En 1904, un psicólogo británico llamado Charles Spearman se puso a mirar las notas de un grupo de escolares en una escuela rural de Berkshire. Buscaba una cosa aburrida: si las notas de matemáticas guardaban relación con las de lengua, con las de música, con las de discriminación de tonos. Sin embargo, encontro que todas las notas correlacionaban entre sí, aunque no de forma perfecta. Pero de forma sistemática. El niño que iba bien en cálculo también tendía a ir bien en francés y a distinguir mejor si dos sonidos musicales eran iguales o distintos [1].
Aquello podía tener mil explicaciones —motivación, familia, sueño, hambre— pero Spearman propuso una que ha durado ciento veinte años y sigue peleándose en congresos: existe un factor común, algo compartido por todas las tareas mentales, que hace que si eres bueno en una tienes más probabilidades de ser bueno en las demás. Lo llamó factor g.
Hasta la actualidad seguimos sin saber exactamente qué es, y sin embargo, ese constructo estadístico predice tu rendimiento académico, tu esperanza de vida y tu riesgo de accidente laboral mejor que casi cualquier otra variable psicológica.
Fluida, cristalizada, y el resto del zoo
En 1941, Raymond Cattell, discípulo indirecto de Spearman, empieza a sospechar que g es demasiado grueso y general para servir para algo. Propone dividirlo en dos: la inteligencia fluida (Gf), que es la capacidad de razonar frente a problemas nuevos, sin apoyarte en nada que hayas aprendido antes; y la inteligencia cristalizada (Gc), que es todo lo que has ido acumulando gracias a la escolarización, la cultura y los libros: vocabulario, conocimiento general, comprensión verbal [2].
Curiosamente, a su vez, su alumno John Horn amplió el catálogo. Hacia los años sesenta ya no eran dos capacidades, eran ocho o nueve: memoria a corto plazo, procesamiento visual, procesamiento auditivo, velocidad de procesamiento, memoria a largo plazo y unas cuantas más.
Y entonces para hacer todavía más complicada la tarea, John Carroll publicó en 1993 Human Cognitive Abilities, un libro donde reanalizó 461 conjuntos de datos de sesenta años de psicometría [3]. Salió una jerarquía de tres niveles. En la base, unas ochenta habilidades específicas y estrechas —velocidad de nombrar objetos, discriminación de fonemas, memoria de dígitos—. En el nivel intermedio, unas diez capacidades amplias: fluida, cristalizada, memoria, procesamiento visual, procesamiento auditivo, velocidad, etc. Y en la cima, coronándolo todo, otra vez g.
Horn, dicho sea de paso, hasta el final de su vida no aceptó que g fuera algo real. Carroll pensaba lo contrario. Sus colegas los juntaron a la fuerza en un modelo llamado Cattell-Horn-Carroll (CHC), sintetizado por Kevin McGrew en los años noventa. Es el modelo que hoy estructura casi todos los tests de inteligencia serios que se aplican en clínica y educación: WISC, WAIS, Woodcock-Johnson, Kaufman [4]. McGrew, curiosamente, acabó reconociendo en 2023 que llamarlo «una teoría» es hacer trampa: son varias teorías emparentadas, no siempre compatibles del todo, agrupadas bajo la misma etiqueta [5].
Qué mide realmente un test de CI
Cuando alguien te dice «tengo un CI de 130», lo que está diciendo es esto: comparado con las personas de su edad de una muestra normativa, ha rendido mejor que aproximadamente el 97 % de la gente en dicho test. No es una medida de nada absoluto. Es un ranking. El cociente intelectual se construye para que, por definición, la media sea 100 y la desviación típica 15. Si mañana toda la humanidad se pusiera más lista, los CI seguirían teniendo una media de 100 porque los tests se renormalizan cada quince o veinte años. Para arriba o para abajo…
En un metaanálisis de 2007 sobre 85 estudios longitudinales, Tarmo Strenze encontró que el CI medido en la infancia o juventud correlaciona con el nivel educativo alcanzado en la adultez con un coeficiente en torno a 0,56, con el estatus ocupacional en torno a 0,45, y con los ingresos en torno a 0,20 [6]. Traducido a lenguaje coloquial: es un predictor bueno del éxito escolar, decente del prestigio del trabajo, y flojito de cuánto vas a cobrar. Estudios sobre rendimiento laboral muestran correlaciones parecidas, especialmente en trabajos cognitivamente exigentes.
