Sólo el pensamiento crítico nos puede garantizar que la Inteligencia Artificial nos haga más inteligentes y no más torpes

Estamos entrando en una nueva era en la que la inteligencia artificial puede generar contenido más rápido de lo que podemos aplicar el pensamiento crítico. En cuestión de segundos, la IA puede resumir informes extensos, redactar correos electrónicos en nuestro propio tono e incluso generar recomendaciones estratégicas. Pero aunque estas ganancias de productividad son prometedoras, hay una pregunta urgente que se esconde bajo la superficie: ¿estamos pensando menos porque la IA está haciendo más?

Las mismas habilidades cognitivas que más necesitamos en un mundo impulsado por la IA son las que estas herramientas pueden estar debilitando. Cuando el pensamiento crítico pasa a un segundo plano, las consecuencias resultan casi cómicas... a menos que sea tu empresa la que aparece en los titulares.

• McDonald’s cerró su piloto de autoservicio con IA después de que los clientes reportaran errores absurdos, como cobrar veinte órdenes de McNuggets en una sola compra o entregar helado con ketchup.

• Google redujo el alcance de su función AI Overviews cuando esta sugirió usar pegamento para evitar que el queso se deslice de la pizza y comer una piedra al día.

• En un juicio contra Walmart, los abogados de Morgan & Morgan fueron sancionados por un juez federal tras presentar múltiples citas legales falsas generadas por IA.

• El chatbot de Air Canada ofreció un descuento por duelo que no existía. Cuando la aerolínea se negó a respetarlo, el pasajero demandó... y ganó.

Estos ejemplos muestran lo que ocurre cuando falta el pensamiento crítico.

A medida que los modelos de IA se vuelven más avanzados y poderosos, también exhiben tasas más altas de “alucinaciones”, lo que hace que la supervisión humana sea aún más crucial. Sin embargo, un estudio de McKinsey de marzo de 2025 reveló que sólo el 27% de las organizaciones revisan el 100% de las salidas de IA generativa. Con tanto foco en la tecnología en sí, muchas organizaciones aún no comprenden la creciente importancia de la supervisión humana.

Aclarar qué es el pensamiento crítico…

Aunque la mayoría coincide en que el pensamiento crítico es esencial para evaluar la IA, hay menos acuerdo sobre lo que realmente significa. El término suele usarse como una etiqueta que engloba un rango muy amplio de habilidades analíticas —razonamiento, lógica, cuestionamiento, resolución de problemas— lo cual puede resultar ambiguo o difuso.

En esencia, el pensamiento crítico es tanto una mentalidad como un método. Implica cuestionar lo que creemos, examinar cómo pensamos y aplicar herramientas como la evidencia y la lógica para alcanzar mejores conclusiones. Yo lo defino como la capacidad de evaluar la información de manera reflexiva y disciplinada para emitir juicios sólidos en lugar de aceptar las cosas a primera vista.

Como parte de la investigación para este artículo, hablé con Fahed Bizzari, socio director de Bellamy Alden AI Consulting, quien ayuda a organizaciones a implementar IA de forma responsable. Bizzari describe la mentalidad ideal como “un estado permanente de cautela” donde “debes estar siempre alerta para asumir responsabilidad tanto de su inteligencia como de la tuya propia”. Esta vigilancia constante es esencial, pero necesita de herramientas prácticas para aplicarse en el día a día.

El efecto GPS: qué ocurre cuando dejamos de pensar

Esta necesidad de vigilancia es más urgente que nunca. Ha surgido un patrón preocupante: los investigadores están encontrando que el uso frecuente de IA se vincula con un deterioro en las habilidades de pensamiento crítico. En un estudio reciente del MIT, 54 participantes debían redactar ensayos con uno de tres enfoques: sólo con su conocimiento (“únicamente cerebro”), con Google Search o con ChatGPT. El grupo que usó la herramienta de IA mostró la menor actividad cerebral, memoria más débil y menos satisfacción con su escritura. El resultado fueron ensayos homogéneos y “sin alma”, carentes de originalidad, profundidad y compromiso crítico. Irónicamente, las mismas habilidades necesarias para evaluar la salida de la IA —razonamiento, juicio y escepticismo— estaban siendo erosionadas o suprimidas por la dependencia excesiva en la tecnología.

Es como cuando tu sentido de la orientación se va desvaneciendo porque dependes del GPS para cada trayecto, incluso dentro de tu propio vecindario. Cuando el GPS falla por un error del sistema o una señal perdida, te quedas desorientado. La habilidad que antes tenías se ha atrofiado porque externalizaste tu navegación al dispositivo.

Bizzari señaló: “La IA multiplica tu inteligencia aplicada de manera exponencial, pero en el proceso va desgastando tu inteligencia fundamental. Hoy todos celebran las ganancias de productividad, pero eventualmente será un enorme problema”. Su observación subraya un riesgo más profundo: no sólo cometemos más errores, sino que perdemos la capacidad de detectarlos.

