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La IA es un compañero mental imperfecto: no sustituye el criterio, pero puede cambiar la forma en que pensamos y enfrentamos problemas.

Seguramente, como muchos, al inicio ChatGPT para mí era solo una herramienta que respondía preguntas y generaba textos por nosotros. En ese momento, lo más valioso de uso era la rapidez y la comodidad para encontrar respuestas.  Sin embargo, con el paso de tiempo, todos hemos descubierto nuevas formas de utilizarlas. Pero, mientras exploraba nuevos usos para generar ideas, también empecé a notar algo que a veces no me gustaba tanto: en algunos momentos estaba delegando mi propio pensamiento. Sin darme cuenta, mis ideas, mis soluciones y hasta mis conclusiones comenzaban a verse influenciadas y sesgadas por las respuestas que recibía.  

Si bien aún tengo mucho que mejorar y aprender, estoy tratando de usar estas herramientas no para que piensen por mí, sino para pensar conmigo: para ayudarme a ver lo que no estaba viendo y a cuestionar mis propias ideas.  Por eso, cuando hago una solicitud, casi nunca me quedo con la primera respuesta: pido varias opciones y soy yo quien decide con cuál quedarme. El elegir con qué respuesta o idea me quedo cambia por completo cómo se usa, porque la respuesta deja de ser “lo que dijo la IA” y se convierte en una decisión propia. Pero también soy consciente de que esa decisión no es tan libre como me gustaría pensar y que la IA, incluso ahí, sigue influyendo más de lo que a veces reconozco. 

También he incorporado otra práctica que me ha dado buenos resultado. Antes de pedir respuestas, le pido a la IA que me haga varias preguntas. De esta forma, en lugar de partir de supuestos, empiezo con el contexto adecuado, lo que hace que las respuestas posteriores estén mucho más alineadas con lo que realmente necesito. Y aunque mejora el contexto, no dejo de cuestionarme si apoyarme tanto en este mecanismo no es el primer paso hacia una dependencia más sutil de la que me gustaría admitir.  

Sobre todo, desde la última mitad del 2025 he empezado a usar la IA como asistente de programación. Durante muchos años dejé de desarrollar por los roles que desempeñé, aunque siempre quise volver a programar. El problema no era el código, sino el tiempo necesario para aprender nuevos frameworks y sintaxis de los nuevos lenguajes. Herramientas como Cursor me han permitido enfocarme más en explorar ideas y en la parte conceptual. A finales del año pasado desarrollé un pequeño sistema en cuestión de días, algo que, sin estas herramientas, probablemente habría tomado semanas a algún desarrollador con experiencia media. Aunque ChatGPT sigue siendo la herramienta más popular, he encontrado mucho valor en explorar otras opciones. Gemini ha mejorado bastante, Claude y Cursor se ha integrado bien a mis proyectos de desarrollo y sé que pronto incorporaré más herramientas. Esta competencia constante, lejos de ser un problema, abre oportunidades para entender qué herramienta funciona mejor en cada caso. 

Las herramientas de IA cambiaron mucho durante 2025 y seguirán cambiando. Pero el verdadero reto no está solo en las herramientas, sino en cómo aprendemos a usarlas. En dejar de verlas únicamente como soluciones rápidas y empezar a entenderlas como espacios para pensar, explorar y cuestionar. En encontrar nuevos casos de uso y nuevas formas de pensar con ellas, sin perder de vista que también tienen limitaciones y sesgos. Hoy las veo como un compañero mental imperfecto, pero útil. No sustituyen el criterio ni la experiencia, pero sí pueden cambiar la forma en la que pensamos sobre una idea o problema.  Seguramente este año encontraré nuevas formas de trabajar con ellas, de integrarlas a mi proceso y de hacer más cosas. Al final del día, lo que siento es una preocupación del impacto de su uso, no solo en mi sino para todo el mundo.  Me preocupa que, al querer intentar pensar mejor con la IA termine pensando menos por mi cuenta, que la facilidad para preguntar, sustituya el tener las dudas en mi mente por más tiempo.  El reto ya no es si la IA puede ayudarnos a pensar, sino si nosotros seremos capaces de notar cuándo empieza a pensar en nuestro lugar. Encontrar ese equilibrio entre aprovechar su potencial y no volvernos dependientes no es algo que se resuelva con reglas claras ni con buenas intenciones, es un proceso largo y continuo. Quizá la pregunta más importante no sea qué más puede hacer la IA por mí, sino qué partes de mi pensamiento no estoy dispuesto a delegar, aunque me cueste más tiempo, más esfuerzo o más silencio. 

