¿La IA atrofia el pensamiento crítico o puede multiplicarlo por diez? En Formación Profesional (FP), donde se decide a diario bajo presión y con información imperfecta, la respuesta correcta no puede ser teórica: tiene que ser práctica. Bien diseñada, la IA no sustituye el juicio humano; lo provoca, lo entrena y lo exige.

Idea fuerza: emplea la IA para “descargar” lo mecánico y liberar tiempo cognitivo de alto valor: analizar, contrastar, debatir, decidir y crear.

1) Cambia el marco mental: la IA como estímulo, no como sustituto

La IA no debe hacer “el trabajo duro de pensar” por el estudiante. Debe estirar su pensamiento. Delega en la IA tareas de bajo valor (búsquedas preliminares, síntesis, borradores) y concentra a la persona en lo decisivo: verificar, contextualizar, evaluar e innovar.

• Analogía: la IA es una bicicleta para la mente: te impulsa, pero tú diriges el manillar.
• Ejemplo: la IA crea un esquema de informe técnico; el estudiante lo reordena, añade límites de seguridad, cita normas aplicables y justifica cada decisión.

2) Tres palancas prácticas para activar el pensamiento crítico con IA

2.1 Verificación y escepticismo constructivo (aprender cotejando)

Las “alucinaciones” de la IA no son un fallo didáctico: son una oportunidad para entrenar verificación y criterio.

• Actividad tipo: la IA redacta un resumen técnico; el alumnado debe auditarlo con fuentes fiables, marcar inconsistencias, explicar sesgos y reescribir la versión verificada.
• Checklist de contraste: fuente original, fecha, metodología, conflicto de interés, coherencia con otras fuentes, trazabilidad.
• Analogía: la IA es el sparring que lanza golpes imprecisos; el pensamiento crítico aprende a bloquear, medir y contraatacar.
• Ejemplo (Administración): pide a la IA un análisis financiero; luego contrástalo con cuentas reales, identifica errores en ratios y explica qué variable faltaba (p.ej., estacionalidad).

2.2 Multiperspectiva y debate (pensar “contra” uno mismo)

La IA puede encarnar roles antagónicos para ensayar argumentos y contraargumentos.

• Actividad tipo: la IA actúa como cliente insatisfecho, inversor escéptico o comunidad afectada. El alumnado responde con evidencias, cifras y compromisos verificables.
• Analogía: la IA es un actor de método que desafía tus hipótesis para que tus ideas salgan más fuertes al escenario.
• Ejemplo (Energías renovables): debate simulado sobre impacto visual de paneles solares; el estudiante propone rediseño del layout, vegetación mitigadora y plan de comunicación con métricas de aceptación social.

2.3 Ingeniería de prompts como disciplina crítica

Preguntar bien es el 50% del pensamiento crítico. Diseña peticiones que clarifiquen objetivo, contexto y calidad.

• Fórmula: ROL + TAREA + CONTEXTO + RESTRICCIONES + FORMATO + CRITERIOS DE CALIDAD.
• Ejemplo de prompt (Marketing): “Actúa como planner. Tarea: propuesta para público 18–24. Contexto: marca sostenible, TikTok. Restricciones: presupuesto bajo, sin claims no verificables. Formato: tabla con mensaje, tono, CTA, KPI. Criterios: originalidad y viabilidad.”
• Analogía: un prompt bien hecho es ajustar la lente: cuanto mejor enfoque, más nítida la respuesta.

3) De la FP al mundo real: aplicaciones que elevan la empleabilidad

• Técnico en energías renovables: la IA genera el preinforme; la persona verifica datos de irradiación, detecta sesgos comerciales y añade un análisis crítico del impacto social y regulatorio.
• Atención al cliente: role-play con IA como usuario hostil; el estudiante practica escucha activa, reformulación y propuestas cerradas con métricas de satisfacción.
• Laboratorio: IA sugiere protocolos; el alumnado define hipótesis, controles, evidencia y criterios de validación estadística.

Rúbrica breve de evaluación

4) Cómo integrarlo: proceso en 6 pasos

• Define el objetivo de aprendizaje (p.ej., “evaluar fiabilidad de fuentes en instalaciones fotovoltaicas”).
• Selecciona el momento (antes: ideación; durante: apoyo; después: reflexión).
• Diseña prompts con la fórmula ROL–TAREA–CONTEXTO–RESTRICCIONES–FORMATO–CRITERIOS.
• Establece unas normas / restricciones: fuentes mínimas, citación, trazabilidad de cambios y diario de decisiones.
• Evalúa el proceso, no solo el producto (rúbrica + breve defensa oral).
• Reflexiona: ¿qué mejoró la IA?, ¿qué empeoró?, ¿qué harías distinto?

5) Política y ética: condiciones para el éxito sostenible

• Docentes mediadores, no meros usuarios: rediseño de tareas y evaluación centrada en razonamiento (no en “entregables perfectos” generados por la máquina).
• Marco institucional: normas claras sobre citación de IA, privacidad y uso responsable (alineadas con el NIST AI RMF).
• Transparencia: registro de prompts, fuentes y decisiones; cada estudiante explica cómo mejoró el resultado de la IA.

6) Errores comunes y cómo evitarlos

• “Copiar-pegar” sin criterio: exige verificación cruzada y justificación de cambios.
• Preguntas vagas: usa la fórmula de prompts; pide criterios de calidad explícitos.
• Falta de trazabilidad: solicita un anexo con versiones, fuentes y decisiones.
• Sobreconfianza en la IA: entrena en “duda metódica”: ¿qué dato falta?, ¿qué alternativa no se consideró?

7) Recursos útiles y fuentes para profundizar

• UNESCO – Generative AI in Education (orientaciones y principios).
• AI Index Report – Stanford HAI (tendencias y evidencias).
• NIST – AI Risk Management Framework (gestión de riesgos en IA).
• CCR – Artificial Intelligence in Education (implicaciones curriculares).
• Vanderbilt – Bloom’s Taxonomy (diseño de objetivos y evaluación).

8) Tres preguntas retadoras para tu equipo

1. Si mañana prohibieran la IA en tu centro, ¿qué evidencias de pensamiento crítico seguirían siendo visibles en los productos de tu alumnado?
2. ¿Qué prompts mínimos de calidad vais a adoptar como “estándar de centro” para garantizar rigor y trazabilidad?
3. ¿Cómo sabrás que la IA está mejorando el razonamiento y no solo la presentación? Diseña un indicador y ponle fecha.

Conclusión

La IA no amenaza el pensamiento crítico; lo que sí lo amenaza es un uso pasivo, acrítico y sin supervisión de cualquier herramienta, incluida la IA. Para que esta tecnología se convierta en una verdadera aliada, es imprescindible una intervención humana centrada en el proceso educativo. Esto implica una formación continua para los docentes, el rediseño de estrategias pedagógicas y de evaluación que se centren en el proceso y no solo en el resultado, y el establecimiento de políticas institucionales claras y éticas.