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La IA no te hace más tonto. El problema es cómo la usas

9 min de lectura

Hace año y medio escribí una nota en mi blog personal sobre algo que observaba en el trabajo de mis colegas y en el mío propio: cuanto más confías en la IA, con menos frecuencia te preguntas «¿esto realmente es correcto?». En aquel momento me basaba en un estudio de Microsoft que mostraba que la confianza en la IA suprime la evaluación crítica de las respuestas generadas. El argumento me parecía sólido, pero tenía un defecto evidente: correlación, no causalidad.

En febrero de 2026, los investigadores de Anthropic Judy Shen y Alex Tamkin publicaron un experimento que cerró esa brecha. Control aleatorizado. Datos concretos. Y una conclusión que, en mi opinión, la mayoría de quienes la leyeron interpretaron mal.

Porque no es una historia sobre cómo la IA nos hace más tontos. Es una historia sobre cómo exactamente la utilizamos.

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KazLLM e IA soberana: guía para el funcionario público de Kazajistán
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KazLLM e IA soberana: guía para el funcionario público de Kazajistán

El 11 de febrero de 2026, en una sesión del gobierno, el presidente Tokáyev criticó públicamente KazLLM. El modelo, lanzado con gran pompa en diciembre de 2024, tiene apenas 600 mil usuarios – el 3% de la población del país. A modo de comparación: ChatGPT en Kazajistán cuenta con 2,6 millones de usuarios. El presidente fue directo: KazLLM «no puede competir con ChatGPT».

Esta declaración plantea la cuestión de forma tajante. ¿Para qué necesita Kazajistán su propio modelo lingüístico si las soluciones globales funcionan mejor? Y si la IA soberana es necesaria – ¿por qué está perdiendo?

La respuesta es más compleja de lo que parece. Porque KazLLM no es «el ChatGPT kazajo». Es una herramienta completamente diferente con una misión diferente. Y compararlos es como comparar una central eléctrica nacional con un electrodoméstico importado.

¿Y si la IA funciona demasiado bien? Análisis del escenario Citrini 2028
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¿Y si la IA funciona demasiado bien? Análisis del escenario Citrini 2028

En febrero de 2026, el boletín de análisis de inversión Citrini Research publicó un escenario que invierte la lógica habitual. Normalmente, los pesimistas predicen que la IA no cumplirá las expectativas. Citrini plantea una pregunta diferente: ¿qué pasa si la IA cumple todas las expectativas – y precisamente eso se convierte en el problema?

Su artículo «The 2028 Global Intelligence Crisis» es un memorándum ficticio fechado en junio de 2028. No es una predicción, sino una prueba de estrés: ¿qué le pasará a la economía si la inteligencia artificial reemplaza realmente a los trabajadores de cuello blanco tan rápido como prometen sus desarrolladores?