A finales de año me sentía un poco mal. Nada grave, pero lo suficiente como para preocuparme. Al principio dudé, pero no pude resistir la tentación de buscar mis síntomas preguntándole a ChatGTP para saber qué me estaba pasando.   No quería que eso quedara en mi historial de las conversaciones así que lo hice desde en modo incognito del navegador y sin haber iniciado la sesión en mi cuenta.  Le expliqué cómo me sentía y ChatGPT me dio un diagnóstico preliminar. Después le pedí que me hiciera diez preguntas para tratar de mejorar mi diagnóstico. Al final me dijo que podía tratarse de dos posibles padecimientos y, como era de esperarse, me sugirió acudir con un especialista en particular, ya que también le pregunté qué tipo de médico atendía ese tipo de problemas. Como sí era un tema que me preocupaba, tomé el teléfono, busqué un especialista y agendé una consulta.  

El doctor confirmó uno de los padecimientos que ChatGPT había sugerido, me recetó un medicamento y algunos consejos adicionales para cuidarme. Al salir de la consulta, volví a entrar a ChatGPT, le pedí que me ampliara la información sobre el padecimiento y que me explicara mejor de qué se trataba. Además de eso, también me sugirió algunos hábitos que debía reforzar para evitar que el problema se complicara. En ese contexto, la duda no es solo para qué usar la IA, sino qué tan confiable es la información que nos ofrece cuando se trata de salud. 

Estoy seguro de que no soy la única persona que hace esto, y no solo con herramientas de IA; desde hace mucho tiempo es una práctica común que las personas busquen sus síntomas en Google. Existen estimaciones y estadísticas que el propio OpenAI ha compartido que indican que 1 de cada 4 usuarios consulta de manera regular temas de salud física y mental a través de su plataforma.  Si bien hoy tenemos plataformas de propósito general, es muy probable que empecemos a ver cada vez más herramientas de uso específico, especialmente en áreas como la salud. 

OpenAI está por lanzar un nuevo servicio llamado ChatGPT Health. La idea es ayudar a las personas a atender temas de salud, pero yendo más allá de solo responder preguntas. Para hacerlo, la plataforma pedirá que subas registros médicos, estudios de laboratorio e incluso que conectes dispositivos que monitorean signos vitales. Con toda esa información, la herramienta busca ofrecer una visión más completa y ayudar a cuidar la salud de manera más informada. En el fondo, se trata de centralizar la información médica y dar más contexto a las recomendaciones que ofrece. 

De acuerdo con OpenAI, ChatGPT Health está pensada para organizar e interpretar la información médica del usuario. Por ejemplo, puede ayudar a entender mejor los resultados de análisis recientes. A partir de los datos disponibles, también ofrecerá orientación sobre hábitos como alimentación, ejercicio o sueño, con el objetivo de llegar mejor preparado a una consulta médica. Debido a la sensibilidad de esta información, las conversaciones de salud estarían separadas del resto de los chats, para darles un tratamiento distinto en términos de privacidad y seguridad de los datos. 

Hemos visto cómo la inteligencia artificial ha llegado a muchas áreas de la vida cotidiana, desde el trabajo hasta el entretenimiento, y la salud no podía ser la excepción. Su adopción ha avanzado más rápido que la discusión sobre sus implicaciones reales. Como ocurre con casi todo en el mundo de la IA, este tipo de herramientas puede analizarse desde al menos dos perspectivas distintas. 

Por un lado, las herramientas de IA mejoran gracias a los datos. Si millones de usuarios suben información, monitorean su salud y comparten registros, los datos de entrenamiento pueden ayudar a mejorar los resultados. Además, no se trata solo de tener más datos, sino datos más diversos. Medicamentos, vacunas y tratamientos pueden variar en efectividad según la región. Tener información de personas en México, Argentina, Japón o Turquía (por mencionar algunos países) podría ayudar a obtener mejores diagnósticos y tratamientos más ajustados a cada contexto. 

