El Impacto de la IA en la Formación de Habilidades
How AI Impacts Skill Formation
January 28, 2026
Autores: Judy Hanwen Shen, Alex Tamkin
cs.AI
Resumen
La asistencia de inteligencia artificial genera ganancias significativas de productividad en diversos ámbitos profesionales, especialmente para los trabajadores noveles. Sin embargo, aún no está claro cómo afecta esta asistencia al desarrollo de las habilidades necesarias para supervisar la IA de manera efectiva. Los trabajadores noveles que dependen en gran medida de la IA para completar tareas desconocidas pueden comprometer su propia adquisición de habilidades en el proceso. Realizamos experimentos aleatorizados para estudiar cómo los desarrolladores alcanzaron el dominio de una nueva biblioteca de programación asíncrona con y sin asistencia de IA. Descubrimos que el uso de la IA perjudica la comprensión conceptual, la lectura de código y las habilidades de depuración, sin ofrecer ganancias significativas de eficiencia en promedio. Los participantes que delegaron completamente las tareas de codificación mostraron ciertas mejoras de productividad, pero a costa de aprender la biblioteca. Identificamos seis patrones distintos de interacción con la IA, tres de los cuales implican un compromiso cognitivo y preservan los resultados de aprendizaje incluso cuando los participantes reciben asistencia de IA. Nuestros hallazgos sugieren que la productividad potenciada por la IA no es un atajo hacia la competencia, y que la asistencia de IA debe adoptarse cuidadosamente en los flujos de trabajo para preservar la formación de habilidades, particularmente en dominios críticos para la seguridad.
English
AI assistance produces significant productivity gains across professional domains, particularly for novice workers. Yet how this assistance affects the development of skills required to effectively supervise AI remains unclear. Novice workers who rely heavily on AI to complete unfamiliar tasks may compromise their own skill acquisition in the process. We conduct randomized experiments to study how developers gained mastery of a new asynchronous programming library with and without the assistance of AI. We find that AI use impairs conceptual understanding, code reading, and debugging abilities, without delivering significant efficiency gains on average. Participants who fully delegated coding tasks showed some productivity improvements, but at the cost of learning the library. We identify six distinct AI interaction patterns, three of which involve cognitive engagement and preserve learning outcomes even when participants receive AI assistance. Our findings suggest that AI-enhanced productivity is not a shortcut to competence and AI assistance should be carefully adopted into workflows to preserve skill formation -- particularly in safety-critical domains.