La inteligencia artificial ya permite analizar información, automatizar tareas y explorar alternativas en segundos. Su adopción seguirá creciendo, pero hay una pregunta más relevante que qué herramienta incorporar: ¿estamos desarrollando la capacidad de pensar mejor con ella?
El Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum identificó el pensamiento analítico como la principal habilidad fundamental para los empleadores. El 69% lo considera esencial. No es casualidad. Mientras más herramientas tenemos para producir respuestas, más importante se vuelve nuestra capacidad para evaluarlas.
Hoy abundan los cursos y las fórmulas que prometen transformar la productividad con un buen prompt o una nueva herramienta. Sin embargo, adoptar tecnología no equivale a capturar su valor. Según un estudio global de McKinsey de 2026, el 80% de los encuestados reportó mejoras en su productividad individual gracias a la IA, pero solo el 37% atribuyó a su uso un impacto positivo en el EBIT de su organización. La diferencia es reveladora: hacer más no necesariamente significa generar mejores resultados.
El pensamiento crítico frente a la inteligencia artificial
Aquí entra el pensamiento crítico. No se trata de cuestionarlo todo, sino de entender los supuestos detrás de una conclusión, distinguir datos de interpretaciones y reconocer qué información falta. Una respuesta puede parecer convincente sin ser necesariamente correcta o útil para la decisión que debemos tomar.
En la formación de profesionales en McKinsey hay una práctica interesante: estudiar temas diversos, desarrollar una opinión y defenderla frente a otros, respondiendo preguntas y contrastando argumentos. El objetivo no es saberlo todo, sino aprender a construir un juicio propio. Esa capacidad también importa en nuestras organizaciones: preguntar de dónde viene un número o qué escenario estamos dejando fuera no debiera verse como una confrontación, sino como una forma de mejorar las decisiones.
Inteligencia artificial en la salmonicultura
En la salmonicultura, por ejemplo, un sistema de inteligencia artificial podría anticipar el deterioro del desempeño de un centro de cultivo a partir de variables productivas, sanitarias y ambientales. Pero el valor no está solo en recibir la alerta. Está en que el equipo contraste el pronóstico con lo que observa en terreno, cuestione sus supuestos y decida oportunamente cómo actuar.
La IA puede ayudarnos a detectar señales que pasarían inadvertidas y anticiparnos a los problemas. Pero son las personas quienes deben interpretar los resultados, incorporar el conocimiento del negocio y convertirlos en acciones. Por eso, los líderes no debieran limitarse a preguntar cuántas personas utilizan estas herramientas, sino qué decisiones están mejorando gracias a ellas.
En mi columna anterior planteaba que el alto desempeño comienza cuando las personas asumen la responsabilidad de mejorar sin esperar que alguien se los pida. Esa autonomía exige algo más que iniciativa: requiere criterio para identificar qué vale la pena cambiar y capacidad para cuestionar incluso las respuestas que parecen correctas.
La inteligencia artificial puede ampliar nuestras capacidades, pero no debiera reemplazar nuestro juicio. Porque la transformación no ocurre cuando incorporamos una herramienta, sino cuando aprendemos a pensar, decidir y actuar mejor gracias a ella.
