Tener un modelo de lenguaje a mano casi elimina la disposición de las personas a responder "no sé". Es el resultado de cinco experimentos con 3.132 participantes que publicaron los investigadores Marcoccia, Quattrociocchi y Capraro, informó The Decoder el 26 de septiembre de 2026. El estudio buscaba medir si el acceso a una IA cambia la forma en que la gente maneja la incertidumbre.

Los investigadores eligieron a propósito preguntas en las que el modelo que usaron, Step 3.5 Flash, se equivocaba casi siempre. Eran preguntas sobre detalles visuales finos de películas, como el color del uniforme de un equipo en Quiero ser como Beckham. Según los autores, esos detalles casi no aparecen en textos en línea, así que son terreno fértil para las alucinaciones. GPT-5.5, Claude 4.6 Sonnet y Gemini 3.5 Flash respondieron bien la mayoría de las demás preguntas, aunque a veces fallaron en las más difíciles.

Como el consejo de la IA estaba casi siempre equivocado, el efecto no se puede explicar como una delegación razonable en una herramienta confiable. Los investigadores ven una tendencia a someterse a las respuestas de la IA, pero queda abierto si se mantiene con la misma fuerza fuera de las preguntas de cine.

Más respuestas, menos aciertos

En los dos primeros estudios (1a y 1b), los participantes podían decidir si le pedían consejo a una IA. En el grupo de control, sin acceso a IA, se abstuvieron de responder en el 36% y el 44% de las preguntas. Con acceso a IA, esas cifras bajaron al 6% y al 3%.

En el estudio 2 también se midió la confianza. Sin incentivos económicos, la confianza con acceso a IA llegó a 75,9 puntos sobre 100, contra 29,6 sin IA, o sea unas dos veces y media más. En paralelo, la proporción de respuestas correctas cayó de 27,6% a 10%. Los participantes estaban mucho más seguros y se equivocaban mucho más.

Sumando todos los estudios, los participantes sin incentivos que tenían IA acertaron el 9,2% de las preguntas, contra 27,5% de quienes no la tenían. Respondieron más preguntas con IA, pero acertaron más o menos un tercio de las veces.

¿Sirven los incentivos?

Los estudios 2 a 4 sumaron incentivos económicos. Cada respuesta correcta pagaba 10 centavos, cada error descontaba 10 centavos y "no sé" no daba nada. Los investigadores habían registrado de antemano la hipótesis de que los incentivos aumentarían la disposición a abstenerse, pero que tener IA debilitaría ese efecto. Ninguno de los tres estudios mostró una interacción estadísticamente significativa.

Según el estudio, el acceso a IA y los incentivos actuaron en buena medida por separado. Con incentivos, los participantes pidieron menos consejo a la IA (4,53 contra 5,27 de seis solicitudes posibles en el estudio 3) y acertaron más cuando la IA estaba disponible. La abstención subió un poco con incentivos, pero quedó muy por debajo del grupo de control sin IA.

Los investigadores reconocen que el efecto de los incentivos fue modesto. No se sabe si incentivos mayores, o basados en la reputación, cerrarían más la brecha.

En el estudio 4, la respuesta de la IA aparecía sola, sin que el participante la pidiera. Los autores dicen que eso refleja una realidad cada vez más común, con buscadores que muestran resúmenes generados por IA y asistentes de escritura que sugieren sin que nadie les pregunte. El efecto casi no cambió. Sin incentivos, la abstención bajó de 35% sin IA a 1% con la respuesta mostrada de forma automática. Con incentivos, cayó de cerca de 39% a 7%.

Más confianza en la IA que en otras personas

Los investigadores enmarcan los resultados en lo que llaman "Epistemia", la tendencia a aceptar las respuestas de la IA porque suenan convincentes y no porque se hayan comprobado. Un modelo de lenguaje siempre tiene que producir una respuesta y nunca se detiene, ni siquiera cuando no sabe algo. Cuando los usuarios le entregan su juicio a un sistema así, pueden adoptar su falta de contención, escriben los autores.

El efecto también va contra lo que ha mostrado la investigación sobre el uso de consejos. Normalmente las personas le dan poco peso al consejo externo y se mueven apenas un tercio del camino hacia la posición del asesor. Según los autores, en este estudio los participantes hicieron lo contrario.

De sus datos concluyen incluso que el acceso a la IA convirtió en errores algunas respuestas que habrían sido correctas. En las condiciones sin incentivos, el grupo con IA respondió más preguntas que el de control, pero produjo menos respuestas correctas.

A medida que las respuestas de IA se vuelven omnipresentes y aparecen sin que nadie las pida, la disposición a decir "no sé" podría ser una de las primeras bajas de la interacción entre personas e IA, escribe el equipo. Según los autores, que el juicio humano resista la expansión de estos sistemas puede depender menos de hacer los modelos más precisos y más de que la gente siga reconociendo y respetando los límites de lo que sabe.

Otros estudios sobre IA y pensamiento

Un número creciente de estudios sugiere que usar IA afecta el juicio y las habilidades cognitivas. Un estudio de la Swiss Business School con 666 participantes encontró una fuerte correlación negativa entre el uso de IA y el pensamiento crítico. Mientras más confía la gente en la IA, más tareas cognitivas le delega, en un ciclo que debilita todavía más el pensamiento crítico.

Hay evidencia experimental de que bastan 10 a 15 minutos de trabajo con un asistente de IA para reducir de forma medible la capacidad de resolver problemas y la persistencia en tareas posteriores sin IA. Los participantes que usaron la IA solo para pedir explicaciones, o que la ignoraron, no mostraron esa caída.

Un estudio de Microsoft llegó a una conclusión parecida. En otro trabajo, Microsoft mostró que usar IA exige mucho de la metacognición, la capacidad de vigilar y dirigir el propio pensamiento. Un mayor nivel educativo funciona como factor de protección.