Un reciente estudio realizado por un grupo de investigadores de la Universidad de Washington y Middlebury College ha revelado cómo los patrones individuales de toma de decisiones pueden influir significativamente en el grado de confianza y dependencia que las personas depositan en las herramientas de inteligencia artificial (IA). Este fascinante trabajo, publicado en mayo de 2025, trató de examinar si las tendencias a postergar decisiones, conocidas como ‘buckpassing’, aumentan la propensión a buscar y confiar en las sugerencias de IA.

El experimento se estructuró alrededor de 810 participantes que debían decidir si ciertas afirmaciones sobre nutrición eran verdaderas o falsas, teniendo como referencia las recomendaciones proporcionadas por una IA, concretamente, el modelo ChatGPT. Los resultados fueron concluyentes: quienes exhiben una mayor tendencia a retrasar decisiones, prefiriendo delegarlas a otros, mostraron una correlación positiva con el uso de sugerencias de la IA, pero dedicaron menos tiempo a evaluar las explicaciones ofrecidas por la misma.

En contraste, aquellos participantes con una predisposición hacia un enfoque minucioso y reflexivo, conocido como vigilancia, se tomaron considerablemente más tiempo en analizar las explicaciones de la IA antes de llegar a una conclusión. Esto sugiere, por tanto, que la tipología del proceso decisional de cada individuo es crucial a la hora de determinar cómo interactúan con las herramientas de inteligencia artificial.

El estudio, además, aportó luz sobre los riesgos inherentes de una confianza excesiva en la IA. Aunque estas tecnologías brindan oportunidades valiosas para obtener información rápida y detallada, el peligro de aceptar ciegamente sus recomendaciones puede derivar en la propagación de información errónea, especialmente en áreas sensibles como la salud y la política.

En conclusión, dada la creciente integración de herramientas de IA en los procesos de toma de decisiones, es crucial considerar las diferencias individuales para potenciar un uso adecuado y evitar posibles riesgos. Este estudio no solo abre nuevas líneas de investigación sobre la interacción humano-máquina, sino que también invita a la reflexión sobre el diseño de futuros sistemas de IA que contemplen estas variaciones individuales.