Un estudio reciente de la Universidad de Georgetown revela que el cerebro humano puede reorganizarse físicamente para manejar múltiples tareas simultáneamente, una capacidad antes considerada fuera del alcance humano. Este hallazgo, basado en registros de neuroimagen y semanas de entrenamiento, replantea el concepto de multitarea en la neurociencia cognitiva.
La reorganización cerebral detrás de la multitarea
Durante décadas, la comunidad científica sostuvo que la multitarea era esencialmente una ilusión, una rápida alternancia entre tareas más que una ejecución simultánea. Sin embargo, un grupo de investigadores liderado por el neurocientífico Maximilian Riesenhuber, de la Universidad de Georgetown, ha aportado nueva evidencia que podría cambiar ese paradigma. El equipo mostró que, con suficiente práctica, el cerebro puede transferir tareas desde su centro ejecutivo —la corteza prefrontal— hacia circuitos más automáticos en la corteza temporal. Este desplazamiento estructural permitiría liberar capacidad cognitiva para abordar otras actividades en paralelo.
El descubrimiento no solo aporta una explicación al fenómeno de las tareas automáticas, como conducir un automóvil mientras se conversa, sino que sugiere una reconfiguración más profunda de los circuitos neuronales. La investigación fue publicada el 4 de junio en el Journal of Cognitive Neuroscience y se basa en un seguimiento intensivo de voluntarios durante más de dos meses de entrenamiento digital.
¿Cómo se entrenó al cerebro para lograr multitarea real?
Para entender si el cerebro puede cambiar su arquitectura, los científicos diseñaron un experimento con una muestra de 30 participantes. Cada uno realizó más de 30.000 ensayos de un juego de clasificación visual en una aplicación móvil. El objetivo era distinguir entre dos tipos de imágenes de automóviles deformados, un reto perceptivo que requería atención y memoria. Antes y después del entrenamiento, los investigadores tomaron imágenes cerebrales mediante resonancia magnética funcional (fMRI) y electroencefalografía (EEG).
Al inicio, los escáneres revelaron una intensa actividad en la corteza prefrontal, región asociada a la planificación y el control consciente. Pero después de semanas de práctica, esa misma tarea activaba principalmente la corteza temporal, particularmente áreas relacionadas con el reconocimiento visual y la memoria semántica. En otras palabras, el cerebro había creado nuevos atajos neuronales. Según Patrick Cox, coautor del estudio, “se formó una zona específica en el lóbulo temporal especializada en categorías visuales que antes no existía”.
Esta evidencia de plasticidad estructural se une a estudios previos que analizan cómo expertos —como radiólogos o músicos— desarrollan automatismos que liberan recursos cognitivos. En la práctica, este desplazamiento de funciones podría explicar por qué un conductor experimentado puede mantener una conversación sin comprometer su desempeño, mientras que un principiante no logra hacerlo sin riesgo.
¿Qué implicaciones tiene este hallazgo para el aprendizaje de habilidades?
El equipo de Georgetown propone que esta capacidad de reorganización podría ser clave para entender por qué algunas personas aprenden más rápido o mantienen hábitos por más tiempo. La transferencia de habilidades al sistema automático del cerebro hace que las tareas se vuelvan más resistentes al cambio. En neurociencia, este proceso se conoce como consolidación. Es lo que permite ejecutar secuencias motoras o cognitivas sin esfuerzo consciente, como escribir al teclado o tocar un instrumento.
Sin embargo, esta misma eficiencia puede ser un obstáculo para modificar conductas no deseadas. Una vez que ciertos comportamientos se instalan en circuitos automáticos, simplemente intentar pensar en otra cosa no resulta suficiente. “El primer paso para desaprender es identificar en qué parte del cerebro se fija la conducta”, advierte Riesenhuber. Este punto tiene implicaciones clínicas en terapias que buscan tratar adicciones o hábitos compulsivos.
En términos educativos, el hallazgo también refuerza la importancia de la práctica prolongada y deliberada. No se trata solo de repetir una tarea, sino de hacerlo hasta que el cerebro transfiera el control desde el razonamiento consciente hacia una red neuronal más eficiente. Esta perspectiva abre espacio para rediseñar estrategias de entrenamiento laboral, deportivo o académico basadas en la automatización progresiva.
El límite cognitivo: ¿hasta dónde puede el cerebro hacer dos cosas a la vez?
La idea de que la multitarea es real ha sido históricamente debatida. Experimentos en psicología cognitiva del siglo XX, como los de Harold Pashler en los años 90, demostraron que el cerebro tiene cuellos de botella atencionales. El procesamiento de una tarea puede interferir con otra cuando ambas dependen del mismo tipo de recursos mentales. El estudio de Georgetown no contradice ese principio, pero lo matiza: si las tareas se distribuyen en circuitos diferentes, es posible ejecutarlas de forma paralela.
Por ejemplo, caminar y hablar simultáneamente no representan un conflicto cerebral porque involucran redes neuronales separadas. En cambio, escribir un mensaje mientras se conduce sí genera interferencia, al requerir atención visual y motora compartida. Lo crucial, según los autores, es identificar qué combinaciones de tareas pueden entrenarse para coexistir sin errores.
Este nuevo enfoque está modificando también la forma en que se mide el rendimiento cognitivo. Herramientas de neuroimagen más precisas permiten observar en tiempo real cómo fluye la información entre regiones cerebrales. Los patrones recogidos durante el estudio muestran que, una vez automatizada una tarea, las señales viajan desde la corteza temporal directamente hacia las áreas motoras, sin pasar por la prefrontal. Allí radica el secreto de la multitarea efectiva: una especie de autopista neuronal libre de congestión.
