viernes, 27 de marzo de 2026

Educar para la incertidumbre: el valor del pensamiento probabilístico

 Por Mercedes Leticia Sánchez Ambriz y Carlos Bravo Reyes


En colaboración con Mer desde Leticia Sánchez Ambriz.

El podcast es breve pero preciso en analizar el valor del pensamiento probabalísitco y que puedes escuchar aquí. 

El mundo contemporáneo atraviesa una etapa de transformaciones profundas que evidencian la creciente complejidad de los sistemas sociales, económicos y ambientales. Las crisis geopolíticas, la reconfiguración del orden internacional, los riesgos climáticos, la aceleración tecnológica y la volatilidad de los mercados configuran un escenario caracterizado por la incertidumbre permanente. En este contexto, la educación enfrenta el desafío de formar sujetos capaces no solo de comprender la realidad, sino de interpretar escenarios inciertos, evaluar riesgos y tomar decisiones informadas en entornos cambiantes.

Históricamente, el currículo escolar ha privilegiado una concepción del conocimiento basada en la estabilidad, la certeza y la respuesta correcta. Sin embargo, las dinámicas actuales muestran que los modelos deterministas resultan insuficientes para explicar los fenómenos contemporáneos.

La vida social, científica y económica se desarrolla en condiciones de variabilidad constante, lo que exige una transformación en los enfoques formativos. Desde esta perspectiva, el pensamiento probabilístico emerge como una competencia clave para la ciudadanía del siglo XXI, al posibilitar que los estudiantes desarrollen habilidades para analizar datos, anticipar escenarios posibles y comprender la naturaleza no lineal de los sistemas complejos.

Diversos teóricos han contribuido a fundamentar la relevancia educativa de esta competencia. Iddo Gal (2005) introduce el concepto de alfabetización probabilística para referirse a la capacidad de los ciudadanos de interpretar información estadística y probabilística presente en la vida cotidiana, particularmente en contextos de toma de decisiones. Esta visión amplía el alcance de la enseñanza tradicional de la probabilidad al situarla como una dimensión esencial de la formación ciudadana crítica.

De manera complementaria, las investigaciones en didáctica de la estadística desarrolladas por Carmen Batanero (2013) evidencian que el pensamiento probabilístico puede construirse desde edades tempranas mediante experiencias contextualizadas, experimentación y análisis de situaciones reales. Este planteamiento cuestiona la idea de que la probabilidad sea un contenido exclusivamente abstracto o propio de niveles educativos avanzados, y propone su incorporación progresiva en la educación básica como parte de una alfabetización científica integral.

Asimismo, el trabajo de David Spiegelhalter (2019) sobre la comprensión pública del riesgo destaca la importancia de formar ciudadanos capaces de interpretar datos inciertos en ámbitos como la salud, el medio ambiente o la economía. En sociedades caracterizadas por la circulación constante de estadísticas, predicciones y modelos de proyección, comprender la probabilidad se convierte en una competencia indispensable para el ejercicio del pensamiento crítico y la participación informada.

Desde una perspectiva epistemológica más amplia, Edgar Morin (1999) plantea que uno de los saberes fundamentales para la educación del futuro consiste en aprender a enfrentar la incertidumbre. Para este autor, la formación escolar debe orientarse hacia la comprensión de la complejidad y la interdependencia de los fenómenos, superando visiones fragmentadas del conocimiento. En este sentido, la integración curricular del pensamiento probabilístico no solo responde a una necesidad disciplinar, sino a la urgencia de preparar a los estudiantes para comprender un mundo caracterizado por la imprevisibilidad estructural.

La incorporación del pensamiento probabilístico en la educación no implica necesariamente la creación inmediata de nuevas asignaturas, sino la reconfiguración de experiencias de aprendizaje dentro de las áreas existentes, favoreciendo la comprensión de la incertidumbre como parte de la vida cotidiana.

En educación primaria, por ejemplo, los estudiantes pueden desarrollar nociones básicas de probabilidad mediante actividades como la predicción del clima semanal, la experimentación con juegos de azar controlados o la interpretación de gráficos sencillos relacionados con fenómenos cercanos a su entorno. Estas experiencias permitirían a los niños comprender que no todos los eventos responden a certezas absolutas, sino que existen distintos grados de posibilidad.

