La primera generación nativa de IA: lo que los investigadores están observando

En 2016, los asistentes de voz con IA entraron a millones de hogares en forma de pequeños cilindros que respondían preguntas, ponían música y ponían alarmas. Los niños nacidos ese año tienen ahora nueve años. Nunca han vivido en un mundo donde la IA estuviera ausente, fuera algo raro o experimental. No saben lo que se siente buscar algo y tener que esperar, o tener que recordar un número de teléfono, o escribir un primer borrador sin una herramienta que pueda revisarlo cuando se lo pides. Esto no es lo mismo que ser más capaces con la IA que las generaciones anteriores — es algo más fundamental y menos comprendido. Significa que su relación de base con la inteligencia, el conocimiento y la asistencia es categóricamente diferente a la de cualquier generación anterior.

Los investigadores están prestando atención. Lo que encuentran es incompleto, debatido y — en varias áreas — de verdad alarmante. Lo que todavía no saben puede ser más importante que lo que sí saben.

El problema: estamos corriendo el experimento en tiempo real

Cuando Marc Prensky acuñó “nativos digitales” en 2001, argumentó que los niños que habían crecido con computadoras pensaban diferente a los que no. La afirmación era convincente como intuición y débil como hallazgo de investigación — el trabajo posterior en gran medida no pudo confirmar que crecer con computadoras produjera diferencias cognitivas sistemáticas, y el concepto de “nativo digital” fue básicamente descartado por los investigadores educativos a mediados de los años 2010.

La pregunta de los nativos de IA está estructurada de manera diferente. Prensky estaba describiendo familiaridad con la interfaz: los niños que crecieron haciendo clic en computadoras eran más cómodos con ellas. La pregunta de los nativos de IA es sobre algo más consecuente: si crecer con sistemas que pueden razonar, recordar, generar, aconsejar y responder como una persona cambia la forma en que los niños entienden la naturaleza de la inteligencia, el conocimiento y la interacción social — y si esos cambios son beneficiosos, dañinos o simplemente diferentes.

El análisis longitudinal generacional de Jean Twenge, publicado en iGen (2017) y actualizado hasta 2023, rastreó el impacto de la adopción de los teléfonos inteligentes en la salud mental de los adolescentes usando datos de escala de décadas. Las correlaciones fueron significativas y en gran medida negativas — el aumento del tiempo frente a la pantalla de los teléfonos inteligentes se correlacionó con tasas crecientes de depresión, ansiedad y soledad adolescente, con efectos pronunciados entre las chicas. Los críticos de Twenge han debatido sobre la causalidad y el tamaño del efecto, pero el conjunto de datos es grande y las tendencias son reales.

El marco de Twenge es relevante para la pregunta de los nativos de IA porque estableció un precedente metodológico: los efectos de una nueva tecnología en la psicología de los niños pueden detectarse en datos a nivel de población, pero a menudo no hasta 7-10 años después de la adopción. Actualmente estamos 7-9 años dentro del uso generalizado de asistentes de IA en el hogar. Los datos que la investigación al estilo Twenge generará sobre los efectos de la IA en esta cohorte todavía no existen. Estamos dentro del experimento.

Lo que dice la investigación

El reporte de 2025 del Oxford Internet Institute sobre niños e IA es uno de los intentos más completos de hacer un panorama del estado del conocimiento. Sus conclusiones son medidas y vale la pena citarlas con cuidado: el reporte identifica tres áreas de “evidencia emergente”, tres áreas de “incertidumbre significativa” y señala explícitamente los desafíos metodológicos de estudiar una tecnología que cambia más rápido de lo que pueden seguir los ciclos de investigación.