Además, en países como México y en gran parte de Latinoamérica, donde los sistemas de salud no son lo mejor, existe una saturación y una fuerte desigualdad en el acceso, muchas personas retrasan la atención médica por falta de recursos o por la dificultad para conseguir una consulta. En este contexto, contar con diagnósticos iniciales, recomendaciones básicas y cierto seguimiento puede ayudar a detectar problemas a tiempo y a tomar mejores decisiones antes de que una situación se agrave. Sin resolver los problemas de fondo, este tipo de herramientas podría tener un impacto positivo en la salud pública, especialmente en comunidades donde el acceso a servicios médicos sigue siendo limitado. 

Pero también está el otro lado de la moneda. El primero es la privacidad. Empresas como OpenAI no solo tendrían un perfil de nuestros intereses, sino también detalles muy sensibles sobre nuestra salud. Sabemos bien que esto puede derivar en un mal uso de la información. ¿Qué pasaría si estos datos se hicieran públicos o se usaran de forma incorrecta? ¿Qué efectos secundarios podría tener? El riesgo no es solo de privacidad, sino también de poder. Tener tantos datos de salud permitiría construir perfiles biológicos, predecir enfermedades y abrir la puerta a posibles formas de discriminación en seguros, empleos o créditos.  En escenarios más extremos, este tipo de información podría usarse con fines geopolíticos o biotecnológicos, convirtiendo los datos médicos en un activo estratégico que afecta no solo a individuos, sino a poblaciones enteras. 

El crecimiento de las plataformas de IA ha sido muy rápido, pero no ha sido gratuito. Detrás de este avance hay inversiones enormes en infraestructura que, tarde o temprano, obligarán a las empresas a generar ingresos. Esto abre una pregunta incómoda: aunque estas herramientas puedan ayudar a muchas personas, ¿qué tipo de modelo de negocio será necesario para sostenerlas y quién terminará pagando ese costo? 

Por ahora, ChatGPT Health aún no está disponible y solo existe una lista de espera. Pero si hoy muchas personas ya consultan su salud en ChatGPT, suben estudios médicos y confían en la plataforma, es probable que una herramienta enfocada exclusivamente en salud tenga una adopción muy alta.  

Tal vez el problema no esté en lo que la inteligencia artificial hará con la salud en el futuro, sino en lo que ya estamos haciendo hoy con ella. Cada vez más personas consultan síntomas, interpretan resultados y toman decisiones preliminares apoyadas en información generada por modelos que no siempre entendemos. La confianza no llega de golpe, se construye poco a poco, casi sin darnos cuenta. La pregunta no es si la IA puede ayudar, sino en qué momento dejamos de cuestionarla. Y cuando se trata de nuestra salud, quizá esa sea la decisión más delicada de todas. 

Detectar con certeza si una tarea fue hecha con IA es imposible; lo importante es enseñar a los estudiantes a pensar y aprender.

Que los estudiantes busquen atajos para hacer su tarea no es nada nuevo. Seguramente cuando eras estudiante también lo hiciste: pedías a un amigo que te prestara su tarea, copiabas fragmentos de Wikipedia o buscabas la forma de que alguien más lo hiciera por ti. Hoy no es diferente, ya que muchos estudiantes siguen buscando lo mismo, hacer más rápido sus tareas.  Quizás lo único que ha cambiado es que ahora la inteligencia artificial los ayuda.

Uno de los usos más comunes de herramientas como ChatGPT es ser un asistente para hacer las tareas, o incluso, en algunos casos, quien haga toda la tarea.  En muchos casos a los profesores no les gusta que sus estudiantes usen estas herramientas y termina por prohibirlas, porque al final del día no cumplen con el objetivo de la tarea: reforzar lo aprendido en clase, desarrollar el pensamiento crítico y, sobre todo, aplicar los conocimientos adquiridos.

Hoy en día, un profesor puede detectar con cierta facilidad si un estudiante copió y pegó un texto generado por IA. El estilo suele ser demasiado limpio, genérico y con una estructura repetitiva. También es común encontrar un vocabulario demasiado neutro, frases que suenan correctas pero vacías de contenido, ejemplos que no encajan con el contexto de la clase o explicaciones que repiten lo mismo con distintas palabras. Sin embargo, cada vez más estudiantes han aprendido a “humanizar” los textos: varían la longitud de las oraciones, usan una voz más personal, introducen anécdotas o cometen errores intencionales. Lo que para un detector es una “imperfección” que prueba humanidad, para un estudiante es simplemente un truco más.

