Redactar informes, analizar datos, resumir documentos y elaborar propuestas son algunas de las tareas que los trabajadores pueden realizar con ayuda de la inteligencia artificial (IA). Aunque estas herramientas permiten reducir el tiempo dedicado a determinadas actividades, su utilización también abre una interrogante: ¿Qué ocurre con la capacidad de análisis y el pensamiento crítico cuando los empleados delegan parte de su trabajo intelectual en sistemas automatizados?
Esta preocupación se relaciona con la denominada deuda cognitiva, un concepto utilizado para describir el posible costo de recurrir a herramientas tecnológicas para realizar procesos mentales que anteriormente requerían mayor esfuerzo individual. A nivel empresarial, se abre el debate sobre el riesgo de que la dependencia de estos sistemas reduzca las oportunidades de ejercitar habilidades como el razonamiento, la evaluación de información y la resolución de problemas.
La inteligencia artificial en las empresas dominicanas
En República Dominicana, el 35 % de las empresas formales con acceso a internet utiliza inteligencia artificial para realizar consultas o tareas, según el boletín de Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) de la Encuesta Nacional de Actividad Económica (ENAE) 2025, elaborado por la Oficina Nacional de Estadística (ONE).
El documento indica que esta fue la primera edición de la encuesta en incorporar la medición del uso de internet para realizar consultas o tareas mediante inteligencia artificial.
Asimismo, la ONE señala que la utilización de estas herramientas varía según el tamaño de las organizaciones. Las empresas con 250 empleados o más registran la mayor proporción, con un 52 %, seguidas de aquellas que tienen entre 50 y 99 trabajadores, con un 46.1 %.
En contraste, las compañías de 30 a 49 empleados presentan el menor porcentaje de utilización, con un 25.2 %, mientras que entre las organizaciones de 100 a 249 trabajadores el indicador se sitúa en 34.4 %. Por su parte, las empresas de 16 a 29 empleados registran un 35.6 %.
En cuanto a la actividad económica de estas empresas, el informe identifica a la explotación de minas y canteras como el sector con mayor proporción de empresas que utilizan inteligencia artificial para consultas o tareas, con un 45.7 %.
Le siguen la construcción, con un 39.1 %; las industrias manufactureras, con un 38.1 %; el comercio, con un 36.9 %; y transporte y almacenamiento, con un 36.3 %.
En tanto, el sector de información y comunicaciones registra un 35.8 %, mientras que suministro de electricidad alcanza el 25.1 % y alojamiento y servicio de comidas, el 22.7 %. La menor proporción corresponde al suministro de agua, con un 20.9 %.
Por otra parte, la ONE indica que el 58.3 % de las empresas con acceso a internet utiliza este servicio para capacitar al personal, aunque no necesariamente capacitaciones relacionadas con la IA.
Pese a que la encuesta permite dimensionar la utilización de inteligencia artificial en el sector empresarial formal dominicano, sus resultados no identifican cuántos empleados utilizan estas herramientas de manera individual ni evalúan posibles cambios en sus capacidades cognitivas.
El 72 % de los trabajadores dedica menos esfuerzo a analizar y recordar información al usar IA, según estudio
Una investigación de Microsoft Research y Carnegie Mellon University examinó cómo los profesionales que realizan tareas de análisis, procesamiento de información y toma de decisiones utilizan el pensamiento crítico cuando trabajan con herramientas de inteligencia artificial generativa.
El estudio, titulado "El impacto de la inteligencia artificial generativa en el pensamiento crítico: reducción percibida del esfuerzo cognitivo y efectos de la confianza", a partir de una encuesta a 319 trabajadores que utilizaban estas herramientas al menos una vez por semana en sus empleos. En conjunto, los participantes compartieron 936 ejemplos de tareas realizadas con asistencia de inteligencia artificial.
Entre los resultados, los investigadores encontraron que el 72 % de los participantes percibió que dedicaba menos esfuerzo a recordar información y analizarla cuando utilizaba IA generativa. La proporción fue de 79 % en las actividades relacionadas con la comprensión de información y de 55 % en las tareas de evaluación y revisión de calidad.
Asimismo, el estudio identificó una relación entre la confianza depositada en estas herramientas y el esfuerzo dedicado al pensamiento crítico. Los trabajadores que manifestaron mayor confianza en la capacidad de la IA para realizar una tarea tendían a reportar un menor esfuerzo de pensamiento crítico. En cambio, quienes confiaban más en sus propias capacidades mostraban una mayor participación en ese proceso.
Sin embargo, los investigadores observaron que el pensamiento crítico no desaparece necesariamente, sino que cambia de función. Al utilizar IA, parte del esfuerzo se desplaza hacia la verificación de la información generada, la integración de las respuestas en el trabajo y la supervisión de los resultados.
El estudio también identificó la falta de tiempo y dificultad para detectar errores dentro de los principales obstáculos al momento de revisar cuando el trabajador no tiene suficientes conocimientos sobre el tema. Por tanto, la capacidad de evaluar las respuestas de la IA se convierte en una parte importante del trabajo asistido por estas tecnologías.
Los autores advierten que una dependencia excesiva podría dificultar la participación crítica y afectar, a largo plazo, las habilidades para resolver problemas de manera independiente. No obstante, aclaran que se necesitan investigaciones longitudinales para determinar cómo evoluciona esa relación con el uso continuado de la inteligencia artificial.
