Las bibliotecas públicas como infraestructura comunitaria esencial

Helmick, S. (2026, 6 febrero). Libraries help communities weather storms. Many are getting snowed under. Route Fifty. https://www.route-fifty.com/digital-government/2026/02/libraries-help-communities-weather-storms-many-are-getting-snowed-under/411248/

Las recientes tormentas invernales que azotaron gran parte de Estados Unidos pusieron de manifiesto la importancia crítica de las bibliotecas públicas como infraestructura comunitaria esencial, aunque rara vez se les reconoce como tal.

Cuando el clima extremo provocó el colapso de sistemas de transporte, el cierre de escuelas y tensiones en las infraestructuras locales, muchas bibliotecas se convirtieron en puntos de acceso fundamentales para la comunidad, ofreciendo servicios esenciales que van mucho más allá del préstamo de libros. Según un estudio de la Government Accountability Office, los estadounidenses visitaron bibliotecas más de 800 millones de veces el último año, y el 99 % de estas instituciones proporcionan acceso a Wi-Fi y dispositivos, lo que las convierte en centros vitales para telemedicina, búsqueda de empleo, apoyo educativo, capacitación en habilidades digitales y préstamo de puntos de acceso móvil. Un informe del Institute of Museum and Library Services de septiembre de 2025 confirma que las visitas a bibliotecas casi se duplicaron entre 2021 y 2023, reflejando el creciente papel de estos espacios como nodos comunitarios multifuncionales.

Sin embargo, el artículo también subraya los desafíos estructurales y de financiamiento a los que se enfrentan las bibliotecas justo cuando su papel comunitario se vuelve más visible y necesario. La mayoría de estas instituciones operan en edificios envejecidos o con sistemas críticos —como HVAC, techos o ascensores— en mal estado, con el 70 % reportando mantenimiento diferido que pone en riesgo su funcionamiento. Esto quedó dramáticamente ilustrado cuando la nieve pesada provocó el colapso del techo de la sección infantil de una biblioteca en Alaska, obligando a un cierre prolongado. En otras comunidades, fallas en sistemas de climatización han elevado las temperaturas interiores hasta 95 °F, forzando el cierre temporal de los servicios. Estas deficiencias subrayan una paradoja preocupante: cuando las comunidades más dependen de sus bibliotecas en momentos de crisis, las propias bibliotecas no siempre cuentan con la infraestructura necesaria para seguir operando.

El texto también ofrece ejemplos concretos de cómo las bibliotecas sirven como centros de resiliencia comunitaria. Por ejemplo, después del colapso de la red eléctrica en Pottsboro, Texas, la biblioteca local se transformó en centro de distribución de agua, hub de información y coordinación de voluntarios, roles que llevaron a la comunidad a integrarla formalmente en sus planes de gestión de emergencias. De forma más amplia, alrededor de la mitad de las bibliotecas públicas cuentan con designaciones especiales para emergencias, sirviendo como centros de calentamiento en temperaturas extremas, centros de distribución durante emergencias de salud pública y puntos de encuentro durante la recuperación tras desastres. Pero este rol de primer orden depende de inversiones significativas; el artículo recuerda que aunque las bibliotecas reportaron 1 600 millones de dólares en ingresos de capital en 2023, la mayoría de estos fondos provienen de gobiernos locales y los costos de construcción y reparación continúan siendo una gran barrera, especialmente en localidades pequeñas o rurales.

De este modo las bibliotecas públicas demuestran ser mucho más que espacios para leer o estudiar: son infraestructuras críticas para la cohesión social y la respuesta comunitaria frente a fenómenos climáticos severos. Pero para que puedan seguir desempeñando ese papel —y ampliarlo en un contexto de creciente frecuencia de eventos extremos como la histórica tormenta invernal de enero-febrero de 2026 que dejó millones sin energía eléctrica y paralizó regiones enteras del país— es necesario un compromiso más fuerte de inversión estatal y federal que asegure techos, sistemas de climatización y servicios resilientes que no fallen cuando más se necesitan.