Ahora se pone interesante, en 1932 el gobierno escocés hizo un test de inteligencia a prácticamente todos los niños de once años del país en un mismo día. Décadas después, Ian Deary y Lawrence Whalley siguieron a esa cohorte. Encontraron que quince puntos más de CI a los once años se asociaban con un 21 % más de probabilidad de seguir vivo a los 76 años [7]. Controlando por clase social, seguía apareciendo el efecto. Nadie sabe del todo por qué. Se especula que hay mejor adherencia a tratamientos médicos, mejor comprensión de instrucciones sanitarias, menos accidentes de tráfico, decisiones de estilo de vida más informadas. Pero el mecanismo exacto sigue abierto.
Lo que un test de CI no mide, en cambio, es más largo de enumerar: creatividad divergente, sabiduría práctica, regulación emocional, motivación, perseverancia, ética, capacidad de trabajar en equipo, sentido común, habilidad social, adaptación a contextos culturales distintos del que diseñó el test. Y sin embargo, sigue prediciendo cosas gordas de tu vida. No porque mida «todo lo importante», sino porque lo poco que mide —la eficiencia con la que resuelves problemas abstractos bajo presión— resulta que se cuela transversalmente en muchos ámbitos.
El cerebro que hace todo esto ¿dónde?
Durante décadas, buscar dónde estaba la inteligencia en el cerebro era como buscar dónde está el volumen de un coche: en ninguna parte concreta. En 2007, Rex Jung y Richard Haier revisaron 37 estudios de neuroimagen sobre inteligencia y propusieron la teoría de integración parieto-frontal (P-FIT) [8]. No hay una zona de la inteligencia, hay una red distribuida que conecta el córtex prefrontal dorsolateral con el lóbulo parietal, pasando por el cíngulo anterior y algunas regiones temporales.
Explicándolo como un proceso se podría definir así: la información entra por áreas sensoriales, se elabora en el parietal, se integra y evalúa en el frontal, y las conexiones entre esas regiones —la sustancia blanca que las une— determinan cuánto ancho de banda tiene tu procesamiento. Personas con conexiones más eficientes entre esas áreas tienden a puntuar más alto en tests de razonamiento fluido. Estudios posteriores han confirmado la parte gorda: la conectividad funcional dentro de la red P-FIT correlaciona con el rendimiento en tareas de razonamiento matricial [9].
Pero cuidado con esto, no se ha demostrado que alguna región concreta pueda explicar por sí sola más de un pequeño porcentaje de la varianza en inteligencia. Y lo que el modelo capta bien —razonamiento fluido, matrices— lo capta peor cuando se pasa a tareas verbales, sociales o creativas.
¿Mas grande siempre mejor?
Y es que durante mucho tiempo se dio por hecho que a mayor tamaño cerebral, mayor inteligencia. La correlación existe, pero es débil. Un metaanálisis de 88 estudios encontró una correlación de aproximadamente 0,24 entre volumen cerebral y CI [10]. Es decir: el tamaño cerebral explica alrededor del 6 % de las diferencias individuales en inteligencia. El otro 94 % depende de otra cosa. Los elefantes tienen cerebros mayores que los humanos y no publican artículos en revistas científicas. Lo que parece importar no es el volumen bruto, sino la eficiencia y la organización de las conexiones. En términos brutos, la neurociencia contemporánea tiende a la hipótesis de que la inteligencia se parece más a un ancho de banda de red que a la potencia bruta de un procesador.
Los genes, o el fracaso relativo del hype
En 2018, un equipo liderado por Danielle Posthuma publicó en Nature Genetics el mayor estudio de asociación genómica (GWAS) hecho hasta entonces sobre inteligencia: 269.867 personas y 205 loci genéticos asociados con el rendimiento cognitivo [11]. La heredabilidad de la inteligencia se estima entre el 50 % y el 80 %, es decir que ese es el porcentaje en el que los genes causan un nivel especifico de inteligencia, la cifra lleva décadas sin moverse mucho, pero este test fue en gemelos.
Y sin embargo, cuando esos mismos investigadores intentaron construir una puntuación poligénica —un algoritmo que suma el efecto de todas las variantes genéticas identificadas para predecir el CI de una persona—, el resultado explicó menos del 5 % de la variación real en inteligencia [12].
Lo importante es que, aunque la inteligencia tenga un componente genético fuerte a nivel poblacional, hoy por hoy nadie puede mirarte el ADN y decirte cuánto vas a puntuar en un WISC. Y probablemente no pueda hacerlo en mucho tiempo.