El pensamiento analítico y las habilidades humanas siguen siendo claves ante el avance de la IA
Aunque las empresas incorporan cada vez más herramientas de inteligencia artificial, las capacidades humanas continúan entre las competencias necesarias para el trabajo. El "Informe sobre el futuro del empleo 2025″, del Foro Económico Mundial, señala que el 69 % de los empleadores considera el pensamiento analítico una habilidad esencial, mientras que el 57 % destaca el pensamiento creativo. Al mismo tiempo, el 45 % identifica las habilidades relacionadas con inteligencia artificial y grandes volúmenes de datos entre las competencias esenciales.
De igual forma, el informe Panorama cambiante de las habilidades en la era de la inteligencia artificial 2026, publicado por la Organización Internacional del Trabajo y otras instituciones, identifica una mayor demanda de pensamiento crítico, resolución de problemas, habilidades socioemocionales y conocimientos digitales. Además, considera la alfabetización en inteligencia artificial, la adaptabilidad y la resiliencia capacidades necesarias para desenvolverse en entornos laborales con mayor presencia de sistemas automatizados.
En el informe Cuatro futuros para los empleos en la nueva economía: inteligencia artificial y talento en 2030, el Foro Económico Mundial analiza cómo la evolución de la IA y la preparación de los trabajadores podrían influir en el mercado laboral durante los próximos años. Advierte, además, que si el desarrollo tecnológico avanza más rápido que la capacitación de la fuerza laboral, podrían aumentar las dificultades para cubrir puestos de trabajo y los riesgos de desplazamiento laboral.
BCG advierte sobre el riesgo de perder el pensamiento crítico al delegar tareas en la IA
La utilización de inteligencia artificial sin verificar sus respuestas puede debilitar la capacidad de análisis de los trabajadores y afectar las decisiones empresariales. Así lo advierte Gonzalo Monton Valenciano, socio de Boston Consulting Group (BCG), quien define la deuda cognitiva como una erosión gradual del pensamiento crítico.
Durante una entrevista con Acento, Monton explicó que este fenómeno ocurre cuando las personas dejan de cuestionar las respuestas de la IA y comienzan a utilizarlas como única fuente de información.
"El ser humano es curioso por naturaleza, pero cuando tiene acceso ilimitado a una fuente inagotable de respuestas, deja de hacer ese esfuerzo. El peligro o riesgo a evitar es justamente esa dependencia".
El ejecutivo considera que las empresas deben enseñar a sus empleados no solo a utilizar estas herramientas, sino también a evaluar sus resultados. En BCG utilizan el concepto de pressure testing, que consiste en someter las respuestas de la IA a preguntas adicionales para identificar vacíos, contrastar información y comprobar su validez.
"Hay que fomentar un uso responsable de la IA. No es solamente fomentar el uso entre los empleados o enseñarles qué pueden hacer, sino que tiene que ir acompañado de una formación en cómo cuestionar a la IA".
También recomienda mantener la supervisión humana en las actividades que requieren criterio experto. A su juicio, un trabajador debe poder explicar el fundamento de una recomendación y no limitarse a decir que fue generada por una herramienta.
Agregó que esta situación puede tener consecuencias económicas para las organizaciones. "Al usar la IA sin juicio crítico, se pueden tomar decisiones subóptimas o perjudiciales basadas en afirmaciones que parecían certeras pero no fueron puestas en tela de juicio".
En cuanto a la implementación empresarial, señaló que el 30 % del esfuerzo de una transformación con IA corresponde a la tecnología y los modelos, mientras que el 70 % está relacionado con las personas, la gestión del cambio, la reorganización y la capacitación.
Asimismo, advirtió que uno de los errores de las empresas es desarrollar proyectos de inteligencia artificial exclusivamente desde los departamentos de datos y analítica, sin involucrar a las áreas responsables de los procesos que se busca transformar. Para evitarlo, recomienda que las iniciativas tengan un liderazgo de negocio y equipos multidisciplinarios.
Capacitar para utilizar la IA (y para cuestionar sus respuestas)
Para evitar que la incorporación de inteligencia artificial debilite las capacidades de los trabajadores, Gonzalo Monton recomienda que las empresas acompañen la implementación de estas herramientas con programas de formación, controles internos y cambios en sus procesos de trabajo.
Entre sus principales recomendaciones figuran:
- Enseñar a utilizar y cuestionar la IA. La capacitación debe incluir cómo identificar vacíos en las respuestas, solicitar explicaciones, contrastar información y comprobar la validez de los resultados.
- Crear redes internas de expertos. Establecer grupos de empleados con conocimientos sobre IA que puedan orientar a sus compañeros y compartir buenas prácticas desde áreas como marketing o finanzas. En BCG, estos referentes reciben el nombre de black belts.
- Mantener la supervisión humana. Los trabajadores deben revisar los resultados de las herramientas y conservar el criterio experto en las actividades que requieren análisis y toma de decisiones.
- Priorizar proyectos estratégicos. En lugar de acumular iniciativas piloto que no llegan a escalar, Monton recomienda seleccionar dos, tres o cuatro proyectos y transformar los procesos de principio a fin.
- Involucrar a las áreas de negocio. Los proyectos de IA deben contar con el liderazgo de los departamentos responsables de las operaciones que se busca transformar, junto con los equipos de datos y tecnología.
- Adaptar la formación a cada departamento. Las necesidades de capacitación deben responder a las funciones de cada equipo, pues las tareas de finanzas no requieren los mismos conocimientos que las de marketing.
Sostiene que la adopción de estas tecnologías no debe detenerse por temor a sus riesgos, sino acompañarse de medidas que permitan aprovechar sus beneficios sin renunciar al pensamiento crítico.
"La inteligencia artificial puede ayudarnos profundamente a transformar negocios y no hay que tenerle miedo a estos riesgos, sino verlos como señales para hacer las cosas bien y asegurar el éxito".
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