“Esta nota no la podría haber escrito la IA porque los robots no tienen cuerpo, no sienten”, me escribió hace unos días una lectora agradecida. Era sobre un ensayo que publiqué esta semana sobre los cuerpos, la edad y el agua, que borra el espejo y el calendario. La sensación única de dejarse flotar y suprimir la consciencia.
¿La IA no puede contar eso? Claro que puede. Tiene cargadas décadas de literatura sobre el cuerpo, el agua, la flotación, el tiempo. Puede describir esas sensaciones con precisión, con elegancia, incluso con belleza.
Y sin embargo algo en ese mensaje era verdad. La IA no sabe cómo se siente mi cuerpo debajo del agua. No tiene ese cuerpo. No tiene esa tarde específica en que descubrí que en el agua tenía sesenta años y también tenía veinte, al mismo tiempo, sin contradicción. Y solo yo conozco la palabra justa, la palabra precisa que lo define y que vibra en alguien cuando lo lee.
Ahí está el superpoder. No el de escribir bonito. El de tener algo que decir que la máquina no puede tener: experiencia encarnada, pensamiento construido a lo largo de décadas, la capacidad de evaluar lo que la IA produce porque una sabe, desde adentro, cómo se hace. Buscar algo preciso, rechazar lo que no encaja y tener criterio propio.
Quienes nacieron en las últimas décadas del siglo XX tienen todavía una habilidad que empieza a escasear: la del pensamiento crítico y la lectoescritura. Fueron probablemente los últimos formados para leer mucho, comparar fuentes, sostener una discusión larga, escribir antes de borrar, aprender a distinguir cuándo un argumento estaba flojo aunque sonara convincente.
Durante años ese entrenamiento pareció viejo frente a los nativos digitales. Y sin embargo es exactamente lo que empieza a hacer falta para trabajar bien con inteligencia artificial.
Porque la IA amplifica lo que ya sabés. Y la Gen X tiene mucho para amplificar. La combinación de pensamiento crítico, lectoescritura y dominio de la IA puede ser imbatible. No como nostalgia. Como ventaja concreta, medible, documentada que comienza a expresarse en las grandes empresas como una búsqueda laboral concreta. 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. Y 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, acostumbrados a analizar información y producir recomendaciones para empresas. A algunos les dieron acceso a GPT-4 para resolver tareas. A otros no. Los que trabajaron con IA terminaron más rápido, produjeron más y mejoraron el promedio de sus respuestas.
Pero el dato verdaderamente interesante estaba en la segunda parte del estudio. Cuando las tareas estaban dentro de lo que los investigadores llamaron la “frontera tecnológica” de la IA, la herramienta funcionaba como una turbina. Cuando las tareas quedaban apenas afuera de esa frontera —aunque no tuvieran una dificultad evidente para el usuario—, la inteligencia artificial empezaba a equivocarse. Y muchos consultores, incluso muy formados, seguían confiándole.
El problema no era usar inteligencia artificial. El problema era no saber cuándo dejar de creerle.
La IA puede escribir un contrato prolijo con una cláusula absurda. Puede producir un diagnóstico probable y omitir un dato clínico decisivo. Puede inventar una cita con la misma seguridad con la que transcribe una verdadera. Puede armar una nota correcta y vacía, con esa gramática limpia de los textos que no tropezaron con ninguna experiencia.
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 —los nacidos aproximadamente entre mediados de los sesenta y comienzos de los ochenta— tiene una historia tecnológica difícil de explicarle a quien entró al mundo con una pantalla táctil cerca. Fue la última generación que estudió con enciclopedias de papel y la primera que tuvo que aprender internet en edad adulta. La que escribió trabajos a mano o a máquina y después migró al Word. La que usó fax, mail, Messenger, Facebook, Twitter, Instagram, Zoom y ahora ChatGPT.
No fue nativa digital: fue bilingüe tecnológica.
Durante años, esa historia pareció una desventaja. Llegar tarde, preguntar, necesitar ayuda, no conocer el nombre de la última aplicación. Pero la inteligencia artificial cambió la pregunta. Ya no se trata solo de saber usar una herramienta. Se trata de saber si lo que produce tiene sentido.
Un buen prompt no es solamente una instrucción técnica. Es una pregunta con contexto. Y saber preguntar requiere haber leído, comparado, trabajado, discutido, corregido, fracasado, vuelto a empezar. Una abogada con treinta años de oficio puede pedirle a una IA que ordene jurisprudencia y detectar en minutos si una respuesta no encaja con el caso. Una editora puede pedir diez versiones de un título y saber cuáles son fórmulas muertas. Un médico puede usarla para revisar literatura científica y advertir cuándo una recomendación salta por encima de una contraindicación.
El ejemplo más reciente y más discutido de esta distinción llegó desde Polonia.
Hace unas semanas, en el foro Impact de Poznań, la escritora Olga Tokarczuk —Premio Nobel de Literatura 2018, autora de Los libros de Jacob, referencia de la gran novela europea contemporánea— pronunció una palabra que despertó escándalo mundial. La palabra era kochana. Que en polaco significa cariño. Tokarczuk la usaba, contó al auditorio, para dirigirse al modelo de lenguaje de inteligencia artificial que tenía abierto en otra pestaña mientras escribía. Se había comprado la versión paga. Le pedía que la ayudara a “desarrollar bellamente” ciertas ideas. Que le dijera qué música escucharían sus personajes. Que explorara con ella algo que todavía no sabía cómo formular.
