El 63 % de los británicos usa IA generativa, pero solo el 26 % la consulta

El 63 por ciento de los encuestados en el Reino Unido ha utilizado una aplicación de inteligencia artificial generativa, según el Informe sobre tendencias digitales del consumidor 2026 de Deloitte, lo que representa un aumento de 17 puntos porcentuales respecto al año anterior. Una de cada diez personas emplea una herramienta de IA a diario.

Desconfianza selectiva en el uso cotidiano

El mismo estudio indica que el 51 por ciento de los usuarios de IA no la utiliza para compras y no tiene intención de hacerlo en el futuro. El 61 por ciento afirma que sería menos propenso a contactar con el servicio al cliente si supiera que hablaría con un asistente de IA. Solo el 15 por ciento la emplea para descubrir productos y el 14 por ciento para obtener ideas sobre qué comprar.

IA como consejero de salud personalizado

En contraste, el 26 por ciento de los usuarios recurre a la IA para obtener consejos sobre su salud, el 20 por ciento para orientación dietética o de fitness y el 10 por ciento la utiliza como haría con un terapeuta. Estos datos sugieren una mayor disposición a confiar en la IA respecto a lo que se ingiere, pero no respecto a lo que se adquiere.

¿Por qué falla la confianza en compras?

La aversión al algoritmo, tal como la definieron Dietvorst, Simmons y Massey en 2015, explica parte de esta brecha: cuando las personas observan un error de un sistema estadístico —aunque sea más preciso que un humano— tienden a rechazarlo por completo, incluso tras ver cometer el mismo fallo a un experto humano. En compras, un mal consejo es inmediatamente evidente y rompe la confianza de forma irreversible.

¿Por qué sí confiamos en IA médica?

En salud, la respuesta de la IA suele sonar razonable, emplea terminología médica correcta y se presenta con un tono calmado y personalizado. Al preguntar por un síntoma, la IA puede solicitar edad, duración del malestar y otros detalles individuales, generando una respuesta aparentemente adaptada. Esa sensación de personalización refuerza la credibilidad, aun cuando el usuario carezca de los conocimientos para verificar su exactitud.

Del doctor Google al doctor ChatGPT

Antes, la resistencia a la IA médica era consistente, como documentaron Longoni, Bonezzi y Morewedge en 2019: las personas preferían al profesional humano incluso cuando se les informaba de que la IA tenía mejor desempeño. Sin embargo, esa resistencia disminuyó cuando las respuestas se presentaron como personalizadas y desapareció cuando la IA actuó como apoyo —no sustituto— de la decisión humana.

Riesgos de la confianza ciega

Entre quienes usan IA para asesoramiento médico, el 38 por ciento cree que sus respuestas son siempre factualmente precisas; entre quienes la consultan sobre otros problemas personales, ese porcentaje asciende al 42 por ciento. No obstante, los sistemas de IA están diseñados para expresar confianza, no para garantizar exactitud. Su apariencia de autoridad no modifica su tasa de errores, que sigue siendo imposible de eliminar por completo.

La paradoja del tiempo de verificación

La diferencia crítica radica en el tiempo necesario para detectar un fallo: en compras, el error es inmediato; en salud, puede tardar días, semanas o incluso no detectarse hasta que las consecuencias sean graves. Esta demora protege a la IA de la reacción instantánea de rechazo que experimenta en otros contextos, dejando al usuario sin mecanismos de verificación efectivos.