{"id":4075,"date":"2026-10-21T17:03:00","date_gmt":"2026-10-21T15:03:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.euskalit.net\/observatorio\/?p=4075"},"modified":"2026-10-22T11:54:54","modified_gmt":"2026-10-22T09:54:54","slug":"la-ia-y-el-sesgo-de-complacencia-el-riesgo-de-la-sicofancia-en-las-decisiones-organizativas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.euskalit.net\/observatorio\/es\/la-ia-y-el-sesgo-de-complacencia-el-riesgo-de-la-sicofancia-en-las-decisiones-organizativas\/","title":{"rendered":"La IA y el sesgo de complacencia: el riesgo de la sicofancia en las decisiones organizativas"},"content":{"rendered":"\n

Los grandes modelos de lenguaje (LLM, Large Language Models<\/em>), habitualmente agrupados bajo la denominaci\u00f3n gen\u00e9rica de inteligencia artificial (IA), han experimentado una penetraci\u00f3n explosiva como tecnolog\u00eda de uso general en nuestras organizaciones. La velocidad de esta difusi\u00f3n resulta dif\u00edcil de comparar incluso con la de anteriores tecnolog\u00edas digitales. El AI Index Report 2026<\/a> de Stanford HAI estima que la IA generativa alcanz\u00f3 aproximadamente un 53 % de adopci\u00f3n poblacional en apenas tres a\u00f1os, un ritmo superior al registrado en el pasado por el ordenador personal o Internet.<\/p>\n\n\n\n

Pero la velocidad de difusi\u00f3n de una tecnolog\u00eda no determina por s\u00ed misma el valor social a medio y largo plazo que esta genera. Y como cabe recordar con empe\u00f1o en los tiempos que corren, como ocurre con cualquier innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, su integraci\u00f3n efectiva en organizaciones y sociedades estar\u00e1 condicionada y modulada por una mezcla de factores t\u00e9cnicos, econ\u00f3micos, institucionales, culturales y humanos. La tecnolog\u00eda no se incorpora a un vac\u00edo social: sus usos, significados y consecuencias se construyen en interacci\u00f3n con quienes la desarrollan, regulan, utilizan y reinterpretan. Una idea de larga tradici\u00f3n en los estudios sociales de la ciencia y la tecnolog\u00eda (ver por ejemplo la l\u00ednea sobre la construcci\u00f3n social de la tecnolog\u00eda).<\/p>\n\n\n\n

No sorprende, por tanto, que la IA se haya convertido en objeto de conversaci\u00f3n en pr\u00e1cticamente todos los niveles de la actividad profesional: desde seminarios acad\u00e9micos especializados hasta grupos de trabajo empresariales, asociaciones sectoriales, cl\u00fasteres y, por supuesto, las conversaciones m\u00e1s informales que tienen lugar en el comedor o la m\u00e1quina de caf\u00e9. En este mismo observatorio analizamos con anterioridad el impacto directo de la IA en aspectos relacionados con la funci\u00f3n directiva y nos pregunt\u00e1bamos entonces si puede la IA dar buen feedback<\/a>. Vista la evoluci\u00f3n y uso de la tecnolog\u00eda cabe referirse, entre muchos otros, a<\/strong> un fen\u00f3meno que empieza a recibir una atenci\u00f3n creciente en \u00e1mbitos especializados: la sicofancia<\/strong> (sycophancy<\/em>) y su posible impacto cuando utilizamos IA en la toma de decisiones personales y colectivas.<\/p>\n\n\n\n

El t\u00e9rmino \u2018t\u00e9cnico\u2019 resulta todav\u00eda relativamente desconocido en este contexto, fuera de determinados \u00e1mbitos de la psicolog\u00eda, la comunicaci\u00f3n y los estudios del comportamiento. Se podr\u00eda definir sin demasiados matices como el comportamiento de adulaci\u00f3n excesiva realizado con el fin prioritario de agradar a alguien. En psicolog\u00eda por ejemplo se viene estudiando desde hace tiempo junto con constructos adyacentes como el congraciamiento t\u00e1ctico (ingratiation<\/em> en ingl\u00e9s), que ha sido tambi\u00e9n estudiado en el plano organizativo y de gesti\u00f3n<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

