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Usada con criterio, la IA puede ayudar a estructurar el pensamiento, pero utilizada sin cuidado se convierte en una muleta cognitiva para evitar el esfuerzo reflexivo y conformarse con respuestas fáciles.
por Santiago Iñiguez de Onzoño, IE University
“¿Cómo pensamos?”. Aunque parece una pregunta sencilla, en realidad es una de las más profundas que una persona puede plantearse.
La educación puede ayudar a responderla, pero no mediante soluciones prefabricadas sino enseñando a las personas a pensar por sí mismas, a cultivar su autonomía ya convertirse en seres reflexivos y capaces de dirigir su propio aprendizaje. Pensar no es memorizar: requiere de métodos que afinen el juicio y amplíen la mirada.
- El método socrático , por ejemplo, obliga a justificar las propuestas con argumentos razonables y convincentes.
- La técnica del juego del rol invita a ponerse en la piel del otro, a asumir sus valores e intereses para comprender cómo toma sus decisiones.
- El estudio comparado , por su parte, reconoce que la cultura y el idioma moldean el conocimiento: personas de distintas geografías pueden razonar de manera muy distinta, y reconocer esas diferencias enriquecen nuestra propia vida intelectual.
En conjunto, todas estas metodologías muestran que existen múltiples maneras de pensar, cada una de las cuales configura la forma en que deliberamos, decidimos y actuamos.
En psicología cognitiva, el análisis de este proceso se denomina metacognición . Practicar la metacognición significa tomar conciencia de nuestros procesos mentales, detectar los patrones que los guían y dar un paso atrás para preguntarnos:
- ¿Qué problema intento resolver?
- ¿Cómo lo estoy abordando?
- ¿Acepto esta respuesta demasiado deprisa?
En educación, la metacognición es lo que permite a los estudiantes planificar sus estrategias, supervisar su aprendizaje y ajustar sus métodos. Pero estas habilidades no surgen de manera espontánea, sino que deben cultivarse de forma deliberada.
Intuición versus análisis
Un avance decisivo en la comprensión de la metacognición llegó de la mano de Daniel Kahneman , Nobel de Economía en 2002, quien sintetizó décadas de investigación en psicología en su libro Pensar rápido, pensar despacio . Kahneman demostró que la mente no funciona como un único motor racional, sino a través de dos sistemas complementarios.
- El sistema 1 , rápido, intuitivo y automático, permite reconocer al instante el rostro de un amigo, terminar la frase de otra persona o frenar bruscamente antes de que el peligro llegue siquiera a registrarse conscientemente. Es eficaz, pero propenso al error, porque se basa en atajos mentales construidos a partir de la experiencia .
- El sistema 2 , en cambio, es lento, deliberado y analítico y se activa cuando resolvemos un problema complejo, hacemos una evaluación detallada o cuestionamos nuestras primeras impresiones. Es más preciso, pero también más exigente, razón por la cual solemos evitarlo.
Kahneman y su coautor Amos Tversky demostraron que muchos de nuestros errores de juicio provienen de confiar en exceso en el sistema 1 y no activar el sistema 2 cuando la exactitud resulta crucial.
En este sentido, Kahneman prolonga una tradición filosófica que se extiende de Platón y Aristóteles a Hume , Locke y Wittgenstein : la búsqueda de marcos conceptuales para comprender cómo razonamos, usamos y actuamos.
Alimentar la experiencia
La llegada de la inteligencia artificial ha alterado el equilibrio. Si se delega demasiado en las máquinas la resolución de problemas, el riesgo no es solo que el sistema 2 quede infrautilizado, sino que el sistema 1 también se debilite. La intuición no surge de la nada: se entrena y se alimenta con el trabajo paciente de la razón.
Cada vez que nos enfrentamos a un problema, probamos soluciones y refinamos nuestros juicios, estamos nutriendo al sistema 1 con la experiencia que necesita para, en el futuro, elaborar evaluaciones rápidas y certeras. Si la IA hace esos pasos en nuestro lugar, el depósito de experiencias se reduce. El sistema 1 seguirá funcionando, pero su biblioteca de experiencias será más pobre y menos confiable.
