Hubo un momento, no hace mucho, en que los teléfonos de los adolescentes mexicanos encendían con ChatGPT como primera pantalla. No por obligación: por entusiasmo. La inteligencia artificial llegó a sus vidas como llegan los juguetes nuevos, con el brillo de lo que parece ilimitado. Dos años después, algo se agrió. La herramienta sigue ahí, sigue usándose, pero la emoción cedió su lugar a otra cosa más parecida al malestar.
Un estudio publicado en abril de 2026 por Gallup, la Walton Family Foundation y GSV Ventures lo confirma con cifras: entre los jóvenes de 14 a 29 años en Estados Unidos, el entusiasmo por la IA cayó 14 puntos porcentuales en un año, del 36 al 22 por ciento; la esperanza bajó 9 puntos y la ira subió en la misma proporción, hasta alcanzar al 31 por ciento de los encuestados. La ansiedad se mantiene alta, alrededor del 42 por ciento. El informe le puso un nombre que suena a diagnóstico clínico: "La paradoja de la IA".
Hay varias capas en este desencanto. La más visible es laboral: los zoomers mayores, entre 22 y 29 años, son los más enojados, posiblemente porque son quienes están a punto de entrar al mercado de trabajo y observan con alarma cómo las industrias que eligieron se reorganizan alrededor de algoritmos. Una encuesta paralela de Gallup encontró que cerca de la mitad de los universitarios reconsideró su carrera por el impacto de la IA; uno de cada seis ya la cambió.
Pero hay otra capa más íntima. Una estudiante de la Universidad de Maryland entrevistada en el contexto del estudio describió algo que vale la pena escuchar con atención: la inteligencia artificial, dijo, elimina la fricción del aprendizaje. La observación no es sentimental; está respaldada por investigación. Un preprint de 2026 de Shen y Tamkin mostró que programadores que delegaban tareas a la IA producían código funcional pero no podían explicar ni depurar lo que habían creado. Habían obtenido el resultado sin pasar por el proceso.
Esta distinción es antigua, aunque ahora se vuelve urgente. Hay esfuerzo que es simplemente fricción, el que se invierte en abrir un archivo, en copiar datos a mano, en formatear una tabla; y hay esfuerzo que es constitutivo, el que construye juicio, criterio,
capacidad de reconocer un error. La primera clase de esfuerzo se puede delegar sin pérdida. La segunda no, porque en ese esfuerzo ocurre algo que no ocurre de otra manera. La generación que creció con la IA disponible desde el principio es la primera en enfrentar en carne propia la dificultad de distinguir entre las dos.
En México y América Latina este proceso avanza con sus propias variables: acceso desigual, sistemas educativos que apenas empiezan a procesar qué significa la IA en el aula, empleadores que la adoptan sin preparar a quienes la usarán. El malestar de la generación Z con la IA no es un capricho generacional ni una moda de desencanto: es la primera evidencia amplia de que una tecnología puede volverse ubicua sin volverse digna de confianza. ¿Qué ocurre cuando la herramienta más poderosa de tu época es también la que menos entiendes y la que más temes que te sustituya?
herles@escueladeescritoresdemexico.com
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