A propósito de mi asistencia al II Congreso Internacional de Salud Mental en Tiempos de Crisis, organizado por la Universidad Espíritu Santo (UEES) a inicios de septiembre, resulta pertinente y necesario analizar el impacto de la inteligencia artificial generativa y agéntica en el ámbito educativo y profesional (Trujillo, 2026). El tránsito acelerado de la Inteligencia Artificial (IA) desde un modelo de copiloto de productividad hacia un paradigma de autonomía de acción distributiva exige examinar la erosión de la agencia cognitiva humana.

Como plantea Trujillo (2026), el riesgo más avanzado de la IA es la pérdida de la agencia cognitiva, definida como la capacidad de ser autor del propio pensamiento: decidir qué pensar, juzgar, dudar y objetar. Se identifican tres niveles de uso de la IA: simular (imitar la interacción humana), complementar (asistir en tareas complejas generando dependencia) y expandir (generar contenidos que trascienden los límites naturales del ser humano). En el nivel de expansión surge el dilema central: la IA piensa por el usuario y este se limita a validar pasivamente las respuestas (Trujillo, 2026).

La Pérdida de la Soberanía Cognitiva

La soberanía cognitiva se degrada al transferir el proceso reflexivo a los modelos algorítmicos. Este fenómeno ocurre cuando el usuario deja de formular preguntas propias delegando la indagación al prompt, el autor pierde tolerancia a la incertidumbre aceptando respuestas cerradas sin dudar, y externaliza el criterio de decisión al permitir que la IA configure la totalidad de las condiciones operativas (Trujillo, 2026). A diferencia de la simulación o complementación, en la expansión el individuo asume falsamente que la decisión continúa siendo suya.

La Economía Agéntica y la Acción Distributiva

La evolución hacia la IA Agéntica convierte a los sistemas en participantes económicos activos que negocian contratos, ejecutan transacciones autónomas y colaboran en mercados Agent-to-Agent, redefiniendo el trabajo y la responsabilidad legal (Gondauri & Batiashvili, 2026; Rothschild et al., 2025; Tomasev et al., 2025). La literatura reciente destaca cuatro debates clave:

Desigualdad agéntica: Debate entre la democratización económica por reducción de costos de búsqueda y la profundización de la brecha digital que favorece a quienes poseen mayor capacidad de cómputo y procesamiento (Sharp et al., 2026).

Cierre de transacciones y responsabilidad: Examen legal sobre la atribución de responsabilidad civil y financiera ante acuerdos autónomos y fallas algorítmicas (Busch, 2025; Chaffer, 2025).

“La IA debe operar como una infraestructura de complementación y no como sustituto de la cognición.”

Reasignación del empleo: Evidencia la adopción agéntica que genera reasignación de tareas y roles estratégicos contrario al temor generalizado de eliminación de puestos de trabajo (Bansal et al., 2025; Gondauri & Batiashvili, 2026).

Fricciones y colusión algorítmica: Presencia de costos de búsqueda conductuales por desviaciones de mercado (Bichler, 2026) y riesgos de colusión tácita en la fijación autónoma de precios supra-competitivos (den Boer et al., 2025).

El Humano en el Bucle y el Rol Institucional

Frente a estos desafíos, el principio del ‘Humano en el Bucle’ (Human in the Loop) enseña que docentes y directivos deben conservar el control cualitativo sobre los motores agénticos (UEES & Global Tech Educator, 2026). La UEES capacita a sus docentes mediante la Cohorte de Innovación Avanzada del programa Gemini Certified Educator, incorporando Deep Research y curación analítica con NotebookLM a fin de liderar con criterio ético y metodológico (Google, 2026; UEES & Global Tech Educator, 2026).

Tres reglas para conservar la agencia humana

Para evitar la pérdida de soberanía agéntica sin renunciar a la tecnología, se plantean tres reglas fundamentales para mantener la agencia cognitiva (Trujillo, 2026; UEES & Global Tech Educator, 2026):

• Definición humana previa del problema: Delimitar por escrito el problema y las dudas antes de formular prompts a la IA.
• Solicitar crítica en lugar de solución: Instruir al modelo a cuestionar y objetar las propuestas en lugar de resolverlas íntegramente.
• Cierre humano obligatorio: Redactar una conclusión propia que fundamente la aprobación o inquietudes finales.

La IA debe operar como una infraestructura de complementación y no como sustituto de la cognición. La soberanía del autor radica en ser el arquitecto de los objetivos y el auditor cualitativo de las soluciones algorítmicas sugeridas por la IA, conservando siempre el pilotaje estratégico del proceso de pensamiento. (Trujillo, 2026; UEES & Global Tech Educator, 2026).

Fuentes: Bansal et al. (2025); Bichler (2026); Busch (2025); Chaffer (2025); Gondauri & Batiashvili (2026); Rothschild et al. (2025); Sharp et al. (2026); Tomasev et al. (2025); Trujillo (2026); UEES & Global Tech Educator (2026).