Cursor te está matando, o el precio de no pensar

El desarrollador zombie

Hace dos semanas, en una code review, me di cuenta de algo un tanto perturbardor. Mi compañero (con 3 años de experiencia) no supo explicar por qué había usado reactive en lugar de ref en un componente Vue.

"Lo propuso Cursor", me dijo.

No era la primera vez y sospecho que tampoco será la última.

De hecho, lo viví en carne propia hace nada: perdimos acceso a las licencias de Cursor durante 72 horas y no podíamos usar el último modelo de Claude.

Mi rendimiento cayó en picado. Me sentía frustrado, torpe, lento. Tuve que enfrentarme a tareas que antes resolvía en minutos… y lo pasé mal.

Conozco incluso compañeros que pagaron una licencia individual solo para poder seguir trabajando “normalmente”.

Eso me hizo darme cuenta de algo: yo también había cruzado la línea, sin darme cuenta.

¿Qué línea?. Te lo explico más adelante.

El caso es que los asistentes de IA embebidos han pasado de herramienta ocasional a extensión de nuestro proceso cognitivo. Y eso, según la ciencia más reciente, nos está cambiando el cerebro.

Y no para mejor.

La evidencia es incómoda

Tu cerebro bajo los efectos de ChatGPT

En uno de los estudios más detallados hasta la fecha sobre cómo la IA afecta al cerebro humano, el MIT observó la actividad cerebral de 54 estudiantes durante cuatro meses. El estudio "Your Brain on ChatGPT" arroja resultados escalofriantes.

Los estudiantes que usaron ChatGPT mostraron "la conectividad neuronal más débil" de todos los grupos, con hasta un 55% menos actividad cerebral comparado con quienes escribieron sin asistencia.

Pero lo peor no fueron los números. Fue lo que pasó cuando los usuarios habituales tuvieron que trabajar sin IA: fallaron en activar las mismas redes neuronales, produciendo contenido "lingüísticamente insípido" con menor capacidad de recuerdo.

El 78% fueron incapaces de citar su propio trabajo escrito apenas minutos antes. Como si el contenido solo hubiera pasado por su cerebro sin dejar huella.

Deuda cognitiva

Los investigadores del MIT acuñaron un término: "deuda cognitiva". Un estado donde delegar el esfuerzo mental a la IA debilita el aprendizaje y el pensamiento crítico.

Microsoft y Carnegie Mellon confirmaron el patrón con 319 trabajadores del conocimiento: cuanto más confían en la IA generativa, menos pensamiento crítico utilizan, pudiendo "resultar en el deterioro de facultades cognitivas que deberían preservarse".

Los investigadores lo expresaron usando humor negro:

Una ironía clave de la automatización es que al mecanizar tareas rutinarias, privas al usuario de oportunidades para practicar su juicio y fortalecer su musculatura cognitiva, dejándolos atrofiados e impreparados cuando surgen las excepciones.

El principio que no puedes ignorar

"Úsalo o piérdelo"

La neurociencia es clara en esto: los circuitos neuronales que no se involucran activamente en tareas durante un período prolongado comienzan a degradarse.

Este principio, conocido como "Use it or lose it", es uno de los diez principios fundamentales de la neuroplasticidad:

Al igual que los músculos no utilizados se debilitan con el tiempo, las vías neuronales que no se involucran regularmente tienden a debilitarse y eventualmente pueden ser podadas.

Cuando sistemas del cuerpo están subutilizados, eventualmente se atrofian y la energía necesaria para mantenerlos se desvía a áreas donde hay necesidad.

Piensa en lo que acabas de leer.

Los círculos viciosos

Un estudio longitudinal documentó "círculos viciosos de erosión de habilidades" donde el aumento de dependencia de automatización fomenta complacencia, debilitando la atención consciente y resultando en erosión que puede permanecer oculta.

Por si no te ha quedado claro:

Los trabajadores/as siguen siendo responsables de tareas para las cuales carecen de comprensión suficiente, haciéndolos incapaces de responder si la automatización falla.

