Oliver Schilke realizó 13 experimentos. Más de 5.000 participantes. Los resultados fueron consistentes, cada vez.
“In each experiment, we found that, when someone disclosed using AI, trust declined significantly,” dijo Schilke, profesor en la Eller College of Management de la Universidad de Arizona. Su equipo de investigación midió caídas de confianza del 16% entre estudiantes que evaluaban a profesores, del 18% entre inversores que veían anuncios y del 20% entre clientes que evaluaban a diseñadores gráficos.
Las implicaciones son incómodas. La honestidad te sale cara.
Los números cuentan una historia que nadie quería oír
Esto es lo que la investigación encontró realmente. Los estudiantes que sabían que su profesor usaba IA para ayudar con la corrección confiaban un 16% menos en ese profesor que los estudiantes que no lo sabían. Las notas eran idénticas. La calidad de la retroalimentación era la misma. La única diferencia era la revelación.
Los inversores se comportaron de forma similar. Cuando se les dijo que un anuncio había involucrado IA en su creación, su confianza en el anunciante cayó un 18%. Otra vez: el anuncio en sí no había cambiado. Solo cambió la etiqueta.
Los clientes de diseño gráfico mostraron la caída más pronunciada. Cuando los diseñadores admitieron ayuda de IA, la confianza del cliente cayó un 20%. Un veinte por ciento. Por el mismo trabajo.
Martin Reimann, otro investigador del equipo de Arizona, encontró algo aún más llamativo: “Even with people who were very familiar with AI and used it frequently, the erosion of trust was there.” Las audiencias expertas en tecnología no eran inmunes. Aun así penalizaban la revelación.
Los investigadores llaman a esto “el dilema de la transparencia”. Quieres ser honesto. La honestidad hace que confíen menos en ti.
Pero que te descubran es peor
El equipo de Schilke también probó qué pasa cuando el uso de IA lo revela otra persona. Un tercero usa un detector. Un colega lo menciona. El cliente se entera por algún otro canal.
“Trust drops even further if somebody else exposes you after using an AI detector or finding out about it some other way,” explicó Schilke.
Así que ocultarlo también tiene su riesgo. El peor resultado no es revelarlo voluntariamente. El peor resultado es que te descubran.
Esto crea una posición imposible. Se lo dices a los clientes desde el principio, pierdes algo de confianza. Lo ocultas y arriesgas perder mucha más confianza si sale a la luz. No hay un camino que preserve toda la credibilidad.
El camino honesto cuesta menos. Pero sigue costando.
Mientras tanto, los gobiernos están decidiendo por ti
El EU AI Act entra en vigor por fases hasta 2027. Las obligaciones de transparencia del artículo 50 exigen que las empresas informen a los usuarios cuando interactúan con sistemas de IA. Los deepfakes deben etiquetarse como generados artificialmente. Los sistemas de reconocimiento de emociones requieren revelación. El texto generado por IA con fines de información pública debe marcarse.
La AI Transparency Act de California entró en vigor en enero de 2026. Colorado sigue con sus propios requisitos. Illinois exige divulgación cuando se usa IA en decisiones de contratación. Nueva York exige que los anunciantes etiqueten a intérpretes sintéticos en anuncios.
La FTC ha sido clara: las prácticas engañosas relacionadas con la IA violan la ley vigente de protección al consumidor. Lanzaron Operation AI Comply para hacer cumplir esa postura. Las infracciones pueden llegar a $51.744 por incidente.
Así que, aunque revelar el uso de IA erosiona la confianza, no revelarlo pronto podría ser ilegal según tu jurisdicción, tu sector y cómo estés usando la IA. La investigación psicológica dice una cosa. El entorno regulatorio dice otra.
El problema de la reputación profesional
Otra línea de investigación de la Universidad de Duke añade otra capa. Jessica Reif, Richard Larrick y Jack Soll encuestaron a 4.400 participantes a lo largo de cuatro experimentos. Querían saber cómo perciben los colegas a quienes usan IA en el trabajo.
Los hallazgos: quienes usan IA son vistos como “menos competentes en su trabajo, vagos, menos independientes, menos seguros de sí mismos y menos diligentes”.
