¿Tu cerebro realmente puede hacer multitarea? Descubre cómo la neurociencia redefine la multitarea y mejora tu productividad
Santiago Campillo Brocal, Biólogo. Máster en Biología Molecular y Biotecnología
Director de Muy Interesante Digital/29.07.2026
La promesa suena tentadora: entrenar el cerebro hasta hacer dos tareas exigentes al mismo tiempo, sin coste, como quien maneja dos volantes con una sola cabeza. Los titulares recientes lo insinúan con entusiasmo. Sin embargo, cuando se lee la letra pequeña de la neurociencia, la relación entre multitarea y cerebro resulta más sutil y, quizá, más útil de lo que sugiere ese optimismo.
Lo que vas a descubrir en este artículo
El mito cómodo de «puedo con todo a la vez»
Lo que demostró el estudio clásico de referencia
El giro reciente: automatizar en lugar de paralelizar
Multitarea frente a automatización: la distinción que lo cambia todo
Cómo diseñar tus propios «autopilotos»
El semáforo de seguridad: cuándo NO intentarlo
Referencias
El mito cómodo de «puedo con todo a la vez»
Casi todos operamos bajo una creencia extendida: que somos capaces de atender el correo mientras seguimos una reunión, o de contestar un mensaje mientras conducimos. La psicología cognitiva lleva décadas desmontando esa intuición. Lo que solemos llamar multitarea no es simultaneidad real, sino task-switching: una alternancia rápida entre tareas (a veces descrita como conmutación atencional) que impone un peaje medible en tiempo de respuesta y en errores.
Piensa en escenarios cotidianos: cocinar siguiendo una receta mientras respondes audios de WhatsApp, escuchar una videollamada mientras redactas un correo, o ayudar con los deberes a un hijo mientras vigilas una olla al fuego. En todos ellos no procesamos ambas cosas en paralelo; saltamos de una a otra y pagamos el precio de reengancharnos cada vez.
Ese peaje tiene nombre técnico: dual-task cost, o coste de la multitarea. Cuando dos tareas exigentes reclaman a la vez nuestro control consciente, el rendimiento se resiente. La razón está en la arquitectura del propio cerebro: existe un cuello de botella asociado al control ejecutivo, alojado en gran medida en la corteza prefrontal, y a una memoria de trabajo de capacidad limitada.
Lo que demostró el estudio clásico de referencia
El trabajo fundacional de esta línea es el de Paul Dux y su equipo, publicado en Neuron en 2009. Con solo 8 participantes (cuatro mujeres, de 23 a 30 años, con visión normal o corregida), sometieron a los voluntarios a un entrenamiento intensivo mientras medían su actividad cerebral con resonancia magnética funcional (fMRI).
El hallazgo fue revelador. El entrenamiento sí reducía la interferencia entre tareas, pero no creando dos «canales» independientes que trabajaran en paralelo. Lo que ocurría era que el cerebro aceleraba las etapas centrales de procesamiento en la corteza prefrontal. Los números lo respaldan: comparando la primera y la octava sesión en condición de doble tarea, la reducción de tiempo de respuesta esperada fue de 468 ± 49 ms y la observada de 455 ± 32 ms, sin diferencia estadísticamente significativa (t(10) = 0,49; p > 0,63).
Traducido: el entrenamiento no rompía el cuello de botella, lo hacía más rápido. Como resume el propio Dux en su artículo, la mejora procede de aumentar «la velocidad de procesamiento de la información en la corteza prefrontal humana». La paradoja es que mejoramos en multitarea precisamente optimizando el mecanismo que impide la multitarea verdadera.
«La mejora procede de aumentar la velocidad de procesamiento de la información en la corteza prefrontal humana.»
(Paul Dux, autor principal del estudio de 2009 publicado en Neuron)
El giro reciente: automatizar en lugar de paralelizar
Aquí llega la novedad. Según una nota de prensa de la Georgetown University School of Medicine, un diseño reciente llevó ese entrenamiento a otra escala: los participantes (11 voluntarios, según recoge ScienceAlert) realizaron más de 30.000 ensayos de una tarea de clasificación visual de imágenes de coches, a lo largo de 5 a 10 semanas mediante una aplicación de móvil. No es un truco de fin de semana, sino miles de repeticiones sostenidas durante más de un mes.
El equipo escaneó los cerebros antes y después del entrenamiento combinando fMRI y EEG, y describió entonces un fenómeno clave: un desplazamiento de dependencia neural. Al principio, la tarea reclutaba sobre todo la corteza prefrontal, el «director de orquesta» del control consciente. Tras el entrenamiento masivo, buena parte del procesamiento migraba hacia la corteza temporal, asociada a la memoria y al reconocimiento de objetos, un patrón compatible con una mayor automatización. Este tipo de reorganización, conocido como plasticidad neuronal, es lo que permite que una habilidad muy practicada deje de exigir esfuerzo consciente.
«Un desplazamiento de dependencia neural»: al inicio la tarea recluta la corteza prefrontal; tras el entrenamiento masivo, migra hacia la corteza temporal.
(Hallazgo del equipo de Georgetown University School of Medicine, combinando fMRI y EEG)
La mejor analogía es la del software y el hardware. Al inicio, la tarea corre como un programa que exige atención consciente y consume recursos ejecutivos. Con la práctica suficiente, esa rutina se «cablea» y pasa a ejecutarse en un sustrato casi automático, como cuando un conductor experto cambia de marcha sin pensarlo, o como un mecanógrafo que teclea sin mirar el teclado mientras conversa. Y hay un detalle revelador: quienes habían trasladado con más fuerza la tarea de coches a las regiones temporales tendían a rendir mejor en una segunda tarea en paralelo, justo lo que cabría esperar si con ello liberaban recursos prefrontales.