En el contexto de la IA la sicofancia describe la tendencia de un sistema de LLM a confirmar, halagar o acomodarse excesivamente a las opiniones o creencias de la persona usuaria, incluso cuando dichas opiniones son incorrectas<\/strong>. En un trabajo de referencia \u2014Sharma et al. (2024)<\/a>\u2014\u2014hace un par de a\u00f1os evidenciaron que varios asistentes de IA presentaban sistem\u00e1ticamente este comportamiento y que las respuestas coincidentes con las opiniones del usuario pod\u00edan resultar m\u00e1s atractivas para los evaluadores que respuestas correctas pero discrepantes. Entre las diversas causas del fen\u00f3meno se mencionan las asociadas al Refuerzo por Retroalimentaci\u00f3n Humana (RLHF, por sus siglas en ingl\u00e9s) y a las caracter\u00edsticas de los datos de entrenamiento (que sesgan determinadas visiones sobre otras). En definitiva, dicho de una manera mucho m\u00e1s sencilla \u2014y sin matices por tanto\u2014, se trata de la l\u00f3gica subyacente en esa entradilla tan manida; ese \u201cs\u00ed, es una excelente idea\u2026\u201d<\/strong>. Un aut\u00f3mata servil que todo lo asiente\/valida, y casi todo lo adula. El eco complaciente.<\/p>\n\n\n\n

La mirada rigurosa al fen\u00f3meno trata de desentra\u00f1ar los riesgos que subyacen este \u201ccomportamiento\u201d adquirido fruto de ciertas din\u00e1micas de optimizaci\u00f3n de la respuesta orientadas hacia la satisfacci\u00f3n y aceptaci\u00f3n del usuario. En este sentido, dos trabajos recientemente publicados en revistas acad\u00e9micas de relevancia cient\u00edfica merecen especial atenci\u00f3n. En el primero, publicado en Nature<\/em> por Hafner y Rocher (2026<\/a>),  <\/strong>el equipo investigador experiment\u00f3 con cinco modelos y encontr\u00f3 que entrenarlos para producir respuestas m\u00e1s c\u00e1lidas (warmth<\/em>, en el argot) pod\u00eda deteriorar su precisi\u00f3n: los modelos modificados presentaron mayores tasas de error y fueron aproximadamente un 40 % m\u00e1s propensos a validar creencias incorrectas de usuarias y usuarios. Pero cabe matizar que la calidez no equivale al servilismo o la complacencia y que lo que demuestra el estudio es que determinados entrenamientos orientados a producir respuestas m\u00e1s c\u00e1lidas pueden incrementar la sicofancia. El segundo trabajo, publicado en Science<\/em> por Cheng et al. (2026<\/a>), <\/strong>analiz\u00f3 11 modelos en un experimento realizado con 2.405 participantes y evidenci\u00f3 que compar\u00e1ndolos con referentes humanos, los modelos de IA validaban afirmativamente las ideas de las y los usuarios en cerca de un 50 % m\u00e1s de las respuestas. De forma que en la interacci\u00f3n con IA la convicci\u00f3n de las y los usuarios de que ten\u00edan raz\u00f3n aument\u00f3 mucho m\u00e1s y se redujo en el experimento su disposici\u00f3n a asumir responsabilidad y reparar conflictos. Dicho trabajo evidenciaba tambi\u00e9n que las personas usuarias mostraban una mayor propensi\u00f3n a volver a utilizar la IA que reforzaba sus ideas frente a las que no lo hac\u00edan. Si bien estos dos estudios publicados en Nature<\/em> y Science<\/em> son muy relevantes y han tenido mucha repercusi\u00f3n, convendr\u00eda dejar claro que sus resultados corresponden a condiciones experimentales concretas y no pueden generalizarse a todas las interacciones con IA.<\/p>\n\n\n\n

La cuesti\u00f3n tambi\u00e9n est\u00e1 siendo analizada en el \u00e1mbito espec\u00edfico de las relaciones interpersonales aplicadas a la estrategia empresarial<\/strong>. Un reciente trabajo publicado en el Journal of Business Research<\/em> (Stoeber et al., 2026<\/a>) analiz\u00f3 2.400 recomendaciones estrat\u00e9gicas generadas por cuatro IAs ante la propuesta de diez casos empresariales y las compar\u00f3 con las decisiones de 218 directivas y directivos. El estudio constat\u00f3 algo muy interesante: los modelos de IA tienden a actuar como amplificadores institucionales<\/strong>, favoreciendo la conformidad con las normas y consensos existentes frente a la resistencia y los matices estrat\u00e9gicos observados en los decisores de las y los directivos. Para describir este patr\u00f3n el estudio propone el concepto de \u201cSynthetic Optimism\u201d<\/strong>, una tendencia estructural hacia la conformidad y la alineaci\u00f3n no resistente con el consenso institucional1<\/a><\/sup>. Es decir, una carencia de diversidad, cuestionamiento y esp\u00edritu cr\u00edtico en general con evidentes implicaciones en nuestras organizaciones para la funci\u00f3n directiva y la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n

