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    La inteligencia artificial está cada vez más presente en nuestra vida y, con ella, aparecen conversaciones sobre una nueva ola de ansiedad. Tememos perder el trabajo, nos preocupa la seguridad de nuestros datos personales, nos inquieta no poder adaptarnos a las nuevas tecnologías y nos preguntamos hasta dónde puede llegar realmente el desarrollo de la IA.

    Todas estas preocupaciones suelen agruparse bajo una misma expresión: «ansiedad ante la inteligencia artificial». Sin embargo, un nuevo estudio muestra que detrás de ella hay distintos tipos de inquietudes que pueden aparecer de forma independiente.

    Investigadores de las universidades de Pisa y Bergen desarrollaron una escala específica llamada AISAS, diseñada para medir el estrés y la ansiedad relacionados con la IA. El trabajo constó de dos estudios prerregistrados realizados con adultos del Reino Unido. Las muestras se formaron teniendo en cuenta la edad, el sexo y el origen étnico de la población del país.

    En el primer estudio participaron 301 personas. Sus respuestas permitieron distinguir cuatro tipos principales de preocupaciones:

    • temores relacionados con el trabajo y la posible pérdida de relevancia profesional;
    • estrés por la necesidad de aprender a utilizar la IA y adaptarse a nuevas tecnologías;
    • ansiedad por la privacidad y el uso de datos personales;
    • cuestiones existenciales, incluida la posible aparición de conciencia en la inteligencia artificial.

    Un segundo estudio con 324 participantes confirmó que esta división también se mantenía en otra muestra.

    Estos resultados permiten ver una diferencia importante. Podemos utilizar herramientas de inteligencia artificial con tranquilidad y no tener dificultades para aprender a manejarlas, pero al mismo tiempo preocuparnos seriamente por los datos que recopilan. O puede ocurrir lo contrario: no sentir demasiada inquietud por la privacidad, pero percibir una amenaza para nuestra profesión. Por eso, una pregunta general como «¿te da miedo la inteligencia artificial?» simplifica demasiado nuestras posibles reacciones.

    Las preocupaciones más frecuentes entre los participantes estaban relacionadas con la privacidad. En cambio, el estrés por tener que aprender y adaptarse a la IA fue relativamente poco común. Esto no coincide del todo con la imagen de una sociedad ampliamente asustada por el rápido desarrollo de las nuevas tecnologías.

    Pero sería incorrecto interpretar el estudio como prueba de una nueva «epidemia de ansiedad». El objetivo principal de los autores era crear y validar de forma preliminar un instrumento de medición, no determinar cuántas personas sufren problemas psicológicos a causa de la IA. El estudio tampoco demuestra que la propia inteligencia artificial haya causado las preocupaciones observadas.

    La nueva escala también tiene limitaciones. El componente relacionado con el estrés de adaptación a la IA consta de solo dos ítems y todavía no puede considerarse una subescala plenamente desarrollada. Además, ambas validaciones se realizaron únicamente en el Reino Unido. No se sabe si la estructura de las preocupaciones sería la misma en países con otras actitudes hacia la tecnología, distintos mercados laborales y diferentes normas de protección de datos.

    La escala desarrollada no está destinada al diagnóstico. Pero puede ayudar a futuras investigaciones a hablar con mayor precisión sobre nuestra relación con la inteligencia artificial. En lugar de una vaga y alarmante «ansiedad ante la IA», podemos empezar a distinguir qué es exactamente lo que nos preocupa: perder el trabajo, perder el control sobre la información personal, tener que formarnos continuamente o un futuro en el que la frontera entre lo humano y lo artificial sea cada vez menos clara.

    Fuente: Enrico Cipriani, Hanna Joy Justesen, Danilo Menicucci & Simone Grassini. “The AI stress and anxiety scale (AISAS): development, initial validation and insight on the diffusion of AI-related stress and anxiety”, Scientific Reports, 2026

    Suele considerarse que las burbujas informativas son creadas principalmente por los algoritmos de las redes sociales. Nos muestran contenidos parecidos a aquellos que ya nos han interesado y, poco a poco, nos rodean de opiniones familiares. Sin embargo, un nuevo estudio recuerda que nosotros también participamos en la creación de estas burbujas cuando decidimos con quién seguir en contacto y a quién dejar de seguir.

    Investigadores de la Universidad de Michigan y de la Universidad de Duke crearon una red social experimental en la que los participantes podían conocer las opiniones de otros sobre distintos temas sociales. En el estudio participaron 373 personas. En total, tomaron 7.328 decisiones sobre si mantener la conexión con otro usuario o romperla.

    El resultado fue bastante previsible: los participantes interrumpían el contacto con mucha más frecuencia con quienes tenían creencias diferentes de las suyas. Cuanto mayor era el desacuerdo, mayor era la probabilidad de romper la conexión.

    Así es como puede ir formándose poco a poco una burbuja informativa. No necesariamente buscamos de manera deliberada un espacio en el que todo el mundo piense igual. A veces simplemente vamos eliminando, una tras otra, a las personas cuyas publicaciones nos provocan irritación, ansiedad o ganas de discutir. Como resultado, nuestro entorno social se vuelve cada vez más homogéneo, mientras que otras opiniones empiezan a parecernos raras, extrañas o completamente inaceptables.

    Sin embargo, el estudio también identificó un factor que ayudaba a mantener el contacto incluso cuando había desacuerdo. Si los participantes veían que compartían conocidos con otro usuario, era menos probable que rompieran la conexión con él.

    La similitud de las creencias y la existencia de vínculos sociales compartidos actuaban de forma independiente. Los conocidos en común no hacían que los participantes estuvieran de acuerdo ni eliminaban el rechazo hacia la postura ajena. Pero hacían que la relación con la persona que sostenía esa postura fuera más estable.

    Es posible que la presencia de conocidos en común impida que percibamos a alguien con quien discrepamos como una persona completamente ajena. Sigue formando parte de un espacio social conocido y está conectado con personas en las que ya confiamos. El desacuerdo no desaparece, pero se convierte solo en un aspecto de la relación, y no en el único motivo para decidir si mantener el contacto o ponerle fin.

    Como los propios investigadores modificaban la información que los participantes veían sobre los vínculos compartidos, puede afirmarse que, en las condiciones del experimento, este factor influyó directamente en las decisiones tomadas. Sin embargo, los resultados deben trasladarse a las redes sociales reales con cautela. El experimento se desarrolló en un entorno creado artificialmente y los participantes tomaban decisiones aisladas sobre usuarios desconocidos. Las relaciones reales se construyen durante años y dependen de muchas circunstancias que no pueden reproducirse en un laboratorio.

    El estudio no demuestra que una etiqueta de «amigo en común» pueda librar a la sociedad de la polarización. Pero sí muestra que las burbujas informativas no surgen únicamente por el funcionamiento de los algoritmos. También se forman a partir de nuestras propias decisiones sobre a quién estamos dispuestos a mantener cerca cuando nos encontramos con opiniones diferentes.

    Y quizá un vínculo social compartido pueda convertirse a veces en ese hilo fino que nos ayuda a no transformar una diferencia de opiniones en una ruptura total de la comunicación.

    Fuente: Clint McKenna, Ashley Harrell & Ashley Anderson. “Belief consonance and cues of structural embeddedness jointly shape curation in online social networks”, Scientific Reports, 2026

    Cuando nos sentimos mal, a menudo esperamos que primero vuelvan las fuerzas, el interés y las ganas de hacer algo — y que solo después podamos volver a salir de casa, relacionarnos con otras personas, trabajar o retomar nuestras actividades habituales. Sin embargo, las investigaciones sobre activación conductual muestran que esta secuencia también puede funcionar al revés: a veces primero aparece una pequeña acción y solo después nuestro estado empieza a cambiar poco a poco.

    En agosto de 2026, la revista Clinical Psychology Review publicó la revisión más amplia hasta la fecha sobre activación conductual en la depresión. Los autores reunieron los resultados de 105 estudios aleatorizados en los que participaron casi 14.000 pacientes.

    La activación conductual es un método de psicoterapia basado en reincorporar gradualmente a nuestra vida actividades que pueden ser importantes, útiles o capaces de proporcionarnos al menos una pequeña sensación de satisfacción. En la depresión, estas actividades suelen ir desapareciendo. Vemos menos a las personas cercanas, dejamos de lado las tareas habituales, nos movemos menos y nos alejamos cada vez más de aquello que antes daba sentido a nuestra vida.

    Así se forma un círculo vicioso: un estado emocional difícil nos lleva a abandonar actividades, y la reducción de la actividad deja cada vez menos oportunidades de experimentar interés, placer, cercanía o sensación de logro.

    La activación conductual ayuda a romper este círculo de forma gradual y cuidadosa. No se trata de decirnos que tenemos que «espabilar» ni de obligarnos a volver de inmediato a nuestra vida anterior. Junto con un especialista, identificamos qué es realmente importante para nosotros, observamos la relación entre nuestras acciones y nuestro estado de ánimo y empezamos con pasos pequeños y asumibles. Para alguien puede ser un paseo corto; para otra persona, preparar una comida, llamar a alguien cercano o retomar una actividad que había dejado hace tiempo.

    La revisión mostró que, en adultos, la activación conductual reduce de forma notable los síntomas de la depresión en comparación con las condiciones de control. Sus resultados, en promedio, no fueron inferiores a los de otros tipos de psicoterapia, y el efecto positivo se mantenía incluso después de 12 meses. Los programas autoguiados, sin participación constante de un terapeuta, también ayudaron, aunque su efecto fue menor.

    Al mismo tiempo, los resultados de los estudios individuales variaron de forma considerable, y solo 40 de los 105 trabajos fueron considerados de bajo riesgo de sesgo. Por eso no se puede afirmar que el método ayude por igual a todo el mundo. Tampoco hay todavía suficientes datos sobre su eficacia en niños y adolescentes ni sobre su comparación directa con el tratamiento farmacológico.

    La principal conclusión del estudio no es que, en la depresión, simplemente haya que obligarse a ser más activo. La depresión no es pereza ni falta de ocupación. Pero esperar a que primero aparezcan las fuerzas y las ganas puede convertirse a veces en parte del propio círculo vicioso. El primer paso prudente no siempre se da porque ya nos sintamos mejor. A veces es precisamente ese paso el que inicia la mejoría.

    Fuente: Pim Cuijpers et al. “Behavioral activation for depression: A comprehensive systematic review and meta-analysis”, Clinical Psychology Review, 2026

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