El reto es claro: si se usa de manera crítica, la herramienta que promete liberar nuestra energía mental puede dejarnos con menor capacidad tanto para el análisis profundo como para la intuición rápida. Y dado que la IA no solo refleja sino que puede amplificar los sesgos humanos –y, además, es capaz de generar sus propias alucinaciones –, el ejercicio disciplinado del sistema 2 se vuelve más necesario que nunca.
Sin embargo, usada con criterio, la IA puede ayudar a estructurar el pensamiento, ofrecer perspectivas alternativas y estimular la reflexión. Pero esto exige diseñar experiencias de aprendizaje en las que los usuarios comparan, preguntan y vuelven a comparar y cuestionar los resultados que ofrece la máquina.
En cambio, usada sin cuidado la IA se convierte en una muleta cognitiva, una manera de evitar el esfuerzo reflexivo y de conformarse con respuestas fáciles.
La cuestión es el cómo
Un estudio reciente en China ilustra bien esta tensión. En un curso de inglés académico, los estudiantes llevaban diarios reflexivos y participaban en entrevistas. Aplicando la teoría del aprendizaje experiencial –según el cual, el aprendizaje se produce en un ciclo de acción, reflexión, conceptualización y experimentación– los investigadores observaron que los estudiantes que reflexionaban sobre el uso de la IA desarrollaban un conocimiento más profundo e integrado sobre cuándo, por qué y cómo utilizarla. Otros, en cambio, la trataban como un atajo y temían que debilitara sus competencias lingüísticas.
Los autores concluyen que el uso excesivo de la IA con finos instrumentales puede minar el desarrollo del lenguaje, lo que subraya la necesidad de una utilización reflexiva más que solo funcional. La enseñanza es clara: lo decisivo no es si se usa la inteligencia artificial sino cómo.
¿Por qué?
El método de gestión los cinco porqués de Toyota es una herramienta simple y poderosa para llegar a la raíz de un problema. El principio es directo: al preguntar repetidamente, y al menos cinco veces, “¿por qué?” ante cada explicación, quedan atrás las respuestas superficiales y se llega a sus causas profundas. Este método es un recurso de gestión pero también una forma de metacognición: obliga a ir más allá de la primera respuesta, a interrogar las propias suposiciones ya dirigir de manera consciente el pensamiento.
En un mundo donde la IA puede generar en segundos una respuesta a casi cualquier cuestión, la verdadera ventaja pertenece a quienes saben interrogar esas respuestas, rastrear su propio razonamiento y elegir deliberadamente cómo proceder. La IA puede ser una compañera en ese proceso, pero solo si seguimos siendo los autores de nuestro pensamiento.
Por ello es fundamental adoptar estrategias prácticas que impidan que la IA erosione ese músculo intelectual tan esencial que es la metacognición. Algunas recomendaciones útiles son:
- Delimitar el problema antes de consultar a la IA: definir el propósito, la pregunta central y la conclusión que se espera alcanzar.
- Verifique las fuentes que ofrece la IA, seleccione las más creíbles y lealas con espíritu crítico.
- No permitirá que la IA dicte las conclusiones; anticiparlas uno mismo.
- Trabajar en varias iteraciones, idealmente cinco o más, afinando el razonamiento en cada intercambio.
- Añadir experiencias personales y reflexiones propias para hacer el texto original e inconfundible.
- Al terminar, reflexione explícitamente sobre lo que se ha aprendido en el proceso; cada reflexión refuerza la metacognición.
En definitiva, la metacognición no consiste en demorarse ni en dudar por dudar. Consiste en asumir la autoridad consciente de nuestros procesos mentales. En una era en la que la IA puede ofrecer una respuesta instantánea a casi cualquier pregunta, la verdadera inteligencia no pertenece a quien responda más rápido, sino a quien es capaz de cuestionar esa respuesta, repensarla y decidir conscientemente cómo avanzar.
Fuente: https://theconversation.com/piense-en-como-piensa-antes-de-preguntarle-nada-a-la-ia-265817