En el nivel de secundaria, el pensamiento probabilístico puede fortalecerse a través del análisis de situaciones reales como la variabilidad en el rendimiento académico, la probabilidad de ocurrencia de fenómenos naturales o la interpretación crítica de estadísticas difundidas en los medios de comunicación.

Actividades como la simulación de escenarios ambientales, el análisis de encuestas escolares o la comparación de datos históricos favorecen el desarrollo de habilidades para formular hipótesis, evaluar riesgos y tomar decisiones fundamentadas en evidencia.

Por su parte, en la educación media superior, la integración de modelos probabilísticos más complejos permite vincular el aprendizaje con problemáticas contemporáneas como el cambio climático, la movilidad social o las transformaciones tecnológicas derivadas de la inteligencia artificial.

El uso de herramientas digitales para analizar bases de datos, construir predicciones o visualizar tendencias contribuye a que los estudiantes comprendan la naturaleza dinámica de los sistemas sociales y científicos. De este modo, la probabilidad deja de ser un contenido aislado de la matemática formal y se convierte en un eje transversal para la comprensión crítica del mundo contemporáneo.

Integrar el pensamiento probabilístico en el currículo supone, en consecuencia, un cambio en la finalidad educativa. No se trata únicamente de enseñar procedimientos matemáticos, sino de promover una formación orientada a la interpretación de la complejidad, la toma de decisiones responsables y la construcción de ciudadanía informada.

En un contexto global marcado por la incertidumbre, educar en probabilidad implica preparar a las nuevas generaciones para convivir con la variabilidad, analizar información compleja y participar activamente en la construcción de futuros posibles.

En síntesis, el pensamiento probabilístico representa una competencia estratégica para articular educación, ciencia y sociedad en el marco de los desafíos del siglo XXI. Su integración transversal en la educación básica y media constituye una oportunidad para avanzar hacia un currículo más pertinente, prospectivo y humanista, capaz de formar sujetos críticos, resilientes y comprometidos con la comprensión y transformación de un mundo en constante cambio.

Referencias

Batanero, C. (2013). Teaching probability and statistics in school mathematics. Springer.

Gal, I. (2005). Towards “probability literacy” for all citizens. En G. A. Jones (Ed.), Exploring probability in school: Challenges for teaching and learning (pp. 43–71). Springer.

Morin, E. (1999). Los siete saberes necesarios para la educación del futuro. UNESCO.

Spiegelhalter, D. (2019). The art of statistics: Learning from data. Penguin.

Tomado de 366 días.

jueves, 26 de marzo de 2026

Estudio: ¿Cómo se deben preparar las universidades para la era de la IA?

 Por Héctor G. Ceballos. Tomado de EDUBITS

El Digital Education Council (DEC) en colaboración con el Instituto para el Futuro de la Educación del Tecnológico de Monterrey, publicaron en enero de este año un estudio que contó con la participación de profesores y estudiantes de 29 universidades de América Latina sobre el uso de Inteligencia Artificial (IA) en educación. En el estudio participaron universidades de la AI Global Education Network (AIGEN), liderada por el Tecnológico de Monterrey y otras seis universidades de la región. Los resultados de la Encuesta sobre la IA en la Educación Superior en América Latina 2026disponibles de manera gratuita a través del sitio web del DEC, son fundamentales para comprender las expectativas y necesidades de docentes y estudiantes en torno a la IA en educación, y sus hallazgos son relevantes no solo para las instituciones de educación superior de la región, sino también para los gobiernos y tomadores de decisiones en todos los niveles.

Los resultados confirman una creciente adopción de la IA entre estudiantes, que pasó del 86 % al 92 %, pero en el caso de las y los docentes, el crecimiento es mucho mayor: se registró un incremento del 61 % al 79 %, 18 puntos porcentuales por arriba, respecto a la encuesta global de 2025.

Los estudiantes muestran una opinión madura sobre el uso de la IA. Aunque dos terceras partes de los estudiantes encuestados tienen una opinión positiva sobre ella, el 65 % teme que su uso provoque un aprendizaje superficial y desaliente tanto el pensamiento crítico como la creatividad. El estudio indica que el estudiantado también comprende el impacto de esta tecnología en el ámbito laboral. El 73 % espera seguir usando la IA en sus futuros empleos, y su dominio de la IA les proporciona una mayor confianza para desenvolverse al egresar.