Por qué el pensamiento rápido no siempre es pensamiento inteligente

Nos gusta creer que evaluamos la información de manera racional, pero nuestro cerebro no está cableado de esa forma. Como explica el psicólogo Daniel Kahneman, solemos confiar en el Sistema 1: rápido, automático, intuitivo. Es eficiente, pero conlleva costos. Saltamos a conclusiones y confiamos en lo que suena creíble. No nos detenemos a profundizar, lo cual nos hace especialmente vulnerables a los errores de la IA.

Las herramientas de IA generan respuestas seguras, pulidas y fáciles de aceptar. Nos entregan lo que parece una buena respuesta, casi de inmediato y sin esfuerzo. Como suena con autoridad, nuestro Sistema 1 la aprueba sin cuestionarla. Ahí está el peligro.

Para detectar los puntos ciegos, exageraciones o alucinaciones de la IA, debemos anular ese reflejo mental del Sistema 1 y activar el Sistema 2, más lento y deliberado. Es la parte que revisa fuentes, pone a prueba supuestos y evalúa la lógica. Si el Sistema 1 es lo que nos hace tropezar con la IA, el Sistema 2 es lo que nos protege.

The Critical Five: un marco para dejar de ser pasajeros y convertirnos en pilotos

No se puede incrementar el uso de la IA de manera segura sin incrementar nuestras capacidades para el pensamiento crítico. Bizzari advierte que, si bajamos la guardia, la IA se convertirá en piloto —no en copiloto— y nosotros en pasajeros involuntarios. A medida que las organizaciones se vuelven más dependientes de la IA, no pueden permitirse tener más pasajeros que pilotos. Todos, desde analistas hasta directivos, deben guiar activamente las decisiones en su ámbito.

Por fortuna, el pensamiento crítico puede aprenderse, practicarse y fortalecerse con el tiempo. Pero como nuestro cerebro está diseñado para la eficiencia y favorece el Sistema 1, cada uno de nosotros debe comprometerse a activar el Sistema 2 para detectar lógicas defectuosas, sesgos ocultos o respuestas de IA demasiado confiadas.

Aquí te explico cómo poner esto en práctica. He creado el marco de trabajo The Critical Five, que descompone el pensamiento crítico en cinco componentes clave, cada uno con una perspectiva de mentalidad y otra de método:

1. Autorregulación. Aunque podamos percibir los resultados de AI como neutrales, la realidad es que los vemos a través de nuestros propios filtros personales. Por ello, debemos monitorear y cuestionar nuestras reacciones iniciales, que a menudo están influidas por sesgos personales, heurísticas y supuestos. Es esencial reconocer nuestras limitaciones cognitivas y mantener una mente abierta.

• Mentalidad: Reflexiva y abierta.

• Método: Hacer una pausa intencional antes de aceptar las respuesta de la IA para activar tu pensamiento del Sistema 2 y preguntarte qué está influyendo en tu reacción instintiva a la información.

2. Evaluación. No importa cuán refinada o pulida parezca la respuesta de la IA, no debe confiar ciegamente en ella. Debemos verificar la calidad y confiabilidad de sus fuentes. Las herramientas de IA son tan buenas como la información que reciben, y tienden a “alucinar”. Esto significa que debemos ser diligentes en validar sus resultados. Sin embargo, también es importante calibrar el nivel de escepticismo según las consecuencias y el contexto. Por ejemplo, las tareas rutinarias con pocas repercusiones no requieren el mismo rigor que las decisiones estratégicas que afectan a clientes, finanzas o la reputación de la marca.

• Mentalidad: Escéptica pero justa.

• Método: Verifica dos veces que las citas clave existan y estén representadas con precisión, especialmente en afirmaciones que parecen sorprendentes o demasiado convenientes.

3. Análisis. Si sólo nos enfocamos en los elementos superficiales, podemos pasar por alto detalles cruciales y malinterpretar la visión general. Debemos descomponer o deconstruir la información, diseccionando los argumentos principales, identificando los componentes clave, aislando los supuestos subyacentes y detectando las lagunas ocultas. Seguir este proceso analítico ayuda a determinar qué es señal y qué es ruido.

• Mentalidad: Curiosa y sistemática.

• Método: Haz preguntas de seguimiento sobre la afirmación principal. Cuestiona los supuestos detrás de los números o de la narrativa.

4. Inferencia. Como la mayoría de los resultados de la IA suenan con autoridad, tendemos a dejar de evaluar su lógica real. Y es que, de hecho, es probable que no notemos los problemas de sus resultados cuando los argumentos están bien estructurados y cuando las conclusiones parecen realmente derivar de la evidencia. Sin un examen profundo, es probable que pasemos por alto una lógica débil o elementos falaces en las respuesta de la IA. Todo esto nos puede conducir a conclusiones defectuosas.

• Mentalidad: Lógica y disciplinada.

• Método: Rastrea el razonamiento detrás de las respuestas de la IA. Pregúntate si las conclusiones realmente se derivan de la evidencia o si podrían conducir a conclusiones alternativas.

5. Interpretación. Sin un contexto adecuado, las herramientas de IA pueden malinterpretar lo que es apropiado, realista o necesario en una situación específica. Debemos pensar de forma más amplia sobre la información, considerando las limitaciones del mundo real, las implicaciones éticas y los matices organizacionales que la IA podría pasar por alto. Esta perspectiva humana determinará cómo adaptar las respuesta de la IA y/o cuándo rechazar sus respuestas por completo.

