💪 Tu superpoder en la era de la IA no es la IA. Eres tú… con un rotulador. ✍️
😰 ¿Sientes la presión? Yo la siento todos los días. La IA genera textos, informes y estrategias en segundos, y en la mayoría de los casos excepcionalmente bien. Esta situación, sin ninguna duda, pone nuestra capacidad de análisis en segundo plano. Admitámoslo, resistirnos es inútil y la única opción que nos queda es adaptarnos para sobrevivir.
💡¿Pero y si pudiéramos fortalecernos con esta disrupción? 💡
Eso es ser ANTIFRAGILES. Es decir, no nos tenemos que quedar soportando el golpe de la ola tecnológica pasivamente, sino que tenemos que usar su fuerza para impulsarnos.
⭐️ Aquí va un tip práctico para lograrlo:
Tenemos que dejar de ser simples receptores de la IA. Debemos convertirnos en los directores y para ello podemos usar el Pensamiento Visual.
IA + Visual Thinking
La próxima vez que le pidas a una IA (como ChatGPT, Gemini, Claude,…) que te genere un resumen, un brainstorming de ideas o el esquema de un proyecto, haz esto:
PIDE a la IA la información en bruto. El «qué».
COGE un papel y un rotulador (o tu tablet).
TRANSFORMA ese torrente de texto en un mapa visual. No copies, ¡sintetiza! Dibuja conexiones, agrupa conceptos, crea jerarquías y, sobre todo, cuestiona, el pensamiento crítico es fundamental.
Al realizar este ejercicio ocurre la magia 🪄
Pasas de consumir información a construir conocimiento.
Descubres patrones, lagunas y oportunidades que el texto plano oculta.
Haces tuyas las ideas de la IA, dándoles contexto y visión estratégica.
«La IA te da las piezas. El Pensamiento Visual te permite construir el puzzle. Ese es tu valor irremplazable.»
💬 PREGUNTA: ¿Te sumas al tip? ¿Qué es lo primero que vas a transformar en un mapa visual esta semana?
¡Desata el Superpoder de tu Cerebro! Vence la Curva del Olvido con Visual Thinking y el Método Robinson SQ3R
⭐️ Introducción
Quiero expresar mi más sincero agradecimiento a Gabriela Batista Castro por su visión y liderazgo en el programa LifeLong Learners Leaders (LLLL). También, a Carmen Elena Acosta Paredes, Dayiris Barrios, Guillermo Aguirre Gómez y a toda su increíble comunidad por sus valiosas publicaciones en LinkedIn, donde resaltaron la participación de Visual Jump, Verónica Rivas y Juan Ramón García, en la sesión «Desbloquea la retención de tu lectura» celebrada el pasado 5 de abril de 2025.
¡Su apoyo y entusiasmo son increíbles!
😱 La sobrecarga de Información y la Curva del Olvido
Navegando en un Mar de Datos: ¿Cómo Retener lo que Importa?
La curva del Olvido
En la era de la información, nos enfrentamos a un diluvio constante de datos. Para aprender y crecer, necesitamos métodos efectivos que nos permitan retener lo esencial. La curva del olvido de Hermann Ebbinghaus nos recuerda que, sin estrategias adecuadas, gran parte de lo que leemos se desvanece rápidamente.
💡 El Método Robinson SQ3R + Visual Thinking: Una combinación ganadora.
SQ3R y Visual Thinking: Tu Dúo Dinámico para el Aprendizaje
Método Robinson
Presentamos el Método Robinson SQ3R (Survey, Question, Read, Recite, Review) como una estructura sólida para abordar la lectura. Al combinarlo con el Visual Thinking, o pensamiento visual, transformamos la información en imágenes y diagramas que facilitan la comprensión y la retención. El Visual Thinking nos permite mapear ideas, conectar conceptos y visualizar relaciones, haciendo el aprendizaje más intuitivo y memorable.
✍🏽 Mapas Mentales: La herramienta estrella del Visual Thinking
Mapas Mentales: Tu brújula en el laberinto de la información
Dentro del Visual Thinking, los mapas mentales destacan como una herramienta poderosa. Desde la fase inicial de exploración (Survey) hasta la revisión final (Review), los mapas mentales nos ayudan a organizar ideas, identificar patrones y generar conexiones significativas. Son la clave para desbloquear la retención y el recuerdo a largo plazo.
⭐️ Resumen y conclusiones
¡No dejes que el conocimiento se escape! Domina la retención con Metodología y Visual Thinking.
Al adoptar una metodología como el Método Robinson SQ3R y complementarla con herramientas de Visual Thinking, como los mapas mentales, podemos vencer la curva del olvido y maximizar nuestro aprendizaje. ¡Es hora de leer de forma más inteligente y retener el conocimiento que impulsa nuestro crecimiento!
En la era de la Inteligencia Artificial, nos enfrentamos a un cambio de paradigma en cómo aprendemos y trabajamos. La IA puede ser una herramienta poderosa para potenciar nuestras capacidades, pero también plantea preguntas sobre qué debemos delegar y cómo podemos mantenernos como aprendices y pensadores activos. Para navegar por este nuevo panorama, podemos inspirarnos en uno de los físicos más brillantes del siglo XX: Richard Feynman.
