En el último número de Nueva Revista, John Muller selecciona este artículo publicado en Wharton@Work. El artículo presenta una nueva teoría, llamada del Trisistema, desarrollada por Steven Shaw y Gideon Nave, que amplía la conocida distinción entre pensamiento rápido (intuición) y pensamiento lento (razonamiento deliberado) propuesta por Daniel Kahneman.

La novedad es la incorporación del “Sistema 3”, un modo de cognición generado por la interacción con la inteligencia artificial (IA), que influye en los otros dos sistemas tradicionales. El “Sistema 1” o pensamiento rápido es una operación automática casi intuitiva que utiliza atajos mentales y rápidos. Muy útil para muchas cuestiones rutinarias pero no tanto cuando se aplica a pensamientos complejos y novedosos. El “Sistema 2” -denominado de forma a mi entender poco acertada- pensamiento lento, requiere esfuerzo mental deliberado con análisis, razonamiento lógico y evaluación cuidadosa. Está reservado para tareas importantes que necesitan resolver problemas complejos con la conseguiente toma de decisiones. El “Sistema 3” que ya hemos definido supra, surge con la integración creciente de la inteligencia artificial en la vida cotidiana a través de respuestas rápidas y accesibles en todo momento. El problema clave del abuso de este sistema consiste en que puede conducir a la “rendición cognitiva,” donde la persona adopta decisiones de la IA sin cuestionarlas o sin un razonamiento crítico propio.

La clave del Trisistema consiste, pues, en una utilización implicada de los tres sistemas. De tal forma que se complementen unos con otros puesto que cada uno tiene funciones distintas. El peligro de la dependecia del “Sistema 3” se atenua por el pensamiento crítico y la intuición de los dos “Sistemas 1 y 2”. Es necesario realizar procesos equilibradores de confianza en la IA para poder ejercer y tomar decisiones con un jucio humano independiente. El Trisistema refleja la evolución del pensamiento humano en un mundo digitalizado, donde la inteligencia artificial es un nuevo actor cognitivo que transforma cómo pensamos y tomamos decisiones. La conciencia de este tercer sistema es clave para usar la IA de manera que potencie, y no degrade, nuestras capacidades mentales.

La incorporación de la IA como un “tercer sistema” es una forma lógica de reconocer que gran parte del razonamiento humano en la actualidad se externaliza o se apoya en herramientas digitales avanzadas. Este cambio refleja la historia de la humanidad, que siempre ha utilizado herramientas externas para ampliar su capacidad mental, desde el lenguaje hasta la escritura, la imprenta y ahora la IA. Su utilización -depende de los campos de conocimiento que se estén manejando-  podría evolucionar hacia nuevas formas híbridas de cognición, potenciando la creatividad y la toma de decisiones responsables.

Esta cuestión reflejada de forma más o menos sencilla puede parecer que no presenta muchos problemas. Sin embargo, es posible señalar algunas limitaciones importantes. El “Sistema 3” no es un sistema cognitivamente independiente, como sí lo es la cognición humana, multifacética y dinámica. A mi juicio sin embargo, la “rendición cognitiva” puede entenderse mejor como un problema de confianza, educación y transferencia de autoridad que como la aparición de un nuevo sistema mental propiamente dicho. Por supuesto, también es necesario considerar los contextos culturales, educativos y sociales.

Vamos a analizar algunas cuestiones positivas del Trisistema.

Tradicionalmente, usamos herramientas para facilitar tareas específicas, desde la calculadora hasta el diccionario. En este enfoque, la IA simplemente actúa como un instrumento que apoya o acelera procesos cognitivos, pero el control y la responsabilidad del razonamiento permanecen en la mente humana. Aquí, la IA no modifica el sistema de pensamiento, sino que es un recurso que el usuario elige cuándo y cómo emplear. Un enfoque más integrado es ver la IA como una extensión cognitiva, un concepto estudiado en filosofía y psicología cognitiva. Esto significa que la mente humana se amplía incorporando herramientas externas como parte del “sistema cognitivo distribuido”. En esta perspectiva, la IA no solo apoya, sino que co-produce el pensamiento junto con el usuario. La frontera entre pensamiento interno y externo se desdibuja, pero el sujeto sigue siendo agente activo y crítico. Por ejemplo, usar IA para explorar opciones que luego uno evalúa críticamente.

La propuesta del Trisistema sugiere que la IA crea un modo cognitivo separado (“Sistema 3”), casi como una nueva forma de pensar distinta del pensamiento rápido intuitivo o del lento deliberativo. Este modelo puede simplificar en exceso la relación: La IA no piensa ni decide en el mismo sentido en que lo hace una persona: procesa información y genera respuestas mediante sistemas computacionales, sin que pueda atribuírsele sin más la experiencia consciente, la responsabilidad o el juicio propios del sujeto humano. La adopción acrítica de sus respuestas sería más un problema de transferencia de autoridad y confianza excesiva, no la aparición de un sistema mental genuinamente nuevo.

La “rendición cognitiva” como renuncia a la evaluación activa es el riesgo más serio al tener que depender demasiado del “Sistema 3” (la IA). El hecho de abandonar la práctica del pensamiento crítico y la reflexión profunda podría erosionar habilidades cognitivas esenciales. No es que el pensamiento cambie estructuralmente, sino que se debilita la autonomía del usuario para ser capaz de cuestionar o validar lo que se le presenta. Para evitar esta pérdida, es clave que se diseñen interfaces que promuevan la transparencia de la IA, señalen su grado de confianza o de incertidumbre. En segundo lugar, conviene educar a los usuarios para que reconozcan limitaciones y sesgos de la IA, fomentando una relación activa y crítica. Al tiempo que es necesario mantener incentivos para la revisión y contraste de información, evitando la aceptación pasiva.

La inteligencia artificial no debe ser vista como un sistema separado que “piensa” por nosotros, sino como una poderosa herramienta cognitiva que, usada con conciencia, puede potenciar nuestras capacidades. El verdadero desafío está en preservar la capacidad humana de discernimiento, juicio y responsabilidad.

La conclusión es evidente al poner un ejemplo: un estudiante debe primero entender y escuchar las explicaciones en el aula, después de haber revisado previamente el material didáctico facilitado por los profesores. En segundo lugar, debe realizar ejercicios o trabajos relacionados con lo explicado. En tercer lugar, estudiar con esfuerzo y memorización -pues lo que no se recuerda, en realidad no se sabe- para que su conocimiento pueda ser evaluado mediante exámenes y trabajos.

La IA puede ayudar a aprender, pero no puede sustituir el acto personal de aprender. Sin embargo, la IA es muy útil para buscar documentación adicional y para perfeccionar mediante correcciones lo que se ha escrito. Pero la IA no puede examinarse en lugar del alumno.

Aunque, pensándolo bien, un poco de ayuda no nos vendría mal. Según el último informe PISA, España ha obtenido los peores resultados de su historia en Ciencia, Lectura y Matemáticas.