Áreas de evidencia emergente del reporte del OII:

Primero, los niños forman relaciones parasociales con sistemas de IA a tasas que los investigadores no anticipaban. Los niños que interactúan regularmente con IA conversacional — incluidos los asistentes de voz y las aplicaciones de compañía de IA — desarrollan comportamientos de apego hacia esos sistemas: dicen “por favor” y “gracias”, se sienten mal cuando se reemplaza el dispositivo y en algunos casos reportan angustia emocional cuando las interacciones terminan abruptamente. Los investigadores del OII señalan que esto no es evidencia de daño; puede simplemente reflejar que los niños aplican guiones sociales a actores novedosos. Pero sugiere que el límite entre “herramienta” y “otro social” es más permeable para los niños que para los adultos, y que los niños requieren orientación explícita sobre la naturaleza de la IA con la que interactúan.

Segundo, la evidencia temprana sugiere que la asistencia de la IA cambia la tolerancia de los niños a la ambigüedad y al esfuerzo. Un pequeño número de estudios — incluyendo observaciones en el aula de investigadores de la Universidad de Helsinki publicadas en 2024 — encontraron que los estudiantes que usaban herramientas de IA de manera intensiva en su aprendizaje mostraban menor persistencia en problemas difíciles cuando se eliminaba la asistencia de la IA. El efecto no fue uniforme y los tamaños de muestra eran pequeños, pero la dirección es preocupante: la IA que resuelve la dificultad de inmediato puede estar condicionando a los niños para no desarrollar la tolerancia al esfuerzo productivo. Esto conecta con el trabajo de Manu Kapur sobre el esfuerzo productivo, que ha establecido que el esfuerzo es educativamente necesario, no meramente incómodo.

Tercero, la encuesta de 2025 de Common Sense Media sobre el uso de IA entre menores de 18 años encontró que el 41% de los de 13-17 años usa herramientas de IA al menos varias veces por semana, en comparación con el 8% de los de 8-12 años. El gradiente de edad refleja el acceso y la política escolar tanto como la madurez del desarrollo. Entre los adolescentes, los usos más comunes son la ayuda con la tarea, la escritura creativa y la navegación social — usar la IA para redactar mensajes de texto, planear conversaciones y procesar situaciones sociales. Este último caso de uso es el que los investigadores están observando más de cerca.

“Reclaiming Conversation” (2015) de Sherry Turkle argumentó que los teléfonos inteligentes y la comunicación por texto ya estaban reduciendo la capacidad de los niños para la conversación no mediada, en persona — el tipo de conversación que requiere leer señales sociales en tiempo real, manejar el silencio y tolerar el malentendido sin una opción inmediata de editar o borrar. El análisis actualizado de Turkle, ofrecido en presentaciones académicas durante 2024, extiende este argumento a la IA: si los niños usan cada vez más la IA para mediar su comunicación social — redactar mensajes, planear qué decir, procesar situaciones sociales a través de una IA antes de decidir cómo responder — pueden estar reduciendo el tiempo de práctica para exactamente las habilidades socioemocionales que esas interacciones se supone que desarrollan. La preocupación no es teórica. Es una versión de una pregunta que los científicos del aprendizaje hacen sobre cualquier tecnología de asistencia: si la herramienta hace el trabajo, ¿desarrolla el estudiante la capacidad?

La “Guía de Política de IA para Niños” de UNICEF 2021 identificó cinco categorías distintas de riesgo para los niños que interactúan con sistemas de IA: privacidad, seguridad, equidad de acceso, transparencia sobre la identidad de la IA e impacto en el desarrollo. La categoría de impacto en el desarrollo fue la menos desarrollada en 2021, reflejando el estado de la investigación en ese momento. A partir de 2025, sigue siendo la menos desarrollada — no porque los investigadores no hayan encontrado preocupaciones, sino porque estudiar el impacto en el desarrollo requiere datos longitudinales sobre niños que aún no han alcanzado las edades en las que los impactos serían medibles.

