La inteligencia artificial generativa se ha convertido en un elixir moderno. Resolver tareas con un simple prompt puede hacernos sentir productivos, casi brillantes. Pero como advierte Guillermo Delgado, nuestro líder global en estrategia en IA, en su conversación con Fast Company para el podcast Bits, esta sensación de poder inmediato no sustituye el conocimiento real ni la capacidad de pensar con profundidad.

La facilidad con la que obtenemos respuestas nos seduce, pero también nos adormece. Al delegar la creatividad en algoritmos, corremos el riesgo de formar una cultura que piensa cada vez más parecido.

Cuando el conocimiento se agota

Los modelos de lenguaje (LLM) funcionan prediciendo la siguiente palabra más probable según millones de ejemplos previos. “Lo que hacen es calcular cuál será la próxima palabra basándose en trillones de documentos”, explica Guillermo

Sin embargo, advierte que la cantidad de información digitalizada en el mundo está comenzando a agotarse para los requerimientos de estos modelos. En otras palabras, la IA está llegando al límite de lo que puede aprender del pasado. Mientras tanto, los humanos seguimos creando emociones, experiencias e ideas nuevas cada día.

La incertidumbre que nos define

Guillermo conecta la ciencia con la filosofía al mencionar el principio de incertidumbre de Heisenberg. “Toda materia humana es incierta, todo lo que el ser humano crea tiene un nivel de imprevisibilidad”.

Esa incertidumbre es la esencia de nuestra creatividad. Es lo que nos permite improvisar, equivocarnos, reinventarnos y descubrir. Los algoritmos repiten patrones, los humanos los rompen. En esa diferencia reside la verdadera inteligencia.

De la eficiencia a la conciencia

El mayor riesgo de esta revolución tecnológica no es que las máquinas piensen mejor, sino que los humanos dejemos de pensar distinto. Cuando las recomendaciones, respuestas o ideas provienen de un modelo que privilegia lo más probable, la diversidad cognitiva se erosiona.

Delgado Aparicio advierte que estamos construyendo una cultura que repite lo que la máquina entiende, perdiendo la capacidad de cuestionar y reinterpretar el conocimiento. Por eso, la IA responsable no consiste en limitar la tecnología, sino en expandir nuestra conciencia sobre cómo y cuándo usarla.

Cuándo usar la IA y cuándo no

Integrar la IA en nuestro trabajo diario requiere equilibrio. No se trata de reemplazar la mente humana, sino de usar la tecnología como apoyo para liberar tiempo y energía.
A continuación, compartimos una sugerencia práctica sobre cuándo la IA puede ser una aliada y cuándo conviene que el pensamiento humano tome el control.

Cómo recuperar el pensamiento crítico

Reaprender a pensar no significa rechazar la tecnología, sino reconectar con las habilidades que nos hacen únicos.
Algunas formas sencillas de hacerlo:

• Ejercitar la lectura profunda, sin distracciones ni resúmenes automatizados.
  
  
• Tomar notas a mano, para activar la memoria y el razonamiento analítico.
  
  
• Escribir para procesar ideas, no solo para comunicarlas.
  
  
• Contrastar fuentes y puntos de vista, especialmente ante temas complejos.
  
  
• Hacer pausas digitales, permitiendo que la mente relacione información sin estímulos externos.
  
  
• Dialogar y debatir, porque pensar es también un acto colectivo.
  
  

Reaprender a pensar es un entrenamiento consciente. En un mundo donde la IA predice la palabra siguiente, los humanos debemos volver a preguntarnos qué queremos decir y por qué.

El pensamiento crítico como frontera

En Nisum creemos que la innovación tecnológica debe ir acompañada de reflexión ética. Cada avance en IA representa una oportunidad para revalorizar lo humano: la capacidad de cuestionar, crear sin certeza y construir sentido donde los datos no llegan.

Como concluye Guillermo Delgado Aparicio, “la computadora nunca podrá superar al ser humano, porque el ser humano es mucho más que lo que está escrito sobre él”.

Reaprender a pensar es el verdadero reto en la era de la IA generativa.

Y tal vez, la forma más humana de avanzar sea volver a hacer preguntas que una máquina nunca podrá responder.