Por su parte, las y los docentes también muestran mayor confianza en el uso de la inteligencia artificial en la educación. Su opinión positiva pasó del 57 % al 72 % en 2026, aunque el 88 % del profesorado reporta un uso moderado. El 76 % utiliza la IA para crear materiales de enseñanza, pero solo el 36 % de los profesores enseña a sus estudiantes cómo usarla. Esto puede estar relacionado con su preocupación de que el estudiantado desarrolle una dependencia excesiva de esta tecnología, o con su percepción sobre la baja capacidad de los estudiantes para evaluar críticamente los resultados provenientes de ella. Y aunque el 76 % de los docentes anticipan cambios significativos en su práctica, solo el 12 % percibe a la IA como una amenaza para su empleoLa encuesta también derriba la creencia de que los profesores con mayor antigüedad presentan la mayor resistencia a adoptar la IA, al observar tasas similares de adopción y de percepción en los distintos rangos de edad.

Sin embargo, es evidente que la práctica docente está evolucionando en la era de la IA. El 48 % del profesorado considera que el rediseño de las tareas es necesario para garantizar su efectividad y preservar los resultados del aprendizaje. La mitad del profesorado reconoce que estos cambios deben ser significativos y en un corto plazo, si no es que urgentes. Facilitar el pensamiento crítico se percibe como la habilidad más importante para el profesorado, siendo el uso responsable y ético de la IA y la tecnología la segunda capacidad más relevante para los educadores del futuro.

La encuesta también arroja luz sobre la alfabetización en IA. Utilizando como referencia las cinco dimensiones propuestas por el DEC sobre literacidad en IA, se preguntó a profesores y estudiantes sobre su nivel de dominio de la inteligencia artificial. En el caso del estudiantado, reportan un nivel de dominio bajo (1.5/4.0 en promedio), lo que revela que no tienen criterios exhaustivos para evaluar los contenidos generados por la IA ni para reconocer sus sesgos. Sin embargo, la mayoría reconoce las tendencias actuales y el 53 % es capaz de usar herramientas de IA en su futuro campo profesional.

Los niveles de alfabetización en IA del profesorado (1.6/4.0 en promedio) son sólo ligeramente mayores que los de los estudiantes. El 53 % de los profesores declaran ser capaces de promover un uso responsable, ético e inclusivo en entornos asistidos por IA y centrados en el ser humano. Los resultados también dejan ver que aquellos profesores con mayor alfabetización tienen mayor conciencia de los cambios que el auge de la inteligencia artificial está provocando, de las transformaciones que se avecinan, del rol que puede jugar esta tecnología para mejorar la calidad de la enseñanza y de la necesidad de preparar a los estudiantes en el uso de la IA para el mercado laboral futuro.

La encuesta también proporciona información valiosa para las instituciones. El estudiantado considera que los factores clave para el desarrollo de habilidades en IA son el acceso a herramientas y recursos (66 %), directrices claras sobre el uso adecuado de la IA (47 %) y oportunidades para interactuar y aprender con IA en el aula (43 %). Por su parte, las y los profesores identifican la falta de conocimiento sobre cómo comenzar a usar la IA como la principal barrera para la adopción, siendo habilitadores clave: la formación docente en conocimientos y habilidades de IA (68 %), el acceso a herramientas y recursos (63 %) y la recopilación de buenas prácticas y casos de uso de integración de la IA (51 %). Por último, mientras el 77 % de los estudiantes con alta alfabetización en IA demandan formación institucional en este tema, el 51 % con menor alfabetización muestra un bajo interés en la formación, lo que apunta a una potencial brecha que podría ampliarse de no ser atendida. 

En definitiva, este informe ayudará a las instituciones a priorizar acciones estratégicas para promover el uso responsable y eficaz de la IA en la educación. Constituye un llamado apremiante a establecer una gobernanza transparente del uso de esta tecnología. Te invitamos a conocer más sobre la encuesta y las acciones que llevan a cabo las universidades de la AIGEN para fomentar el uso responsable de la IA en la Educación Superior.


Referencias

Digital Education Council, Encuesta sobre la IA en la Educación Superior en América Latina, 2026. https://www.digitaleducationcouncil.com/post/ai-in-higher-education-latam-survey-2026

Toamdo de EDUBITS del Tec de Monterrey

miércoles, 25 de marzo de 2026

Las bibliotecas universitarias aprovechan la experiencia de las librerías locales para crear colecciones centradas en la comunidad.

