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Imagen. / Pexels

2025-06-12

Cómo juzgamos realmente la IA


Supongamos que le muestran que una herramienta de inteligencia artificial ofrece predicciones precisas sobre algunas acciones que posee. ¿Qué le parecería usarla? Ahora bien, supongamos que está solicitando un empleo en una empresa cuyo departamento de recursos humanos utiliza un sistema de IA para filtrar currículums. ¿Se sentiría cómodo con eso?

Un nuevo estudio revela que las personas no muestran ni un entusiasmo absoluto ni una aversión total a la IA. En lugar de caer en la categoría de tecnooptimistas y luditas, las personas están analizando las consecuencias prácticas del uso de la IA, caso por caso.

“Proponemos que la apreciación de la IA ocurre cuando se percibe a la IA como más capaz que los humanos y la personalización se percibe como innecesaria en un contexto de decisión determinado”, afirma el profesor del MIT Jackson Lu, coautor de un artículo recién publicado que detalla los resultados del estudio. “La aversión a la IA ocurre cuando no se cumple alguna de estas condiciones, y la apreciación de la IA solo ocurre cuando se cumplen ambas”.

El artículo, "¿ Aversión o apreciación de la IA? Un marco de personalización de capacidades y una revisión metaanalítica ", se publica en Psychological Bulletin . El artículo cuenta con ocho coautores, entre ellos Lu, profesor asociado de Desarrollo Profesional en Estudios del Trabajo y las Organizaciones en la Sloan School of Management del MIT.

El nuevo marco aporta información

Las reacciones de las personas a la IA han sido objeto de un amplio debate durante mucho tiempo, con resultados que a menudo parecen dispares. Un influyente artículo de 2015 sobre la "aversión a los algoritmos" reveló que las personas son menos tolerantes con los errores generados por la IA que con los errores humanos, mientras que un artículo de 2019, ampliamente conocido, sobre la "apreciación de los algoritmos" reveló que las personas preferían los consejos de la IA a los de los humanos.

Para reconciliar estos hallazgos contradictorios, Lu y sus coautores realizaron un metaanálisis de 163 estudios previos que compararon las preferencias de las personas por la IA frente a las de los humanos. Los investigadores comprobaron si los datos respaldaban su propuesta de "Marco de Capacidad-Personalización": la idea de que, en un contexto dado, tanto la capacidad percibida de la IA como la necesidad percibida de personalización influyen en nuestras preferencias por la IA o por los humanos.

En los 163 estudios, el equipo de investigación analizó más de 82.000 reacciones a 93 contextos de decisión distintos; por ejemplo, si los participantes se sentirían cómodos con el uso de la IA en el diagnóstico de cáncer. El análisis confirmó que el Marco de Capacidad-Personalización ayuda a tener en cuenta las preferencias de las personas.

“El metaanálisis respaldó nuestro marco teórico”, afirma Lu. “Ambas dimensiones son importantes: las personas evalúan si la IA es más capaz que las personas en una tarea determinada y si esta requiere personalización. Las personas preferirán la IA solo si creen que es más capaz que los humanos y si la tarea no es personal”.

Añade: «La idea clave aquí es que una alta capacidad percibida por sí sola no garantiza la apreciación de la IA. La personalización también importa».

Por ejemplo, las personas tienden a preferir la IA cuando se trata de detectar fraudes o clasificar grandes conjuntos de datos, áreas donde las capacidades de la IA superan a las de los humanos en velocidad y escala, y no se requiere personalización. Sin embargo, son más reacios a la IA en contextos como terapia, entrevistas de trabajo o diagnósticos médicos, donde consideran que un humano es más capaz de reconocer sus circunstancias únicas.

“Las personas tienen un deseo fundamental de verse únicas y distintas de los demás”, afirma Lu. “A menudo se percibe a la IA como impersonal y mecánica. Incluso si la IA se entrena con una gran cantidad de datos, las personas sienten que la IA no puede comprender sus situaciones personales. Quieren un reclutador humano, un médico humano que pueda distinguirlos de los demás”.

El contexto también importa: de la tangibilidad al desempleo

El estudio también reveló otros factores que influyen en las preferencias de las personas por la IA. Por ejemplo, la apreciación de la IA es mayor para los robots tangibles que para los algoritmos intangibles.

El contexto económico también es importante. En países con menor desempleo, la apreciación de la IA es más pronunciada.

"Tiene sentido intuitivo", dice Lu. "Si te preocupa que la IA te sustituya, es menos probable que la aceptes".

Lu continúa examinando las complejas y cambiantes actitudes de las personas hacia la IA. Si bien no considera que el metaanálisis actual sea la última palabra al respecto, espera que el Marco de Capacidad-Personalización ofrezca una perspectiva valiosa para comprender cómo las personas evalúan la IA en diferentes contextos.

“No afirmamos que la capacidad percibida y la personalización sean las únicas dos dimensiones que importan, pero según nuestro metanálisis, estas dos dimensiones capturan gran parte de lo que configura las preferencias de las personas por la IA frente a los humanos en una amplia gama de estudios”, concluye Lu.

Además de Lu, los coautores del artículo son Xin Qin, Chen Chen, Hansen Zhou, Xiaowei Dong y Limei Cao de la Universidad Sun Yat-sen; Xiang Zhou de la Universidad de Shenzhen; y Dongyuan Wu de la Universidad de Fudan.

La investigación fue financiada, en parte, por subvenciones a Qin y Wu de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China.

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