Lu, Jackson. 2025. “How We Really Judge AI.” MIT News, 10 de junio de 2025. https://news.mit.edu/2025/how-we-really-judge-ai-0610.

El estudio del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) revela que las personas no se dividen simplemente entre optimistas y detractores de la inteligencia artificial (IA), sino que evalúan su uso según dos factores clave: la percepción de la capacidad de la IA y la necesidad de personalización en el contexto de la decisión.

Un estudio reciente realizado por investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) ha revelado nuevas perspectivas sobre cómo las personas evalúan y perciben la inteligencia artificial (IA) en distintos contextos. Contrario a la idea simplista de que las opiniones sobre la IA se dividen únicamente entre quienes la apoyan y quienes la rechazan, este estudio propone un modelo más complejo y matizado que explica por qué aceptamos o resistimos su uso dependiendo de dos factores fundamentales: la capacidad percibida de la IA para realizar una tarea específica y la necesidad de personalización o atención individual en la toma de decisiones.

El estudio, dirigido por el profesor Jackson Lu, presenta el “Marco de Capacidad–Personalización”, que sostiene que las personas tienden a valorar más positivamente la IA cuando consideran que ésta tiene una capacidad superior a la humana en ciertas tareas y cuando dichas tareas no requieren una adaptación personalizada basada en circunstancias individuales. En estos casos, la IA es vista como una herramienta eficiente, confiable y útil para apoyar la toma de decisiones o automatizar procesos.

Por ejemplo, en actividades como la detección de fraudes financieros, la revisión masiva de datos, o el análisis estadístico, la IA sobresale porque puede procesar grandes cantidades de información con rapidez y precisión, superando claramente el rendimiento humano. Además, estas tareas suelen ser rutinarias y no necesitan un enfoque personalizado, lo que facilita la confianza en las respuestas generadas por la IA.

Sin embargo, el estudio también señala que existe una notable resistencia hacia el uso de la inteligencia artificial en contextos donde la personalización es fundamental y la comprensión de las circunstancias particulares es clave para una buena decisión. Áreas como la atención médica, la terapia psicológica, las entrevistas laborales o los diagnósticos médicos son ejemplos donde las personas prefieren la intervención humana porque valoran la empatía, la experiencia subjetiva y la capacidad de interpretar matices que las máquinas aún no pueden replicar adecuadamente.

Esta investigación se basa en un meta-análisis exhaustivo que abarca 163 estudios previos, analizando más de 82.000 respuestas de participantes en 93 contextos diferentes relacionados con decisiones apoyadas por IA. Gracias a esta amplia muestra, el estudio proporciona una comprensión sólida y generalizable sobre los patrones de aceptación y rechazo de la IA en la sociedad.

El modelo de Capacidad–Personalización no solo ayuda a explicar por qué ciertas aplicaciones de IA son bien recibidas mientras que otras generan dudas o rechazo, sino que también ofrece una guía útil para desarrolladores, diseñadores y responsables de políticas. Comprender estas percepciones puede facilitar la creación de tecnologías que respondan mejor a las expectativas y necesidades humanas, equilibrando la eficiencia tecnológica con la sensibilidad social.

En definitiva, este trabajo académico aporta un marco conceptual valioso para entender que la aceptación de la inteligencia artificial no es un fenómeno binario, sino un proceso complejo que depende del contexto específico de uso, las capacidades percibidas de la tecnología y el grado en que se requiere una atención personalizada en la toma de decisiones. Este conocimiento es fundamental para avanzar hacia una integración ética, efectiva y confiable de la IA en nuestra vida cotidiana.