Tras recibir consejos de IA, la precisión de las personas al responder preguntas se desploma del 27% al 9%. Pero al mismo tiempo, su confianza se dispara del 30% al 76%.
Estos son los datos reales de un estudio revisado por pares recién publicado en arXiv[1].
El título del artículo es extenso: «AI advice suppresses people’s willingness to say “I don’t know”, even when the advice is wrong and accuracy is incentivized». Investigadores de tres universidades francesas e italianas diseñaron cinco experimentos con 3.132 participantes y llegaron a una conclusión inquietante: la IA no solo te ayuda a encontrar respuestas, sino que está debilitando sistemáticamente tu capacidad de reconocer lo que no sabes.
Una trampa cuidadosamente diseñada
Los investigadores no usaron preguntas típicas de cultura general. Eligieron deliberadamente el área donde los modelos de IA fallan más: los detalles visuales de escenas de películas. Por ejemplo, «¿De qué color es el uniforme del equipo en Quiero ser como Beckham?». Utilizaron el modelo Step 3.5 Flash, que en estas preguntas solía estar equivocado.
La razón de este diseño es clara.
Si la IA diera respuestas mayoritariamente correctas y el rendimiento humano mejorara, el estudio solo demostraría que la herramienta funciona. Pero al hacer que la IA diera respuestas incorrectas, si las personas las aceptan sin cuestionar, queda al descubierto que el verdadero problema está en el juicio humano — no en la capacidad de la IA.
Los resultados son escalofriantes.
Sin ayuda de IA, el 44% de los participantes decía «no sé» cuando no estaba seguro. En cuanto aparecía un consejo de IA en pantalla — aunque solo se mostrara, sin necesidad de solicitarlo — esa cifra se desplomaba al 3%. La precisión cayó del 27% al 9%. Y la confianza pasó del 30% al 76%.
Valerio Capraro, profesor asociado de la Universidad de Milán-Bicocca y uno de los investigadores, lo resumió sin rodeos: «El rendimiento de las personas empeora drásticamente — su precisión se reduce a un tercio, pero su confianza se duplica».
En otras palabras, la IA te hace equivocarte más y te vuelve más seguro de tus errores.
Ni el dinero lo soluciona
Los investigadores también probaron los «incentivos económicos» — si ofrecer una recompensa por acertar y una penalización por fallar podría hacer a la gente más racional.
Funcionó ligeramente: los que estaban dispuestos a decir «no sé» subieron del 3% al 8%, y la precisión del 9% al 16%. Pero ambas cifras seguían muy por debajo del 44% y 27% registrados sin IA.
Dicho de otro modo, incluso con dinero de por medio, a la gente le cuesta resistirse al «efecto halo» de la IA. Esta conclusión es especialmente relevante para el ámbito laboral — muchas empresas ya usan IA para tomar decisiones críticas, pero los incentivos económicos no bastan para evitar que se acepten ciegamente consejos erróneos de la IA.
«Rendición cognitiva»: un fenómeno en expansión
No es el primer estudio que descubre este problema. A principios de año, los investigadores Steven D. Shaw y Gideon Nave de Wharton School acuñaron un concepto preciso: la «Rendición Cognitiva» (Cognitive Surrender).
Sus experimentos revelaron que las personas aceptan las respuestas de la IA entre un 73% y un 80% de las veces — incluso cuando son incorrectas. Más sorprendente aún: quienes optan por la «rendición cognitiva» están más seguros de sí mismos que quienes piensan por su cuenta. Están «equivocados con plena confianza».
Los investigadores de Wharton dividieron el sistema cognitivo humano en tres niveles: el sistema intuitivo (pensamiento rápido), el sistema racional (pensamiento lento) y un tercer nivel frente a la IA — la «rendición cognitiva». En este nivel, la persona no actúa por intuición ni razonamiento, sino que adopta directamente el output de la IA como propio.
Se trata de una transferencia cognitiva más profunda: ni siquiera eres consciente de que has dejado de pensar.
¿Dónde está el sesgo? En quien diseña la IA y en quien la usa
La pregunta clave: ¿es un problema de la IA en sí misma o de cómo la usamos?
Los optimistas dirán: esto es solo porque la IA actual aún no es perfecta. Cuando los modelos sean más precisos, la gente mejorará. Además, si uno se recuerda activamente que «la IA puede equivocarse», se puede evitar la aceptación ciega.