Muchos profesores están buscando una herramienta infalible que les diga con certeza si un texto fue escrito por una IA. Pero la verdad es que, ni ahora ni en los próximos años, existirá una forma de saberlo con un 100% de seguridad. La idea de una herramienta perfecta es irreal tanto técnica como conceptualmente. Los modelos de lenguaje como ChatGPT o Gemini no dejan huella digital. No copian, generan. Su función es predecir la siguiente palabra en una secuencia, basándose en millones de ejemplos. El resultado no tiene un sello artificial, sino una imitación de los estilos humanos. Esto significa que un texto creado por IA no siempre puede rastrearse de manera directa.

Los detectores de IA disponibles en el mercado son, en realidad, clasificadores que estiman si un texto parece más humano o artificial. Esa estimación tiene dos puntos débiles: los falsos positivos, cuando un texto legítimamente escrito por un estudiante se marca como artificial y los falsos negativos, cuando un texto generado por IA pasa desapercibido.  Estos sistemas no detectan “IA”, sino busca patrones estadísticos que se imitan la forma en que también escribimos los humanos. Su funcionamiento se basa en medir la probabilidad y consistencia de las palabras, no en identificar un rastro único de la máquina que lo generó.

A medida que la IA se vuelve más sofisticada, sus resultados se asemejan cada vez más a la escritura humana. Esto hace obsoletas las métricas en las que confían los detectores.  Si realmente quisiéramos tener una herramienta que detectara si un estudiante escribió un documento con la ayuda de la IA, las universidades tendrían que registrar previamente el estilo de escritura de cada estudiante y acumular una especie de “huella” de referencia. Pero además de ser técnicamente complejo, plantea dilemas éticos y de privacidad. Requeriría almacenar grandes volúmenes de textos personales a lo largo del tiempo además de que deberíamos asumir que el estilo de escritura de un estudiante es fijo, cuando en realidad evoluciona con la práctica y la experiencia.

Si nunca podremos estar seguros de si un documento fue escrito con IA, ¿tiene sentido seguir intentando descubrirlo? Tal vez como profesores deberíamos dejar de obsesionarnos con tratar de identificar textos generados por ChatGPT y enfocarnos más en el proceso que en el resultado. Una tarea debe retar a los estudiantes a pensar, a demostrar que comprendieron y, sobre todo, a aplicar lo aprendido en situaciones nuevas.

Por supuesto, esto también abre las puertas a una preocupación real, la IA puede fomentar dependencia, atrofiar la memoria y simplificar en exceso el aprendizaje. Pero también puede enseñar a los estudiantes a dialogar con la tecnología, a cuestionarla y a moldearla en lugar de simplemente hacer un copy-paste. El verdadero reto no es descubrir si un estudiante buscó un camino rápido para hacer sus tareas, sino rediseñar las clases para que el valor no esté en entregar un texto final, sino en mostrar cómo se llegó a él.

Al menos en el mediano plazo, ninguna plataforma podrá decirnos con certeza si un artículo fue hecho con IA sin afectar la privacidad de los estudiantes. Tal vez el verdadero aprendizaje no está en entregar una tarea sino en mostrar cómo se llegó al resultado. Al final, más que tratar de atrapar a nuestros estudiantes, nuestra tarea como profesor es acompañar a los estudiantes a desarrollar una mente curiosa, crítica y capaz de dialogar con la tecnología.

Al llegar a los 40, tu experiencia en el mundo laboral te ha enseñado a no dejarte impresionar con facilidad. Eres escéptico de las soluciones mágicas y de todo lo que se vende como la próxima herramienta que transformará nuestro mundo. Has escuchado tantas veces que una plataforma llevará a tu empresa al éxito, a conseguir más clientes y a ser más productiva, que ya te has decepcionado. A veces incluso prefieres seguir trabajando como siempre lo has hecho, con esos viejos trucos que siempre funcionan.  

Quizás te esté pasando lo mismo con la inteligencia artificial. La has escuchado por todos lados, la ves en cada presentación de nuevos productos, y siempre dicen que va a transformar nuestro mundo, pero sigues siendo escéptico y crees que eso no pasará. Usas ChatGPT, conoces sus capacidades, pero aún dudas de cómo integrarlo por completo en tu trabajo, de cómo podría encajar en los procesos de tu empresa. En el fondo sabes que, por ahora, todavía no está lista para integrarse en tu día a día.