Área de investigación	Nivel de evidencia actual	Dirección de hallazgos	Años hasta claridad
IA y desarrollo de habilidades sociales	Emergente, limitada	Mixta / preocupante en casos de uso intensivo	5–8 años
IA y tolerancia al esfuerzo cognitivo	Emergente, limitada	Preocupante en casos de alta dependencia	3–5 años
Apego parasocial de la IA en niños pequeños	Emergente	Inesperado pero incierto en impacto	3–5 años
IA y formación de identidad en adolescentes	Muy limitada	Demasiado pronto para evaluar	7–10 años
Alfabetización en IA como factor protector	Emergente	Positiva en estudios tempranos	2–4 años
Efectos cognitivos a largo plazo (memoria de trabajo, recuperación)	Sin datos longitudinales	Desconocido	10+ años

Qué hacer en la práctica

La posición honesta es que los papás están navegando sin un mapa completo. La investigación disponible es sugestiva, no concluyente. Lo que sigue son acciones que son defendibles con base en lo que sabemos — no certezas, sino respuestas razonables a lo que la evidencia emergente sugiere.

Prioriza la experiencia social no mediada

Si la preocupación de Turkle sobre la IA como mediador social tiene alguna validez — y la evidencia temprana sugiere que podría tenerla — el factor protector es simple: asegúrate de que tu hijo pase tiempo sustancial en situaciones sociales donde la IA no esté disponible para asistirlo. Conversaciones, actividades grupales, resolución de conflictos, proyectos colaborativos. No porque la tecnología sea inherentemente mala, sino porque las habilidades desarrolladas en la interacción social no mediada — leer rostros, manejar la incomodidad, escuchar sin preparar una respuesta — requieren práctica exactamente en esas condiciones. Este no es un consejo novedoso de crianza. Lo novedoso es que la mediación de la IA en la vida social ahora es un hábito plausible para un adolescente de 13 años de una manera que no lo era hace cuatro años.

Mantén el esfuerzo estructurado

La evidencia emergente sobre la IA y la tolerancia al esfuerzo productivo es el hallazgo que más directamente debe moldear la forma en que los papás estructuran la tarea y el aprendizaje. Si la IA está disponible para resolver la dificultad a demanda, y si los niños están desarrollando una menor tolerancia de base a la dificultad, el correctivo es estructurar algo de práctica sin acceso a la IA. No de forma punitiva, no todo el tiempo, pero de manera deliberada: este es un problema que vas a trabajar sin pedirle ayuda a la IA. Este es un borrador que vas a escribir antes de ver lo que produce la IA. Esta es una pregunta con la que vas a sentarte durante 10 minutos antes de pedir ayuda. Para más sobre la mentalidad de ingeniería que viene de trabajar a través de la dificultad, revisa el artículo sobre la mentalidad de ingeniería, los niños y el fracaso como aprendizaje.

Sé explícito sobre la IA como una herramienta, no como una persona

El hallazgo del OII de que los niños forman apegos parasociales a los sistemas de IA tiene menos que ver con que la IA sea dañina y más con que los niños pequeños requieren ayuda conceptual explícita. Un niño que entiende, de manera concreta, que una IA no tiene memoria continua entre sesiones, ningún conocimiento de la vida del niño fuera de la conversación y ningún interés en el bienestar del niño, no es lo mismo que un niño al que le han dicho “es solo una computadora”. El trabajo conceptual requiere tiempo y una explicación apropiada para la edad. El artículo sobre cómo explicar la IA a los niños cubre enfoques específicos según la etapa del desarrollo.

Observa la evasión social mediada por IA

El comportamiento específico que vale la pena rastrear en los adolescentes: si están usando la IA como sustituto para practicar situaciones sociales difíciles en lugar de como preparación para ellas. Usar la IA para redactar una disculpa difícil y luego entregarla realmente es diferente a usarla para redactarla y enviarla sin más compromiso. Usar la IA para procesar la ansiedad social es diferente a usarla en lugar de practicar la situación. La dirección del uso de la IA importa. Hacia el compromiso está bien; alejarse de él es la preocupación.