Contexto histórico: de la psicología conductista a la neuroplasticidad
Hasta mediados del siglo XX, la psicología conductista dominaba la comprensión del aprendizaje. Las teorías de B. F. Skinner explicaban la adquisición de habilidades en función del refuerzo y la repetición, sin hacer referencia al cerebro. Con el auge de la neurociencia cognitiva en las décadas de 1970 y 1980, la atención se desplazó hacia los mecanismos cerebrales subyacentes.
La noción de plasticidad neuronal, consolidada con los trabajos de Michael Merzenich y otros investigadores, cambió la forma en que se concebía el aprendizaje. Las conexiones sinápticas, lejos de ser fijas, podían fortalecerse o debilitarse según la experiencia. Lo que el estudio de Georgetown añade a este cuerpo de conocimiento es evidencia longitudinal de que la reorganización no es solo funcional, sino anatómica, y que puede observarse a escalas temporales cortas.
Esta perspectiva integra conceptos de la psicología, la neurobiología y la inteligencia artificial, disciplinas que actualmente convergen en laboratorios y centros de investigación. El aprendizaje profundo en IA, por ejemplo, se inspira directamente en los mecanismos biológicos de reorganización sináptica que permiten la adaptación continua.
¿Podrían estos hallazgos inspirar mejoras en inteligencia artificial?
La multitarea, en el ámbito de la inteligencia artificial, sigue siendo un desafío técnico. Los sistemas actuales suelen especializarse en un solo tipo de tarea —reconocimiento de voz, visión artificial o análisis de texto— y tienden a olvidar conocimientos previos cuando incorporan nuevos aprendizajes. Este fenómeno, conocido como catastrophic forgetting, contrasta con la flexibilidad del cerebro humano.
El modelo cerebral identificado por los investigadores sugiere una posible solución: separar arquitectónicamente las redes responsables de tareas consolidadas de aquellas que aprenden nuevas funciones. Así, una IA podría conservar habilidades antiguas mientras desarrolla otras, imitando la transferencia que el cerebro realiza de la corteza prefrontal a la temporal.
Riesenhuber plantea que “liberar el equivalente a la corteza prefrontal de una IA permitiría dedicar más recursos al aprendizaje continuo”, un principio que ya comienzan a explorar proyectos de aprendizaje multisensorial en laboratorios de neuroingeniería. En el futuro, este tipo de modelo híbrido podría acelerar el desarrollo de máquinas capaces de integrar contextos múltiples sin perder coherencia, acercándose más al tipo de multitarea humana demostrada en el estudio.
Repercusiones en salud, educación y entorno laboral
Los hallazgos también pueden influir en el diseño de programas de rehabilitación y en la comprensión de trastornos neurológicos. En pacientes que han sufrido lesiones cerebrales, entrenar otras áreas para asumir funciones perdidas se ha convertido en una estrategia viable. Saber que la corteza temporal puede asumir tareas originalmente gestionadas por la prefrontal refuerza esa posibilidad.
En el campo educativo, la evidencia respalda la necesidad de periodos de práctica prolongada para consolidar aprendizajes en la memoria procedimental. En lugar de depender del estudio intensivo de corto plazo, la repetición espaciada y el entrenamiento incremental parecen ser los métodos más cercanos a cómo el cerebro realmente consolida el conocimiento. Estudios recientes de la UNESCO indican que los programas educativos que incorporan técnicas de automatización mejoran la retención de habilidades hasta en un 35%.
En el entorno laboral, comprender la estructura de la multitarea puede evitar la sobreexigencia cognitiva. No todas las funciones pueden automatizarse, y la coexistencia de tareas similares puede generar fatiga y errores. De ahí la importancia de diseñar flujos de trabajo que distingan entre actividades que pueden delegarse al sistema automático y aquellas que requieren toma de decisiones consciente.
Nuevas fronteras en la neurociencia cognitiva
El equipo de Georgetown planea continuar explorando qué factores determinan cuándo y cómo se transfiere una habilidad al circuito automático. Una de las líneas de investigación abiertas busca identificar qué señales bioeléctricas acompañan esa transición. Además, se examinará si ciertas condiciones genéticas o experiencias previas influyen en la velocidad con la que el cerebro puede reorganizarse.
Estos resultados fortalecen la idea de que la mente no es un órgano estático, sino un sistema dinámico en constante reconstrucción. La neuroplasticidad, una vez más, demuestra ser la base de nuestra capacidad de adaptación. Lo novedoso es que, en este caso, el aprendizaje no solo implica eficiencia, sino la posibilidad de expandir la capacidad total del cerebro para procesar múltiples estímulos simultáneamente, redefiniendo así lo que significa realmente la multitarea humana.
Un nuevo capítulo se abre en la comprensión del cerebro: más que un órgano con límites fijos, parece ser un sistema donde la práctica moldea la estructura, permitiendo a los humanos ejecutar más de una tarea a la vez, siempre que el entrenamiento sea lo suficientemente profundo y dirigido.
Oli Seoane es médica clínica especializada en nutrición y longevidad. Se dedica a la prevención y a derribar mitos de salud con información clara, basada en evidencia. Como comunicadora, traduce la ciencia a un lenguaje simple para ayudar a las personas a vivir mejor.