Miguel Ángel Talha de la Cruz, director creativo en Despertalia y profesor de IMMUNE Technology Institute.
En 1970, Alvin Toffler publicó El shock del futuro, un libro que planteó una inquietante cuestión. Se preguntaba qué ocurriría cuando el ritmo del cambio y el aumento exponencial de la información superasen nuestra capacidad psicológica de adaptación. La respuesta ya se intuye: la mente no madura a ese ritmo; reduce complejidad y se apoya en heurísticos. En 1963 Neil Postman hablaba literalmente de “la parálisis social inducida por un rápido cambio tecnológico”. 63 años después, vivimos en la X de “usted está aquí”.
Pensar críticamente cansa y supone un sobrecoste: consume recursos ejecutivos y el cerebro tiende a ahorrarlos. Kahneman —psicólogo que recibió el Nobel de Economía— lo resumió en Pensar deprisa, pensar despacio: el pensamiento rápido domina por eficiente, el lento se abandona por costoso. El ecosistema digital refuerza esa inercia: el pensamiento lento no cabe en un titular ni en lo que dura un tiktok.
A finales de los años 90 -y Tik-Tok era solo el nombre de un robot sociópata que había aprendido a pensar-, estudiar inteligencia artificial implicaba trabajar con redes neuronales clásicas, aprendizaje no supervisado y mapas autoorganizados de Kohonen (sí, el tipo se llamaba así). Eran sistemas deliberadamente limitados, pensados para tareas concretas como clasificar o agrupar. Aunque no nos parecían pensamiento genuino, resultaba fascinante que una máquina basada en asignación de pesos realizara diagnósticos médicos o distinguiera una mesa de una silla. Nos ilusionaba su potencial como futura asistente humana.
Entonces, la psicología de la decisión entendía el sesgo como un problema humano. Una tesis central del trabajo de Kahneman y Tversky -difundida en España por su discípulo Orfelio León, con quien pude estudiar en la UAM- sigue siendo incómoda y vigente: la inteligencia no nos blinda contra ciertos errores, solo los vuelve menos visibles. Racional y lógico no son lo mismo.
La IA actual nos confunde por su fluidez expresiva, que condiciona nuestro veredicto crítico. Cuando una respuesta aparece bien escrita y convincente, altera nuestro umbral de verificación. El riesgo no es recurrir a la IA puntualmente, sino el hábito de delegar el juicio, algo que acaba convirtiéndonos en morosos cognitivos crónicos.
La nueva IA, los sesgos de siempre
La evidencia empírica reciente muestra que los modelos actuales de LLM siguen replicando sesgos cognitivos humanos. Estudios experimentales han documentado efectos de anclaje en modelos generativos: la información inicial del prompt condiciona la respuesta incluso en presencia de datos contradictorios. También se observa un sesgo de confirmación inducido, por el cual los modelos refuerzan la tesis implícita del usuario si no se les exige contraste explícito. Este comportamiento deriva de la optimización de coherencia y fluidez conversacional, como señalan investigaciones de Anthropic -empresa fundada por exmiembros de OpenAI- y de la propia OpenAI. Variables como raza, género y clase social siguen influyendo en los resultados.
El sesgo de encuadre (framing) es especialmente sangrante: la forma de presentar un problema —como pérdida o como ganancia— cambia de manera sistemática la respuesta que ofrece la IA, igual que ocurre en humanos. Esto significa que la herramienta no se limita a procesar información, sino que condiciona desde el inicio el marco de la decisión. La neutralidad de estos sistemas sigue siendo cuestionable.
La desinformación como replicador no genético
Un conocidísimo estudio del MIT publicado en Science en 2018 mostró que las noticias falsas se difunden más rápido. La causa es cognitiva: las paparruchas suelen ser más simples, emocionales y fáciles de procesar. En un entorno de sobrecarga informativa, lo cognitivamente barato obtiene una ventaja adaptativa frente a verdades complejas que exigen verificación. Esto recuerda a lo que formuló Richard Dawkins en El gen egoísta hace medio siglo: el biólogo británico bautizó a los memes como nuevos replicadores no genéticos que se propagaban por su capacidad de adaptarse al ecosistema informativo, no por su adecuación a la realidad. Otra profecía escalofriante.
Desde hace años, veo un patrón repetirse regularmente: estudiantes brillantes y técnicamente competentes encuentran dificultades crecientes para sostener razonamientos largos, detectar mentiras implícitas o ambigüedades engañosas sin echar mano de Google o ChatGPT. Hasta que se pruebe el efecto Flynn inverso, la culpa es de una sociedad que desincentiva y menosprecia activamente el esfuerzo cognitivo. Podemos manejarnos indefinidamente sin usar el pensamiento crítico y aceptar los posibles costes asociados.
El pensamiento crítico como disciplina
Dado que el pensamiento crítico aparece con menor frecuencia, la única solución es entrenarlo en contextos donde no existe la escapatoria de pensar deprisa. Como en el deporte, las prácticas más provechosas son a menudo las más agotadoras: aprendizaje de idiomas, oratoria impromptu, eurogames, videojuegos como The Curse of the Golden Idol, salas de escape, redacción académica o lectura exigente. Leer libros sobre cualquier tema es fundamental: literatura científica, poesía, ciencia ficción o incluso astrología (!), como aconsejó el divulgador Neil deGrasse Tyson. Leer abre la mente a la discriminación crítica del mundo.
Algunas de las prácticas más eficaces proceden de la simulación narrativa compleja. Determinados juegos de rol contemporáneos -alejados del estereotipo Stranger Things- funcionan como excelentes laboratorios sin riesgo: La ciudad y la ciudad (Walhalla Ediciones), prometedora propuesta inspirada en la fascinante novela de China Miéville; Robotta – Humanidad Perdida (Shadowlands) explora conflictos y emociones desdeun Otro robótico; Primero vinieron (Devir) afronta dilemas morales en el marco del Berlín de 1942; y la espectacular campaña Horror on the Orient Express (Edge Studio) nos transporta a un entorno hipercomplejo de decisiones y misterios a bordo del tren más famoso de todos los tiempos. No en vano, los juegos de rol comerciales viven su mejor momento histórico, en parte porque benefician la adquisición de todo tipo de aptitudes.
Pensar bien cansa mucho
El problema nunca fue la tecnología. Ni en 1970, ni en los noventa, ni ahora. Nuestra verdadera lucha por la supervivencia como especie se basa en rechazar la tentación de usar los sistemas automáticos para todo (otro sesgo cognitivo) y volver al camino lento pero enriquecedor.
En mi adolescencia di por buena una parábola zen que me resultó inspiradora. Me la vendieron como antiquísima, quizá milenaria. Un maestro ordena a su alumno que, durante un mes, se pregunte por qué hace cada cosa. El alumno vuelve y exclama desesperado: “¡No puedo vivir así!” El maestro le dijo: “Bien. Ahora empieza a vivir”.
Me la colaron. La parábola resultó ser un invento del siglo XX.
El mensaje me quedó claro: pensar cansa, pero la alternativa es mucho más cara.
*** Miguel Ángel Talha de la Cruz es director creativo en Despertalia y profesor de IMMUNE Technology Institute.