La inteligencia artificial generativa redefine la percepción de empatía en la comunicación

La intervención de la inteligencia artificial (IA) generativa en la redacción de mensajes ha alterado la tradicional relación entre el contenido de una comunicación y las inferencias sobre las cualidades de su emisor. Un mensaje cuidadosamente formulado, que en otro contexto podría atribuirse a la atención o empatía del remitente, puede ser ahora producto de un algoritmo, lo que obliga a reconsiderar la lectura de las intenciones humanas.

Investigadores de la Universidad Estatal de Ohio analizaron 427 mensajes de apoyo, categorizándolos según su origen: humano, generado por IA, modificado por IA o humano guiado por IA. Los resultados, reportados por The Conversation España, indicaron que los mensajes generados o modificados con IA frecuentemente incorporaban más apoyo informativo y emocional, siendo evaluados como más útiles. Sin embargo, cuando los individuos redactaban los mensajes por sí mismos, incluso con la guía de la IA, estos contenían mayor autorrevelación personal y eran percibidos como más auténticos.

En la misma línea, un estudio posterior encontró que los participantes preferían recibir empatía humana, aunque valoraban favorablemente las respuestas generadas por IA. Se ha observado que los mensajes elaborados por IA pueden generar la sensación de ser más escuchado, un efecto que disminuye cuando el receptor conoce su origen artificial. Este fenómeno subraya que la calidad del mensaje ya no es un indicador directo del esfuerzo o la implicación humana.

La IA generativa no solo interviene en la redacción, sino que también puede influir en las decisiones sobre el contenido y la adaptación al destinatario. Esto, si bien puede optimizar la comunicación, dificulta discernir cuánto del mensaje refleja la expresión genuina y las decisiones del firmante.

Un equipo de la Universidad de Carolina del Norte investigó situaciones donde asistentes de IA autónomos en nombre de los usuarios cometían errores, como enviar correos excesivos o generar interacciones incómodas. En estos casos, los interlocutores podían atribuir a los usuarios rasgos negativos como falta de competencia o cortesía. Sorprendentemente, cuando las instrucciones al asistente eran visibles para otros, algunos usuarios modulaban su lenguaje, incluso añadiendo fórmulas de cortesía, para preservar su imagen ante terceros. Esto sugiere que la IA no solo proyecta una imagen por el usuario, sino que también puede modificar el comportamiento del usuario con ella.

Ante este escenario, donde la calidad del mensaje y la participación real del emisor no necesariamente coinciden, surge la necesidad de lo que se ha denominado “alfabetización de la atribución”. Esto implica aprender a diferenciar entre el contenido de un mensaje, su método de producción y lo que puede inferirse válidamente sobre la persona que lo envía. El reto no se limita a identificar si una IA ha redactado un texto, sino a determinar qué elementos de dicho texto aún sirven para juzgar a su emisor.