No saber es parte de la vida: la generación que ya no tolera la incertidumbre y la inteligencia artificial que le promete, a cada segundo, que no tiene que hacerlo

M.A.R.H Salvador Acevedo Ortega

Docente universitario en la Universidad Autónoma de Chihuahua, Facultad de Economía Internacional e Ingeniería.

Envió su currículum a las 9:12 de la mañana. A las 9:18 abrió un modelo de inteligencia artificial y preguntó cuánto tiempo tardaba normalmente una empresa en responder. La máquina le explicó que podían pasar varios días. A las 9:26 regresó para preguntar si el silencio del reclutador significaba rechazo. A las 10:03 copió el último mensaje recibido y pidió que el sistema analizara su tono. Después preguntó si debía insistir, esperar, enviar otro correo o asumir que había perdido la oportunidad. La inteligencia artificial respondió cada vez con explicaciones razonables, interpretaciones plausibles y escenarios bien construidos. Pero existía un detalle menor que conviene señalar: la máquina tampoco sabía si la empresa iba a contratarlo. La respuesta real no estaba escondida dentro del algoritmo. Se encontraba en una decisión humana que todavía no había ocurrido.

Permítame observar lo que sucedió en esa escena, porque es más interesante de lo que aparenta. Esa persona no tenía un déficit de información. Tenía un déficit de tolerancia a no saber. Y en lugar de reconocerlo, lo convirtió en una cadena de consultas dirigidas a una herramienta diseñada para responder siempre, incluso cuando la respuesta honesta sería: “eso no puedo saberlo, y tú tampoco”. La inteligencia artificial no tiene que leer nuestra mente. Le basta con nunca negarse a responder. Y esa disponibilidad infinita, en un cerebro que no tolera la incertidumbre, puede convertirse en el equivalente digital de un ansiolítico: alivia el síntoma sin tocar la causa.

La máquina infinita de tranquilizarnos

La psicología utiliza el concepto de intolerancia a la incertidumbre para describir la dificultad de aceptar que un acontecimiento futuro pueda tener resultados distintos sin que exista todavía información suficiente para anticiparlos. Un metaanálisis publicado en Clinical Psychology Review por McEvoy, Hyett y colaboradores (2019) concluyó que esa intolerancia es un factor transdiagnóstico asociado con múltiples formas de malestar psicológico, no exclusivamente con un diagnóstico particular. Sentirse incómodo frente a una respuesta pendiente no es una enfermedad. Pero la relación que una persona construye con lo desconocido influye de manera medible en su bienestar emocional, y esa relación está siendo transformada silenciosamente por la tecnología.

La investigación sobre búsqueda excesiva de confirmación —documentada por Rector, Kamkar y colaboradores en Journal of Anxiety Disorders (2011)— ha mostrado que consultar repetidamente si todo estará bien puede aliviar la ansiedad temporalmente, pero también participa en su mantenimiento: cada nueva consulta comunica al cerebro una idea perniciosa, que es “no puedo soportar esta duda sin obtener otra respuesta”. La inteligencia artificial introduce una diferencia decisiva en ese circuito: nunca se cansa de tranquilizarnos. No muestra impaciencia si hacemos la misma pregunta veinte veces. No dice que ya analizó todas las posibilidades. No necesita dormir. Puede reformular su respuesta hasta encontrar exactamente las palabras que deseábamos escuchar. Así, una herramienta extraordinaria para explorar información se convierte, para quien no tolera no saber, en una máquina infinita de confirmación. La pregunta deja de ser “qué necesito comprender” y se convierte en “cómo debo formular esto para que la respuesta me haga sentir mejor”.

Obtener una respuesta no siempre significa haber eliminado la incertidumbre. A veces solo significa haber encontrado una explicación lo bastante convincente para calmarnos durante algunos minutos.

