El uso de herramientas de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, Perplexity o Microsoft Copilot, se ha extendido con rapidez en todo el mundo. Estas plataformas ayudan a redactar textos, responder dudas, traducir o generar código, y millones de personas las utilizan ya a diario tanto en el ámbito personal como profesional. Pero ¿hasta qué punto se comprueba la fiabilidad de lo que producen?
Según el nuevo AI Sentiment Index publicado por la consultora EY, solo un 31 % de los usuarios en los 15 países encuestados verifica si los resultados generados por IA son precisos y fiables. El resto, una amplia mayoría, acepta estos contenidos sin contrastarlos, lo que supone un riesgo creciente en la medida en que estas herramientas se integran en procesos clave de decisión.
Corea del Sur, India y China: líderes en escepticismo
El estudio muestra diferencias llamativas según la región. Corea del Sur encabeza la lista, con un 42 % de personas que revisan los resultados generados por IA, seguida por India y China, con un 40 % cada una. Estos datos indican un mayor nivel de precaución en países asiáticos, donde la inteligencia artificial se ha expandido rápidamente, pero también se ha promovido una actitud crítica frente a su uso.
Por el contrario, en Europa la tendencia es más preocupante. En Alemania, solo el 27 % de los usuarios revisa los resultados, por debajo de la media global. Francia y Suecia cierran la lista con los porcentajes más bajos, confirmando que en algunos países europeos predomina la confianza ciega en las respuestas generadas por IA.
Puedes consultar los datos completos en esta infografía de Statista.
Riesgos de un uso acrítico de la IA
Para David Alich, experto de EY, esta confianza excesiva es un problema grave. En sus palabras: “Que sólo una de cada cuatro personas revise los resultados de la IA debería ser una llamada de atención, y muestra un uso demasiado despreocupado de esta tecnología, algo que puede tener consecuencias graves, especialmente en el entorno laboral”.
Este aviso pone el foco en los entornos profesionales, donde decisiones tomadas en base a resultados generados por IA pueden derivar en errores costosos, tanto en términos económicos como legales o reputacionales.
Factores que explican la falta de verificación
¿Por qué se verifica tan poco lo que produce una IA? El informe apunta a varios factores:
- Diseño persuasivo: Los modelos de lenguaje están diseñados para responder con fluidez y seguridad, lo que genera una falsa sensación de precisión.
- Falta de formación digital: Muchos usuarios no tienen las herramientas o conocimientos para cuestionar lo que reciben.
- Velocidad y eficiencia: En entornos laborales, la presión por ser rápidos puede llevar a aceptar los resultados sin revisarlos.
Este escenario es especialmente preocupante en sectores como la educación, el periodismo, la sanidad o el derecho, donde la precisión de los datos es esencial y donde los errores derivados de una IA pueden tener consecuencias graves.
¿Cómo revertir esta tendencia?
Los expertos coinciden en que la solución pasa por varias líneas de acción:
- Mayor educación tecnológica: Incluir formación sobre IA y verificación de datos en escuelas, universidades y empresas.
- Herramientas de control automatizado: Integrar en los sistemas de IA funciones que detecten errores, inconsistencias o contenidos potencialmente inexactos.
- Concienciación pública: Campañas de sensibilización sobre los límites y riesgos del uso no crítico de la inteligencia artificial.
Un desafío global
La expansión de la IA generativa ha sido tan rápida que no ha venido acompañada del desarrollo de una cultura crítica global. A medida que esta tecnología se implanta en más áreas —desde el servicio al cliente hasta la gestión pública—, la falta de verificación puede convertirse en una vulnerabilidad sistémica.
El AI Sentiment Index de EY deja claro que no se trata de un problema puntual, sino de un fenómeno global que requiere atención urgente. Verificar lo que produce una IA no debería ser una excepción, sino una norma.
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