 Tomado de Universo Abierto

University Libraries leverage local bookstore expertise to build community-centered collections. University Libraries, University of Colorado Boulder. Publicado el 10 de febrero de 2026. Disponible en: https://libraries.colorado.edu/2026/02/10/university-libraries-leverage-local-bookstore-expertise-build-community-centered

Se presenta una iniciativa innovadora para hacer que las colecciones bibliotecarias sean más inclusivas y relevantes para las comunidades locales mediante alianzas con librerías independientes de la zona.

A partir de una visita a la Boulder Bookstore, la bibliotecaria Amanda Rybin Koob incorporó libros recomendados por personal experto de esa librería a la colección de la biblioteca universitaria, dando inicio a una colaboración más amplia con tres librerías independientes: Boulder Bookstore y dos librerías de Denver —Petals and Pages (propiedad de mujeres y especializada en literatura LGBTQ+ y poesía) y The Shop at MATTER (espacio de diseño, imprenta y librería propiedad de mujeres negras)—. Estas alianzas permiten que las bibliotecas accedan a títulos que podrían pasar desapercibidos mediante los métodos tradicionales de adquisición, como publicaciones locales, formatos especiales o libros de pequeñas editoriales, enriqueciendo así la colección con voces diversas.

La estrategia responde a una de las directrices estratégicas de las University Libraries: conectar a las personas con información de alta calidad y con expertos en la materia. Los libros adquiridos a través de estas colaboraciones han ayudado a identificar brechas en las prácticas de compra tradicionales y a incorporar títulos que resaltan experiencias de mujeres y de comunidades racializadas, con casi la mitad de las adquisiciones centradas en voces femeninas y una cuarta parte en identidades no blancas. Además de diversificar las colecciones, la iniciativa apoya la economía local y aprovecha la especialización de las librerías asociadas para descubrir obras que tal vez no se encuentren fácilmente a través de los proveedores habituales de libros académicos.

Más allá de la adquisición de títulos, el proyecto destaca el valor de la experiencia de navegación en persona en librerías independientes, que permite a los bibliotecarios encontrar libros únicos y relevantes para su comunidad. Por ejemplo, al visitar físicamente Boulder Bookstore, Koob descubrió títulos como Material wealth: mining the personal archive of Allen Ginsberg, que no conocía anteriormente pero consideró de interés para su comunidad académica. La colaboración con librerías locales, además de fortalecer las colecciones de la biblioteca, ofrece un modelo inspirador para que otras bibliotecas adapten sus estrategias de selección de materiales de manera reflexiva, centrada en la comunidad y en el apoyo a negocios locales.

Tomado de Universo Abierto

martes, 24 de marzo de 2026

¿Y si no quiero usar IA generativa en mis clases?

 Por Ramón Besonias


No hay que ser muy observador para advertir en nuestro entorno laboral de los centros educativos que el uso de la IA generativa por parte de los docentes es aún residual y anecdótica. Los usos se reducen a tareas sencillas, creación de contenido y reducción de rutinas burocráticas. El encaje didáctico y curricular de la IA en el proceso de enseñanza es inusual. Pocos docentes llevan años investigando a base de ensayo-error, prueba y aplicación, evaluación y reajuste. Esto, unido a la constante y acelerada evolución de las prestaciones de estas herramientas, hace difícil que el docente sepa cómo adaptar bajo criterios pedagógicos sólidos y contrastados el uso equilibrado de la IA en el aula.


Sin embargo, existen otros factores que lo impiden o mitigan. El más evidente: la voluntad. No pocos docentes deciden no usar IA generativa, ya sea porque la consideran a priori -sin experiencia ni argumentos- enemiga del aprendizaje significativo, o porque la marea incesante de mensajes sobre esta supuesta revolución tecnológica les aturde y bloquea, sintiendo que se han quedado desfasados, es imposible seguir este ritmo neurótico y ya es tarde para ellos. 

