Pensar antes de aceptar: el rol del pensamiento crítico frente a la IA
Introducción
La inteligencia artificial generativa ha revolucionado la forma en que accedemos a información, redactamos textos y tomamos decisiones. Sin embargo, esta transformación trae consigo un nuevo desafío: aprender a pensar críticamente frente a respuestas que suenan convincentes, pero que pueden estar equivocadas.
En este artículo exploramos cómo las heurísticas —esos atajos mentales que usamos para decidir rápidamente— pueden llevarnos a aceptar respuestas erróneas de modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini, Copilot y otros más. Y, crucialmente, cómo el pensamiento crítico puede ayudarnos a evitar esa trampa.
¿Qué es la heurística y por qué puede ser peligrosa?
Las heurísticas son reglas prácticas que usamos para simplificar decisiones. Son útiles en la vida cotidiana, pero cuando se aplican sin control frente a sistemas complejos como la IA generativa, pueden inducir a errores graves.
Heurísticas comunes en el uso de IA:
- Fluidez = Veracidad: Si la respuesta está bien redactada, se asume como correcta.
- Autoridad percibida: “Lo dijo la IA, debe ser cierto.”
- Familiaridad: Si algo suena conocido, se acepta sin cuestionar.
- Confirmación: Se busca que la IA confirme nuestras creencias.
Estas heurísticas producen una falsa sensación de seguridad, especialmente cuando el modelo genera contenido con tono académico, jurídico o técnico.
Casos reales: cuando la heurística supera al juicio
En entornos educativos, se ha observado que estudiantes universitarios aceptan respuestas generadas por IA sin validarlas, lo que puede llevar a errores conceptuales, plagio involuntario o dependencia cognitiva.
En el ámbito legal, se han reportado casos de abogados y jueces que utilizan respuestas de IA sin verificar fuentes, generando decisiones basadas en información falsa o alucinada.
Existen numerosos casos recientes y bien documentados sobre el uso indebido de la inteligencia artificial por parte de abogados, jueces y académicos, lo que ha provocado consecuencias legales y éticas debido a la inclusión de información falsa o “alucinada” en documentos oficiales y académicos.
A continuación, los ejemplos muestran cómo la heurística puede reemplazar el pensamiento crítico, incluso en contextos donde el rigor es indispensable
Casos judiciales recientes
Durante 2025 se han registrado más de 120 casos judiciales en el mundo donde la IA generativa (como ChatGPT) ha producido citas falsas o jurisprudencia inexistente presentada en tribunales. Ref: 120 court cases have been caught with AI hallucinations, according to new database | Mashable
Un ejemplo destacado ocurrió en Chubut, Argentina, donde la Cámara Penal de Esquel anuló una sentencia porque el juez redactó parte del fallo con IA. Ref: Anulan una condena porque el juez usó inteligencia artificial para escribir el fallo: la frase que lo delató
En Reino Unido, el Tribunal Supremo ordenó a los abogados dejar de usar IA de forma no supervisada tras detectarse citas falsas en varios casos, con advertencias de posibles sanciones por desacato judicial.
En Estados Unidos, el Washington Post y Reuters documentaron que varios bufetes —incluidos Ellis George y K&L Gates— fueron sancionados por presentar escritos con “jurisprudencia inventada” creada por ChatGPT. En Nueva Jersey, un juez retiró su propia sentencia tras descubrir que contenía errores generados por IA. Ref: Lawyers face sanctions for citing fake cases with AI, warns UK judge | Reuters
Es muy interesante visitar la siguiente base de datos que rastrea de actos legales con resultados no deseados: AI Hallucination Cases Database – Damien Charlotin. Esta base de datos contiene casos de diversas partes del mundo, incluyendo por ejemplo, casos de Argentina, Brasil, EE. UU y más.
Impacto en el ámbito académico
En el ambiente universitario, el fenómeno es igualmente frecuente. Estudios publicados este año advierten sobre un 48% de error medio en las respuestas de modelos de IA de razonamiento, y del uso de estos textos como fuentes sin verificación en ensayos o investigaciones. Esto ha derivado en un aumento de denuncias por plagio, desinformación académica y citaciones incorrectas de estudios inexistentes. Ref: La IA es cada vez más potente, pero sus alucinaciones son cada vez peores
¿Qué se está haciendo para reducir las alucinaciones en la IA?
Para enfrentar este desafío, la industria está poniendo en práctica diversas soluciones:
- Generación aumentada por recuperación (RAG): Consiste en enlazar los modelos de IA con bases de datos vectoriales confiables y actualizadas, de modo que puedan consultar información real al instante y brindar respuestas más precisas. Esto se manifiesta por el uso intensivo de herramientas como GPTs de OpenAI o Gems en Gemini, que aprovechan las técnicas de RAG para mejorar las respuestas.
- Sistemas agenticos: Se utilizan varios agentes de inteligencia artificial con capacidad de razonamiento, cada uno especializado en una tarea, para revisar, corregir y validar las respuestas antes de presentarlas al usuario. Esto ayuda a identificar y filtrar posibles errores o afirmaciones sin comprobar. Esto se ve reflejado por el desarrollo de plataformas como n8n, Make, los avances de OpenAI con Agent Builder, y muchas más.
- Técnicas de verificación propia: Se emplean estrategias de diseño de indicaciones (prompts) que llevan a la IA a cuestionar y verificar sus propias respuestas, disminuyendo así la frecuencia de alucinaciones.
Estas prácticas buscan que la inteligencia artificial sea más confiable y precisa en sus respuestas cotidianas. En particular, en la aplicación de técnicas propias, propongo trabajar y profundizar en la aplicación del pensamiento crítico, ya que nos capacita para utilizar nuestra cognición de manera más eficaz y segura.
¿Qué es el pensamiento crítico y cómo puede ayudarnos?
El pensamiento crítico es la capacidad de analizar, evaluar y reflexionar sobre información antes de aceptarla como válida. Frente a la IA generativa, implica:
- Detectar sesgos: tanto del modelo como propios.
- Evaluar evidencia: ¿hay fuentes confiables?, ¿la respuesta se puede verificar?
- Cuestionar supuestos: ¿por qué creo que esto es cierto?, ¿qué alternativas hay?
- Fomentar metacognición: reflexionar sobre cómo se llegó a una conclusión.
Estrategias para fomentar el pensamiento crítico en usuarios de IA
- Enseñar a cuestionar: ¿De dónde viene esta información? ¿Es verificable?
- Promover la validación cruzada: Buscar fuentes externas antes de aceptar una respuesta.
- Diseñar entornos de revisión: Incorporar chequeos humanos en procesos automatizados.
- Usar la IA como herramienta, no como autoridad: Integrarla en el proceso de pensamiento, no reemplazarlo.
Ejemplo práctico: del uso pasivo al pensamiento activo
Un estudiante usa IA para redactar un ensayo. En lugar de entregarlo tal cual, se le pide:
- Identificar afirmaciones clave.
- Verificar cada una con fuentes académicas.
- Reescribir el texto con sus propias conclusiones.
Este proceso transforma la interacción con la IA en un ejercicio de aprendizaje profundo.
Conclusión: alfabetización crítica en la era de la IA
La alfabetización digital del futuro no solo implica saber usar herramientas de IA, sino también saber pensar con ellas. Combinar pensamiento crítico con conciencia heurística es clave para evitar errores de juicio, especialmente en entornos educativos, legales y profesionales.
La IA generativa no debe reemplazar el juicio humano. El reto está en formar usuarios que no solo consuman respuestas, sino que las evalúen, cuestionen y mejoren.