El verdadero desafío para escalar la inteligencia artificial a gran escala es la provisión masiva y eficiente de energía

Spencer, M. (2026, 10 de febrero). Why scaling AI is underestimated: Orbital datacenters & lunar energy capture. AI Supremacy. https://www.ai-supremacy.com/p/why-scaling-ai-is-underestimated-orbital-datacenters-lunar-energy-capture

Se plantea que el verdadero desafío para escalar la inteligencia artificial a gran escala no es únicamente mejorar chips o redes de datos tradicionales, sino la provisión masiva y eficiente de energía, algo que las infraestructuras terrestres actuales no pueden sostener.

El autor argumenta que el consumo energético de los centros de datos dedicados a IA está creciendo exponencialmente y que las soluciones existentes —como nuevas plantas de energía, redes de transmisión o renovables terrestres— enfrentan límites físicos, económicos y regulatorios. En este contexto, se presenta la idea de trasladar infraestructura de IA al espacio, aprovechando la energía solar continua y las condiciones únicas de los entornos orbitales y lunares para superar los cuellos de botella que la Tierra ya no puede resolver eficientemente.

Una pieza central del argumento es la previsión de que, en las próximas décadas, los centros de datos orbitales y las instalaciones lunares podrían actuar como fuentes de energía y cómputo de IA a una escala varias veces superior a la posible en tierra. El autor visualiza constelaciones de satélites que funcionan como centros de datos alimentados por paneles solares eficientemente expuestos al Sol sin las pérdidas asociadas a la atmósfera terrestre o ciclos día/noche. Asimismo, menciona conceptos como grandes anillos solares alrededor de la Luna (por ejemplo, la idea de Luna Ring de Shimizu Corporation) que podrían captar energía solar continua y transmitirla a la Tierra o a instalaciones espaciales, reduciendo la dependencia de la infraestructura energética terrestre y minimizando los cuellos de botella actuales en la generación y distribución de energía para cómputo intensivo de IA.

El texto también explora la geopolítica y economía de este posible futuro, sugiriendo que empresas espaciales y tecnológicas como SpaceX, Blue Origin y grandes proveedores de infraestructura de nube podrían competir para construir estas capacidades orbitales. Se alude a entrevistas con líderes como Elon Musk, destacando su visión de generar enormes cantidades de energía solar en el espacio para alimentar IA y posicionar a entidades como SpaceX como proveedores de cómputo a escala planetaria. Además, el autor señala que estos desarrollos no solo son técnicamente ambiciosos, sino también impulsados por la necesidad práctica de sortear limitaciones regulatorias —como largos permisos y cuellos de botella de conexión a redes eléctricas terrestres— que hacen inviable la expansión masiva de centros de datos en tierra.

Un marco para evaluar la confiabilidad de los resultados de la investigación científica

Brian A. Nosek, David B. Allison, Kathleen Hall Jamieson, Marcia McNutt, A. Beau Nielsen y Susan M. Wolf. A Framework for Assessing the Trustworthiness of Scientific Research Findings. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS), Vol. 123, No. 6, e2536736123, publicado el 3 de febrero de 2026. DOI: 10.1073/pnas.2536736123

El artículo propone un marco conceptual estructurado para evaluar qué hace que los resultados científicos sean confiables, abordando debates actuales sobre la integridad y la credibilidad de la investigación en múltiples áreas del conocimiento.

Los autores —expertos en metodología, comunicación científica, ética e integridad de la investigación— argumentan que no existe una única respuesta simple a la pregunta de qué hace que los hallazgos científicos sean dignos de confianza, dado que enfoques tradicionales como la reputación de la revista, el recuento de citas o la revisión por pares por sí solos son indicadores insuficientes y a veces engañosos de la calidad real de la investigación. En lugar de esto, proponen un enfoque de sistemas que se centra en prácticas y estructuras observables que pueden facilitar la evaluación de la confiabilidad de los resultados.

El marco desarrollado se organiza en siete componentes esenciales que, en conjunto, ayudan a juzgar la confianza que se puede depositar en una investigación. Estos pilares incluyen si el estudio es responsable (accountable), es decir, si quienes lo realizan son transparentes y responsables de sus decisiones; si es evaluable, lo que significa que sus métodos y datos pueden ser examinados por otros; si ha sido evaluado —por pares, por replicación o por crítica—; si está bien formulado, con objetivos claros y relevantes; si controla sesgos y errores y, finalmente, si las conclusiones están justificadas por la evidencia. Según los autores, estos aspectos combinados permiten un juicio más sólido sobre la confianza en los hallazgos que los simples proxies externos de reputación o prestigio.

