47. La IA Generativa y el efecto Dunning-Kruger

“Cuanto menos sabe alguien, más tiende a sobrestimar su conocimiento. Cuanto más sabe, más consciente es de todo lo que ignora.”

En 1999, los psicólogos David Dunning y Justin Kruger describieron un sesgo cognitivo que hoy está más vivo que nunca: el efecto Dunning-Kruger. Lo definieron como la tendencia de las personas con escasa habilidad o conocimiento a sobrevalorar su competencia en una materia. Lo que no sabían es que, 25 años después, este efecto se convertiría en el eje de una nueva era de desinformación impulsada por la tecnología.

Vivimos el auge de la IA generativa. Herramientas como ChatGPT, Midjourney, Copilot, Runway o Sora permiten crear textos, imágenes, código y vídeos con una facilidad que habría parecido ciencia ficción hace solo cinco años. Pero junto con esta revolución creativa, ha llegado también una ola de supuestos “expertos” que, tras un par de prompts bien colocados, se autoproclaman consultores, mentores o estrategas de IA.

De la ignorancia a la arrogancia en tres clics

El problema no es que la gente experimente con estas herramientas. Al contrario: deberíamos fomentar su uso crítico y creativo. El problema es que estamos viendo un ascenso masivo a la cima de la ignorancia confiada, donde cualquiera que genera una imagen con IA se siente autorizado para dar lecciones de tecnología, ética, transformación digital o incluso filosofía de la máquina.

Es el efecto Dunning-Kruger, pero turboalimentado por la inmediatez y la estetización. Un buen prompt en Midjourney puede parecer magia. Un resumen automatizado en ChatGPT puede simular sabiduría. Pero saber usar herramientas no es lo mismo que entender la tecnología que hay detrás. Y, sobre todo, no te convierte en experto.

Las consecuencias: desinformación y banalización

Este exceso de confianza superficial genera varios riesgos graves:

• Desinforma a empresas que contratan consultorías vacías sin resultados reales.
• Banaliza una revolución tecnológica que debería tratarse con rigor y seriedad.
• Promueve un culto a la herramienta, en lugar de al pensamiento crítico y al aprendizaje profundo.
• Silencia a los profesionales reales, porque el mercado se llena de ruido.

La curva del efecto Dunning-Kruger aplicada a la IA generativa

La gráfica que lo explica todo

(Ver imagen superior)

Esta curva representa cómo muchas personas experimentan la IA generativa:

1. Ignorancia total → Nunca han tocado una IA.
   
2. Entusiasmo inicial → Juegan con ChatGPT y quedan maravillados.
   
3. Cima de la ignorancia → Creen que ya lo dominan todo. Empiezan a vender humo.
   
4. Valle de la humildad → Descubren sus limitaciones. Se frustran.
   
5. Ascenso al conocimiento → Estudian en serio, aprenden, entienden los riesgos, los sesgos, la gobernanza, los límites éticos y técnicos.
   

Esta curva muestra cómo evoluciona la confianza frente al conocimiento real. En el caso de la IA generativa:

• El entusiasmo inicial puede llevarte a pensar que lo dominas.
• Luego descubres las limitaciones, los sesgos, la opacidad de los modelos…
• Finalmente, si sigues aprendiendo, te haces más competente pero también más consciente de lo que no sabes.

¿Cómo evitar caer en este efecto?

1. Formarse más allá del uso de herramientas: estudiar fundamentos, arquitectura de modelos, sesgos algorítmicos, privacidad y gobernanza.
2. Mantener una actitud crítica y humilde: reconocer lo que no se sabe es el primer paso hacia el conocimiento real.
3. Evitar el postureo digital: no necesitamos más capturas de prompts exitosos, sino ideas transformadoras con base sólida.
4. Escuchar a quienes llevan años investigando: hay expertos reales que no hacen tanto ruido, pero tienen mucho que enseñar.

¿Por qué es peligroso este efecto en la IA generativa?

• Porque confunde a las empresas, que creen estar implementando IA cuando solo automatizan presentaciones.
  
• Porque banaliza un campo que tiene implicaciones enormes en privacidad, creatividad, educación, salud, justicia…
  
• Porque satura el mercado de humo, desplazando a quienes realmente están construyendo soluciones sólidas.
  

Algunos indicadores actuales (ejemplo ficticio pero realista):

Mi opinión personal

No estamos ante una moda, sino ante un cambio de era. Pero si convertimos la inteligencia artificial generativa en un desfile de egos inflados, habremos perdido una oportunidad histórica. La tecnología por sí sola no mejora nada: lo que la mejora es cómo la usamos, quiénes la entienden y cómo se integra con sentido en nuestras vidas.

Por eso, hago una invitación sincera: reflexionad antes de decir que “sabéis de IA” solo por usar una herramienta. Y si queréis aportar al debate, hablemos. Pero hablemos con rigor, con humildad y con ganas de construir algo que valga la pena.

Ahora os leo a vosotros:

• ¿Creéis que estamos normalizando el efecto Dunning-Kruger con la IA generativa?
• ¿Qué habéis visto que os chirríe en el mundo de la “experticia” artificial?
• ¿Cómo distinguimos entre conocimiento real y humo digital?

Team Evolupedia