• Mentalidad: Reflexiva y con capacidad de dar sentido.

• Método: Considera qué podría estar omitiendo la herramienta de IA en términos de contexto, matices, ética o limitaciones del mundo real.

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Aunque estas cinco habilidades ofrecen una base sólida para el uso del pensamiento crítico en tiempos de la IA, éstas no operan en el vacío. Así como los pilotos deben adaptar su enfoque según las condiciones meteorológicas, el tipo de aeronave y el destino, nosotros también debemos adaptar nuestras habilidades de pensamiento crítico según las circunstancias. Tu enfoque y nivel de esfuerzo estarán determinados por los siguientes factores clave:

• Experiencia en el dominio. Un piloto experimentado dependerá menos de su copiloto que uno novato. Si tienes un conocimiento profundo sobre un tema, es más probable que detectes problemas en las respuestas de la IA. Si no tienes suficiente experiencia en ese dominio, tendrás la tentación de confiar más en la herramienta de IA. Sin embargo, en ese caso, debes ser más cuidadoso y riguroso al aplicar el marco, ya que estarás menos capacitado para identificar posibles errores.

• Cultura organizacional. Las habilidades individuales de pensamiento crítico sólo prosperan en entornos donde se les da apoyo. Incluso los pilotos más capacitados necesitan control del tráfico aéreo y condiciones adecuadas en la pista para aterrizar con seguridad. Las organizaciones deben fomentar activamente el cuestionamiento de las respuestas de la IA mediante formación, asignación de tiempo y el ejemplo desde el liderazgo. Si las organizaciones esperan este nivel de análisis por parte de los empleados, no pueden quejarse si se sacrifica algo de eficiencia para preservar la efectividad general.

• Restricciones de tiempo. Idealmente, deberías ser lo más exhaustivo posible al aplicar el pensamiento crítico a las respuestas de la IA. Sin embargo, siendo realistas, puedes adoptar un enfoque de “triaje”, donde las decisiones de alto impacto reciben un análisis completo, mientras que las tareas rutinarias se evalúan de forma más simplificada.

Reconociendo que muchos escenarios con resultados generados por IA no requieren una revisión exhaustiva, he desarrollado una manera rápida de incorporar el pensamiento crítico en el uso diario de la IA. Esto es especialmente importante porque, como señaló Bizzari: “Los modelos de lenguaje actuales de IA han sido diseñados principalmente con un enfoque en la plausibilidad, no en la veracidad. Por eso, pueden hacer que la mentira más grande del mundo suene factual y convincente”.

Para contrarrestar precisamente este problema, creé un marco simple que cualquiera puede aplicar en segundos. Sólo pregunta, just ASK:

Assumptions (supuestos): “¿Qué se está dando por sentado aquí?”
Sources (fuentes): “¿Puedo confiar en esto?”
Keep it Objective (mantén la objetividad): “¿Estoy siendo objetivo?”

Para mostrar este enfoque en acción, usaré un ejemplo en el que le pedí a una herramienta de IA que generara una estrategia de marketing para mi pequeña empresa.

Assumptions: “¿Qué está asumiendo sobre mi público objetivo, presupuesto o condiciones del mercado?”
Sources: “Menciona una tasa de conversión como referencia del sector. ¿Existe una fuente confiable para esa estimación?”
Keep it Objective: “La estrategia enfatiza campañas en LinkedIn, lo cual se alinea con mi preferencia profesional. ¿Estoy aceptando esto porque confirma mis sesgos, o porque realmente es el mejor enfoque?”

Esta evaluación rápida puede revelar puntos ciegos que, de otro modo, podrían convertir recomendaciones prometedoras de IA en errores costosos para el negocio, como una campaña de marketing mal dirigida.

El futuro de la IA depende del pensamiento humano

Si más empleados simplemente recuerdan el sólo pregunta — just ASK— antes de confiar en los resultados de la IA, tu organización puede comenzar a construir una cultura que se proteja activamente contra la dependencia excesiva de la inteligencia artificial. Utilizando el marco completo de The Critical Five o el método rápido PREGUNTA (ASK), las personas pueden pasan de ser pasajeros pasivos a pilotos activos que guían cómo se utiliza y en qué se confía de la IA.

La IA puede potenciar nuestro pensamiento, pero nunca debe reemplazarlo. Si no se controla, la IA fomenta atajos que llevan a errores costosos como los que vimos anteriormente. Usada con sabiduría, se convierte en una aliada estratégica poderosa. Esto no se trata de delegar el pensamiento, sino de mejorarlo—combinando herramientas poderosas con mentes comprometidas y reflexivas.

Al final, el valor de la IA no vendrá de sacarnos del proceso—vendrá de cuán disciplinados seamos al aplicar pensamiento crítico a lo que nos ayuda a generar.

Texto traducido del blog de Forbes
Brent Dykes, “Only Critical Thinking Ensures AI Makes Us Smarter, Not Dumber”