Además, el artículo subraya que la confiabilidad no es sinónimo de corrección absoluta: un resultado puede ser imperfecto o incluso incorrecto en algún detalle, pero aún así ser confiable si ha sido producido y comunicado de manera que los errores sean transparentes y susceptibles de ser detectados y corregidos con el tiempo. Esta distinción es crucial, ya que refleja que la ciencia es un proceso acumulativo en el que la capacidad de detectar errores y aprender de ellos es lo que permite avanzar en el conocimiento. El marco enfatiza también la importancia de crear lenguajes comunes y métricas significativas para que investigadores, instituciones, revistas científicas, financiadores e incluso el público puedan evaluar y comunicar mejor la confiabilidad de la investigación.

Finalmente, los autores señalan que adoptar este marco no resolverá todos los problemas de la ciencia por sí mismo, pero puede servir como una herramienta integral para mejorar la evaluación de la investigación más allá de estándares obsoletos. Al centrarse en comportamientos y prácticas que fomentan el escrutinio crítico, la transparencia, la reducción de sesgos y la evidencia sólida, el marco pretende fortalecer la base de confianza en la ciencia, contribuyendo a que los hallazgos sean más útiles y significativos tanto para la comunidad académica como para la sociedad en general.

7 aspectos clave del marco para evaluar la confiabilidad de los resultados científicos, explicados uno por uno con detalle:

1. Responsabilidad (Accountability)

Los investigadores deben ser transparentes y responsables sobre cómo diseñaron, condujeron y reportaron su estudio. Esto implica que haya claridad en quién hizo qué, y que los autores puedan ser contactados o interrogados sobre sus decisiones. La responsabilidad fomenta la confianza porque asegura que no hay ocultamiento de información crucial.

2. Evaluabilidad (Evaluability)

Los métodos, datos y resultados deben ser accesibles y presentados de tal forma que otros científicos puedan revisar, reproducir o cuestionar el trabajo. Esto incluye compartir datos abiertos, protocolos, códigos y materiales usados, para que el estudio pueda ser examinado y validado por terceros.

3. Evaluación (Assessment)

El estudio debe haber sido sometido a algún tipo de revisión crítica, ya sea a través del proceso tradicional de revisión por pares, revisiones independientes, replicaciones por otros investigadores o críticas constructivas. La evaluación rigurosa ayuda a detectar errores o sesgos que podrían afectar la confiabilidad.

4. Formulación adecuada (Well-formulated)

El problema de investigación debe estar claramente definido, con objetivos precisos y relevantes. Un estudio bien planteado evita ambigüedades que dificultan interpretar los resultados y asegura que las preguntas que busca responder son importantes y están claramente expresadas.

5. Control de sesgos y errores (Control of biases and errors)

Los investigadores deben usar métodos para minimizar la influencia de prejuicios, errores sistemáticos o aleatorios que podrían distorsionar los resultados. Esto puede incluir diseño experimental riguroso, uso de controles, aleatorización y análisis estadísticos adecuados para validar la robustez del hallazgo.

6. Justificación de conclusiones (Justification of conclusions)

Las conclusiones que se presentan deben estar respaldadas por la evidencia empírica recogida. No basta con afirmar algo llamativo o deseable; debe haber una relación clara entre los datos y las interpretaciones o afirmaciones que se hacen.

7. Transparencia y comunicación (Transparency and communication)

Finalmente, el estudio debe comunicar claramente los métodos, limitaciones, resultados y cualquier conflicto de interés. La transparencia en la comunicación permite que otros comprendan plenamente el contexto y alcance del estudio, y facilita que se interpreten correctamente los hallazgos.

El legendario pergamino “En el camino” de Jack Kerouac sale a la venta.

Chen, M. (2026, 5 de febrero). Jack Kerouac’s Fabled ‘On the Road’ scroll goes up for sale. Artnet News. https://news.artnet.com/art-world/jack-kerouac-on-the-road-scroll-sale-2743031

El manuscrito original en forma de rollo de «On the Road», la obra más icónica de Jack Kerouac y pieza capital de la literatura de la Generación Beat, ha sido anunciado para subasta en Christie’s el 12 de marzo de 2026, con una estimación de entre 2,5 y 4 millones de dólares.

