Pensar mejor no es saber más: es aprender a ver distinto.

El pensamiento crítico reconfigura la forma en que observamos, analizamos y decidimos en la era de la inteligencia artificial.

En un entorno donde la inteligencia artificial generativa redefine la forma en que se produce y consume la información, la capacidad de evaluar críticamente lo que vemos deja de ser una habilidad deseable y se convierte en una competencia estratégica.

¿Cuál rostro es real y cuál es IA?

Imagen tomada de Weigelt et al. (2026).

Un estudio reciente desarrollado en el Holon Institute of Technology por Weigelt et al. (2026), utilizando tecnología de seguimiento ocular (eye-tracking), evidencia cómo el entrenamiento en pensamiento crítico no solo mejora el desempeño, sino que transforma la manera en que las personas procesan la información.

A través de un diseño experimental, se compararon dos grupos de estudiantes: uno con intervención formativa (n = 24) y otro sin ella (n = 44). Los resultados son contundentes desde una perspectiva aplicada: quienes recibieron entrenamiento desarrollaron patrones de atención más sofisticados, caracterizados por una mayor duración y amplitud en sus fijaciones visuales. Es decir, dejaron de “ver lo evidente” y comenzaron a examinar el sistema completo de información, incluyendo elementos periféricos que suelen contener señales críticas para la toma de decisiones.

El grupo entrenado amplía su campo visual hacia zonas periféricas, mientras el grupo control se concentra en los elementos centrales del rostro.

Este cambio en la forma de observar se hace visible en la distribución de la atención: mientras el grupo control concentra su mirada en los rasgos centrales del rostro (ojos, nariz y boca), el grupo entrenado amplía su exploración hacia el fondo y los contornos de la imagen, incorporando señales que normalmente pasan desapercibidas.

El grupo experimental no solo mira más, sino que procesa con mayor profundidad, especialmente en zonas periféricas de la imagen.

"Pensar mejor no es ver más información, es dedicar más tiempo a lo que normalmente ignoramos”

Este cambio en el procesamiento cognitivo se tradujo en mejor desempeño observable: el grupo entrenado logró mayor precisión en la identificación de imágenes deepfake y mostró una mayor capacidad para cuestionar la autenticidad del contenido. Sin embargo, el estudio también revela un hallazgo clave para cualquier organización: tanto expertos como no expertos tienden a sobreestimar su capacidad de juicio, sin diferencias significativas en su autopercepción de desempeño.

Aunque el grupo entrenado mejora su precisión, ambos grupos mantienen niveles similares de confianza en su desempeño.

“El mayor riesgo no es equivocarse, es no saber que se está equivocado”

Como se observa, aunque el grupo entrenado mejora su nivel de acierto frente al grupo control, ambos grupos presentan niveles similares de confianza en su desempeño. Esta brecha entre desempeño real y percepción evidencia un exceso de confianza que puede comprometer la calidad de las decisiones.

Desde una lógica de negocio, esto implica un riesgo crítico:las decisiones no fallan únicamente por falta de información, sino por exceso de confianza en diagnósticos deficientes.

La evidencia es clara: las intervenciones estructuradas en pensamiento crítico no solo transmiten conocimiento, sino que reconfiguran la arquitectura cognitiva de la decisión. Modifican la atención, amplían el análisis y mejoran la calidad del juicio en contextos de alta incertidumbre.

No se trata de enseñar qué pensar, sino de transformar cómo se observa, cómo se interpreta y cómo se decide.

“Lo que no cambia en la forma de observar, no cambia en la calidad de la decisión” 

En un entorno donde lo real y lo artificial convergen, las organizaciones que desarrollen capacidades de pensamiento crítico basadas en evidencia no solo reducirán errores, sino que construirán una ventaja competitiva sostenible: equipos capaces de diagnosticar mejor, decidir con mayor precisión y actuar con mayor impacto.

Referencia:

Weigelt, H., Segev, E., Kurtz, G., Kahana, O., & Raz Fogel, N. (2026). Enhancing students’ critical thinking literacy in a generative AI context: Eye movement patterns of deepfake detection. Computers & Education, 244.