El argumento tiene sentido — en el estudio la IA daba respuestas incorrectas. Pero lo crucial es que la mera presencia de la IA altera el estado cognitivo de la persona.
Sin IA, la gente recurre a su conocimiento, experiencia y lógica para juzgar. Aunque se equivoquen, es un «error tras pensar». Con IA, la gente simplemente omite el proceso de pensar. Lo más grave es que ni siquiera son conscientes de haberlo omitido — porque están plenamente seguros de su respuesta.
El estudio también reveló un mecanismo más sutil: incluso cuando el consejo de la IA solo se muestra «al lado», sin necesidad de buscarlo activamente, la persona tiende a abandonar su propio juicio de forma subconsciente. Esto apunta a un principio central del diseño tecnológico moderno: los productos de IA están diseñados para «tener siempre una respuesta», no para «decir no sé a veces».
La búsqueda de Google ha reemplazado enlaces por resúmenes de IA con total seguridad, y Common Sense Media esta semana lo calificó como un «riesgo inaceptable» para los estudiantes. ChatGPT, Claude, Copilot — ningún asistente de IA dice «no estoy seguro».
Cuando «siempre tener la razón» es la postura predeterminada del producto, nosotros, como usuarios, también somos entrenados sin darnos cuenta para adoptar un modo de «nunca cuestionar».
Lo más preocupante: los niños
Capraro mencionó especialmente a un grupo: los niños.
«Para los niños, que aún no han desarrollado plenamente su pensamiento crítico, la exposición temprana a estos sistemas podría tener consecuencias más profundas», dijo.
Piénsalo: un niño que está aprendiendo «cómo aprender», si desde el principio se acostumbra a que la IA le dé las respuestas, ¿cuándo aprenderá a reconocer el momento de «no sé»? Y «saber que no se sabe» es precisamente el punto de partida del crecimiento intelectual humano.
¿Qué podemos hacer?
Llegados a este punto, una aclaración: el objetivo de este artículo no es que dejes de usar la IA. La IA es una herramienta poderosa, como una calculadora o un buscador.
Pero el problema es que una calculadora no toma decisiones por ti, y un buscador no decide que «ya es suficiente». La IA actual, en cambio, ofrece directamente la «respuesta final», saltándose todo el proceso de reflexión intermedio.
Las recomendaciones de los investigadores son sencillas en teoría, pero difíciles en la práctica:
Primero, establece la disciplina de «pensar primero». Antes de preguntar a la IA, intenta responder tú mismo. Aunque solo aciertes al 50%, es más valioso que ver la respuesta directamente.
Segundo, trata a la IA como un «desafiante», no como una «máquina de respuestas». Busca activamente dónde podría equivocarse, en lugar de verificar lo correcta que es.
Tercero, desconfía de la «seguridad» de la IA. Cuanto más tajante sea su tono, más deberías dudar. No hay correlación entre la fluidez del lenguaje de un modelo y la precisión factual.
Cuarto, protege especialmente el pensamiento independiente de los niños. Hasta que desarrollen su pensamiento crítico, limita su uso de herramientas de IA, o asegúrate de que siempre haya supervisión de un adulto.
Una pregunta más profunda
Shaw, el investigador de Wharton, escribió en un artículo: «Lo más peligroso de la rendición cognitiva es que la IA reemplaza pensamientos que la persona ya estaba a punto de tener pero que aún no había expresado».
Cuando la IA toma una decisión por ti, lo que pierdes es la oportunidad de descubrir que «te equivocaste» — y eso podría ser más peligroso que perder una respuesta correcta.
Y esa podría ser la última línea de defensa del pensamiento independiente.
Referencias:
[1] Marcoccia, Quattrociocchi, Capraro. «AI advice suppresses people’s willingness to say ‘I don’t know’, even when the advice is wrong and accuracy is incentivized.» arXiv:2607.13562, julio de 2026.
[2] Shaw & Nave. «Thinking—Fast, Slow, and Artificial: How AI is Reshaping Human Reasoning and the Rise of Cognitive Surrender.» Wharton School, University of Pennsylvania, febrero de 2026.
[3] TNW: AI advice made people three times less accurate but twice as confident, researchers found
[4] The Register: Using AI makes people less likely to admit they don’t know something
[5] Discusión en Hacker News: AI advice made people 3x less accurate but 2x confident, researchers found