Esta percepción persistió sin importar la edad, el género o la ocupación. Se mantuvo incluso cuando se les dijo a los participantes que la IA mejoraba la calidad del trabajo. Los gerentes tenían menos probabilidades de contratar a candidatos que admitían usar IA.
Surgió una excepción. Los gerentes que usaban IA ellos mismos evaluaban de forma más favorable a los candidatos que la usaban. La experiencia personal cambió el cálculo.
Pero aquí está la implicación práctica: los profesionales creen que revelar el uso de IA dañará su reputación. Y no se equivocan. La investigación de Duke confirma que los colegas sí juzgan negativamente a quienes usan IA. Esto crea presión organizacional contra la transparencia.
Cómo el momento de revelarlo lo cambia todo
No toda revelación es igual. Cuándo lo revelas importa casi tanto como si lo revelas.
Una investigación sobre el momento de revelar el uso de IA en atención al cliente encontró que pasar de un aviso inmediato al inicio a revelarlo después de construir una primera sintonía duplicó la cantidad de llamadas que se convirtieron en conversaciones significativas. El contenido de la revelación era el mismo. Solo cambió el momento.
Psicológicamente tiene sentido. La revelación desde el inicio activa un procesamiento defensivo. El cliente categoriza de inmediato la interacción como “tratando con un bot” en lugar de “resolviendo mi problema”. Sus expectativas cambian. Su paciencia se acorta. Su disposición a participar cae.
Revelarlo después de establecer sintonía se siente distinto. La conversación ya comenzó. Ya se intercambió algo de valor. La revelación se vuelve una explicación en vez de una advertencia.
Esto plantea preguntas éticas. ¿Revelarlo tarde es manipulación? ¿O simplemente es buena comunicación? La respuesta probablemente depende de cuánto dure el retraso y de qué ocurra durante ese tiempo.
La realidad legal es un blanco móvil
Las regulaciones estatales sobre IA en Estados Unidos siguen siendo inconsistentes. California exige divulgación cuando los consumidores interactúan con sistemas de IA generativa. Colorado exige divulgación cuando la IA toma decisiones que afectan a los consumidores. Utah exige divulgación solo si se solicita. Algunos estados exigen divulgación desde el inicio “unless obvious to a reasonable person.”
¿Qué se considera obvio? Las regulaciones no lo definen. Un chatbot con un avatar de robot podría calificar. Un chatbot llamado “Alex” probablemente no.
La FCC propuso reglas en 2024 que sugieren que las llamadas salientes con IA deberían requerir divulgación “at the outset.” Pero el lenguaje exacto sigue sin definirse. ¿Qué cuenta como “the outset”? ¿El primer segundo? ¿La primera frase? ¿Después del saludo?
Las empresas que operan en varias jurisdicciones se enfrentan a rompecabezas de cumplimiento. Lo que se exige en California puede no exigirse en Texas. Lo que se exige en la UE puede ser más estricto que en cualquier lugar de EE. UU. Y todo esto puede cambiar a medida que los reguladores sigan desarrollando sus marcos.
Lo que sí ayuda
La investigación de Arizona identificó un factor que redujo la penalización de confianza. Cuando se reconocía explícitamente la utilidad de la IA, disminuían las percepciones negativas. El encuadre importa.
Compara estas dos divulgaciones:
“Este contenido fue generado por IA.”
“Nuestra IA analizó 200 puntos de datos para identificar los patrones más relevantes para tu situación. Un miembro del equipo revisó el resultado final.”
La primera suena como una etiqueta de advertencia. La segunda suena como una declaración de capacidad. La misma verdad de fondo. Un impacto psicológico distinto.
Christopher Penn, escribiendo sobre la divulgación de IA para protección de copyright, señala otro motivo para revelar: estrategia legal. Los tribunales de EE. UU. han dictaminado que el contenido generado por IA no puede recibir protección de copyright. El trabajo creado por humanos sí puede. Al etiquetar claramente qué elementos son hechos por IA frente a hechos por humanos, los creadores fortalecen sus reclamaciones de copyright sobre las partes humanas.