El efecto Flynn, y por qué está desapareciendo
Aquí otro dato que no suele aparecer en los libros de texto. Durante todo el siglo XX, en países desarrollados, las puntuaciones de CI subieron sostenidamente: unos tres puntos por década de media. Lo descubrió James Flynn en los ochenta y por eso el fenómeno lleva su nombre. Las explicaciones más aceptadas son la mejora de la nutrición infantil, la reducción de enfermedades infecciosas y —sobre todo— la escolarización masiva y la exposición a modos de pensamiento abstractos.
El problema es que desde los años noventa el efecto ha empezado a invertirse en varios países. En Noruega, Bratsberg y Rogeberg publicaron en PNAS en 2018 un estudio sobre reclutas militares que muestra un giro claro: los nacidos a partir de mediados de los setenta puntúan menos, de media, que sus predecesores [13]. Y lo más interesante del estudio: la caída aparece incluso comparando hermanos dentro de la misma familia. Eso descarta hipótesis fáciles como «es que se está reproduciendo más gente de bajo CI».
En Estados Unidos, un estudio de 2023 con casi 400.000 adultos analizó datos entre 2006 y 2018 y encontró caídas en razonamiento matricial y series numéricas, aunque no en razonamiento verbal ni en rotación tridimensional (esta última incluso subió) [14]. En Alemania, un análisis reciente con muestras de estudiantes entre 2012 y 2022 detectó descensos de entre 4,7 y 5,2 puntos de CI por década en razonamiento figurativo [15]. Cinco puntos en diez años es una barbaridad.
Nadie tiene claro lo que esta pasando pero se manejan varias hipótesis: cambios en el sistema educativo, menor lectura profunda, más tiempo de pantalla, cambios en dieta y sueño, y la propia saturación de las causas ambientales que habían impulsado el efecto Flynn en su día. Lo interesante es que el patrón no es homogéneo: no cae todo, cae lo abstracto, lo que hay que resolver sin apoyo cultural. Y eso, si es cierto, tiene implicaciones incómodas.
Ahora planteo lo siguiente: Si la inteligencia fluida está bajando en poblaciones alfabetizadas y la cristalizada se mantiene o incluso mejora, ¿implica eso que estamos delegando el razonamiento en herramientas externas —buscadores, calculadoras, asistentes basados en modelos de lenguaje— de manera que nuestro cerebro reserva menos recursos para el músculo del razonamiento sin apoyo? Es una simple conjetura, pero hay que tener en cuenta que estos datos son previos al surgimiento de la inteligencia artificial, que en muchos casos puede llegar a suplir y nuestro esfuerzo mental, algunos autores lo llaman «atrofia por delegación», incluso aunque no hay todavía evidencia experimental sólida.
Lo que los tests no ven
Los tests de inteligencia se diseñaron a principios del siglo XX en un contexto muy concreto – para variar -: escuelas europeas y norteamericanas, cultura escrita, lógica occidental, papel y lápiz, un examinador que da instrucciones en un idioma determinado. Todavía hoy, la mayoría de los estudios sobre inteligencia se hacen sobre poblaciones WEIRD —el acrónimo en inglés de Occidentales, Educadas, Industrializadas, Ricas y Democráticas—, que representan menos del 15 % de la humanidad y sin embargo aportan la inmensa mayoría de los sujetos experimentales de la psicología [16].
Eso significa que buena parte de lo que llamamos «estructura de la inteligencia humana» está inferido a partir de un subconjunto muy pequeño y muy peculiar de humanos. Cuando se aplican tests fuera de ese contexto —comunidades rurales del África subsahariana, poblaciones indígenas amazónicas, adultos analfabetos en cualquier parte del mundo—, aparecen resultados anómalos que rara vez se cuentan en las revisiones populares.
Un caso clásico es el trabajo de Sylvia Scribner con los kpelle de Liberia en los años setenta: campesinos sin escolarizar fallaban problemas de clasificación lógica que un niño occidental de siete años resolvía. Pero cuando se les presentaba el mismo problema en términos de las relaciones sociales de su aldea, lo resolvían sin dificultad. La abstracción descontextualizada, la reina de los tests de CI, resulta ser una habilidad culturalmente aprendida más que una capacidad natural universal.
Y luego está todo lo que ni siquiera se intenta medir. La creatividad, la sabiduría emocional, el juicio moral, la intuición social, la capacidad de lidiar con incertidumbre real —no con problemas de manual—, la resiliencia. Robert Sternberg lleva cuarenta años insistiendo en que la inteligencia académica es solo uno de los tipos relevantes para el éxito humano. Su propuesta triádica —analítica, práctica y creativa— no ha desbancado al CHC en la clínica, pero ha dejado claro que si alguien reduce a una persona a su puntuación en Raven, está haciendo trampa.