Quizá hace uno o dos años no lo apreciaban, pero a estas alturas saben que la IA generativa está incidiendo en las rutinas de trabajo del estudiante, fomentando hábitos de copia y pega y uso ineficaz de las herramientas. Sienten que sus estudiantes saben más que ellos y la pereza y el escaso convencimiento les frena la voluntad de aprender. No quiero formarme en IA generativa y sé que mis estudiantes la usan a destajo y sin criterios. ¿Qué hacer entonces? Nada. Asumo que la usan y por lo menos así dedican un rato a preparar las tareas que les pido. Si no, harían menos o no harían nada. Vista gorda, como dice el docente en la imagen de cabecera. Aunque saben que lo hizo con IA, no penalizan la tarea ni buscan otros medios de enseñanza que lo impidan mediante criterios de evaluación y tareas que fomenten la autonomía y el desarrollo de destrezas cognitivas básicas. Si a esto le sumamos que el estudiante es competente tecnológica y lingüísticamente, ojos que no ven... Le apruebo y listo. Con 35 en clase, como para empezar a formarse y cambiar metodologías. Sigo la linde acostumbrada y que sea lo que Dios quiera. Total, la inspección no te llama si apruebas a casi todos. Eso sí, de vez en cuanto entro en Chat GPT para consultarle y que me zurza un remiendo. 

El docente que representa esta actitud no es escaso. De hecho quizá sea el más habitual. Lo raro es encontrar docentes voluntariosos, que se forman en IA generativa y la llevan al aula. De los que reciben una formación inicial, no repiten otra al curso siguiente y el uso que le dan es rudimentario: que me haga tareas, compile contenido y me resuelva rutinas tediosas. La integración de la IA en el diseño curricular es escaso. También lo es el docente que tenga conocimiento técnico, experiencia didáctica a pie de aula y criterio pedagógico como para ser referente para otros docentes. Estamos en una fase embrionaria en lo referente al encaje curricular de la IA generativa. 

Algunos docentes escépticos que adoptan esa actitud, lo hacen con ciertos cambios en su práctica diaria. Por supuesto, no enseñan a usar IA generativa no la permiten. Cada vez piden menos tareas para casa, sus estudiantes las hacen en clase, sin acceso a móviles ni portátiles, en formato escrito u oral. No diversifican las técnicas de evaluación. Incluso la prueba escrita empieza a ponerse en entredicho por la sospecha de uso de artilugios sutiles. No hacen oídos sordos, pero tampoco adoptan una actitud proactiva, de reflexión respecto a cómo enseñar bajo este escenario. Se atrincheran sin más. 

Mientras tanto, prácticamente el 100% de estudiantes de Secundaria y Universidad -y aumenta los que la usan en Primaria, desde edades más tempranas- ya usa la IA generativa a diario. A diario. En el ámbito escolar y también en el personal. Sin ayuda familiar ni educativa, sin criterio ético ni pedagógico y sin filtros de acceso y uso. Las escuelas son espacios en los que los menores poseen mayor competencia digital que sus docentes. Este es el escenario. 

¿Tendencia en las políticas educativas? Atrincherarse. Prohibir, no por criterio ético o didáctico, no, por evitar demandas y problemas. Una actitud que no solo no les sale barata, también políticamente rentable. Exorcizan los miedos familiares ocultando el polvo bajo la alfombra. Y la casa por barrer. Los hábitos se mantienen, el desconocimiento, el recelo irracional, y con ello una vuelta a métodos de evaluación conservadores. Entiéndase lo de conservador en el sentido literal del término. Virgencita, que me quede como estoy, no sea que tenga más trabajo o me busque un problema. 

Esto de los problemas es especialmente relevante. Los gestores e inspectores en línea gruesa no se caldean y tiran por la vía rápida: no lo uses, no sea que tengas cada semana a un padre/madre quejándose, una demanda por uso ilícito o falta de ética. ¿Resultado? El docente se reprime y auto censura. IA mala. A lo sumo, usa la plataforma subcontratada de cada comunidad autónoma, capada y vigilada. El estudiante, como es de esperar, no usa en su vida cotidiana esas plataformas. Va donde están los iguales y hacen lo que ellos hacen. Chat GPT es la reina top sin la que no se puede vivir. Le sigue Canva para hacer presentaciones de copia y pega, pero que molan. Y poco más. Todo ello sin los prismáticos del docente y tu madre vigilando. Doble rasero, doble moral. Y la casa por barrer.