“You shouldn’t claim work you didn’t actually do,” sostiene Penn. Pero más allá de la ética, hay un beneficio práctico: la divulgación aclara qué te pertenece.
La excepción del servicio al cliente
En algunos contextos, la penalización por transparencia se invierte por completo.
Grant, un coordinador de comercio electrónico en Arcade Belts, compartió la experiencia de su equipo con atención al cliente impulsada por IA: “A lot of times, I’ll receive the response, ‘Wow, I didn’t know that was AI.’”
Sus clientes no se molestaban. Se impresionaban. La IA era rápida, precisa y estaba disponible. La divulgación no perjudicó. Si acaso, demostró capacidad.
En contexto tiene sentido. El servicio al cliente es resolución de problemas. La velocidad importa. La disponibilidad 24 horas importa. Si la IA ofrece esos beneficios, la divulgación se convierte en una ventaja en lugar de un problema.
La investigación sobre la penalización de confianza se centró en contextos donde la IA podría percibirse como tomar atajos. Creación de contenido. Corrección. Trabajo de diseño. Áreas donde el esfuerzo humano es parte del valor percibido.
El soporte al cliente es distinto. Nadie valora respuestas lentas o disponibilidad limitada. La IA aborda problemas reales. La divulgación lo pone en primer plano.
El posicionamiento de marca cambia la ecuación
Una empresa tecnológica que revela el uso de IA refuerza su identidad. Una cervecería artesanal que revela el uso de IA contradice su identidad. El contexto lo determina todo.
Las empresas que se posicionan como innovadoras y de vanguardia enfrentan penalizaciones de confianza menores por revelar el uso de IA. Sus clientes esperan sofisticación tecnológica. La IA encaja con la promesa de la marca.
Las empresas que se posicionan en torno a la autenticidad, la artesanía o la conexión humana enfrentan penalizaciones más altas. La IA no encaja con la historia que han contado.
Esto sugiere que la estrategia de divulgación debería alinearse con la estrategia de marca. Para algunas empresas, la transparencia total tiene sentido. Para otras, tiene más sentido la divulgación mínima exigida por ley. Ningún enfoque es intrínsecamente más ético. Son ajustes distintos para situaciones distintas.
El incómodo punto medio
La mayoría de las empresas viven en un punto medio. No son empresas tecnológicas donde se espera la IA. No son productores artesanales donde la IA se siente chocante. Son empresas normales intentando atender a los clientes con eficiencia.
Para ellas, la investigación sugiere algunos principios:
Empieza por el valor. Revela el uso de IA en el contexto de lo que hace por el cliente, no como un hecho aislado.
Sé directo. No pidas perdón. No lo expliques de más. Di lo que pasó y sigue.
Subraya la participación humana. “Asistido por IA, revisado por humanos” funciona mejor que “generado por IA”. Si hay humanos involucrados, dilo.
Ajusta la intensidad a lo que está en juego. Las decisiones de alto impacto justifican una divulgación clara y visible. Las interacciones de bajo riesgo pueden tratarse con más ligereza.
No lo retrases más de lo necesario. Revelarlo pronto permite que los clientes calibren expectativas. Revelarlo tarde se siente como una revelación.
Cómo probablemente se verá el futuro
La trayectoria regulatoria es clara. Más requisitos de divulgación, no menos. Más jurisdicciones implementando reglas. Más especificidad sobre qué debe decirse y cuándo.
La investigación psicológica también es clara. Revelar tiene costos. Esos costos pueden disminuir con el tiempo a medida que la IA se normalice. Aún no lo han hecho.
Lo que esto significa en la práctica: las empresas tendrán que revelar más de lo que revelan hoy, y tendrán que aprender a revelar de formas que minimicen el daño. Las empresas que lo resuelvan primero ganan una ventaja. Las que no, enfrentarán tanto sanciones regulatorias como una erosión continua de la confianza.
La trampa de la transparencia no se resolverá sola. Los clientes seguirán confiando menos en quienes revelan mientras exigen más divulgación. Las regulaciones seguirán endureciéndose mientras la investigación psicológica sigue confirmando la penalización. La brecha persistirá.
Aprender a operar dentro de esa brecha es la verdadera habilidad.
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