El escándalo fue inmediato y expuso una fuerte doble vara cultural. La acusaron de delegar su escritura a los algoritmos, en un juicio público que rara vez reciben los varones de la tecnología cuando experimentan con herramientas de vanguardia. La editorial salió a aclarar. La propia Tokarczuk emitió un comunicado: “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. Construyó su obra con archivos, investigación minuciosa, capas de lectura. Cuando usa la IA, sabe exactamente qué pedirle —y cuándo no creerle—. Esa distinción, que a sus críticos les pareció insuficiente, es en realidad todo el asunto.
Datos contra el relato
Los números ayudan a sacar este argumento del terreno de la nostalgia. Contra el prejuicio de los “nativos digitales”, los relevamientos recientes muestran algo inesperado. Una encuesta de la London School of Economics de 2025 sobre 4.000 trabajadores encontró que si bien la Gen Z usa IA con más frecuencia que la Gen X, casi el 80% de los jóvenes declara sentirse 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 altos niveles de expertise con IA —por encima del 50% que reportan los Gen Z de 18 a 24—. La velocidad para adoptar tecnología no siempre coincide con la capacidad de usarla con criterio.
Microsoft Research y Carnegie Mellon publicaron un estudio sobre 319 trabajadores del conocimiento que usaban IA generativa en tareas laborales. El hallazgo central: cuando las personas tenían mucha confianza en la IA, tendían a reducir su esfuerzo crítico; cuando tenían más confianza en su propio conocimiento, ejercían más control, verificaban, corregían y pensaban mejor el resultado. La IA podía liberar tiempo, pero también podía achicar el músculo de la duda.
El MIT Media Lab midió actividad cerebral de participantes que escribían ensayos con ChatGPT, con buscadores o sin asistencia digital. Los resultados arrojaron un veredicto preocupante. Los que usaban ChatGPT mostraban menor conectividad neuronal, menor recuerdo de lo escrito y una sensación más débil de autoría. Lo llaman “deuda cognitiva”: la erosión gradual del pensamiento crítico cuando se terceriza el pensar. Como una deuda financiera, se acumula silenciosamente —y el costo se paga más tarde, cuando ya no se recuerda cómo construir el argumento sin ayuda—. El Foro Económico Mundial lo confirmó desde otro ángulo: el pensamiento crítico es la habilidad que más sube en valor junto con la IA. Es, además, la que más escasea.
La paradoja de la desconfianza
La Gen X no es escéptica respecto de la IA necesariamente por miedo ni por conservadurismo. Es la generación que ya vio demasiadas revoluciones tecnológicas llegar prometiendo cambiarlo todo y terminar encontrando un lugar más complejo, más útil y también más limitado del que anunciaban. Aprendió —a fuerza de adaptaciones sucesivas— que ninguna tecnología es exactamente lo que promete ser en su debut.
El estudio Gen Xperience del Mather Institute, publicado en 2026, lo describió con una imagen precisa: la Gen X está en una posición única para alentar más uso de IA entre los boomers, mientras actúa como voz de cautela para las generaciones más jóvenes cuando se trata de verificar lo que produce. No la más entusiasta. La más calibrada.
Pero hay una condición. El escepticismo que se convierte en rechazo no es una ventaja. Es una trampa. La Gen X que se queda afuera, que repite que “esto ya no es para mí”, convierte su experiencia en museo. La ventaja aparece cuando entra en la herramienta sin rendirse ante ella. Cuando usa la IA para acelerar, pero no para abdicar. Cuando pregunta mejor porque sabe más.
Edadismo estructural: lo que el mercado no entiende
Mientras tanto, el mercado laboral sigue tomando decisiones en la dirección contraria, atrapado en un fuerte edadismo estructural. La OCDE advirtió en su Employment Outlook 2025 que las tasas de empleo empiezan a caer entre los 50 y los 60 años y descienden con más fuerza después. El mismo informe señala que la productividad de los trabajadores mayores no está determinada por la edad sino por la inversión en formación y la actualización de competencias. No hay incapacidad natural para adaptarse. Hay oportunidades o falta de oportunidades.
El Foro Económico Mundial publicó en 2026 un experimento de contratación con un resultado que pocos empleadores estarán leyendo: las habilidades de IA en el currículum de un candidato mayor compensan sustancialmente el edadismo en los procesos de selección. PwC encontró que los trabajadores con habilidades avanzadas de IA ganan un 56% más que sus pares en los mismos roles. Las empresas que descartan candidatos de 55 por suponer el mito corporativo de la obsolescencia tecnológica están descartando exactamente a las personas que tienen más para ganar amplificando con IA lo que ya saben.
Un estudio de Stanford en 2025 vino a profundizar y complicar este panorama al demostrar que los modelos generativos reproducen de forma automática los sesgos de género y edad que ya existen en el mundo físico. Al generar currículums hipotéticos, las IA tendían a representar a las mujeres como más jóvenes y sistemáticamente menos experimentadas. La inteligencia artificial no llega a un entorno neutral; si entra en organizaciones que ya tenían prejuicios inconscientes, lejos de corregirlos, los multiplica exponencialmente.
La pregunta que hace falta
La nueva longevidad no consiste solamente en vivir más años. También obliga a discutir qué hacemos con las capacidades acumuladas durante esos años. Qué tipo de conocimiento necesita una sociedad para no quedar sometida a máquinas que ponen en circulación sentido aparente a una velocidad imposible de auditar. La respuesta no está solo en programadores jóvenes ni en gurús de Silicon Valley. También está 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.
Gabriela Cerruti es escritora y periodista especializada en nueva longevidad. Autora de La Revolución de las Viejas.
