Hoy en día se promueve por todas partes la IA y se declara que esta será el futuro y la solución de los problemas.
Sin embargo, hay que decir que, aunque la IA por sí sola no resolverá la crisis ambiental, si tiene el potencial de acelerar y ampliar drásticamente los esfuerzos de sostenibilidad. Su fuerza reside en navegar y gestionar la cantidad enorme de datos y la complejidad de los sistemas, desde las cadenas de suministro globales hasta las redes eléctricas, la gestión del agua, agricultura, la emisión de contaminantes y el clima. Gracias a su capacidad para analizar grandes cantidades de datos de diversos campos, la IA puede descubrir patrones ocultos, conexiones e ineficiencias que la automatización tradicional podría pasar por alto. No obstante, la cuestión ambiental, no sólo trata de datos, sino de procesos, ciclos, interacciones, interdependencias, relaciones con lo social, cultural y aspectos meteorológicos, que sólo son posibles de analizar, interpretar y solucionar por los expertos humanos.
Una exploración de un sitio puede realizarse con imágenes satelitales muy precisas, pero el recorrido en campo es aún todavía más rico en información y detalles, que sólo el ojo humano a esa distancia puede detectar (por ejemplo, la cantidad y especies de hormigas en el suelo). Pero ese desplazamiento del ser humano por la tecnología y en particular la IA, se debe a una cuestión económica, de ahorrar costos de personal en campo y tiempo, pero no es debido a que resulte superior.
Por otra parte, el uso constante de IA provoca (que te facilita muchas cosas) una disminución en la capacidad de razonamiento (y en particular, el pensamiento crítico. Que es una habilidad cognitiva esencial que permite a las personas analizar, evaluar y sintetizar información para tomar decisiones fundamentadas y resolver problemas de manera efectiva. Es un proceso que va más allá de aceptar datos de forma pasiva; implica cuestionar su validez, identificar sesgos, considerar múltiples perspectivas y llegar a conclusiones razonadas) del ser humano, lo cual, considero que es grave esta disminución, ya sin contar que la IA entre sus desventajas, conlleva la pérdida de empleos. (sin mencionar el impacto ambiental negativo por el alto consumo de energía. Los sistemas de IA y los centros de datos que los alimentan consumen cantidades significativas de energía, más que las soluciones tradicionales de TI y en la nube).
En este sentido, el uso frecuente de herramientas de IA puede estar debilitando esta habilidad al fomentar un fenómeno conocido como “cognitive offloading”. Este término describe la tendencia a delegar tareas cognitivas en dispositivos externos, como asistentes virtuales o motores de búsqueda, en lugar de procesar la información de manera independiente.
Y en un estudio reciente desarrollado por Michael Gerlich, publicado en Societies, reveló una correlación negativa entre el uso frecuente de herramientas de IA y las habilidades de pensamiento crítico. “Los participantes que dependían más de la IA para resolver problemas o tomar decisiones mostraron un desempeño inferior en evaluaciones de pensamiento crítico”. Este enfoque se atribuye principalmente al “cognitive offloading”, ya que los usuarios tienden a aceptar respuestas generadas por IA sin analizarlas profundamente.
El problema radica en que las herramientas de IA no solo proporcionan datos, sino que también ofrecen soluciones completas, eliminando la necesidad del razonamiento independiente. Esto fomenta una actitud pasiva hacia la información y reduce las oportunidades para desarrollar habilidades críticas esenciales. Además, el sesgo algorítmico inherente a muchas herramientas de IA puede limitar la exposición a perspectivas diversas, reforzando prejuicios existentes y debilitando aún más el análisis crítico.
Y en el ámbito ambiental, la IA está transformando procesos en sectores como la investigación, estudios, políticas públicas, organismos operadores de agua, organizaciones de agricultores y consultorías. Aunque estas herramientas pueden optimizar tareas complejas, existe el riesgo de que los profesionales confíen demasiado en algoritmos, dejando de lado su propio juicio crítico. Esto podría ser especialmente problemático en situaciones en las que los algoritmos presentan sesgos o limitaciones.
Ahora bien, para contrarrestar los efectos negativos que el uso excesivo de herramientas de IA puede tener sobre el pensamiento crítico, es crucial adoptar estrategias que fomenten un equilibrio entre el aprovechamiento de la tecnología y el desarrollo de habilidades cognitivas.
Por ello, en primer lugar, es fundamental promover hábitos de análisis independiente. Para que los usuarios deban cuestionar la validez de las respuestas generadas por IA, verificarlas en fuentes adicionales y reflexionar sobre su contenido antes de aceptarlas como ciertas. Este enfoque fomenta una interacción con la información, fortaleciendo las habilidades críticas.
Asimismo, se debe contemplar y diseñar currículos, que integren el pensamiento crítico como una competencia esencial.
Y por último, las organizaciones y desarrolladores tecnológicos, deben establecer políticas y diseñar herramientas para motivar un uso consciente de la IA. Lo cual incluye incorporar funciones que fomenten la verificación de datos o incluso advertencias sobre posibles sesgos en la información generada.
Tanto la IA como el ser humano, sobresalen en diferentes áreas: la IA es superior en velocidad, procesamiento de datos y tareas repetitivas, mientras que los humanos destacan por su creatividad, empatía, juicio moral, adaptabilidad a contextos imprevistos y comprensión emocional. La inteligencia humana es contextual, intuitiva y abarca la sabiduría, mientras que la IA es instrumental y necesita supervisión humana para funcionar correctamente y tomar decisiones éticas.
La inteligencia artificial es una forma de inteligencia basada en algoritmos, capaces de procesar grandes cantidades de datos, reconocer patrones y aprender de ellos, gracias a técnicas como el “machine learning”.
A diferencia, la inteligencia humana es mucho más flexible y contextual, y algunos autores subrayan que la inteligencia humana no se basa solo en el procesamiento de información, sino en la capacidad de interpretar y dar sentido a los datos en un contexto determinado. Los seres humanos no solo piensan y resuelven problemas, sino que también sienten, comprenden y aplican un juicio moral.
En esta medida, hay que considerar un aspecto clave que distingue ambas inteligencias, es que la IA está limitada por su programación, mientras que la inteligencia humana es capaz de improvisar, adaptarse a situaciones nuevas y tomar decisiones basadas en la lógica, valores y emociones.
Por otra parte, mientras la IA puede ser una herramienta extremadamente útil, los seres humanos deben seguir manteniendo el control sobre las decisiones más importantes.
Así también, otro de los desafíos éticos que se plantean, es el sesgo inherente en los algoritmos de IA. Los sistemas de IA son desarrollados y entrenados en base a datos históricos que, en muchos casos, pueden reflejar prejuicios sociales preexistentes. En el ámbito educativo, esto puede traducirse en la perpetuación de desigualdades o en decisiones basadas en criterios que no tienen en cuenta las complejidades del individuo. Los usuarios de la IA tienen la responsabilidad de supervisar el uso de IA para asegurarse de que los algoritmos no generen sesgos que puedan afectar negativamente.
Mientras que la IA puede evaluar escenarios alternativos con precisión, no tiene la capacidad de incorporar incertidumbres no cuantificables. Por ejemplo, no puede evaluar la “sensación” que tiene un piloto sobre el comportamiento del avión en circunstancias críticas o los pequeños detalles. De ahí, que un componente fundamental de la inteligencia humana es la capacidad de gestionar el estrés y las emociones en situaciones de riesgo extremo.
Por todo lo anterior, es importante no dejarse llevar por la basta publicidad de la IA, sino sólo aprovechar sus ventajas, pero no para sustituir el pensamiento o capacidad humana.