El documento proviene de la colección del coleccionista Jim Irsay —conocido por su gran archivo de objetos vinculados a la música, deportes, cine y literatura— y es considerado uno de los tesoros más significativos de la literatura norteamericana todavía en manos privadas.

Este manuscrito, que consiste en una tira de papel de aproximadamente 120 pies (unos 36 metros) de longitud, es el primer borrador de On the Road escrito por Kerouac en 1951. Para no interrumpir su inspiración, Kerouac pegó hojas de papel de calco formando una sola longitud continua que alimentaba su máquina de escribir, lo que permitió que el relato fluyera de manera ininterrumpida, sin párrafos ni cortes, en una narrativa de ritmo rápido basada en sus viajes a través de Estados Unidos con su amigo Neal Cassady —retratado en el libro como Dean Moriarty—.

Tras la muerte de Kerouac en 1969, el rollo pasó a manos de su viuda, Stella Sampas, y posteriormente a los herederos de su familia, hasta que fue ofrecido en subasta en 2001. Esa venta original —realizada también en Christie’s— fue polémica en su momento, pues figuras cercanas a Kerouac, como Carolyn Cassady, criticaron que el manuscrito terminara en colecciones privadas en lugar de instituciones públicas, subrayando que “Jack amaba las bibliotecas públicas”. Sin embargo, Jim Irsay se encargó de que el manuscrito fuera exhibido al público en múltiples ocasiones, llevándolo de gira por bibliotecas y museos en EE. UU. y en Europa entre 2007 y 2009, además de participar en exposiciones vinculadas al libro y su adaptación cinematográfica.

El impacto cultural de On the Road como piedra angular de la Generación Beat ha sido profundo: su estilo inmediato, expresivo y fluido redefinió expectativas narrativas y capturó el espíritu de una juventud en busca de libertad y autenticidad tras la Segunda Guerra Mundial. La subasta de este manuscrito no solo refleja su valor monetario sino también su valor simbólico e histórico como artefacto literario. Existe expectativa en el mundo cultural de que su nuevo propietario continúe la práctica de Irsay, manteniendo el acceso público al manuscrito, ya que expertos y especialistas han expresado esperanza de que instituciones públicas acaben siendo las guardianas de este objeto histórico.

Además del rollo de On the Road, la colección de Irsay incluye otros manuscritos de Kerouac, como el borrador de The Dharma Bums, así como más de 400 objetos pop culturales variados, desde letras manuscritas de Paul McCartney y Bob Dylan hasta la guitarra Fender Mustang de Kurt Cobain, lo que subraya la diversidad y amplitud del conjunto de piezas que saldrán a subasta entre el 3 y el 17 de marzo de 2026.

Defendiendo las bibliotecas, la lectura y la libertad de expresión

EveryLibrary. Read the 2025 EveryLibrary Impact Report. Published January 14, 2026 on EveryLibrary.org.

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El 2025 EveryLibrary Impact Report documenta las actividades y logros de EveryLibrary, una organización nacional (501(c)(4)) dedicada a defender las bibliotecas, la libertad de lectura y el acceso a la información en Estados Unidos, durante el año 2025.

En un contexto de crecientes amenazas —incluyendo intentos de censura, esfuerzos legislativos contra bibliotecas y propuestas federales que podrían limitar instituciones clave como el Institute of Museum and Library Services— EveryLibrary mobilizó a cientos de miles de defensores para influir en políticas y decisiones públicas.

Entre los puntos más destacados del informe:

  • Lideró la respuesta nacional contra la agenda “Project 2025” que amenazaba la autonomía de instituciones culturales y de biblioteca.
  • Dirigió campañas a nivel estatal para defender el derecho a leer, frenar la criminalización de bibliotecarios y promover leyes “Right to Read” en varios estados.
  • Proporcionó apoyo estratégico, infraestructura digital y asesoría a grupos locales para enfrentar censura y organizar campañas exitosas contra restricciones de acceso.
  • Expandió su red de coaliciones estatales y la “National Library Alliance”, fortaleciendo la colaboración entre educadores, bibliotecarios, grupos de derechos civiles y comunidades.
  • Alcanzó un crecimiento significativo en participación pública, visibilidad mediática y activismo digital, conectando a cientos de miles de personas con iniciativas pro-biblioteca.