El síndrome del junior perpetuo

Desarrolladores que nunca maduran

En nuestro sector, esto se traduce en desarrolladores que nunca desarrollan intuición técnica real. Los Juniors de hoy que saltan "la forma difícil" pueden estancarse temprano, careciendo de la profundidad para crecer hacia un perfil Senior.

Si toda una generación nunca conoce la satisfacción de resolver problemas verdaderamente por su cuenta, podríamos terminar con una fuerza laboral que solo puede funcionar con guía de IA.

Y cuando la IA se equivoca (que se equivoca constantemente de formas sutiles, y no tan sutiles), estos desarrolladores no lo detectan.

Ejemplo (demasiado) común

Un Junior genera un componente de formulario completo con IA. Pasa a producción. Funciona. Pero no entiende por qué hay un emit, qué es v-model —es un ejemplo, ni cómo se gestiona el estado compartido.

El código existe, pero la comprensión, no.

Ahora imagina que esto no es un caso aislado.

Imagina que este patrón se repite todos los días, en decenas de equipos, con cientos de developers, en miles de líneas de código.

Componentes que se despliegan sin haber sido comprendidos.
Decisiones que se toman sin conciencia.
Interfaces construidas desde la ignorancia disfrazada de productividad.

¿Hacia dónde crees que va un ecosistema así?

Te lo digo sin rodeos:

Hacia una cultura técnica donde la forma desplaza al fondo, donde se valora más entregar que entender, y donde el pensamiento crítico se convierte en un lujo obsoleto.

Un sector lleno de ejecutores veloces… pero sin juicio.

Los síntomas que debes reconocer

Dependencia pasiva:

¿Las llamadas básicas de API o modismos del lenguaje se están escapando de tu memoria?.

Pérdida de responsabilidad:

¿Puedes explicar las decisiones técnicas de tu código sin recurrir a "lo sugirió Cursor"?.

Incapacidad de resolución profunda:

¿Te sientes perdido cuando la IA no puede resolver un problema?. Como te dije más arriba, yo si.

Homogeneización:

Los usuarios de IA producían contenido "estadísticamente homogéneo", siendo más propensos a generar las mismas soluciones. Es código mainstream, que tiene poco o nada que ver con el contexto técnico en incluso social en que el opera.

Contramedidas: protege tu capacidad cognitiva

En FrontendLeap esto lo tengo claro: la IA debe elevarte, no reemplazarte.

Por eso enseño a usar estas herramientas como lo que son: multiplicadores de lo que ya entiendes, no prótesis de lo que no sabes.

El problema no es usar IA.

El problema es usarla antes de pensar.

Para estar seguros estos son los tres principios de resistencia sobre los que opero:

Domina lo esencial sin ayuda

Antes de integrar asistentes, debes saber:

Los fundamentos del lenguaje.
Depurar a mano.
Diseñar una mínima arquitectura antes de escribir una sola línea de código.
Implementar patrones core.

Usa IA como extensión, no como bastón

Nunca aceptes sin entender.
Reescribe, cuestiona, valida.
Que tu criterio sea el filtro.

Separa pensar de ejecutar

Evita asistentes embebidos mientras diseñas.
Consulta la IA solo después de tener una hipótesis.
Introduce fricción: copiar, editar, entender, validar.

El precio —real— de no pensar

La automatización nos promete eficiencia, pero el estudio los últimos estudios advierten que si te preocupa que la IA tome tu trabajo y la "usas sin criterio", podrías efectivamente degradar tus habilidades hacia la irrelevancia.

Pero ojo, la “culpa” nunca será de la IA, sino de la forma en la que la utilizas.

No se trata de rechazar la IA. Se trata de usarla sin convertirte en su dependiente cognitivo.

Porque cuando la IA falle —y seguirá fallando—, necesitarás un cerebro que todavía sepa pensar.