El espejismo del falso dominio

La OCDE advirtió en su Digital Education Outlook 2026 sobre un fenómeno que merece nombrarse con la precisión que tiene: delegar tareas cognitivas a chatbots puede producir lo que el informe denomina pereza metacognitiva, la reducción del esfuerzo dedicado a observar, evaluar y regular el propio pensamiento. Los estudiantes pueden producir trabajos de mayor calidad con asistencia de inteligencia artificial, pero esa ventaja puede desaparecer —e incluso invertirse— cuando deben demostrar individualmente lo aprendido sin la herramienta. El producto parece competente. La persona aún no ha construido el conocimiento que el producto aparenta. La OCDE llama a eso el espejismo del falso dominio.

Un estudio presentado en la conferencia CHI 2025 por Lee, Sarkar y colaboradores lo confirma desde otro ángulo: tras analizar 936 experiencias reportadas por 319 trabajadores del conocimiento, encontraron que una mayor confianza en la IA se asociaba con menor ejercicio declarado del pensamiento crítico, mientras que una mayor confianza en las propias capacidades se relacionaba con mayor evaluación de las respuestas. El hallazgo no dice que la IA destruya automáticamente el pensamiento. Dice algo más sutil y más útil: nuestra relación con la herramienta cambia cuánto esfuerzo dedicamos a verificar, integrar y cuestionar lo que produce. El problema no consiste en que la máquina responda. Consiste en que dejemos de distinguir entre una respuesta recibida y un criterio construido.

Una respuesta bien redactada puede cerrar demasiado pronto una pregunta que todavía necesitaba permanecer abierta.

Las consecuencias financieras de no tolerar la espera

Aquí es donde el argumento de este artículo conecta con el hilo que la serie ha construido durante treinta y un entregas sobre educación financiera y toma de decisiones, porque la intolerancia a la incertidumbre tiene un costo económico concreto que nadie enseña en los cursos de finanzas personales. Quien no tolera ver una inversión temporalmente en pérdida puede vender en el peor momento para eliminar la angustia —exactamente lo que el artículo veintidós documentó con el estudio de Odean sobre inversores que operan demasiado—. Quien necesita sentir que su futuro está completamente asegurado puede aceptar un producto financiero que promete certeza a cambio de costos que no comprende —lo que el artículo veintitrés identificó como educación financiera diseñada por la industria que se beneficia de tus decisiones—. Quien exige resultados inmediatos puede abandonar un proyecto antes de que madure. Quien interpreta cualquier demora como fracaso puede endeudarse buscando una solución rápida.

La educación financiera suele enseñar a calcular intereses y elaborar presupuestos. Pero también debería enseñar algo menos visible y más valioso: a convivir con resultados que tardan, mercados que fluctúan y proyectos que no ofrecen gratificación inmediata. Ahorrar exige tolerar que el beneficio no llegue hoy. Invertir exige aceptar variaciones. Emprender exige trabajar sin saber con precisión cuándo aparecerán los resultados. Estudiar exige realizar esfuerzos cuyo valor quizá será visible años después. La ansiedad busca eliminar la incertidumbre. Las decisiones financieras maduras buscan administrarla. Y la inteligencia artificial, cuando se consulta desde la urgencia emocional, puede ofrecer exactamente la falsa certeza que la educación financiera debería enseñarnos a cuestionar.

Pensar críticamente es soportar la pregunta

Con frecuencia definimos el pensamiento crítico como la capacidad de encontrar información correcta, detectar una mentira o refutar un argumento. Es todo eso. Pero también es algo más incómodo que rara vez se enseña con esa claridad: pensar críticamente es saber permanecer dentro de una pregunta cuando todavía no existen elementos suficientes para cerrarla. Implica reconocer qué sabemos y qué desconocemos. Separar hechos de interpretaciones. Distinguir probabilidades de garantías. Aceptar que nueva evidencia puede obligarnos a cambiar de opinión. Y tomar una decisión razonable sin exigir que el futuro nos prometa obedecerla. La UNESCO planteó en su guía sobre IA generativa en educación (2023) que la incorporación de esta tecnología debe preservar la agencia humana y fortalecer capacidades, no limitarse a automatizar productos y respuestas.

