizamos una tarea mental en una herramienta.
No es un fenómeno nuevo. Calculadoras, buscadores y agendas ya permiten descargar memoria o cálculo. La diferencia con la IA generativa es la amplitud del proceso que puede externalizarse.
El usuario puede delegar:
Esto puede liberar recursos para tareas de mayor nivel, pero también reducir la práctica necesaria para mantener determinadas habilidades.
El problema, por tanto, no es utilizar IA, sino qué parte del proceso cognitivo se conserva activamente.
En educación, la diferencia entre sustitución y apoyo es especialmente relevante.
Una IA puede utilizarse para generar directamente una respuesta o para:
La segunda modalidad tiene más posibilidades de mantener activo al estudiante.
En salud mental y otras profesiones sanitarias, la misma lógica puede trasladarse a tareas formativas o de investigación. La IA puede ayudar a organizar información, explorar hipótesis o generar preguntas, pero la interpretación clínica y científica requiere conocimiento contextual, valoración crítica y responsabilidad profesional.
El artículo principal es conceptual, no una revisión sistemática ni un estudio experimental. No presenta una muestra, una intervención ni estimaciones cuantitativas del efecto de la IA sobre la creatividad.
Además:
1. La creatividad se mide de formas muy diferentes.
Novedad, utilidad, fluidez y originalidad no son equivalentes.
2. Los modelos de IA cambian rápidamente.
Resultados obtenidos con una versión concreta pueden quedar desactualizados.
3. El contexto importa.
Educación, diseño, investigación y trabajo clínico plantean demandas cognitivas distintas.
4. Un mejor producto no implica necesariamente un mejor aprendizaje.
Es posible producir un resultado superior con IA sin desarrollar más competencia independiente.
Conclusiones prácticas
Los resultados y modelos disponibles permiten extraer cinco ideas clave:
1. La IA puede ampliar el pensamiento divergente al introducir nuevas perspectivas y asociaciones.
2. El beneficio creativo depende de cómo se interactúe con el sistema, no únicamente de utilizarlo.
3. La metacognición parece fundamental: evaluar, cuestionar y reformular las respuestas puede convertir la IA en apoyo cognitivo en lugar de sustituto.
4. El nivel previo de habilidad modifica los resultados, por lo que no existe un efecto uniforme de la IA sobre la creatividad.
5. El principal riesgo es confundir aumento del rendimiento asistido con aumento de la capacidad creativa humana independiente.
La cuestión relevante para psicología ya no es simplemente si la IA mejora la creatividad. El reto es identificar qué formas de colaboración humano-IA amplían el pensamiento sin desplazar los procesos cognitivos que queremos conservar y desarrollar.
Resumen y adaptación editorial: Virginia Candelas García (Cibermedicina / Psiquiatria.com)
Fuente original: Human-AI Interaction and cognitive creativity: A Psychological Perspective - nternational Journal of Innovative Research in Technology (IJIRT)
Texto completo disponible en: https://ijirt.org/article?manuscript=190931
Este contenido es un resumen adaptado. La autoría científica corresponde a los autores originales.
Artículo distribuido bajo licencia Creative Commons según la fuente original.
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