Coleman, B. (2026). Trust in Human–Artificial Intelligence Interactions: A Multidisciplinary Approach. White Paper. Schwartz Reisman Institute for Technology and Society, University of Toronto. Mayo de 2026. DOI: 10.2139/ssrn.6758420. El documento fue presentado públicamente por el instituto el 11 de junio de 2026. https://srinstitute.utoronto.ca/news/sri-releases-new-white-paper-on-trust-in-human-ai-interaction

El nuevo libro blanco publicado por el Schwartz Reisman Institute de la Universidad de Toronto plantea que la confianza en la inteligencia artificial constituye uno de los mayores desafíos para la adopción responsable de estas tecnologías. Lejos de considerar la confianza como un simple problema técnico o una cuestión de mejorar los algoritmos, el informe sostiene que se trata de un fenómeno complejo en el que intervienen factores tecnológicos, sociales, institucionales, jurídicos, psicológicos y éticos.

La investigación, liderada por Beth Coleman, reúne aportaciones de especialistas en informática, ingeniería, psicología, sociología, filosofía, historia, derecho y políticas públicas para construir un marco conceptual que explique cómo se genera, mantiene o pierde la confianza en los sistemas de IA.

Uno de los principales argumentos del documento es que debe abandonarse el objetivo de lograr que las personas «confíen en la IA» y sustituirlo por el propósito de desarrollar una IA realmente digna de confianza (trustworthy AI). Según los autores, la confianza no puede obtenerse mediante estrategias de persuasión o interfaces más atractivas, sino que debe ser consecuencia de sistemas cuyo funcionamiento sea demostrablemente fiable, transparentemente gobernado y socialmente responsable. En este sentido, la confianza no es una propiedad inherente de la tecnología, sino una relación dinámica entre las personas, los sistemas inteligentes y las instituciones que los diseñan, regulan y utilizan.

El informe identifica seis principios fundamentales sobre los que debe construirse la confianza en la interacción humano-IA. El primero es la fiabilidad y competencia, que exige que los sistemas funcionen de forma consistente y produzcan resultados precisos. El segundo es la conciencia del contexto, reconociendo que el comportamiento apropiado de una IA depende del entorno social, cultural y organizativo donde se aplica. El tercero combina transparencia, responsabilidad y legitimidad, subrayando que los usuarios deben comprender cómo se toman las decisiones y quién responde por ellas. El cuarto principio es la equidad e integridad, orientado a minimizar sesgos y garantizar un tratamiento justo. El quinto es la resiliencia, entendida como la capacidad de los sistemas para responder adecuadamente ante errores, cambios o situaciones imprevistas. Finalmente, el sexto principio destaca la importancia de las dinámicas relacionales, recordando que la confianza surge de la interacción continua entre usuarios, organizaciones y tecnologías, más que de las características técnicas del software por sí solas.

El documento sitúa estas reflexiones en el contexto de las políticas públicas canadienses sobre inteligencia artificial. Los autores señalan que la nueva estrategia nacional del país identifica explícitamente la confianza como el elemento central para conseguir una adopción social efectiva de la IA. Encuestas recientes muestran que la población mantiene una actitud ambivalente: existe un importante optimismo respecto al potencial económico y científico de la inteligencia artificial, pero también una preocupación creciente por sus riesgos. Esta dualidad convierte la confianza en un requisito indispensable para que gobiernos, empresas y ciudadanos acepten el despliegue de sistemas inteligentes en ámbitos sensibles como la sanidad, la educación, la administración pública o la justicia.

Como conclusión, el libro blanco propone un cambio de paradigma en la investigación y la gobernanza de la inteligencia artificial. La cuestión esencial ya no consiste únicamente en diseñar algoritmos más eficientes, sino en desarrollar sistemas capaces de demostrar que merecen la confianza pública mediante mecanismos de gobernanza, supervisión institucional, responsabilidad y alineamiento con los valores sociales. Desde esta perspectiva, la confianza deja de ser un atributo técnico para convertirse en un objetivo compartido entre ingenieros, científicos sociales, legisladores, responsables políticos y organizaciones que participan en el desarrollo y despliegue de la inteligencia artificial.