Full Title: En La Era De La Inteligencia Artificial, Más Pensamiento Crítico.
Highlights
Para obtener un valor real de los sistemas de IA debemos desarrollar nuestras ‘soft skills’, especialmente el pensamiento crítico. (View Highlight)
No hace prácticamente nada, para obtener un beneficio real de la IA, era necesario construir y entrenar sistemas de IA que requerían habilidades ‘duras’ como Matemáticas, Física, grandes conocimientos en programación o ingeniería de datos. Ahora, gracias a la IA generativa, ya no es necesario ser un experto en estadística y probabilidad, cálculo o álgebra lineal para sacar provecho de la IA generativa. Tampoco es necesario conocer diferentes algoritmos y habilidades de modelado. En su lugar, es necesario utilizar habilidades interpersonales como la comunicación, la curiosidad, la resolución de problemas, la adaptabilidad y el pensamiento crítico. (View Highlight)
las habilidades blandas están demostrando ser las más importantes para obtener valor de los sistemas de IA. En concreto, el pensamiento crítico será el protagonista. Y por centrarnos un poco, recordemos que el pensamiento crítico es la capacidad de obtener una comprensión sólida, fiable y lo más veraz posible de la información y, a continuación, utilizar esa comprensión para tomar decisiones sensatas basadas en ese conocimiento. Esto significa escudriñar la información, cuestionar los supuestos y asegurarse de que las conclusiones se apoyan en pruebas sólidas. (View Highlight)
Los enfoques de pensamiento crítico proporcionan las herramientas mentales necesarias para refinar iterativamente las indicaciones y afinarlas para obtener resultados más eficaces. Probar distintos enfoques utilizando las habilidades de pensamiento conduce a resultados más claros y precisos. La capacidad de analizar requisitos complejos ayuda a diseñar instrucciones eficaces y a evaluar la calidad de las respuestas generadas por la IA. (View Highlight)
Un enfoque clave para desarrollar y perfeccionar las habilidades de pensamiento crítico es abordar siempre las interacciones con los sistemas basados en Inteligencia Artificial con una buena dosis de escepticismo y cuestionar los supuestos, especialmente los propios. Preguntémonos si la información que entra y sale de los sistemas de IA tiene sentido y qué suposiciones se están haciendo. Busquemos pruebas que apoyen o refuten estas suposiciones. (View Highlight)
El pensamiento crítico también requiere que seamos conscientes de los posibles sesgos informativos y de los datos. Estos sesgos pueden estar representados en nuestra propia forma de pensar, en los datos, en los análisis, en los resultados de los sistemas LLM o en la forma en que utilizamos o examinamos los resultados generados por la IA. Trabajemos para observar e identificar patrones y tendencias en los datos. Esto implica no sólo observar los datos, sino comprender el contexto y las relaciones entre las distintas variables. (View Highlight)