Es cierto, opino lo mismo: la IA no es mágica. Aunque muchos la presenten como algo capaz de hacerlo todo, la verdad es que tiene límites y carencias: se equivoca, inventa cosas, refleja prejuicios y, sobre todo, carece del contexto de cómo se hacen las cosas en tu empresa. Pensar que “lo sabe todo” es tan peligroso como creer que “va a quitarnos el trabajo”.  La realidad es otra: la verdadera capacidad de la IA no es reemplazar, sino amplificar. No viene a sustituir tu experiencia ni tus conocimientos, sino a potenciarlos. Eso significa usarla para ahorrar tiempo en tus tareas, mejorar tus decisiones y encontrar soluciones más rápido.

Si tienes más de 40, lo que ya tienes es criterio. Has pasado por grandes cambios, has tomado decisiones difíciles, has visto qué funciona y qué no, y también te has equivocado muchas veces. Ese contexto te da una gran ventaja para aprovechar las herramientas de inteligencia artificial. Un joven puede pedirle algo a ChatGPT y creer la primera respuesta. Tú, en cambio, puedes dudar, comparar, cuestionar, ser escéptico y decidir qué sirve de verdad. La experiencia es lo que hace que la IA sea útil.

El problema es que, a cierta edad, preferimos lo estable y evitamos lo nuevo. Repetimos lo que ya dominamos, usamos las mismas herramientas y seguimos la misma rutina. Nos convencemos de que eso basta, pero en realidad no es suficiente.  Piensa en esto: si hoy tienes 40, te quedan al menos veinte años de vida laboral. Y si miras atrás, verás que todo cambió en las últimas dos décadas: la tecnología se volvió parte de nuestra vida, las herramientas digitales nos acompañan tanto en lo laboral como en lo personal, y los algoritmos toman cada vez más decisiones por nosotros. ¿De verdad crees que los próximos veinte serán más tranquilos? Con la IA como motor, el cambio será mucho más grande

La IA tiene un lado creativo que a veces pasa desapercibido. No solo ayuda a ahorrar tiempo, también te permite ver los problemas desde otro ángulo. Puede hacerte preguntas que no habías considerado, mostrarte opciones nuevas o inspirarte a probar algo distinto. Es como un compañero que nunca se cansa de explorar contigo. Pero la clave no está en sus respuestas, ni en creer que lo sabe todo, sino en poner tu criterio y tu experiencia en el centro de cada decisión. 

A los 40, muchos ya dirigen equipos o toman decisiones clave en sus empresas. No entender cómo funciona la IA, sus límites y sus riesgos no solo es un problema personal: puede convertirse en un problema para todo el grupo que confía en ti. Porque, seguramente, y sin que lo notes, tu equipo ya la está usando más que tú. El problema es que el uso de estas herramientas no garantiza mejores resultados: confiar demasiado en ellas puede llevar a peores decisiones, a aplicar soluciones que no encajan con el contexto o, simplemente, a no alcanzar los objetivos que se buscan.  Tu responsabilidad no es solo aprender a usar la IA, sino dirigir la conversación sobre cómo aplicarla de manera adecuada. Pero solo podrás hacerlo si entiendes cómo funciona, porque no es una herramienta cualquiera: sus resultados dependen de los modelos mentales y de la experiencia que pongas al usarla.

Aprender sobre inteligencia artificial después de los 40 es recordar que nunca es tarde para aprender algo nuevo y reinventarte. Claro, te puede costar más que a los 20, porque llevas años trabajando de una manera, y puede dar miedo explorar nuevos modelos mentales o encontrar distintas formas de hacer las cosas. Pero justamente por eso, es aún más importante que lo hagas: tu experiencia puede darle sentido y dirección al uso de estas herramientas.

 Los próximos veinte años de tu vida laboral pueden ser los más creativos y productivos. La pregunta es si estarás dispuesto a aprender algo nuevo o dejarás que otros lo hagan por ti. Si tienes más de 40, tu experiencia no es un obstáculo, es tu mayor fortaleza. Has aprendido a distinguir lo que funciona de lo que solo es promesa, y eso te da una ventaja enorme frente a quienes apenas comienzan. Cada semana que inviertes en aprender algo nuevos, estás asegurando tu relevancia en un mundo que cambia cada día más rápido. El futuro no es para los que más saben, sino para los que nunca dejan de aprender.