Cuanto más confiamos en la inteligencia artificial (IA), con menos precisión evaluamos nuestras propias capacidades. Un nuevo estudio revela que el uso de herramientas de IA como los chatbots no solo nos ayuda a desempeñarnos mejor: nos hace pensar que somos mejores de lo que somos, incluso si no lo somos. Este fenómeno, una inversión del conocido efecto Dunning-Kruger, tiene profundas implicaciones en la forma en que aprendemos, tomamos decisiones y mantenemos habilidades de pensamiento crítico.
El efecto Dunning-Kruger a la inversa
El efecto Dunning-Kruger, que lleva el nombre de los psicólogos David Dunning y Justin Kruger, describe cómo las personas con baja competencia en un área determinada tienden a sobreestimar sus capacidades, mientras que aquellos con alta competencia a menudo las subestiman. Esto se debe a que quienes carecen de habilidades carecen de la conciencia de sí mismos para reconocer sus propios defectos.
Sin embargo, investigadores de la Universidad Aalto en Finlandia, junto con colaboradores en Alemania y Canadá, han descubierto que la IA invierte esta dinámica. Cuando las personas usan la IA para resolver problemas, todos tienden a sobreestimar su desempeño, independientemente de su nivel de habilidad real. Los usuarios más alfabetizados en IA (aquellos que se sienten más cómodos con estas herramientas y dependen de ellas) muestran el mayor exceso de confianza.
Cómo la IA distorsiona la autoevaluación
El estudio, publicado en la edición de febrero de 2026 de Computers in Human Behavior, involucró a 500 participantes a quienes se les asignaron problemas de razonamiento lógico de la prueba de admisión a la Facultad de Derecho. A la mitad se le permitió usar ChatGPT, mientras que a la otra mitad no. Luego se interrogó a ambos grupos sobre su desempeño y su autoevaluación de su desempeño.
Los resultados fueron sorprendentes: los usuarios de IA calificaron consistentemente su desempeño más alto que los no usuarios, incluso cuando su desempeño real fue similar o peor. Los investigadores atribuyen esto a lo que llaman “descarga cognitiva”: la tendencia a depender de la IA para que piense por nosotros, reduciendo nuestro propio esfuerzo mental y evaluación crítica.
La compensación: rendimiento frente a autoconciencia
Cuando utilizamos la IA, a menudo aceptamos la primera respuesta que obtenemos sin más preguntas ni verificaciones. Este compromiso superficial pasa por alto los circuitos de retroalimentación habituales del pensamiento crítico, lo que dificulta evaluar nuestra propia precisión. Como resultado, podemos desempeñarnos mejor con IA, pero perder nuestra capacidad de evaluar con precisión qué bien lo estamos haciendo.
El estudio también encontró que la brecha entre los usuarios altamente cualificados y los poco cualificados se reduce cuando se trata de IA. Esto se debe a que la IA ayuda a que todos tengan un mejor desempeño hasta cierto punto, creando una falsa sensación de competencia en todos los ámbitos.
Las implicaciones más amplias
El aplanamiento del efecto Dunning-Kruger plantea varios riesgos. A medida que nos volvemos más dependientes de la IA, nuestra precisión metacognitiva (nuestra capacidad de pensar sobre nuestro propio pensamiento) puede verse afectada. Sin una autoevaluación rigurosa, corremos el riesgo de convertirnos en fuentes de información menos confiables y de tomar decisiones mal informadas.
Los investigadores advierten que esta tendencia podría conducir a un clima cada vez mayor de toma de decisiones mal calculadas y una erosión gradual de las habilidades de pensamiento crítico. Cuanto más alfabetizados en IA estemos, más probabilidades tendremos de sobreestimar nuestras capacidades, lo que agravará el problema.
Revertir la tendencia
Para mitigar estos riesgos, el estudio sugiere que los desarrolladores de IA deberían reorientar las respuestas para fomentar más preguntas. Al pedir a los usuarios que reflexionen sobre sus respuestas, haciendo preguntas como “¿Qué tan seguro estás de esta respuesta?” o “¿Qué te habrás perdido?”: la IA podría ayudar a restaurar cierto nivel de conciencia metacognitiva.
En última instancia, el estudio destaca una paradoja crítica de la era de la IA: si bien estas herramientas pueden mejorar el desempeño, también pueden erosionar las habilidades necesarias para evaluar ese desempeño con precisión. La clave es garantizar que la IA se utilice para aumentar, no reemplazar, nuestras propias capacidades de pensamiento crítico.