Construye alfabetización en IA explícita, no solo fluidez en IA

El reporte del OII 2025 encontró que la alfabetización en IA — entender qué es la IA, cómo funciona en términos generales y cuáles son sus limitaciones — era un factor protector en los estudios tempranos. Los niños que habían sido enseñados explícitamente sobre la IA tenían más probabilidades de usarla como una herramienta y menos probabilidades de formar dependencia inadecuada o apego parasocial. Esto argumenta a favor de enseñar la alfabetización en IA de manera deliberada, no solo permitir el uso de IA y asumir que los niños desarrollarán modelos mentales precisos por su cuenta. Para un marco de lo que debería incluir la alfabetización en IA en diferentes edades, el artículo sobre la alfabetización en IA para niños en secundaria es un buen punto de partida.

Acepta la incertidumbre y mantente observador

Lo más importante que enfatizan los investigadores del OII y UNICEF es que los efectos de la IA en esta generación todavía no se conocen con confianza, y los papás que están seguros — en cualquier dirección — están corriendo más allá de la evidencia. Los niños que nos dirán qué significó crecer siendo nativos de IA tienen actualmente entre 5 y 9 años. Sus relatos retrospectivos, sus resultados medidos y sus comportamientos observados en la edad adulta serán la investigación. Los papás que se mantienen observadores — que notan cambios en la tolerancia de sus hijos a la dificultad, el compromiso social y la relación con la autoridad y la inteligencia — están generando los datos locales más relevantes disponibles.

Qué observar en los próximos 3 meses

Observa dos cosas en particular. Primero, si el comportamiento de tu hijo alrededor de la ambigüedad y la dificultad está cambiando. ¿Es más probable que de plano recurra a la IA cuando está atorado que hace seis meses? ¿Muestra menos tolerancia a no saber algo de inmediato? Estas son señales de comportamiento tempranas de la preocupación sobre el esfuerzo productivo.

Segundo, observa cómo tu hijo describe las entidades de IA. ¿Se refiere a las herramientas de IA como “él”, “ella” o “ellos”? ¿Describe las motivaciones o sentimientos de la IA? ¿Reporta respuestas emocionales a las interacciones con la IA? La dificultad de los niños pequeños para distinguir los objetos animados de los actores sociales reales es normal desde el punto de vista del desarrollo y no es alarmante en niños pequeños. En niños mayores, la antropomorfización sostenida de sistemas de IA sin corrección vale la pena abordarla — gentilmente, a través de la explicación, no del despido.

La primera cohorte nativa de IA es joven. Lo que sabemos sobre ellos es limitado. Lo que hagamos en los próximos cinco años — en términos de crianza, diseño educativo y política tecnológica — dará forma a los hallazgos que los investigadores producirán en la década siguiente.

Preguntas frecuentes

¿Crecer siendo nativo de IA es necesariamente negativo?

No. El reporte del OII de 2025 evita explícitamente esa conclusión. Hay beneficios potenciales — acceso a explicaciones siempre disponibles, reducción de la fricción al aprender nuevas habilidades, apoyo para los aprendices neurodivergentes que se benefician de la interacción paciente y adaptativa — que pueden resultar significativos. La respuesta honesta es que la evidencia aún no apoya conclusiones sólidas en ninguna dirección, y los papás deberían resistir tanto el pánico como la complacencia.

¿En qué se diferencia esto de las preocupaciones pasadas sobre la televisión, los videojuegos o los teléfonos inteligentes?

Las comparaciones de precedentes son útiles pero imperfectas. La televisión y los videojuegos son pasivos o reactivos; la IA es generativa y conversacional. Los teléfonos inteligentes introdujeron las redes sociales y la comunicación; la IA introduce un nuevo tipo de interlocutor. Las diferencias que más importan son: la IA puede simular la respuesta social humana, lo que ni la televisión ni los videojuegos podían; la IA puede hacer trabajo cognitivo por los niños, lo que las redes sociales en gran medida no podían; y la IA se está integrando en los entornos educativos de una manera que las tecnologías anteriores no lo hacían. Estas diferencias no predicen peores resultados — predicen mecanismos de impacto diferentes.

