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A
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B
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La respuesta:
La A. Aplicar el pensamiento crítico a la IA crea valor a largo plazo.
(La B es un riesgo y puede llegar a restar valor.)
El pensamiento crítico siempre ha sido necesario
Todo lo que te decían tus profesores del instituto era verdad. Resulta que el pensamiento crítico sí era importante, aunque la forma de aplicarlo en el trabajo ha evolucionado.
El pensamiento crítico es lo que nos permite tener buen criterio y tomar buenas decisiones, porque cuestiona lo que tiene delante.
Uber no existiría si Garrett Camp no hubiera cuestionado lo establecido después de pasar apuros para encontrar un taxi en el centro de París, preguntándose «¿Por qué aceptamos esto?» y «¿Y si no tuviera por qué ser así?».
Ese mismo principio está detrás de todas las innovaciones que hemos conocido.
Las personas con pensamiento crítico no solo cuestionan lo establecido; también ayudan a que el progreso se haga con cuidado y reflexión. Cuando surgen buenas ideas como la que tuvo Uber, hacen falta equipos enteros de personas con pensamiento crítico para ponerlas a prueba y convertirlas en realidad.
Diez puntos para los profes: tenían toda la razón.
No pensar de forma crítica al trabajar con la IA tiene un riesgo enorme
Hablamos de dejar en manos de una herramienta tareas mentales como hacer cálculos (la calculadora), organizar la agenda (el calendario) o llevar la cuenta de los macronutrientes (la app de fitness). En general, delegar así ha sido una gran ayuda para la productividad humana, y la IA ya nos está ayudando a ser más productivos. Si sueles pedirle que resuma la transcripción de una reunión o que te ayude a escribir correos en un idioma que (todavía) no dominas, sabes perfectamente a qué nos referimos. |
Steven Shaw y Gideon Nave, de The Wharton School, lo describen como adoptar lo que genera la IA casi sin analizarlo, dejando de lado la intuición y la reflexión. Estos son algunos de los riesgos para las organizaciones:
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¿La rendición cognitiva está afectando a las organizaciones?
Son conceptos bastante nuevos, pero cada vez hay más investigaciones que apuntan a la respuesta
Según el informe Work AI de Glean, la mayoría de las personas usa la IA a diario:
- El 87% usa la IA en el trabajo
- El 75% dice que le hace más productivo
- Solo el 13 % cree que su organización está obteniendo mejores resultados s
El informe analiza cómo se usa la IA en el trabajo y distingue entre dos comportamientos: supervisar la IA, es decir, aplicar el pensamiento crítico a lo que genera (la forma A de la tabla anterior), o aceptar sin más lo que produce (la forma B).
Supervisar la IA lleva tiempo. Tom Davenport, profesor y autor especializado en IA, lo explica muy bien en su publicación de Substack:
"Si usas la IA generativa "como es debido", no ahorras mucho tiempo ni esfuerzo. La forma correcta, al menos si quieres crear contenido de calidad y que no se te oxide el cerebro, es usar varios prompts hasta conseguir algo parecido a lo que buscas y después revisarlo por si hay errores. Luego, editarlo para quitar las frases hechas y añadir tu propia perspectiva."
En el otro extremo, basta con pensar en las consecuencias de los errores (repetir trabajo, corregir el rumbo, menos capacidad para resolver problemas y pérdida de habilidades) para darse cuenta de que acabará costando productividad a las organizaciones.
(Por eso, por mucho tiempo que se ahorre al principio dejando que la IA piense por nosotros, al negocio no le sirve de nada).
Aunque Davenport sugiere que, incluso en el mejor de los casos, la IA requerirá tiempo, Erik Brynjolfsson, director del Digital Economy Lab de Stanford, nos recuerda que este retraso en la productividad es temporal.
Cree que las organizaciones darán un gran salto en cuanto hayan tenido tiempo de rediseñar sus procesos e integrar la IA en nuevas formas de trabajar.
Pero para quienes dejan de pensar y se limitan a aceptar lo que dice la IA, no hay curva en U ni luz al final del túnel. Aquí no vale eso de «empeorará antes de mejorar»: simplemente, empeora.
Una investigación de The Wharton School publicada este año concluyó que la IA mejora el rendimiento cuando acierta.