La vida no funciona como una conversación digital. No siempre confirma que recibió nuestra solicitud. No muestra una barra de progreso. No explica cuánto falta para que llegue una respuesta. A veces obliga a actuar con información incompleta. Otras exige esperar. Y en muchas ocasiones solo permite comprender el sentido de una decisión después de haberla tomado.

Cinco formas de usar IA sin entregarle la decisión

La inteligencia artificial puede ayudarnos a pensar mejor si dejamos de pedirle certezas que no posee. Pedir escenarios en lugar de profecías: en vez de preguntar si un proyecto tendrá éxito, preguntar qué factores aumentarían o reducirían sus probabilidades. Separar la información de la tranquilidad: antes de consultar por tercera vez, preguntarse si se necesita un dato nuevo o si solo se busca que la respuesta reduzca temporalmente la ansiedad. Exigir evidencia contraria: toda buena consulta debería incluir la petición de argumentos en contra, riesgos ignorados y condiciones bajo las cuales la recomendación dejaría de ser válida. Decidir con criterios previos, no con emociones posteriores: en una inversión o una compra importante, definir de antemano cuánto se puede perder, cuánto tiempo se esperará y qué evidencia justificaría cambiar de rumbo. Y conservar preguntas sin respuesta inmediata: la respuesta más saludable y más racional puede ser “no puedo saberlo hoy; revisaré cuando exista información nueva”. La pausa no es pasividad. Es una forma de disciplina que ningún algoritmo puede ejercer en nuestro lugar.

No existe evidencia suficiente para afirmar que la inteligencia artificial haya creado por sí sola una generación incapaz de tolerar la incertidumbre. Sería una conclusión prematura, y esta serie no las produce. Pero sí existe una pregunta que conviene formular ahora, antes de que la respuesta automática se convierta en reflejo: ¿qué clase de criterio estamos formando cuando cualquier duda encuentra inmediatamente una voz dispuesta a contestarla? La inteligencia artificial puede ayudarnos a comprender una situación. No debería impedirnos aprender a habitarla. Puede reducir el tiempo necesario para encontrar información. No debe reducir nuestra capacidad para esperar, dudar, contrastar y decidir.

Porque la inteligencia artificial responde inmediatamente. La vida, en cambio, no siempre responde. La vida nos observa decidir mientras todavía no sabemos. Y quizá esa capacidad —actuar con prudencia, humildad y responsabilidad sin garantías absolutas— sea una de las formas más profundas de la inteligencia humana.

La máquina puede responder en un segundo. La vida puede tardar años. Quien aprende a habitar esa diferencia sin desesperarse tiene algo que ningún algoritmo puede darle: la capacidad de vivir con lo que todavía no sabe sin dejar de actuar con lo que sí.

REFERENCIAS

Carleton, R. N. (2012). The intolerance of uncertainty construct in the context of anxiety disorders: Theoretical and practical perspectives. Expert Review of Neurotherapeutics, 12(8), 937–947. https://doi.org/10.1586/ern.12.82

Lee, H. P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R., & Wilson, N. (2025). The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects. Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–22. https://doi.org/10.1145/3706598.3713862

McEvoy, P. M., Hyett, M. P., Shihata, S., Price, J. E., & Strachan, L. (2019). The impact of methodological and measurement factors on transdiagnostic associations with intolerance of uncertainty: A meta-analysis. Clinical Psychology Review, 73, 101778. https://doi.org/10.1016/j.cpr.2019.101778

Organisation for Economic Co-operation and Development (OCDE). (2026). OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring effective uses of generative AI in education. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/c3b4c860-en

Rector, N. A., Kamkar, K., Cassin, S. E., Ayearst, L. E., & Laposa, J. M. (2011). Assessing excessive reassurance seeking in the anxiety disorders. Journal of Anxiety Disorders, 25(7), 911–917. https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2011.05.003

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZQ9535