El informe concluye que estos esfuerzos han posicionado a EveryLibrary para enfrentar los desafíos de 2026, especialmente en vísperas de las elecciones intermedias y el 250.º aniversario de los Estados Unidos, con un enfoque continuo en salvaguardar la independencia institucional y la libertad de expresión

Los libros dan respuestas

«Porque se diga lo que se diga, los libros dan respuestas. Aunque no sean soluciones, aunque no sean definitivas. Respuestas instantáneas, luces que relampaguean en la oscuridad. Una hermosa frase, un pasaje de una novela, un verso: allí está, de pronto, la verdad. Y todo el sin sentido, y todo el desorden, se convierten, repentinamente, en belleza».

Soledad Puértolas «Recuerdos de otra persona»

Posibles cargos criminales contra bibliotecarios en Georgia por poner a disposición de los usuarios “materiales dañinos”

Georgia Recorder. “Georgia Librarians Could Face Criminal Charges for ‘Harmful Materials’.” Georgia Recorder, 3 de febrero de 2026. https://georgiarecorder.com/2026/02/03/georgia-librarians-could-face-criminal-charges-for-harmful-materials/

En el estado de Estado de Georgia (EE. UU.) se esta produciendo una controversia legislativa importante en el en torno a un proyecto de ley que podría criminalizar la labor de los bibliotecarios si se determina que han distribuido materiales considerados “dañinos” para menores.

La medida, que avanza en la legislatura estatal, ha generado alarma entre profesionales de bibliotecas, defensores de la libertad de expresión y grupos de educación por las posibles implicaciones que tendría sobre el acceso a la información y la gestión de colecciones en bibliotecas públicas y escolares.

La iniciativa se vincula directamente con el Senate Bill 74, una propuesta legislativa que busca eliminar una antigua exención legal que protege a los bibliotecarios de ser acusados penalmente por distribuir materiales considerados dañinos para menores bajo el código penal de Georgia. Actualmente, las bibliotecas públicas y escolares están exentas de estas penalizaciones, pero el proyecto pretende que esa protección desaparezca o se limite. Si el proyecto prospera, cualquier libro o recurso que un consejo escolar o de biblioteca considere “dañino” podría exponer a los bibliotecarios a cargos criminales, incluso aunque actúen en el marco de políticas de su institución.

Los opositores del proyecto han expresado preocupaciones sobre el efecto disuasorio que podría tener esta medida: una amenaza de responsabilidad penal que podría empujar a las bibliotecas a autocensurarse, retirar libros polémicos o limitar el acceso a materiales educativos valiosos por miedo a consecuencias legales. Estas críticas señalan que conceptos como “dañino” son vagos y subjetivos, lo que podría facilitar la eliminación de obras sobre temas de sexualidad, conciencia de género o historia cultural, infringiendo la libertad académica y el derecho al acceso a la información. Por su parte, los defensores argumentan que el objetivo del proyecto es proteger a los niños de contenidos inadecuados, permitiendo que los materiales considerados inapropiados se coloquen en secciones restringidas para adultos.

La noticia sitúa a Georgia en el centro de un debate intenso entre protección infantil, libertad de expresión y rol de las bibliotecas en la sociedad. El avance de la propuesta ha llevado a bibliotecarios, asociaciones educativas y algunos legisladores a pedir un análisis más profundo de sus posibles efectos, y sigue siendo objeto de seguimiento mientras continúa su tramitación en el Legislativo estatal.

El problema de la “caja vacía”: Por qué es más difícil que nunca saber qué escribir en la barra de búsqueda de IA

Tay, Aaron. The Blank Box Problem: Why It’s Harder Than Ever to Know What to Type Into an AI Search Bar. Publicado el 10 de enero de 2026 en Aaron Tay’s Musings about Librarianship (Substack). https://aarontay.substack.com/p/the-blank-box-problem-why-its-harder

