Introducción
Según el Foro Económico Mundial, en su reporte 2025 sobre El futuro del empleo, señala que la automatización y la inteligencia artificial (IA) están cambiando la naturaleza del trabajo, pero el cambio por la IA no viene solo; el pensamiento analítico, la creatividad y la flexibilidad estarán también entre las habilidades más buscadas” en el futuro, junto con otra habilidad muy solicitada por las empresas, y es el pensamiento crítico.
Por otro lado, cuando hablamos de aprender IA y la forma de aprovechar al máximo los resultados que brindan las IA generativas, emergen tres “estrellas” del pensamiento: crítico, analítico y computacional. A veces son analizadas como si fueran disciplinas contrapuestas, pero en realidad, se necesitan mutuamente.
Con el objetivo de ordenar las ideas, definiremos los tres tipos de pensamientos y cómo se relacionan entre sí, para luego concentrarnos en el pensamiento crítico como uno de los pilares del desarrollo de habilidades, sin desmedro de los otros tipos, en los cuales nos concentraremos en próximos artículos.
El pensamiento crítico, analítico y computacional es altamente demandado por las empresas porque permite navegar la incertidumbre, innovar, resolver problemas complejos y tomar decisiones basadas en datos y evidencias; todas competencias clave en entornos dinámicos y digitalizados, más allá de los requisitos técnicos de cada puesto.
Estas habilidades son transversales, mejoran cualquier puesto profesional y, en conjunto, potencian la adaptabilidad, el aprendizaje continuo y la contribución al crecimiento estratégico de las empresas.
Pensamiento crítico
El pensamiento crítico permite analizar situaciones desde varias perspectivas, cuestionar supuestos y evitar la inercia organizacional. Es clave para tomar decisiones estratégicas, fundamentadas y creativas, además de gestionar el riesgo y adaptarse a cambios rápidos y entornos disruptivos. Las empresas valoran esta habilidad porque permite enfrentar desafíos innovando y evitando errores impulsivos o sesgos.
El pensamiento crítico pone el foco en la calidad de lo que creemos:
- ¿Qué evidencia respalda esta conclusión?
- ¿Qué sesgos pueden estar colándose?
- ¿Qué podría salir mal si actuamos así?
Es el guardarraíl ético y lógico que evita la ingenuidad tecnológica.
Pensamiento analítico
El pensamiento analítico transforma grandes volúmenes de datos en conocimiento útil, ayuda a descomponer problemas complejos, optimizar procesos y encontrar soluciones eficientes. Permite evaluar la información objetivamente, mitigar riesgos, identificar oportunidades y soportar la toma de decisiones con evidencia cuantitativa. Esto es esencial ante la “infoxicación” del mundo actual y asegura la mejora continua y la competitividad.
El pensamiento analítico ordena el mundo con datos: explora, contrasta hipótesis, mide y explica. En IA, ayuda a interpretar variabilidad, entender errores y separar casualidad de causalidad.
Pensamiento computacional
El pensamiento computacional habilita la resolución estructurada de problemas, descomponiendo desafíos y aplicando secuencias lógicas y algoritmos, incluso fuera de la informática. Favorece la automatización, la innovación en procesos y la adaptación a la transformación digital y la inteligencia artificial. Ayuda a identificar patrones, crear soluciones escalables y navegar la sobreabundancia de datos para generar ventajas competitivas sostenibles.
El pensamiento computacional es artesanía de método: descomponer problemas, reconocer patrones, abstraer lo irrelevante y diseñar pasos claros. En IA, se traduce en flujos de datos, prompts como “algoritmos de conversación” y criterios para automatizar.
En el aula y en la empresa, integrar los tres pensamientos permite avanzar más rápido con menos arrepentimientos. Un ejemplo simple cuando uno está trabajando con una IA generativa: antes de institucionalizar un prompt “estrella”, pedí creatividad (variantes), corre pruebas con casos de borde, mide calidad con una lista corta de criterios y documenta el flujo para repetirlo.
