La carga mental de los controladores de tráfico aéreo (ATCos) probablemente seguirá siendo la mayor limitación funcional específica en la capacidad del sistema de gestión del tráfico aéreo (ATM). Desarrollar modelos computacionales para monitorear la carga mental y la complejidad de las tareas es esencial para permitir que los ATCOs y los sistemas ATM se adapten a las diversas demandas de las tareas. La mayoría de las metodologías han calculado la complejidad de las tareas en función de parámetros básicos como la densidad del tráfico aéreo; sin embargo, la investigación en la literatura ha demostrado que también depende de muchos otros factores. En este artículo, presentamos un estudio en el que exploramos la posibilidad de predecir la complejidad de las tareas y el rendimiento a través de mediciones de carga mental de los participantes que realizan una tarea de ATM en un simulador de control de tráfico aéreo. Nuestros hallazgos sugieren que las mediciones de carga mental predicen mejor el bajo rendimiento y los picos de alta complejidad de las tareas que otros factores establecidos. Esto subraya su potencial para la investigación sobre cómo diferentes factores de ATM afectan la complejidad de las tareas. Comprender el papel y el peso de estos factores en la complejidad general de las tareas que enfrentan los ATCos constituye uno de los mayores desafíos que enfrenta actualmente el ámbito de ATM y contribuiría significativamente a la seguridad de nuestro cielo.