Se aborda un fenómeno importante y creciente en la forma en que interactuamos con las tecnologías de búsqueda potenciada por inteligencia artificial. Aaron Tay describe el llamado “problema de la caja vacía”, que se refiere a la interfaz minimalista y aparentemente sencilla que caracteriza a las nuevas herramientas de búsqueda con IA: una simple barra de texto en blanco donde el usuario debe escribir su consulta sin ninguna guía explícita. Aunque esta simplicidad visual puede parecer atractiva, Tay argumenta que en realidad introduce una complejidad mucho mayor para el usuario, quien ahora enfrenta un desafío mucho más grande para formular preguntas efectivas. La ausencia de señales visuales, filtros o estructuras de consulta claras que existían en los motores de búsqueda tradicionales provoca que el usuario quede desorientado y no sepa qué tipo de entrada es la más adecuada para obtener resultados precisos o útiles.

En la era previa a la inteligencia artificial, muchas plataformas de búsqueda ofrecían herramientas como operadores booleanos, menús desplegables y categorías que ayudaban a los usuarios a acotar y precisar sus consultas. Estas herramientas, aunque a veces complejas, proporcionaban un marco de referencia sobre cómo interactuar con la base de datos o motor de búsqueda. Sin embargo, las interfaces modernas con IA, como los chatbots y asistentes inteligentes, presentan una única caja de texto sin indicaciones claras sobre qué esperar. Esto crea dos niveles de ambigüedad para el usuario: por un lado, no está seguro de cómo debe redactar su consulta —si debe usar términos técnicos, lenguaje natural, frases completas, comandos específicos o prompts diseñados para la IA—, y por otro lado, desconoce qué tipo de capacidades tiene el sistema, qué preguntas puede responder con precisión y cuáles no. Esta doble incertidumbre dificulta la confianza en el sistema y genera una sensación de trial and error constante, en la que los usuarios prueban diferentes formas de preguntar sin saber cuál será la mejor.

Además, Aaron Tay compara esta situación actual con la experiencia de años anteriores en entornos académicos y profesionales, donde las bases de datos especializadas exigían un aprendizaje de formatos y comandos específicos para ser usadas eficazmente. A pesar de ser más técnicas, esas plataformas ofrecían a los usuarios un marco claro y reglas definidas para construir consultas. En contraste, la actual “caja vacía” no ofrece ningún tipo de feedback inmediato ni estructura clara, por lo que los usuarios desarrollan sus propias “teorías populares” o intuiciones sobre cómo deben preguntar, a menudo basadas en ensayo y error o en compartir trucos entre comunidades en línea. Este fenómeno evidencia la falta de transparencia en cómo los modelos de IA interpretan el lenguaje y procesan las solicitudes, dejando a los usuarios sin un entendimiento real sobre la arquitectura interna que guía la generación de respuestas.

Finalmente, el artículo enfatiza que esta simplicidad superficial puede resultar contraproducente, ya que la interfaz minimalista esconde un funcionamiento interno complejo que no se comunica al usuario. Esto crea una brecha entre la experiencia del usuario y la tecnología, dificultando no solo la eficacia en la búsqueda, sino también la confianza y la adopción plena de estas nuevas herramientas. Aaron Tay sugiere que para superar este desafío, es necesario repensar el diseño de las interfaces de búsqueda con IA, de modo que se mantenga la accesibilidad y simplicidad, pero se agreguen señales claras y transparencia sobre las capacidades reales del sistema. Solo así se podrá equilibrar la promesa de la inteligencia artificial con la necesidad humana de entender y controlar las herramientas que utilizamos diariamente.

Pensamiento crítico en la era de la IA: quién, qué, dónde, cuándo, por qué, cómo

Addy Osmani. Critical Thinking during the age of AI. Publicado el 21 de noviembre de 2025 en Substack (Addyo).

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El artículo destaca que, en una época en la que la inteligencia artificial puede generar código, ideas de diseño y respuestas plausibles de inmediato, el pensamiento crítico humano es más esencial que nunca.

Osmani señala que, aunque la IA puede acelerar muchas tareas, no puede sustituir la capacidad humana de cuestionar suposiciones, verificar resultados y pensar de forma independiente.

Utilizando un enfoque estructurado basado en las clásicas preguntas quién, qué, dónde, cuándo, por qué y cómo, el autor guía al lector sobre cómo aplicar el pensamiento crítico en equipos técnicos y de ingeniería que trabajan con herramientas potenciadas por IA. Por ejemplo, enfatiza que no se debe confiar en la IA como una autoridad incuestionable, sino tratar sus respuestas como sugerencias que deben ser verificadas y evaluadas por personas.

