Manuel Reyes
Facultad de Ingeniería UNAB
Existe un fenómeno en el ajedrez que ilustra una mutación cognitiva en curso: el tránsito de lo analógico a lo digital. Los jugadores de los años 90 pensaban de manera estratégica y conceptual (columna abierta, peón pasado, control del centro); en contraste, los actuales, entrenados con Inteligencia Artificial, se enfocan en la ejecución discreta de movimientos evaluados numéricamente, a menudo despojados del gran relato de la estrategia. Este cambio es el ascenso del pensamiento discreto —los pasos puntuales, los scores de evaluación— sobre el pensamiento conceptual —los esquemas comprensibles y las estrategias holísticas—. Se debe a que la IA, con su memoria táctica infinita y su capacidad de discretización (dividir lo complejo en micropasos), ha revalorizado la especificidad algorítmica y la precisión críptica.
El pensamiento estratégico tradicional era analógico y factorial, basado en principios que permitían a nuestra mente operar con una «RAM pequeña». Hoy, la tecnología impone el foco en el detalle táctico, un enfoque que permea a todos los profesionales.
Sin embargo, esta estructura mental no es universal. La maestría en este lenguaje productivo, discreto y microlineal, se está erigiendo como un nuevo eje de exclusión social. Si el desarrollo económico y la comunicación se rigen por la lógica algorítmica, se profundizarán las brechas y desigualdades entre quienes poseen la educación o capacidades para operar con este código críptico y quienes siguen anclados al pensamiento conceptual analógico. El éxito productivo se concentrará peligrosamente en esta «estructura mental digital».
Tomemos como ejemplo la evolución del ingeniero de minas. El profesional de la vieja escuela razonaba en términos de estrategia de explotación general. El ingeniero de la Generación Promptpiana –entrenado bajo la lógica de la máquina– adoptará una mentalidad táctica-algorítmica. Dejará de ver la veta como un concepto geológico unificado y la tratará como una nube de micropuntos de datos discretos (ley, dureza, porosidad) que alimentan un modelo de Machine Learning. Su labor será una ejecución lineal optimizada. El sistema dictará la carga exacta para el siguiente metro cúbico, no por una regla de geoestrategia, sino porque un algoritmo maximizó el valor en tiempo real. Su reporte será una matriz de riesgo probabilístico, críptica para quien desconoce el dashboard.
Esta nueva forma de pensar, enfocada en el detalle táctico y la optimización algorítmica, es el nuevo paradigma. La sociedad se dirige hacia una comunicación más «digital» y menos «analógica», donde la eficiencia del dato se impone sobre la riqueza del relato conceptual, a riesgo de dejar a grandes grupos fuera de la estructura productiva y comunicacional.