Tener una IA a mano casi elimina el «no lo sé» y multiplica los errores
Cinco experimentos con 3.132 personas muestran que disponer de un modelo de lenguaje hunde la abstención, dispara la confianza y reduce los aciertos, incluso cuando el consejo es falso.
Un equipo de investigadores hizo cinco experimentos con 3.132 participantes para comprobar si tener un modelo de lenguaje a mano cambia la forma en que la gente se enfrenta a lo que no sabe. La respuesta corta es que sí, y mucho: basta con que la IA esté disponible para que casi nadie se atreva a decir «no lo sé», aunque el consejo que reciba sea erróneo. El trabajo está en arXiv.
El diseño es la parte reveladora. Las preguntas se eligieron porque el modelo que usaron, Step 3.5 Flash, fallaba casi siempre en ellas: detalles visuales finos de películas, como el color del uniforme de un equipo en Quiero ser como Beckham. Son datos que apenas aparecen en texto en línea, lo que los convierte en blanco fácil de una alucinación. GPT-5.5, Claude 4.6 Sonnet y Gemini 3.5 Flash acertaban la mayoría del resto, con algún fallo en las más difíciles. Como el consejo era mayoritariamente incorrecto, el efecto no se puede despachar como una delegación razonable en una herramienta fiable.
Más respuestas y muchos menos aciertos
En los dos primeros estudios los participantes decidían si pedir consejo a la IA. El grupo de control, sin acceso, se abstuvo en el 36 % y el 44 % de las preguntas. Con IA al lado, esas cifras cayeron al 6 % y al 3 %.
El estudio 2 midió además la confianza. Sin incentivos económicos, la confianza con IA llegó a 75,9 puntos sobre 100, frente a 29,6 sin ella: unas dos veces y media más. Al mismo tiempo, el porcentaje de aciertos bajó del 27,6 % al 10,0 %. Sumando todos los estudios y sin incentivos, quienes tenían IA acertaron el 9,2 % de las preguntas frente al 27,5 % del grupo de control.
Los incentivos ayudan, pero no arreglan nada
Los estudios 2 a 4 metieron dinero en juego: 10 centavos por acierto, 10 menos por fallo y nada por «no lo sé». La hipótesis preregistrada era que los incentivos aumentarían la abstención y que la disponibilidad de IA debilitaría ese efecto. Ninguno de los tres encontró una interacción estadísticamente significativa: ambos factores funcionaban por su cuenta. Los incentivos sí redujeron las peticiones de consejo, de 5,27 a 4,53 sobre seis posibles.
El cuarto estudio mostró la respuesta de la IA sin que hubiera que pedirla, algo cada vez más parecido a los resúmenes que los buscadores colocan arriba o a los asistentes de escritura que sugieren sin que nadie pregunte. El efecto apenas se movió: sin incentivos, la suspensión del juicio pasó del 35 % sin IA al 1 % con IA automática; con incentivos, del 39 % al 7 %.
Los autores lo llaman «Epistemia»: aceptar lo que dice un modelo porque suena convincente, sin comprobarlo. Un modelo de lenguaje siempre tiene que producir una respuesta, nunca se queda callado aunque no sepa, y quien le cede el juicio puede acabar adoptando esa falta de contención. El resultado va contra lo que dice la investigación sobre uso de consejos, donde la gente suele quedarse a mitad de camino entre su posición y la del asesor. Aquí hicieron lo contrario.
El hallazgo encaja con otros trabajos: uno con 666 participantes encontró una correlación negativa fuerte entre uso de IA y pensamiento crítico, y otro de Microsoft sostiene que delegar exige más metacognición. Lo que los investigadores no saben todavía es si esto se sostiene fuera de las trivialidades de cine. Lo que sí apuntan es que la disposición a decir «no lo sé» puede ser una de las primeras bajas.