¿Panorama? Todo esto de la IA va rápido, los estudiantes se adaptan bien, pero sin ética ni criterio. El grueso de docentes despotrican, pasan, recelan, solo una minoría toma nota y se pone las pilas, pero lentamente, sin cuajar en las rutinas de aula. Si uno o dos docentes de un grupo usan IA con sus estudiantes y el resto no, la tortilla se pocha, no se asientan hábitos. A esto se suma otro factor esencial, pero deficiente: No incluimos a las familias en este reto de formarnos y colaborar, y si quisiéramos, las familias no quieren. Se apuntan dos o tres. Brotes verdes, insuficientes, pero tan necesarios.

Bueno, y tú, ¿dónde te ves en este sainete? Cuenta, cuenta. ¿Cómo contribuyes para mejorar lo presente? Cuenta, cuenta. 

Resumen de ideas del artículo. Generado por Gemini a partir de mi prompt

Toamdo de IA educativa

lunes, 23 de marzo de 2026

¿Nos está haciendo la IA más inteligentes… o menos? Implicaciones para la alta capacidad y el desarrollo del talento

 Por Javier Tourón 

Vivimos un momento histórico fascinante y, a la vez, inquietante. La inteligencia artificial —y en particular la IA generativa— ha irrumpido en nuestra vida cotidiana con una velocidad difícil de exagerar. Escribe, programa, resume, diseña, responde, sugiere, engaña (sobre esto mira la nota al final)… y cada vez lo hace mejor. Pero la pregunta importante no es qué puede hacer la IA. La pregunta importante es qué está haciendo con nosotros.

Robert J. Sternberg, una de las voces más influyentes en el estudio de la inteligencia, la creatividad y las altas capacidades, aborda en este artículo –que se puede descargar desde el enlace que incluyo al final– una cuestión de enorme calado:

¿Aumenta la IA nuestras capacidades cognitivas, las disminuye o produce una combinación de ambas? ¿Y qué significa todo esto para la identificación y el desarrollo de las personas con alta capacidad?

He considerado de gran interés ofrecer esta traducción a los lectores del blog —docentes, orientadores, investigadores y familias— porque la discusión sobre IA no puede limitarse a su eficiencia productiva. Afecta directamente al modo en que entendemos la inteligencia, el talento, la creatividad y la autonomía personal.

La cuestión no es tecnológica. Es profundamente humana.

A continuación hago una exégesis breve del artículo y al final incluyo los enlaces para acceder al original en inglés y a la versión que he traducido con el amable consentimiento del autor. También quiero indicar que este artículo estará en un monográfico de Frontiers in Education cuyo editor invitado es Marcos Román de la UNED.

Seis posibles escenarios en la era de la IA

Sternberg plantea seis escenarios posibles respecto a la alta capacidad en la era de la IA:

1. Nada ha cambiado. Las personas que antes hubieran sido identificadas con alta capacidad lo siguen siendo ahora. La IA no altera sustancialmente el mapa.

2. Hay muchas más personas con alta capacidad. Quienes saben usar la IA potencian la calidad y cantidad de sus producciones, alcanzando niveles que antes no les eran posibles.

3. Muchos parecen tener alta capacidad… pero no la tienen. No es su competencia, sino el “andamiaje artificial” de la IA lo que produce la apariencia de excelencia.

4. Se pierde alta capacidad. El uso indiscriminado de IA genera externalización cognitiva (cognitive offloading) y deterioro progresivo de habilidades.

5. La IA sustituye los campos de expresión del talento. Profesiones hacia las que se orientó a muchos jóvenes con alta capacidad pueden verse parcialmente absorbidas por la IA.

6. Todo depende del uso que hagamos. Esta es la posición del autor: la IA puede ampliar o erosionar la alta capacidad. No está predeterminado. Es una elección.

El riesgo silencioso: la externalización cognitiva

El principio es sencillo y conocido: lo que no se usa, se pierde. Ocurre con el lenguaje, con la musculatura y con las capacidades cognitivas. El uso de calculadoras, por ejemplo, ha laminado nuestra capacidad de cálculo mental, por ejemplo; la falta de práctica de un idioma extranjero aprendido hace que se pierda, y tantos otros ejemplos.

La IA generativa no es simplemente una herramienta de apoyo (como un lápiz o una calculadora). Realiza parte del trabajo cognitivo de alto nivel. Si delegamos sistemáticamente ese trabajo, el riesgo no es que produzca textos mediocres. El riesgo es que reduzca nuestra implicación cognitiva.