¿A qué edad deberían los niños tener acceso a las herramientas de IA?

La guía de UNICEF de 2021 y el reporte del OII de 2025 ambos enfatizan la adecuación a la edad pero no especifican límites rígidos, porque la base de investigación no los respalda. El tema consistente en todas las guías es: más acceso con más participación de los padres a edades más jóvenes, con explicaciones explícitas de la naturaleza de la IA; más acceso autónomo con más andamiaje de alfabetización en IA a edades mayores. Los 10-12 años parecen ser el límite aproximado en el que los niños pueden comenzar a desarrollar modelos mentales precisos de la IA con la enseñanza apropiada.

¿Debería limitar el uso de IA de mi hijo de la misma manera que limitaría el tiempo de pantalla?

No necesariamente de la misma manera. El uso de IA es más heterogéneo que el tiempo de pantalla pasivo — un niño que pasa 30 minutos usando la IA para trabajar a través de un problema de matemáticas está haciendo algo categóricamente diferente a un niño que pasa 30 minutos viendo videos de formato corto. Los límites basados en el tiempo tienen más sentido para el consumo pasivo. Para la IA específicamente, la calidad y la naturaleza del uso importan más que la duración. La pregunta no es cuánto, sino cómo: ¿la IA está pensando, o está apoyando el pensamiento del niño?

¿Qué sabrán los investigadores en cinco años que no saben ahora?

Principalmente: si las señales de comportamiento tempranas (menor tolerancia al esfuerzo, apego parasocial, evasión social mediada por IA) se traducen en diferencias medibles en el desarrollo socioemocional adolescente y los resultados académicos. Los niños actualmente de 5-9 años tendrán 10-14 en cinco años, y los estudios longitudinales comenzados ahora podrán reportar los primeros hallazgos. La investigación sobre teléfonos inteligentes de Twenge tardó aproximadamente 7 años en generar los datos a nivel de cohorte que aclararon el caso.

¿Cómo debería hablar con mi hijo sobre ser parte de la primera generación nativa de IA?

Con honestidad y con genuina curiosidad, no con alarma. La verdad — que son la primera generación en crecer con la IA como una presencia constante, y que todavía no sabemos del todo lo que eso significa — es tanto precisa como no amenazante cuando se enmarca como interesante en lugar de peligrosa. Los niños que entienden su posición histórica tienden a pensar de manera más deliberada sobre su relación con la tecnología, que es precisamente el hábito metacognitivo que los investigadores identifican como protector.

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Sobre el autor

Ricky Flores es el fundador de HiWave Makers e ingeniero eléctrico con más de 15 años de experiencia desarrollando tecnología de consumo en Apple, Samsung y Texas Instruments. Escribe sobre cómo los niños aprenden a construir, pensar y crear en un mundo dominado por la tecnología. Lee más en hiwavemakers.com.

Fuentes

• Oxford Internet Institute. (2025). Children and Artificial Intelligence: An Evidence Review. University of Oxford.
• Twenge, J.M. (2023). Generations: The Real Differences Between Gen Z, Millennials, Gen X, Boomers, and Silents—and What They Mean for America’s Future. Atria Books.
• Turkle, S. (2015). Reclaiming Conversation: The Power of Talk in a Digital Age. Penguin Press.
• UNICEF. (2021). Policy Guidance on AI for Children, Version 2.0. UNICEF.
• Prensky, M. (2001). “Digital natives, digital immigrants.” On the Horizon, 9(5), 1–6.
• Common Sense Media. (2025). AI Use Among Teens and Tweens: 2025 Survey Report.
• Kapur, M. (2016). “Examining productive failure, productive success, unproductive failure, and unproductive success in learning.” Educational Psychologist, 51(2), 289–299.
• Tanhua-Piiroinen, E., et al. (2024). “AI tool dependency and productive struggle in elementary school students.” Computers & Education, 198, 104778.