Richard Feynman
Richard Feynman (1918-1988) fue un físico teórico estadounidense conocido por su trabajo en la teoría de la electrodinámica cuántica, la física de partículas y la física del helio superfluido, ganador del Premio Nobel de Física. Pero más allá de sus logros científicos, Feynman era un maestro nato. Su estilo de enseñanza era directo, intuitivo y lleno de pasión. Creía que la verdadera comprensión se manifiesta en la capacidad de explicar conceptos complejos de manera sencilla y clara, sin recurrir a jerga técnica innecesaria. Sus clases eran famosas por su claridad y por su capacidad de hacer que la física fuera accesible y emocionante para todos. Feynman no solo transmitía conocimiento, sino que también inspiraba a sus estudiantes a pensar de manera crítica y a cuestionar las suposiciones establecidas.
Su enfoque de aprendizaje, ahora conocido como la técnica de Feynman, nos desafía por tanto a profundizar en nuestra comprensión, a cuestionar nuestras propias suposiciones y a comunicar nuestras ideas con claridad.
Feynman dijo: ‘Lo que no puedo crear, no lo entiendo’. Esta cita encierra la esencia del método que lleva su nombre: la verdadera comprensión se demuestra al poder explicar un concepto de manera tan simple que incluso un niño podría entenderlo.
Regresando a nuestro entorno actual, en el que la IA está en plena explosión y desarrollo, ¿estamos usando la IA para expandir nuestro conocimiento o simplemente para externalizar nuestro pensamiento?¿estamos permitiendo que la IA piense por nosotros, o la estamos utilizando como una herramienta para mejorar nuestra propia capacidad de pensamiento crítico?
En este primer post de la mini serie, quiero introducir la técnica de Feynman como un método para inmunizarnos del uso incorrecto de la IA, un método de aprendizaje que nos desafía a profundizar en nuestra comprensión.
Os presentaré los pasos que componen la técnica de Feynman, y os propondré un formulario muy simple con las preguntas clave que debemos plantearnos para hacer un uso responsable de la IA y aprovecharnos al máximo de todo su potencial.
⭐️ La Técnica de Feynman: Un Método para la comprensión profunda
Pasos de la Técnica Feynman
La técnica Feynman se basa en cuatro pasos simples pero poderosos:
Elige un concepto: Selecciona el tema que deseas comprender a fondo. Y estúdialo a fondo.
Enséñalo con tus propias palabras: Explica el concepto como si se lo estuvieras enseñando a alguien que no tiene conocimientos previos sobre el tema.
Identifica lagunas en la comprensión: A medida que lo enseñas, notarás áreas donde tu comprensión es débil. Regresa a tus fuentes y estudia esas áreas hasta que las comprendas completamente.
Simplifica y revisa: Refina tu explicación, utilizando un lenguaje sencillo y claro. Si es necesario, utiliza analogías y ejemplos para facilitar la comprensión.
En los próximos posts, profundizaré en cada uno de estos pasos, explorando cómo podemos aplicar la técnica de Feynman para convertirnos en aprendices más efectivos en la era de la IA.
Y no solo eso, exploraremos diferentes tareas en las que la IA puede ayudarnos a acelerar y potenciar nuestro estudio y asimilación de conceptos, al tiempo que estimula nuestra creatividad y generación de nuevas ideas.
⭐️ Ejemplo práctico de la Técnica Feynman
Para ilustrar la técnica de Feynman, aplicaré cada uno de los pasos de la técnica al concepto de la relación y las diferencias entre UI (interfaz de usuario) y UX (experiencia de usuario).
Por el momento quedaros con la siguiente imagen, a lo largo de los siguientes posts os presentaré como evolucionamos este ejemplo al aplicar los diferentes pasos de la técnica.
Presentación caso práctico de la Técnica Feynman
⭐️ Uso responsable de la IA
Antes de comenzar en los siguientes posts con los pasos de la técnica, y dado que en todos ellos vamos a poder apoyarnos en la IA para acelerar el desarrollo, me gustaría presentaros una herramienta que he diseñado con ayuda de IA. Se trata de una herramienta de reflexión.
La herramienta es un formulario de reflexión que plantea preguntas como las siguientes:
¿Estoy utilizando la IA para comprender mejor un concepto, o simplemente para obtener una respuesta rápida?
¿Puedo explicar el concepto con mis propias palabras, sin depender de la jerga técnica o de las explicaciones generadas por la IA?
¿Estoy identificando y abordando mis propias lagunas de conocimiento, o estoy simplemente aceptando la información proporcionada por la IA sin cuestionarla?
Se puede acceder desde la siguiente imagen del formulario
Es un formulario que he desarrollado con ayuda de IA utilizando ClaudeIA, Gemini y ChatGPT y que os comparto desde mi GitHub.