Entonces qué
La inteligencia, como constructo científico, es un objeto raro. Es lo bastante real para predecir tu esperanza de vida y tu rendimiento laboral. Es lo bastante escurridizo para que un siglo de investigación intensiva no haya conseguido definirlo sin peleas. Se distribuye en una red parieto-frontal que ya se puede rastrear con resonancia funcional, pero cada región concreta explica poco. Es hereditaria en un 50-80 %, pero los genes que la componen escapan a los mejores GWAS. Subió durante cien años y ahora, en algunos países, está bajando sin que nadie tenga claro por qué.
La realidad es que hay tantas variantes y tipos de inteligencia, así cómo maneras de medirlas, que seguramente es casi imposible ser objetivo. Pero aún así, los métodos actuales son válidos, teniendo en cuenta sus fallas y sesgos, para tener una medida aproximada.
Referencias
[1] Spearman, C. (1904). «General Intelligence, Objectively Determined and Measured». American Journal of Psychology, 15(2), 201-292. Fiable
[2] Cattell, R. B. (1963). «Theory of fluid and crystallized intelligence: A critical experiment». Journal of Educational Psychology, 54(1), 1-22. / Horn, J. L. & Cattell, R. B. (1966). «Refinement and test of the theory of fluid and crystallized general intelligences». Journal of Educational Psychology, 57(5), 253-270. Fiable
[3] Carroll, J. B. (1993). Human Cognitive Abilities: A Survey of Factor-Analytic Studies. Cambridge University Press. Libro
[4] Schneider, W. J. & McGrew, K. S. (2018). «The Cattell–Horn–Carroll theory of cognitive abilities». En Flanagan & McDonough (Eds.), Contemporary Intellectual Assessment: Theories, Tests, and Issues (4.ª ed., pp. 73–163). Guilford Press. Fiable
[5] McGrew, K. S. (2023). «Carroll’s Three-Stratum (3S) Cognitive Ability Theory at 30 Years: Impact, 3S-CHC Theory Clarification, Structural Replication, and Cognitive–Achievement Psychometric Network Analysis Extension». Journal of Intelligence, 11(2), 32. Fiable
[6] Strenze, T. (2007). «Intelligence and socioeconomic success: A meta-analytic review of longitudinal research». Intelligence, 35(5), 401-426. Fiable
[7] Whalley, L. J. & Deary, I. J. (2001). «Longitudinal cohort study of childhood IQ and survival up to age 76». BMJ, 322(7290), 819. Fiable
[8] Jung, R. E. & Haier, R. J. (2007). «The Parieto-Frontal Integration Theory (P-FIT) of intelligence: Converging neuroimaging evidence». Behavioral and Brain Sciences, 30(2), 135-154. Con reservas, muestra pequeña
[9] Hilger, K., Ekman, M., Fiebach, C. J. & Basten, U. (2017). «Intelligence is associated with the modular structure of intrinsic brain networks». Scientific Reports, 7, 16088. Con reservas, baja replicabilidad
[10] Pietschnig, J., Penke, L., Wicherts, J. M., Zeiler, M. & Voracek, M. (2015). «Meta-analysis of associations between human brain volume and intelligence differences: How strong are they and what do they mean?». Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 57, 411-432. Fiable
[11] Savage, J. E. et al. (2018). «Genome-wide association meta-analysis in 269,867 individuals identifies new genetic and functional links to intelligence». Nature Genetics, 50(7), 912-919. Fiable
[12] Plomin, R. & von Stumm, S. (2018). «The new genetics of intelligence». Nature Reviews Genetics, 19(3), 148-159. Con reservas
[13] Bratsberg, B. & Rogeberg, O. (2018). «Flynn effect and its reversal are both environmentally caused». PNAS, 115(26), 6674-6678. Fiable
[14] Dworak, E. M., Revelle, W., Doebler, P. & Condon, D. M. (2023). «Looking for Flynn effects in a recent online U.S. adult sample: Examining shifts within the SAPA Project». Intelligence, 98, 101734. Con reservas
[15] Breit, M., Scherrer, V., Blickle, J. & Preckel, F. (2024). «Measurement-Invariant Fluid Anti-Flynn Effects in Population-Representative German Student Samples (2012–2022)». Journal of Intelligence, 12(1), 9. Con reservas
[16] Henrich, J., Heine, S. J. & Norenzayan, A. (2010). «The weirdest people in the world?». Behavioral and Brain Sciences, 33(2-3), 61-83. Fiable