Ese ciclo —crítico, analítico, computacional— se convierte en hábito.
En la siguiente tabla se pueden visualizar las dimensiones según el tipo de pensamiento.
| Dimensión | Pensamiento Crítico | Pensamiento Computacional | Pensamiento Analítico |
| Propósito | Juzgar calidad de ideas, argumentos y evidencias; decidir con criterios. | Descomponer, abstraer y diseñar procedimientos/algoritmos. | Entender, desmenuzar y explicar fenómenos con datos y lógica. |
| En IA | Evaluar prompts, resultados, sesgos, riesgos; validar conclusiones. | Diseñar flujos: preprocesar datos, pipelines, prompts como “algoritmos conversacionales”. | Formular hipótesis, EDA, métricas, interpretar outputs y variabilidad. |
| Herramientas nucleares | Preguntas guía, detección de falacias, marco de evidencias, contraejemplos. | Descomposición, reconocimiento de patrones, abstracción, diseño algorítmico. | Estadística básica, lógica deductiva/inductiva, análisis comparativo. |
| Entregables típicos | Criterios de decisión y recomendaciones argumentadas. | Pseudocódigo, diagramas de flujo, librerías/funciones o “playbooks” de prompts. | Dashboards, análisis EDA, hipótesis validadas, insights. |
| Errores comunes | Confundir escepticismo con cinismo; parálisis por análisis. | Reducir todo a “pasos”, ignorando contexto humano/ético. | Creer que correlación = causalidad; sobreajuste interpretativo. |
Las tres habilidades (pensamiento crítico, analítico y computacional) tienen en común el hecho de que buscan resolver problemas complejos, analizando de forma estructurada, identificando patrones, evaluando evidencias y utilizando la lógica para justificar las decisiones y argumentos. Todas requieren el control de estrategias metacognitivas y la capacidad de adaptarse y aprender en situaciones cambiantes.
Temas en común
- Solución de problemas: Resuelven problemas complejos dividiéndolos, analizándolos y creando soluciones posibles.
- Pensamiento lógico y estructurado: Usan la lógica y el razonamiento para sacar conclusiones.
- Juicio crítico: Verifican la información, buscan patrones y evalúan la credibilidad de las fuentes y los datos.
- Creatividad: Producen nuevas ideas y aplican enfoques originales basados en la evidencia.
- Adaptabilidad: Son sensibles a nuevos contextos y aprendizajes.
Conclusión
El desarrollo del pensamiento crítico es clave tanto en la educación como en los negocios. Su aprendizaje implica estrategias sistemáticas y su aplicación es esencial para construir prompts avanzados y analizar respuestas generadas por modelos de IA de manera rigurosa.
En un próximo artículo veremos como aprender IA no trata sólo de herramientas: es aprender a pensar mejor para decidir mejor, y además desarrollaremos ejemplos de prompts que mostrarán en forma natural como aplicar esas habilidades.
Lecturas y sitios de referencia
Stanford Encyclopedia of Philosophy — “Critical Thinking” (visión académica sólida y actualizada). https://plato.stanford.edu/entries/critical-thinking/
Informe Delphi (APA) — Peter A. Facione: habilidades y disposiciones del pensamiento crítico. https://insightassessment.com/iaresource/the-delphi-report-a-statement-of-expert-consensus-on-the-definition-of-critical-thinking/
Paul‑Elder Framework — Foundation for Critical Thinking: estándares intelectuales y partes del pensamiento. https://louisville.edu/ideastoaction/about/criticalthinking/framework
AAC&U — VALUE Rubric: Critical Thinking (rúbrica institucional gratuita para evaluar desempeño estudiantil). https://www.aacu.org/initiatives/value-initiative/value-rubrics/value-rubrics-critical-thinking
UNESCO — Recomendaciones y guías sobre IA en educación: enfoque humano‑centrado e integración curricular del pensamiento crítico. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227