{"id":424477,"date":"2026-08-05T12:12:00","date_gmt":"2026-08-05T10:12:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/?p=424477"},"modified":"2026-08-05T12:12:10","modified_gmt":"2026-08-05T10:12:10","slug":"relatos-de-ia-puntuan-mejor-pero-generan-menos-confianza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/relatos-de-ia-puntuan-mejor-pero-generan-menos-confianza\/","title":{"rendered":"Relatos de IA: punt\u00faan mejor, pero generan menos confianza"},"content":{"rendered":"

La Universidad de Villanova public\u00f3 hace poco un estudio en la revista Judgment and Decision Making<\/em> con una conclusi\u00f3n inc\u00f3moda: muchos lectores no solo tienen problemas para detectar cu\u00e1ndo un cuento lo ha escrito un sistema autom\u00e1tico, sino que adem\u00e1s suelen puntuarlo mejor que uno firmado por una persona. Hay otro giro. Cuando la autor\u00eda<\/strong> aparece presentada como \u201chumana\u201d, la valoraci\u00f3n sube aunque el texto haya salido de un modelo de lenguaje.<\/p>\n

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En esa investigaci\u00f3n participaron m\u00e1s de 1.600<\/strong> personas, que tuvieron que calificar relatos breves. El resultado fue claro: los textos generados por modelos de lenguaje terminaron recibiendo mejores notas en aspectos como la capacidad de atrapar al lector y la calidad general, por encima de los escritos por autores humanos.<\/p>\n\n

Pero en cuanto entraba<\/strong> en escena la etiqueta de autor\u00eda, el juicio cambiaba. Los textos presentados como \u201chumanos\u201d obten\u00edan valoraciones m\u00e1s altas, sin importar qui\u00e9n los hubiera escrito realmente.<\/p>\n\n

El trabajo, publicado en Judgment and Decision Making<\/em>, deja a la vista una paradoja cada vez m\u00e1s presente en la lectura digital: una cosa es la<\/strong> calidad que el lector cree encontrar y otra, bastante distinta, la confianza que le inspira el origen del texto<\/a>.<\/p>\n\n

Hubo adem\u00e1s un experimento de seguimiento dentro del mismo estudio, esta vez con m\u00e1s de 900<\/strong> participantes. Ah\u00ed los lectores solo lograron distinguir entre relatos humanos y autom\u00e1ticos apenas por encima del azar.<\/p>\n\n

Dicho de forma m\u00e1s directa, la mayor\u00eda<\/strong> no supo identificar con fiabilidad de d\u00f3nde ven\u00eda el texto. Aun as\u00ed, la etiqueta pes\u00f3 mucho. Si se dec\u00eda que la autor\u00eda era humana, la percepci\u00f3n mejoraba incluso cuando el contenido era igual en calidad o en procedencia.<\/p>\n\n

La \u00fanica excepci\u00f3n parcial apareci\u00f3 entre quienes aseguraban estar m\u00e1s familiarizados<\/strong> con este tipo de herramientas.<\/p>\n\n

Ese grupo s\u00ed acert\u00f3 m\u00e1s al detectar qu\u00e9 textos hab\u00edan sido generados por m\u00e1quinas. La investigaci\u00f3n sugiere algo interesante: reconocer ciertas se\u00f1ales quiz\u00e1 no sea una intuici\u00f3n compartida por todo el mundo, sino una habilidad que se aprende.<\/p>\n\n

Deena Skolnick Weisberg, investigadora principal del estudio, sostiene que estos resultados muestran hasta qu\u00e9 punto ha avanzado ya la ficci\u00f3n producida por modelos de lenguaje.<\/p>\n\n

Una explicaci\u00f3n posible es bastante simple. La prosa generada por estos modelos suele ser m\u00e1s directa y menos enrevesada, y por eso a muchos lectores les resulta m\u00e1s f\u00e1cil de procesar.<\/p>\n\n

Y la discusi\u00f3n no se queda encerrada en el laboratorio.<\/p>\n\n

El Commonwealth Short Story Prize<\/em> se vio envuelto hace poco en acusaciones de que 3 de sus 5<\/strong> relatos ganadores hab\u00edan sido creados con ayuda de sistemas autom\u00e1ticos. Despu\u00e9s se encarg\u00f3 una revisi\u00f3n a una editorial, pero no logr\u00f3 confirmar nada de manera concluyente.<\/p>\n\n

Ese episodio muestra el mismo problema que aparece en el estudio de la Universidad de Villanova: incluso cuando hay dudas razonables, demostrar de d\u00f3nde sale<\/strong> un texto sigue siendo dif\u00edcil.<\/p>\n\n

La tensi\u00f3n entre lo que gusta y lo que parece cre\u00edble tambi\u00e9n aparece en otros trabajos sobre consumo.<\/p>\n\n

Una encuesta de Bynder<\/a> realizada en 2024 entre 2.000<\/strong> consumidores del Reino Unido y Estados Unidos encontr\u00f3 que el 56 % prefer\u00eda un art\u00edculo escrito por un sistema antes que uno redactado por una persona. Esa preferencia, sin embargo, cambia cuando se hace expl\u00edcito que se usaron estas herramientas.<\/p>\n\n

En ese momento, muchos usuarios pasan a percibir el contenido como m\u00e1s impersonal o incluso como algo poco trabajado. Por eso la supervisi\u00f3n humana sigue siendo decisiva<\/a>, sobre todo en noticias, contenidos de<\/strong> marca y publicaciones comerciales.<\/p>\n\n

Otras investigaciones citadas en este debate apuntan a que los textos cocreados por personas y sistemas autom\u00e1ticos inspiran m\u00e1s confianza que los producidos \u00fanicamente por m\u00e1quinas.<\/p>\n\n

Por ahora, adem\u00e1s, siguen abiertas las cuestiones legales y de derechos de autor. Ah\u00ed est\u00e1n las disputas editoriales recientes, e incluso la cancelaci\u00f3n de un contrato<\/strong> editorial de 2,4 millones, como prueba de que el problema est\u00e1 lejos de cerrarse.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La Universidad de Villanova public\u00f3 hace poco un estudio en la revista Judgment and Decision Making con una conclusi\u00f3n inc\u00f3moda: muchos lectores no solo tienen problemas para detectar cu\u00e1ndo un cuento lo ha escrito un sistema autom\u00e1tico, sino que adem\u00e1s suelen puntuarlo mejor que uno firmado por una persona. Hay otro giro. Cuando la autor\u00eda … Continue reading “Relatos de IA: punt\u00faan mejor, pero generan menos confianza”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":9325,"featured_media":424476,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","wpcf-pageviews":0},"categories":[9317],"tags":[],"usertag":[],"vertical":[],"content-category":[14053],"class_list":["post-424477","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news","content-category-ia"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/424477","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9325"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=424477"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/424477\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":424478,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/424477\/revisions\/424478"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/424476"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=424477"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=424477"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=424477"},{"taxonomy":"usertag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/usertag?post=424477"},{"taxonomy":"vertical","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/vertical?post=424477"},{"taxonomy":"content-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/content-category?post=424477"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}