Efectos adversos de la inteligencia artificial en la comprensión lectora: una revisión de alcance en contextos educativos

Adverse Effects of Artificial Intelligence on Reading Comprehension: Emerging Evidence from a Scoping Review

Abstract

La rápida incorporación de herramientas de inteligencia artificial (IA) en contextos educativos ha sido celebrada por su capacidad para automatizar tareas lectoras y optimizar el rendimiento académico; sin embargo, la evidencia empírica sobre sus efectos adversos en la comprensión lectora permanece dispersa y subestimada. Este estudio aborda críticamente esta brecha mediante una revisión de alcance que sistematiza investigaciones publicadas entre 2018 y 2025 en bases de datos de alto impacto (Scopus, Web of Science, ERIC, ProQuest, EBSCOhost y Redalyc). A partir del análisis cualitativo de doce estudios elegibles y del mapeo bibliométrico de coocurrencia de términos, los resultados revelan un patrón consistente de afectaciones cognitivas y educativas asociadas al uso intensivo y no mediado de la IA. En particular, se identificaron siete efectos adversos recurrentes: dependencia tecnológica, comprensión superficial, debilitamiento del pensamiento crítico, declive del compromiso lector, sobrecarga cognitiva, comprensión errada y deterioro de habilidades lingüísticas. La convergencia de estos hallazgos evidencia que la IA no solo modifica las prácticas de lectura, sino que interfiere directamente en los procesos de construcción del significado, favoreciendo una ilusión de competencia lectora y una reducción del esfuerzo cognitivo. En conjunto, los resultados cuestionan el discurso predominantemente optimista sobre la IA educativa y posicionan la comprensión lectora como un ámbito vulnerable a sus usos no regulados, subrayando la urgencia de marcos pedagógicos críticos que preserven la autonomía cognitiva y la lectura profunda en la educación superior.