Cuando una máquina da la impresión de poder hacer una parte del trabajo, muchas personas empiezan a asumir que el experto humano ya no era tan imprescindible, algo así está causando la Inteligencia Artificial. A partir de ahí, el conocimiento profesional pasa a percibirse como algo bastante más reemplazable de lo que antes se creía. Empieza a interpretarlo de otra forma: como una señal de que ese trabajo quizá no era tan especializado como parecía.
La investigación "Abriendo la red de confianza: cómo los expertos en la materia navegan las tensiones de confianza con sus contrapartes de IA" publicado en MIS Quarterly analizó esta dinámica. El resultado señala que la tensión entre reemplazo vs. complementariedad hace que el público perciba que la herramienta hace el "trabajo pesado", disminuye el prestigio percibido y la autoridad del experto humano.
El problema, según plantea el estudio, no tiene que ver solo con la automatización de tareas. También afecta a algo más profundo: cómo cambia la idea de “experiencia” en la cabeza de la gente.
Cuando una máquina da la impresión de poder hacer una parte del trabajo, muchas personas empiezan a asumir que el experto humano ya no era tan imprescindible. Si un sistema puede responder dudas médicas generales, retomar un tema escolar o generar recomendaciones en segundos, una parte del público deja de pensar que estas plataformas sirven para que los expertos trabajen mejor. Empieza a interpretarlo de otra forma: como una señal de que ese trabajo quizás no era tan especializado como parecía. El resultado, según los investigadores, es una caída de la confianza, de la autoridad percibida e incluso del prestigio social de estas profesiones.
Consecuencias
Saber mucho no es lo mismo que aplicar ese conocimiento en situaciones reales, con matices, con responsabilidad y trato humano. Los autores sostienen que la respuesta no pasa por esconder estas herramientas, sino por explicar mejor qué valor diferencial siguen aportando las personas. En medicina, no se trata únicamente de leer síntomas, sino de interpretar antecedentes, detectar señales ambiguas y asumir responsabilidad clínica. En educación, enseñar no consiste sólo en transmitir información, sino en adaptarla a cada alumno, motivar, corregir y acompañar.
Para hospitales, colegios y empresas, el mensaje del estudio es bastante claro: adoptar estas plataformas sin descuidar cómo alteran la percepción pública porque puede salir caro. La propia investigación reconoce que todavía no se sabe hasta qué punto este cambio acabará consolidándose en la práctica cotidiana de estos sectores.