Pero cuando se equivoca, las personas lo hacen peor que si no la hubieran usado, porque dejan de confiar en su propio criterio.
Por eso, la única forma de frenar esta pérdida de productividad es una formación específica.
Cómo desarrollar el pensamiento crítico en el entorno laboral
"Cuando algo parece pulido, suena seguro y llega rápido, como suele pasar con el contenido de la IA, es sorprendentemente fácil aceptarlo sin comprobar del todo si es correcto."
- Dra. Tanya Boyd, psicóloga especializada en Psicología Industrial y Organizacional, Insights
Establece un punto de partida
El primer paso en la formación en pensamiento crítico es que tus equipos identifiquen sus estilos y preferencias naturales a la hora de pensar. Entender nuestras fortalezas crea una base sólida y positiva para crecer.
Por qué: hoy en día no es habitual pararnos a pensar en cómo pensamos, y mucho menos a valorarlo. Pero es importante que las personas tengan la confianza necesaria para avanzar, y saber qué lugar ocupa su forma de pensar en este nuevo entorno de trabajo con IA es una parte fundamental.
Este paso también ayuda a tomar conciencia de sesgos ocultos y puede sacar a la luz puntos ciegos en nuestra forma de pensar que nos están frenando.
Ofrece oportunidades para practicar
- Cuestiona una respuesta de la IA
- Pide a un compañero o compañera que la revise
- Ve al informe o artículo que cita y busca el dato o la cita exacta
- Anota una decisión que casi aceptaste sin cuestionarla
Pensamiento Crítico de Insights Discovery®
Si dejar de pensar ante la IA es un comportamiento aprendido (y lo es), las organizaciones necesitan una forma estructurada de revertirlo.
Pensamiento Crítico de Insights Discovery® se basa en el reconocido modelo Insights Discovery® y sus cuatro energías cromáticas. Es una aplicación facilitada, diseñada para ayudar a las organizaciones a desarrollar el pensamiento crítico a gran escala, incluso con grupos numerosos.
Partiendo del Perfil Personal de Insights Discovery®, introduce un marco formal de toma de decisiones que ayuda a los participantes, desde colaboradores individuales hasta la alta dirección, a sopesar la evidencia y tomar decisiones acertadas.
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Cómo funciona Pensamiento Crítico de Insights Discovery®
La experiencia se desarrolla en seis etapas.
En primer lugar, los participantes trabajan sobre un desafío real y lo abordan mediante un proceso estructurado de toma de decisiones.
Puede ser cualquier reto, desde «Tengo que recortar un 20% del presupuesto de mi departamento» hasta «Mi mejor empleada está saturada y no sé cómo ayudarla».
Después, con el marco de toma de decisiones de Insights, estudian distintas soluciones a su desafío. Aplican estrategias prácticas para eliminar sesgos y poner a prueba sus suposiciones y, al final, ganan seguridad a la hora de tomar decisiones basadas en su criterio.
El programa se apoya en el capítulo de Pensamiento Crítico del Perfil Personal Insights Discovery® de cada participante. Incluye recursos digitales de apoyo y sesiones de coaching de seguimiento a los 15 y 60 días para afianzar lo aprendido y demostrar su impacto.
El resultado: un mayor rendimiento del negocio y equipos capaces de colaborar e innovar incluso cuando trabajan a un ritmo muy exigente.
El futuro es prometedor para quienes desarrollan el pensamiento crítico
Si hay una idea clave que puedes llevarte de este artículo, que sea esta:
La investigación lo deja claro: el pensamiento crítico nos hace humanos.
Quienes apuesten por nuestras habilidades más humanas, como la empatía y el discernimiento, prosperarán junto a la automatización.
Y las organizaciones que sitúen a las personas en el centro, y tengan la visión de invertir en estas habilidades, superarán rápidamente a las que no lo hagan.
Fuentes utilizadas en este artículo:
Kosmyna, N et al. Thinking Fast, Slow and Artificial: Generative AI Reduces Cognitive Effort While Thinking. SSRN. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6097646
Glean. Work AI Index. https://www.glean.com/work-ai-institute/reports/work-ai-index
Davenport, T. Ten Reasons Why We Won't See Productivity. Substack. https://tdavenport.substack.com/p/ten-reasons-why-we-wont-see-productivity (tdavenport.substack.com)