La IA no sustituye el pensamiento crítico: lo exige. Lo que confirma un estudio de OpenAI y Bocconi

Una convicción que no nace de un estudio, pero que un estudio confirma

Cuando desde este Vicerrectorado de Planificación Estratégica y Cultura Digital pusimos en marcha dIAlogos, lo hicimos con una convicción de partida: la universidad no puede situarse ni en la negación de la inteligencia artificial ni en su adopción acrítica. No podemos decirles a nuestros estudiantes que no la utilicen, porque la van a encontrar en todos los ámbitos de su vida profesional. Pero tampoco podemos dejar que la usen sin criterio, sin responsabilidad y sin conciencia de sus límites. Nuestra obligación, como institución, es enseñarles a utilizarla bien.

Esta idea no es una intuición aislada dentro de la universidad. Nuestra Rectora, Rosa Visiedo, la resumía bien en abril de 2026 en un encuentro de Europa Press en Palma de Mallorca, cuando afirmó que la IA «solo será un problema» si no se enseña a usarla «de manera ética y transparente», y que, hecho así, «no sustituirá el pensamiento crítico». Lo interesante es que, cinco meses después, un experimento controlado con más de mil estudiantes reales ha puesto números a esa misma intuición, publicado el 27 de agosto de 2026 por Bocconi University junto con OpenAI Economic Research.

Lo que venimos defendiendo desde este Vicerrectorado

Nuestra posición, que he tenido ocasión de desarrollar en distintos foros como el Congreso ASLAN, se apoya en una idea muy concreta: la inteligencia artificial solo es verdaderamente útil cuando quien la utiliza tiene conocimientos suficientes para formular buenas preguntas, interpretar las respuestas, detectar errores, identificar sesgos, contrastar fuentes y asumir la responsabilidad última de lo que presenta como propio. Dicho de otro modo, la IA no sustituye el criterio: lo presupone. El estudiante que no sabe contrastar una respuesta queda en manos de la máquina; el que ha adquirido una formación sólida puede utilizarla para ir más lejos.

Esta es, precisamente, la razón por la que diseñamos dIAlogos no como un simple repositorio de contenidos, sino como una herramienta con una dimensión de autodiagnóstico: antes de decidir qué formación necesita nuestra comunidad universitaria en materia de IA, necesitamos saber con datos propios dónde está cada uno, en lugar de suponerlo.

El experimento: mil estudiantes, cuatro grupos, una tarea real

El estudio de Bocconi y OpenAI Economic Research reclutó a más de mil estudiantes de primer curso y les encargó una tarea real: elaborar recomendaciones de marketing para la tienda de merchandising de la propia universidad. Los estudiantes se repartieron al azar en cuatro grupos: acceso a ChatGPT (GPT-4o), formación en razonamiento causal —el tipo de pensamiento crítico que consiste en vincular causa y efecto y explicar por qué una solución podría o no funcionar—, ambas intervenciones combinadas, o ningún apoyo, como grupo de control. Evaluadores humanos, con una rúbrica de cinco puntos, valoraron los trabajos, junto con un análisis automatizado de la cantidad y variedad de ideas y del parecido de cada propuesta con lo que haría un experto.

Los resultados son matizados, y por eso me parecen tan relevantes para lo que hacemos aquí. El acceso a ChatGPT, por sí solo, elevó casi un punto completo la puntuación media: más ideas, lógica más clara, mayor parecido a la respuesta de un experto, sin que los estudiantes delegaran el trabajo por completo, ya que seguían decidiendo qué preguntar y qué incorporar. La formación en razonamiento causal, en cambio, no subió la puntuación de la rúbrica, pero sí produjo un efecto distinto: ideas más variadas y distintivas, con explicaciones más claras de por qué funcionarían o fracasarían. El grupo con ambas intervenciones combinó lo mejor de los dos mundos: variedad de ideas comparable al grupo solo entrenado, puntuación similar al grupo solo con ChatGPT, y además mayor coherencia lógica y más cuestionamiento explícito de las suposiciones de partida.

Cuando la evidencia empírica confirma lo que veníamos intuyendo

Leo estos resultados casi como una confirmación, con datos, del riesgo que llevamos tiempo señalando y de la vía de solución que defendemos. El riesgo: usada sola, sin formación previa en pensamiento crítico, la IA produce trabajos más pulidos y parecidos a lo esperado, pero no necesariamente más originales; es, en cierto modo, quedar en manos de la máquina, aunque el resultado aparente sea de mayor calidad. La solución: al añadir formación en razonamiento causal aparece justo lo que la rúbrica tradicional no capturaba —originalidad, variedad, argumentación propia—, que es lo que entendemos por pensamiento crítico.

Hay incluso una coincidencia que me llamó la atención al leer el estudio: su conclusión sobre cómo evaluar. Si la IA puede producir respuestas pulidas, «mirar solo la respuesta final nos dice menos sobre lo que realmente entiende un estudiante», y el estudio pide evaluaciones que premien «la originalidad, el razonamiento y la consideración de múltiples enfoques, no solo las respuestas más convencionales o pulidas». Es prácticamente lo mismo que vengo defendiendo cuando insisto en que necesitamos evaluaciones más orientadas al proceso, a la argumentación, a la defensa oral y a la capacidad de justificar decisiones, no solo al resultado final de un trabajo.

Qué me llevo de todo esto para dIAlogos y para nuestro plan de integridad académica

La lectura de este estudio me deja una implicación muy concreta para el trabajo que tenemos entre manos. Dar acceso a herramientas de IA sin más no es una política educativa completa, y tampoco lo es formar en pensamiento crítico como si la IA no existiera. El estudio muestra que ambas intervenciones, por separado, dejan algo sobre la mesa, y que solo combinadas logran lo mejor de los dos mundos. La IA puede ayudar a aprender, pero no puede sustituir la experiencia de aprender.

Por eso, mientras seguimos revisando desde este Vicerrectorado nuestro plan de integridad académica y afinando la propuesta formativa que dIAlogos debe sostener, la pregunta que me hago no es si permitimos o prohibimos el uso de ChatGPT en un trabajo, sino si, junto a ese acceso, estamos enseñando de forma deliberada a razonar sobre causas y consecuencias, a cuestionar suposiciones y a defender por qué una idea es mejor que otra. Sin esa segunda pieza, la IA nos dejará trabajos más pulidos, pero no necesariamente estudiantes que piensen mejor. Y ese, más que ningún otro, es el resultado que quiero que dIAlogos ayude a conseguir.

Fuentes y para saber más

• What students gain from ChatGPT + critical thinking training — Bocconi University / OpenAI Economic Research (27 de agosto de 2026) — https://openai.com/index/what-students-gain-from-chatgpt-critical-thinking-training/
• Rosa Visiedo reivindica el papel de la universidad para evitar que la IA sustituya al pensamiento crítico — El Debate (30 de abril de 2026) — https://www.eldebate.com/espana/baleares/20260430/rectora-ceu-san-pablo-subraya-responsabilidad-universidad-ensenar-ia-estudiantes_412962.html