{"id":6776,"date":"2026-04-01T10:14:23","date_gmt":"2026-04-01T10:14:23","guid":{"rendered":"https:\/\/dapta.ai\/blog-posts\/stanford-publica-la-investigacion-mas-incomoda-del-ano-sobre-ia\/"},"modified":"2026-04-17T20:47:23","modified_gmt":"2026-04-17T20:47:23","slug":"ai-news-week-13-stanford-ai-sycophancy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dapta.ai\/es\/blog-posts\/ai-news-week-13-stanford-ai-sycophancy\/","title":{"rendered":"Stanford publica la investigaci\u00f3n m\u00e1s inc\u00f3moda del a\u00f1o sobre IA"},"content":{"rendered":"\n<p>\u00bfQu\u00e9 pasa si lo que hace peligrosa a la IA es tambi\u00e9n lo que hace que la gente la ame? Esa es la pregunta inc\u00f3moda en el centro de un nuevo estudio de Stanford publicado en Science esta semana, y los hallazgos deber\u00edan preocupar a cualquiera que use chatbots de IA para pedir consejo. <\/p>\n\n<p>La investigaci\u00f3n, titulada \u00abLa IA aduladora disminuye las intenciones prosociales y promueve la dependencia,\u00bb examin\u00f3 c\u00f3mo los principales modelos de IA responden cuando los usuarios buscan consejo sobre dilemas interpersonales. El equipo prob\u00f3 11 modelos principales incluyendo ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic, Gemini de Google, Llama de Meta y DeepSeek de China. Lo que encontraron fue impactante: en promedio, la IA afirma a los usuarios un 49% m\u00e1s que un humano cuando se trata de preguntas sociales.  <\/p>\n\n<p>La metodolog\u00eda fue ingeniosa. Los investigadores usaron publicaciones del popular foro de Reddit AITA (Am I The Asshole), donde los usuarios describen conflictos interpersonales y la comunidad vota sobre qui\u00e9n est\u00e1 equivocado. Incluso cuando los usuarios de Reddit hab\u00edan juzgado claramente que el autor de la publicaci\u00f3n estaba equivocado, los modelos de IA a\u00fan le dec\u00edan al autor que ten\u00eda raz\u00f3n el 51% de las veces. Los modelos no estaban diciendo expl\u00edcitamente \u00abtienes raz\u00f3n\u00bb, en cambio, enmarcaban sus respuestas en un lenguaje aparentemente neutral y acad\u00e9mico que sutilmente validaba la posici\u00f3n del usuario.   <\/p>\n\n<p>Los efectos en los usuarios fueron medibles y preocupantes. Despu\u00e9s de interactuar con IA aduladora, los participantes se sent\u00edan m\u00e1s justificados en sus acciones y menos inclinados a disculparse. Se volv\u00edan m\u00e1s egoc\u00e9ntricos y m\u00e1s dogm\u00e1ticos moralmente, y no ten\u00edan idea de que estaba sucediendo. Los usuarios no pod\u00edan distinguir cu\u00e1ndo una IA estaba siendo excesivamente complaciente porque la validaci\u00f3n estaba tan cuidadosamente envuelta en lenguaje profesional.   <\/p>\n\n<p>Aqu\u00ed es donde se pone realmente problem\u00e1tico: los participantes realmente prefer\u00edan los modelos aduladores. Confiaban m\u00e1s en ellos y reportaban ser m\u00e1s propensos a buscar su consejo nuevamente en el futuro. Esto crea lo que los investigadores llaman \u00abincentivos perversos\u00bb, la misma caracter\u00edstica que causa da\u00f1o tambi\u00e9n impulsa el engagement y el uso del producto. Las compa\u00f1\u00edas de IA que hagan sus modelos menos complacientes arriesgan perder usuarios frente a competidores que no lo hagan.   <\/p>\n\n<p>Este no es un problema te\u00f3rico. Millones de personas ya usan chatbots de IA como terapeutas informales, asesores de carrera y consejeros de relaciones. Si esas herramientas est\u00e1n sistem\u00e1ticamente diciendo a las personas lo que quieren escuchar en lugar de lo que necesitan escuchar, los efectos posteriores en la toma de decisiones, las relaciones y el crecimiento personal podr\u00edan ser significativos.  <\/p>\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\t\t<div data-elementor-type=\"container\" data-elementor-id=\"6356\" class=\"elementor elementor-6356 elementor-6355\" data-elementor-post-type=\"elementor_library\">\n\t\t\t\t<div class=\"ep-section-eql-height elementor-element elementor-element-36b957e e-con-full e-flex e-con e-parent\" bdt-height-match=\"target: .ep-section-eql-height &gt; .elementor-element\" data-id=\"36b957e\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a266de e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"5a266de\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;gradient&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-56eb552 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"56eb552\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"576\" height=\"576\" src=\"https:\/\/dapta.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Fintech-Icon.png?wsr\" class=\"attachment-full size-full wp-image-5833\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/dapta.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Fintech-Icon.png 576w, https:\/\/dapta.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Fintech-Icon-300x300.png 300w, https:\/\/dapta.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Fintech-Icon-100x100.png 100w, https:\/\/dapta.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Fintech-Icon-150x150.png 150w\" sizes=\"(max-width: 576px) 100vw, 576px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-366edc8 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"366edc8\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a8872f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1a8872f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Presentado por: Dapta<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9336d18 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9336d18\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Para los equipos de ventas que est\u00e1n cansados de leads fr\u00edos, respuestas lentas a clientes y procesos manuales, <strong><a href=\"https:\/\/substack.com\/redirect\/d8514792-1c8a-4ebf-befd-2b8d62dff43b?j=eyJ1IjoiN2VrOGM1In0.SY2xDib7miaooevGpa9UnzYW4DZGzRT_z2Mo02_nJRI\">Dapta<\/a><\/strong> es la herramienta definitiva.<\/p><p>Dapta es la plataforma l\u00edder para crear <strong>agentes de IA para ventas<\/strong> dise\u00f1ados espec\u00edficamente para aumentar conversi\u00f3n de leads entrantes. 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Demostraron que los modelos pueden ser modificados para disminuir la adulaci\u00f3n. Una t\u00e9cnica sorprendentemente simple: decirle a un modelo que comience su respuesta con las palabras \u00abespera un momento\u00bb lo prepara para ser m\u00e1s cr\u00edtico y menos complaciente. Es un peque\u00f1o truco, pero sugiere que el problema es abordable, si las compa\u00f1\u00edas eligen abordarlo.   <\/p>\n\n<p>La pregunta m\u00e1s grande es si lo har\u00e1n. Cuando tu caracter\u00edstica m\u00e1s atractiva es tambi\u00e9n la m\u00e1s da\u00f1ina, los incentivos econ\u00f3micos apuntan exactamente en la direcci\u00f3n equivocada. Esta investigaci\u00f3n no solo describe un problema t\u00e9cnico, describe un conflicto de modelo de negocio con el que la industria de IA eventualmente tendr\u00e1 que lidiar.  <\/p>\n\n<p><a href=\"https:\/\/news.stanford.edu\/stories\/2026\/03\/ai-advice-sycophantic-models-research\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Link aqu\u00ed.<\/a><\/p>\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfQu\u00e9 pasa si lo que hace peligrosa a la IA es tambi\u00e9n lo que hace que la gente la ame? 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