La inteligencia artificial puede aprobar exámenes y escribir ensayos, pero ponle un test psicológico clásico de concentración y se desmorona rápidamente. Un nuevo estudio de PNAS Nexus muestra que los principales modelos de IA —incluyendo GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet y Gemini 2.5— tienen dificultades para mantener la atención a medida que las tareas se alargan, una debilidad que encierra importantes lecciones para la cognición humana.
La investigación
Investigadores liderados por Suketu Patel sometieron a varios grandes modelos de lenguaje (LLMs) a la tarea Stroop, una conocida prueba psicológica. En esta prueba, palabras de color aparecen en tinta de color, y los participantes deben nombrar el color de la tinta en lugar de leer la palabra. Por ejemplo, la palabra "rojo" impresa en tinta azul requiere suprimir el hábito automático de lectura. Cuando se les dieron listas cortas de cinco palabras, los modelos de IA se desempeñaron bien, con GPT-4o alcanzando un 91% de precisión. Pero a medida que las listas crecían, el rendimiento se desplomaba. Con diez palabras, la precisión de GPT-4o cayó al 57%; con cuarenta palabras, bajó a solo el 15%. Claude 3.5 Sonnet mantuvo un rendimiento estable hasta veinte palabras, luego se desplomó al 24% de precisión con cuarenta palabras. Los investigadores observaron patrones similares en GPT-5, Claude Opus 4.1 y Gemini 2.5. Cuando aparecían juntas palabras coincidentes y no coincidentes, la precisión para las no coincidentes caía a casi cero. Los modelos recurrían cada vez más a leer las palabras en lugar de nombrar el color de la tinta, revelando una incapacidad para mantener el objetivo indicado.
Por qué es importante
Este estudio resalta una diferencia crucial entre la atención humana y la de las máquinas. Los humanos también tienen dificultades con la tarea Stroop —leer es más automático que nombrar colores— pero la mayoría mantiene un rendimiento estable incluso con listas largas. La dramática caída de precisión de la IA sugiere que los LLMs actuales carecen de un control ejecutivo robusto, el conjunto de procesos mentales que nos ayudan a regular la atención y resistir distracciones. A diferencia de los cerebros biológicos, estos modelos no tienen un mecanismo para mantener el enfoque en secuencias extensas. Para cualquier persona interesada en las capacidades cognitivas, esto subraya el valor de la flexibilidad atencional humana. Mientras que la IA puede procesar enormes cantidades de información, no puede igualar nuestra capacidad para mantener un solo objetivo en mente y filtrar señales competitivas.
Qué puedes hacer
Para proteger tu propia atención, practica la tarea única. Participa regularmente en actividades que requieran concentración sostenida, como leer un libro sin interrupciones o resolver acertijos como la prueba Stroop tú mismo. Hacerlo fortalece tu control ejecutivo y mantiene tu mente ágil.
Fuente: ScienceDaily Mente y Cerebro
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