Lo se\u00f1alado no evidencia, obviamente, que toda respuesta afirmativa de una IA sea sicof\u00e1ntica ni que estos resultados permitan concluir que esta tecnolog\u00eda bien entrenada conduce inevitablemente a la toma de decisiones m\u00e1s sesgadas, etc. Adem\u00e1s, cabe destacar que los estudios son todav\u00eda recientes, utilizan dise\u00f1os experimentales concretos y analizan modelos y situaciones aisladas, por lo que sus resultados deben interpretarse con cautela. No obstante, a nuestro modo de ver constituyen un ejemplo que nos puede llevar a poner el acento en una cuesti\u00f3n quiz\u00e1 de \u00edndole de categor\u00eda: cuando la IA se integra directa o indirectamente en nuestra toma de decisiones \u2014por ejemplo v\u00eda esa puerta que le estamos abriendo de par en par al an\u00e1lisis ingente de datos\u2014, debamos preocuparnos mucho por los sesgos de diversa \u00edndole, relacionados entre otros con los de conformidad y adulaci\u00f3n,  y las limitaciones de razonamiento cr\u00edtico.<\/p>\n\n\n\n

En el plano organizativo y de las decisiones colectivas o de grupo, debemos tener muy presente la necesaria reflexi\u00f3n sobre la reducci\u00f3n de diversidad de perspectivas y de contraste cr\u00edtico de alternativas a la que nos puede llevar cierto uso individual y colectivo de la IA. Como sostienen en su reciente libro Sibony y Hazan (2026)<\/a> \u2014colaborador el primero del Nobel de Econom\u00eda Kahneman \u2014, debemos asumir la necesidad de pasar de ver a la IA como un \u2018becario complaciente\u2019 o un \u2018yes-man\u2019 a concebirla como un sparring: un agente que desaf\u00ede y ponga a prueba al decisor, no que simplemente lo valide.<\/p>\n\n\n\n

Por consiguiente, en cuanto al aspecto concreto considerado parece interesante seguirle la pista a las pautas que se van sugiriendo anti-sicofancia \u2014como los Prompts<\/em> Anti-Sicofancia que proponen Dubois et al. (2026)<\/a>\u2014 en cuanto a la visi\u00f3n m\u00e1s \u2018t\u00e9cnica\u2019. Y en cuanto al factor humano y organizativo, interiorizar con claridad que si bien la IA puede sernos de gran ayuda en la toma de decisiones, debemos promover su uso de manera muy consciente, cr\u00edtica, responsable y compartida a nivel organizativo; trabajando, por ejemplo, en pautas compartidas que prevengan la complacencia, cuestionen nuestros sesgos y aseguren que la tecnolog\u00eda refuerce realmente nuestros criterios de decisi\u00f3n en lugar de debilitarlos.<\/p>\n\n\n\n

I\u00f1aki Heras-Saizarbitoria<\/p>\n\n\n\n

Universidad del Pa\u00eds Vasco EHU<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n

  1. Precisar que este estudio analiza en realidad un fen\u00f3meno relacionado, pero no exactamente equivalente al de la sicofancia, puesto que mientras esta implica alinearse excesivamente con las opiniones del usuario, la conformidad institucional favorece los consensos y pr\u00e1cticas dominantes; en este punto y en muchos otros el autor agradece la revisi\u00f3n y sugerencias para la mejora al texto inicial trasladadas por Luis Mart\u00ednez L\u00f3pez, Catedr\u00e1tico de Lenguajes y Sistemas Inform\u00e1ticos de la Universidad de Ja\u00e9n.<\/em> \u21a9\ufe0e<\/a><\/li><\/ol>\n\n\n

    <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Los grandes modelos de lenguaje (LLM, Large Language Models), habitualmente agrupados bajo la denominaci\u00f3n gen\u00e9rica de inteligencia artificial (IA), han experimentado una penetraci\u00f3n explosiva como tecnolog\u00eda de uso general en nuestras organizaciones. La velocidad de esta difusi\u00f3n resulta dif\u00edcil de comparar incluso con la de anteriores tecnolog\u00edas digitales. 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