Por eso el titular casi se invierte a sí mismo. La lectura precisa no es «el cerebro aprende a hacer multitarea», sino «el cerebro aprende a no necesitar tanto la multitarea», automatizando una tarea para que deje de competir por los recursos escasos. La palabra clave real es automatización, no simultaneidad.
Multitarea frente a automatización: la distinción que lo cambia todo
Conviene fijar la diferencia. La multitarea genuina (el procesamiento concurrente) implicaría dos procesos exigentes corriendo en paralelo sin interferirse, algo que la evidencia disponible no respalda para tareas que compiten por el mismo recurso. La automatización, en cambio, consiste en entrenar una de esas tareas hasta que apenas requiere control consciente, liberando así atención para la otra.
Un trabajo previo de la misma línea (Garner y Dux, PNAS, 2015) apuntaba en esa dirección: el entrenamiento «divide y reparte» las representaciones de tarea en la red frontoparietal-subcortical, reduciendo el solapamiento que produce interferencia. La consecuencia práctica es incómoda para quien busca atajos: la ganancia depende de la dosis. Frente a los ~3.024 ensayos en tres días de un estudio de Verghese y colaboradores (Journal of Neuroscience, 2016), el volumen de práctica de los 30.000 ensayos en semanas del diseño reciente revela que el efecto exige un entrenamiento considerable. Conviene añadir cautela: es un estudio pequeño, y sus autores subrayan la necesidad de replicarlo y extenderlo a otros tipos de tarea.
Cómo diseñar tus propios «autopilotos»
¿Qué puedes hacer con esto mañana? Si el cerebro libera atención automatizando lo repetible, la estrategia inteligente es construir autopilotos donde tenga sentido. Estas son tres herramientas apoyadas en la lógica del hallazgo, aunque conviene aplicarlas con criterio y no como recetas mágicas.
La primera es la checklist breve, de entre cinco y nueve elementos, situada en el punto de uso. No sustituye a la automatización, pero descarga la memoria de trabajo de aquello que no debe olvidarse, precisamente el recurso más frágil bajo presión. Un ejemplo doméstico: la lista fija que repasas antes de salir de casa (llaves, cartera, móvil) para no depender de la memoria mientras piensas en otra cosa.
La segunda es un ritual de arranque y cierre para el trabajo profundo. Cada vez que cambias de contexto, el control ejecutivo paga un coste de reconfiguración. Un gesto fijo de inicio (cerrar pestañas, silenciar el móvil, abrir siempre el mismo documento) reduce esos saltos y protege el foco.
La tercera, y menos evidente, es entrenar con variabilidad. Un autopiloto demasiado rígido es frágil: la evidencia sobre representaciones «divididas» sugiere que la rutina funciona mientras las condiciones son estables, pero una excepción inesperada vuelve a reclamar el control consciente. Incorporar reglas del tipo «si pasa X, hago Y» evita que el automatismo se derrumbe ante lo imprevisto.
El semáforo de seguridad: cuándo NO intentarlo
Aquí está el límite que ningún titular optimista debería silenciar. Automatizar una tarea no la vuelve universalmente compatible con cualquier otra. Cuando dos tareas compiten por el mismo recurso sensorial o atencional, el riesgo persiste con independencia del entrenamiento.
Automatizar una tarea no la vuelve compatible con cualquier otra si ambas compiten por el mismo recurso sensorial o atencional.
El ejemplo más claro es mirar el móvil al volante: ambas actividades dependen de la visión y de la atención espacial, de modo que no hay práctica que las haga «gratis» de forma simultánea. Los propios investigadores insisten en ello. Lo mismo vale para las notificaciones durante una tarea cognitivamente exigente: revisar mensajes y razonar en profundidad compiten por atención y memoria de trabajo, justamente los recursos que no se paralelizan. Otros ejemplos cotidianos apuntan en la misma dirección: escribir un informe complejo mientras se sigue el hilo de una conversación, o resolver un cálculo mental mientras alguien nos habla. Fatiga, falta de sueño y decisiones rápidas son los otros escenarios donde el autopiloto conviene apagarlo del todo.
El marco mental que deja esta investigación es más honesto y más aprovechable que la promesa fácil. No entrenamos al cerebro para ser dos personas a la vez, sino para volver invisible una parte del trabajo. La pregunta útil, entonces, ya no es ¿puedo hacer dos cosas a la vez?, sino ¿qué tarea de mi día merece convertirse en un autopiloto fiable, y cuál nunca debería salir del control consciente? En esa distinción, más que en cualquier superpoder, se juega buena parte de nuestra eficacia y de nuestra seguridad.
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Referencias
Dux, P. E., Tombu, M. N., Harrison, S., Rogers, B. P., Tong, F., y Marois, R. (2009). Training Improves Multitasking Performance by Increasing the Speed of Information Processing in Human Prefrontal Cortex. Neuron, 63(1), 127–138. DOI: 10.1016/j.neuron.2009.06.005
Garner, K. G., y Dux, P. E. (2015). Training conquers multitasking costs by dividing task representations in the frontoparietal-subcortical system. PNAS. Disponible en: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4655506/
Georgetown University School of Medicine. Nota de prensa: «Georgetown Researchers Show How Brain Rewires Itself to Enable True Multitasking» (datos de 5–10 semanas y más de 30.000 ensayos, fMRI y EEG). Disponible en: https://medicine.georgetown.edu/news-releases/georgetown-researchers-show-how-brain-rewires-itself-to-enable-true-multitasking/
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Fuente:
