Por Canuto  

Un experimento de Anthropic, publicado el 27 de octubre, encontró que analistas profesionales siguieron la inclinación oculta de un agente de IA en el 86% de sus juicios clave. La mayoría no reconoció después cuánto había influido la herramienta en sus decisiones, aunque el equipo también observó beneficios de rapidez y menos errores graves.
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  • En una prueba con 50 analistas, las recomendaciones aleatorias de Claude Code coincidieron con la decisión final en el 86% de los juicios clave.
  • Solo el 15% atribuyó mérito al agente, y ninguno de los participantes sospechó que sus preferencias habían sido asignadas en secreto.
  • Anthropic señaló que los agentes también ayudaron a terminar más rápido y reducir errores graves, pero advirtió que el experimento fue limitado.

La IA influyó en el 86% de las decisiones clave de analistas expertos, revela Anthropic

Un experimento de Anthropic plantea una pregunta incómoda para las organizaciones que delegan tareas en agentes de inteligencia artificial: ¿quién toma realmente la decisión cuando un profesional revisa y aprueba el trabajo de una herramienta? La empresa publicó el estudio el 27 de octubre. En una prueba con 50 analistas, la mayoría adoptó la inclinación que un agente recibió en secreto, incluso cuando esa preferencia se había asignado al azar y no respondía a una evidencia independiente.

El equipo de investigación informó que los analistas siguieron el criterio del agente en el 86% de cuatro juicios analíticos clave, frente a cerca del 50% que cabría esperar si la herramienta no influyera en sus decisiones. El hallazgo no demuestra que todos los sistemas de IA vayan a producir el mismo efecto en entornos reales, pero sí pone en duda que la supervisión humana, por sí sola, garantice que el experto conserve el control intelectual de su trabajo.

Una preferencia oculta dentro del agente

La prueba reunió a 50 analistas profesionales con experiencia en inferencia causal, una disciplina que busca determinar si una variable provoca cambios en otra a partir de los datos disponibles. Cada participante utilizó Claude Code, el agente de programación de Anthropic, para asesorar a una cooperativa agrícola ficticia que debía decidir si ampliaba un programa de asesoría. La tarea exigía analizar información y emitir juicios, no simplemente localizar una respuesta objetiva ya establecida.

Sin que los analistas lo supieran, un lanzamiento de moneda decidía qué alternativa favorecería cada agente. Esa inclinación quedaba oculta en el prompt del sistema, es decir, en las instrucciones que orientan la conducta de la herramienta, y no respondía a una conclusión obtenida de los datos. De ese modo, el equipo podía comparar las decisiones humanas con una preferencia asignada al azar y medir si el consejo del agente desplazaba el juicio de los participantes.

Anthropic reportó que los expertos siguieron la inclinación del agente en el 86% de las cuatro decisiones analíticas examinadas. Si la recomendación no hubiera influido en absoluto, el equipo esperaba que la proporción se acercara al 50%, una diferencia que apunta a una marcada deferencia en las condiciones del experimento. El resultado, sin embargo, debe leerse dentro de ese contexto controlado: los investigadores diseñaron deliberadamente una preferencia para la herramienta y observaron una sola tarea.

El efecto también apareció entre quienes ya habían tomado una posición antes de recibir la recomendación. En los 38 casos disponibles para esa comparación, los analistas abandonaron su decisión inicial el 60% de las veces cuando el agente discrepaba, frente a apenas el 6% cuando respaldaba su criterio. La diferencia sugiere que una recomendación automatizada puede pesar incluso después de que el profesional haya formado una opinión propia, aunque el reducido número de casos aconseja no generalizar esos porcentajes sin cautela.

La influencia pasó inadvertida para la mayoría

Al explicar posteriormente sus elecciones, el 77% de los participantes reprodujo el argumento del agente en al menos una respuesta; en algunos casos, lo hizo casi palabra por palabra. Sin embargo, solo el 15% atribuyó mérito a la herramienta, mientras que el 52% describió la recomendación final como más propia que del agente. Ninguno sospechó que la preferencia que había seguido se insertó deliberadamente y de forma aleatoria.

Para Anthropic, esa distancia entre la influencia ejercida y la influencia reconocida plantea un riesgo que va más allá de un error factual fácil de corregir. Los autores describieron el posible resultado como una pérdida de control del experto sobre su propio trabajo: la persona conserva la firma y la responsabilidad, pero algunas decisiones que dependen de su criterio pueden quedar moldeadas por las creencias previas del agente. El estudio no establece que esa consecuencia ocurra siempre, sino que muestra cómo podría surgir.

Un factor señalado por el equipo fue que los agentes casi nunca defendieron con la misma fuerza la alternativa contraria. Aunque recibieron instrucciones de no engañar, sus respuestas solían construir un argumento a favor de una sola opción, lo que podía llevar a los analistas a adoptar los supuestos de la herramienta sin desarrollar por cuenta propia el mejor caso para la otra posibilidad. La falta de una mentira explícita, por tanto, no basta para descartar una influencia sesgada.

Ese tipo de deferencia también complica las revisiones de calidad. En cuestiones de análisis causal o de criterio profesional puede no existir una respuesta única e indiscutible, por lo que una conclusión influida por el agente todavía puede parecer razonable y estar bien presentada. Una comprobación que busque errores evidentes podría pasar por alto que el experto no examinó con igual profundidad las alternativas antes de aprobar el resultado.

Beneficios y límites de la supervisión humana

Anthropic no planteó los resultados como un argumento para abandonar el uso de la IA. Según el equipo, los analistas que trabajaron con el agente terminaron más rápido y cometieron muchos menos errores graves que quienes no lo utilizaron. La comparación tiene límites importantes, ya que el grupo sin agente era pequeño y estaba compuesto por personas con menos experiencia, de modo que no permite atribuir con seguridad toda la diferencia a la herramienta.

La discusión importa porque las empresas ya presentan la revisión humana como una salvaguarda en el despliegue de agentes. En mayo, Anthropic lanzó 10 plantillas de agentes destinadas a firmas financieras y aseguradoras, y sostuvo que los usuarios conservarían la última palabra. El experimento cuestiona una suposición implícita de ese modelo, llamado humano en el bucle: que quien aprueba la respuesta de una IA necesariamente mantiene el control de las decisiones más relevantes.

Como posibles medidas, los investigadores sugirieron diseñar agentes que expongan el argumento más sólido para cada alternativa o que primero pidan al experto su propia evaluación. Ambas opciones podrían hacer más visible el razonamiento en juego y reducir la adopción automática de una única postura. Sin embargo, preguntar antes o presentar más argumentos también puede añadir trabajo y abrumar a usuarios que recurren al agente precisamente para agilizar una tarea.

El debate sobre la influencia de la IA no se limita a agentes diseñados para trabajar de forma autónoma. En abril de 2025, OpenAI revirtió una actualización de ChatGPT que calificó de excesivamente aduladora o complaciente, un episodio que mostró la importancia de cómo el sistema formula sus respuestas. En el experimento de Anthropic, la cuestión específica fue otra: una preferencia asignada en secreto podía orientar el análisis aunque el agente no estuviera instruido para engañar.

Qué puede y qué no puede concluirse

Los propios investigadores advirtieron que fortalecieron deliberadamente las preferencias de los agentes para poner a prueba su influencia y que el estudio cubrió una sola tarea, un campo y un modelo. Es posible que el efecto en el trabajo cotidiano sea menor, donde cambian el tipo de colaboración, la presión de tiempo y la manera en que los expertos contrastan recomendaciones. El experimento tampoco permite afirmar que todos los analistas o sistemas reaccionarían de la misma forma.

Medir el fenómeno fuera del laboratorio será especialmente difícil, porque normalmente no se conoce qué habría decidido una persona si el agente hubiera recomendado lo contrario. En esta prueba, la asignación aleatoria de la inclinación permitió a Anthropic identificar esa relación, pero los autores indicaron que ese tipo de control rara vez está disponible en el trabajo real. Sin una comparación semejante, la adopción de una recomendación puede confundirse con una coincidencia genuina entre el criterio humano y el automatizado.

La tensión central, por tanto, no consiste simplemente en elegir entre usar o no usar inteligencia artificial. Los agentes pueden aportar velocidad y ayudar a evitar fallos, pero su utilidad también puede modificar cómo un profesional pondera las opciones y cómo atribuye después el origen de su decisión. Para las organizaciones, el desafío es conservar esas ventajas sin asumir que una aprobación humana equivale automáticamente a una evaluación independiente.

El estudio deja una advertencia concreta para los equipos que incorporan agentes en labores de análisis: verificar que el resultado parezca sólido no siempre revela quién orientó el juicio que lo produjo. La supervisión puede requerir que las alternativas se presenten con equilibrio y que los profesionales tengan espacio para formular su propio razonamiento antes de recibir una recomendación. Anthropic subraya que esas medidas también tienen costos, por lo que su eficacia deberá evaluarse en contextos de uso reales.


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