⭐️ Comparte tu opinión
Me encantaría que compartieras tus propias experiencias con la técnica de Feynman, con el uso responsable de la IA, o que plantees cuantas preguntas te surjan y que pueda ir integrando en los siguientes posts de la mini serie. En el próximo post te compartiré el primero de los pasos de la Técnica Feynman.
Muchas gracias por leer este post, y espero que te haya sido útil en algún sentido.
🤖 ✨ Vivimos tiempos de cambio en los que parece ser que la IA está en el centro de todo. Sin embargo, muchas veces olvidamos que detrás de toda la IA que se pone a nuestro servicio hay personas que son las que la diseñan y construyen. Con este nuevo reto «Las caras Humanas de la IA» quiero poner mi pequeño grano de arena para contribuir al objetivo de que no olvidemos que detrás de cada gran logro y avance hay personas que no deberían quedar en segundo plano. En un mundo cada vez más automatizado, es importante recordar la importancia del factor humano en el desarrollo y la implementación de la inteligencia artificial. Las habilidades, la pasión y el compromiso de los profesionales que trabajan en este campo son fundamentales para garantizar que la IA sirva para el bien común y responda a las necesidades reales de la sociedad. Es esencial reconocer y valorar el trabajo de estas personas, destacando sus contribuciones y el impacto positivo que generan en nuestras vidas a través de la tecnología.
Continuo este reto con Yoshua Bengio. ¿Conoces a Yoshua Bengio? ¿Sabías que en el premio Turing de 2018 fue compartido por tres científicos? Y sí, uno de ellos fue Yoshua Bengio
👤 Yoshua Bengio
Yoshua Bengio
Yoshua Bengio junto con Geoffrey Hinton y Yann LeCun, son conocidos por algunos como los «Padrinos de la IA» y «Padrinos del Aprendizaje Profundo«. Conocido por sus contribuciones y su trabajo en redes neuronales artificiales y aprendizaje profundo.
💡 Redes Neuronales Profundas (2000 – 2010)
⭐️ Superación del escepticismo: Entre los años 2000 y 2010, Bengio fue uno de los principales defensores del uso de redes neuronales profundas, ayudando a superar el escepticismo inicial.
🎯 Aplicaciones revolucionarias: Durante esta década, las aplicaciones de redes profundas comenzaron a demostrar su potencial en diversas áreas.
💡 Representaciones Distribuidas y Embeddings (2003)
⭐️ Procesamiento del lenguaje natural: En 2003, Bengio publicó trabajos fundamentales sobre representaciones distribuidas de palabras (word embeddings) que mejoraron significativamente el procesamiento del lenguaje natural.
🎯 Mejoras en representación de datos: Estos avances permitieron representaciones más efectivas de datos en general.
💡 Algoritmos de Optimización (2010 – 2015)
⭐️ Variantes de descenso de gradiente: Entre 2010 y 2015, Bengio contribuyó al desarrollo de algoritmos de optimización, como Adam, que son más eficientes y estables para el entrenamiento de redes neuronales profundas.
🎯 Eficiencia y estabilidad: Estos algoritmos han mejorado la eficiencia y estabilidad del entrenamiento.
💡 Métodos de Entrenamiento y Regularización (2012)
⭐️ Técnicas de regularización (Dropout): En 2012, Bengio y su equipo introdujeron el método de «Dropout» para regularizar redes neuronales y prevenir el sobreajuste.
🎯 Mejora en generalización: Estos métodos mejoraron la capacidad de generalización de los modelos.
💡 Redes Generativas (2014)
⭐️ Redes Generativas Antagónicas (GANs): En 2014, Bengio fue uno de los pioneros en el desarrollo de GANs, que han ampliado las capacidades de las IA para generar datos nuevos y realistas.
🎯 Capacidad para generar datos: Las GANs han demostrado su utilidad en la generación de imágenes, videos y otros tipos de datos sintéticos.
💡 Element AI (2016)
⭐️ Fundación de Element AI: En 2016, Bengio co-fundó Element AI, una empresa dedicada a desarrollar soluciones de inteligencia artificial para empresas. Su contribución se centra en la investigación avanzada y la implementación práctica de IA.
💡 Premio Turing (2018)
⭐️ Yoshua Bengio , junto con Geoffrey Hinton y Yann LeCun, recibió el Premio Turing, a menudo considerado el «Nobel de la Informática«, por sus contribuciones fundamentales al desarrollo de redes neuronales y el aprendizaje profundo.
🎯 Impacto: Este premio reconoció su influencia crucial en la inteligencia artificial y consolidó su estatus como pionero en el campo.
🗺️ 🧠 ¿Qué tal un MMM con está información?
Os dejo el resumen Visual de Yoshua Bengio, creo que nos puede ser útil para recordar su contribución a la IA.
¿Conocías al personaje de hoy? ¿Te gustaría añadir más información sobre el personaje? ¿Qué personaje te gustaría que tratase en siguientes posts? Quedo atento a tus respuestas a estas preguntas o cualquier otra que se te ocurra relacionada con el tema. Animate y ayúdame a seguir contribuyendo a la comunidad.
Don't Give up! 