El artículo continúa explicando que el pensamiento crítico implica definir claramente el problema real antes de buscar soluciones, considerar el contexto completo (no solo un entorno aislado de prueba), y distinguir entre una solución rápida superficial y un análisis profundo de causa raíz. Además, subraya la importancia de involucrar a las personas adecuadas en el proceso de toma de decisiones para evitar el pensamiento de grupo y ampliar la diversidad de perspectivas.

También se hace hincapié en que el pensamiento crítico requiere basarse en evidencia y datos, no en opiniones o intuiciones. Esto significa recopilar hechos, validar hipótesis y comunicarse de forma clara y lógica. Según Osmani, estas prácticas ayudan a evitar errores comunes —como aceptar respuestas plausibles sin prueba— y permiten que los equipos mantengan un juicio sólido incluso cuando trabajan con tecnologías avanzadas.

La imagen es una guía visual que propone preguntas esenciales para aplicar el pensamiento crítico estructurado alrededor de las clásicas interrogantes en inglés: Who (Quién), What (Qué), Where (Dónde), When (Cuándo), Why (Por qué) y How (Cómo).

Cada sección de la imagen está codificada por colores y contiene un conjunto de preguntas orientadas a profundizar en el análisis de cualquier tema, problema o decisión, facilitando una exploración completa desde diferentes ángulos.

Comentario sobre cada sección:

  • Who (Quién):
    Aquí se busca identificar a los actores involucrados. Preguntas como “¿Quién se beneficia?” o “¿Quién está más afectado?” nos ayudan a entender los intereses, responsabilidades y las relaciones de poder que rodean el asunto. También destaca la importancia de reconocer a las personas clave y a quienes deben ser consultadas o reconocidas.
  • What (Qué):
    Esta sección invita a examinar las características del tema, sus fortalezas y debilidades, alternativas y posibles argumentos en contra. Preguntas como “¿Cuál es la mejor o peor opción?” y “¿Qué está bloqueando nuestra acción?” apuntan a evaluar las opciones y obstáculos para tomar decisiones informadas.
  • Where (Dónde):
    Se enfoca en el contexto y la relevancia geográfica o situacional. Por ejemplo, “¿Dónde sería un problema?” o “¿Podemos obtener más información?” son preguntas que resaltan la importancia de situar el análisis en el mundo real y buscar datos adicionales para un juicio más sólido.
  • When (Cuándo):
    Aquí el énfasis está en el tiempo: identificar momentos adecuados para actuar, entender la historia detrás del problema y anticipar cambios futuros. Preguntas como “¿Es este el mejor momento para actuar?” o “¿Sabremos cuándo hemos tenido éxito?” fomentan la planificación y evaluación temporal.
  • Why (Por qué):
    Busca entender las razones fundamentales del problema o situación, su relevancia y su duración. Cuestiona si el problema es realmente importante y si ha sido aceptado o permitido por la sociedad. Esto ayuda a clarificar motivaciones y a desafiar el status quo.
  • How (Cómo):
    Finalmente, esta parte explora los métodos, impactos y posibilidades de cambio. Preguntas como “¿Conocemos la verdad?” o “¿Podemos cambiar esto para nuestro beneficio?” incitan a reflexionar sobre la implementación práctica y las consecuencias de las acciones.

Esta imagen es una herramienta excelente para fomentar el pensamiento crítico de forma estructurada, ya sea en la educación, en el trabajo o en la vida cotidiana. Al usar estas preguntas, podemos evitar conclusiones apresuradas o sesgadas y promover un análisis más profundo y equilibrado.

Su formato visual con colores ayuda a organizar ideas y facilita recordar qué aspectos considerar para evaluar problemas complejos. También subraya que el pensamiento crítico no es solo cuestionar, sino hacerlo de manera amplia, rigurosa y desde múltiples perspectivas.

El autor defiende que la combinación de curiosidad consciente, cuestionamiento riguroso y razonamiento fundamentado sigue siendo indispensable en la era de la inteligencia artificial, especialmente para tomar decisiones robustas y evitar soluciones incompletas o erróneas.