Los estudios citados por Sternberg en su artículo muestran:

  • Menor activación cerebral en tareas asistidas por LLM (Large Language Models).
  • Disminución del pensamiento crítico.
  • Mayor homogeneidad creativa.
  • Influencia actitudinal inconsciente incluso cuando el sesgo es advertido.

La cuestión no es si la IA puede producir buenos resultados. La cuestión es si el proceso cognitivo sigue siendo nuestro.

La habitación china y la ilusión de competencia

Sternberg recupera el argumento de la “Habitación China” de Searle. Un individuo sigue reglas sintácticas sin comprender realmente el significado. Desde fuera parece competente. Pero no entiende nada del idioma. La pregunta incómoda es esta:

¿Estamos empezando a atribuirnos capacidades que en realidad pertenecen al sistema con el que interactuamos? Si evaluamos nuestra competencia solo por el producto final —y no por el proceso cognitivo que lo genera— podemos entrar en una ilusión peligrosa.

Tres tipos de inteligencia en la era de la IA

Sternberg introduce una distinción sugerente, a mi juicio:

🔹 Inteligencia de convocatoria inmediata. La que necesitamos en situaciones imprevistas: entrevistas, decisiones críticas, respuestas en tiempo real.

🔹 Inteligencia de convocatoria próxima. La que requiere breve reflexión, pero sin acceso ilimitado a apoyos externos.

🔹 Inteligencia de convocatoria distal. La que se despliega en proyectos largos y complejos.

Es en esta última donde la IA puede ser más constructiva… siempre que no genere dependencia progresiva.

¿Puede la IA erosionar algo más que la inteligencia general?

El riesgo no se limita al CI, que por otra parte ya sabemos las limitaciones y problemas que tiene

Sternberg advierte sobre posibles efectos en:

  • Pensamiento crítico
  • Creatividad no conformista
  • Inteligencia práctica
  • Sabiduría
  • Inteligencia emocional

Paradójicamente, podríamos perder precisamente el tipo de pensamiento que la IA modela mejor: el pensamiento computacional.

Si externalizamos sistemáticamente la descomposición de problemas, la identificación de patrones o la planificación paso a paso, esas capacidades pueden debilitarse.

6. Resumiendo: ¿Qué significará tener alta capacidad en el futuro?

Sternberg es claroTener un alto CI no bastará.

La alta capacidad del futuro exigirá:

1️⃣ Capacidad real en situaciones de convocatoria inmediata

La IA no tomará por nosotros las decisiones vitales.

2️⃣ Creatividad transformadora

La creatividad que cambia paradigmas y mejora el mundo no puede delegarse.

3️⃣ Sabiduría e inteligencia práctica

Decidir qué mundo queremos y cómo construirlo es una tarea humana.

4️⃣ Humildad intelectual

Reconocer límites, evitar la ilusión performativa y mantener autonomía cognitiva.

La decisión es individual

Las empresas tecnológicas buscan rentabilidad. Las organizaciones buscan eficiencia.
Las instituciones tienen sus propias agendas. Pero la decisión última es personal.

Podemos usar la IA para ampliar nuestras capacidades. O podemos usarla para sustituirlas.

La alta capacidad en la era de la IA no será solo cuestión de rendimiento. Será cuestión de autonomía.


Hasta aquí un esbozo del contenido del artículo que puedes conseguir traducido por mí en este enlace. La versión original en inglés se puede descargar desde este enlace.

La pregunta final no es tecnológica. Es antropológica. ¿Queremos ser personas que piensan con herramientas? ¿O personas que delegan su pensamiento en las herramientas?

La IA no decidirá por nosotros, pero sí decidiremos lo que la IA haga con nosotros. Por eso no se deben imponer soluciones emocionales al uso de la tecnología que, a la postre, no sirven para nada porque la tecnología está aquí. Lo decisivo es analizar con prudencia y profundidad los límites en los que queremos que las herramientas nos ayuden. Ellas son un medio, no un fin. Por eso digo que la respuesta es antropológica. Aclaremos nuestros fines y utilicemos con sagacidad los medios.

Os recomiendo una lectura atenta del artículo de Sternberg. No os dejará indiferentes.

Nota. Mientras termino este post me encuentro con una noticia en X que parece de ciencia ficción, pero no lo es. Te invito a verla aquí.

Tomado de Javier Tourón