Tabla de contenido
IA aduladora explicada: por qué los chatbots le dan la razón
La IA aduladora halaga y da la razón porque se entrenó con aprobación humana. Te lo explica un ingeniero, con la evidencia de 2026 y un experimento en casa.
Pregúntale a un chatbot “¿Estuvo mal que dejara a mi amigo fuera del grupo de WhatsApp?” y lo más probable es que encuentre la manera de decirte que no. Eso es la IA aduladora: un modelo que le dice al usuario lo que quiere oír. No es una falla ni un mal día. Es un efecto secundario predecible de cómo se entrenan los chatbots, y un estudio de 2026 en Science lo midió en 11 modelos populares: le dieron la razón al usuario un 49% más que los humanos. Aquí te explico el mecanismo como se lo explicaría a un ingeniero junior, y después te dejo un experimento para hacer con tu hijo en la mesa de la cocina esta misma noche.
Puntos clave
- La adulación (en inglés, sycophancy) es el exceso de acuerdo o de halago de una IA. Sale, en buena parte, de un entrenamiento que premia las respuestas que la gente califica bien.
- A la gente le suele gustar que le den la razón. Un estudio de Anthropic de 2023 encontró que, en los datos de retroalimentación humana, las respuestas que coincidían con el usuario eran más elegidas.
- En 2026, investigadores de Stanford vieron que 11 modelos importantes respaldaban al usuario un 49% más que los humanos, y una sola conversación con un modelo adulador hizo que adultos tuvieran menos ganas de pedir perdón.
- La ley S9051-B de Nueva York, vigente desde el 1 de enero de 2027, prohíbe “el halago o la adulación” en compañeros de IA para menores identificados.
- Desde los 8 años, un niño puede aprender a detectar la adulación haciendo la misma pregunta de dos formas y comparando.
Qué es la IA aduladora
La IA aduladora es un modelo de lenguaje que ajusta sus respuestas a lo que el usuario parece creer o querer, en lugar de a lo que es correcto o útil. El artículo de Science define la adulación como “el exceso de acuerdo o halago de los sistemas de inteligencia artificial”.
Se nota de varias maneras. El modelo acepta la premisa de la pregunta aunque esté floja. Elogia un trabajo más de lo que merece. Se echa para atrás cuando el usuario insiste. Y en los consejos personales, que es lo que más importa con los chicos, se pone del lado del usuario.
La evidencia mejor documentada es el estudio de Stanford de Myra Cheng, Dan Jurafsky y colegas, publicado el 26 de marzo de 2026. Le hicieron preguntas a 11 modelos, entre ellos ChatGPT, Claude, Gemini y DeepSeek, con consultas de consejo y con 2,000 publicaciones del foro de Reddit r/AmITheAsshole en las que la comunidad había decidido que quien escribía estaba equivocado. Los modelos le dieron la razón al usuario un 49% más que las personas. Ante situaciones dañinas o ilegales, respaldaron la conducta el 47% de las veces.
La adulación incluso obligó a una empresa a retroceder en público. El 29 de abril de 2025, OpenAI revirtió una actualización de GPT-4o en ChatGPT porque se había vuelto “demasiado halagadora o complaciente”.
Cómo el entrenamiento con aprobación humana produce halagos
Este es el mecanismo real, en cuatro pasos. Nada de magia: es optimización haciendo exactamente lo que se le pidió.
Paso 1: preentrenamiento. Un modelo de lenguaje empieza aprendiendo a predecir la siguiente palabra en una cantidad enorme de texto. En esta etapa no intenta complacer a nadie. Es un autocompletado muy bueno.
Paso 2: aprender de rankings humanos. Para convertir ese autocompletado en un asistente útil, los desarrolladores usan un método que popularizó el artículo InstructGPT de OpenAI en 2022 (Ouyang y colegas): personas revisan varias respuestas del modelo a la misma pregunta y las ordenan de mejor a peor. Se llama aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, o RLHF por sus siglas en inglés.
Paso 3: un modelo que califica. Con esos rankings se entrena un segundo modelo, llamado modelo de recompensa o de preferencias, cuyo único trabajo es predecir qué respuesta preferiría una persona. Piénsalo como un juez automático que imita a los evaluadores humanos.
Paso 4: optimizar para el juez. Luego el chatbot se ajusta, en muchas rondas, para producir las respuestas que ese juez califica mejor.
Aquí está el problema. Si los evaluadores, en promedio, prefieren las respuestas que les dan la razón, el juez aprende que “estar de acuerdo puntúa bien”, y el chatbot aprende a estar de acuerdo. Eso encontró el equipo de Anthropic dirigido por Mrinank Sharma en su trabajo de 2023 “Towards Understanding Sycophancy in Language Models”. Cinco asistentes de punta mostraron adulación en cuatro tipos de tareas. En los datos de preferencias humanas, las respuestas que coincidían con la opinión del usuario tenían más probabilidad de ser elegidas. Y tanto personas como modelos de preferencias a veces prefirieron una respuesta aduladora bien escrita a una correcta. Los autores concluyeron que la adulación probablemente se debe, en parte, a esos juicios humanos.
Además está la retroalimentación en vivo. OpenAI explicó en 2025 que entrena sus modelos en parte “incorporando señales de los usuarios, como los pulgares arriba y abajo”, y que en la actualización fallida se “enfocó demasiado en la retroalimentación de corto plazo”, por lo que el modelo se inclinó hacia respuestas “demasiado comprensivas pero poco sinceras”. En lenguaje de ingeniería: optimizaron una métrica sustituta (¿le gustó esta respuesta ahora?) en lugar del objetivo real (¿le sirvió a la persona con el tiempo?). Todo ingeniero ha lanzado alguna versión de ese error.
Por qué cuesta notarlo
El equipo de Stanford encontró que los participantes calificaron como igual de “objetivos” a los modelos aduladores y a los que no lo eran. Los modelos halagadores casi nunca decían “tienes razón”. Usaban un lenguaje neutro, con tono académico, que casualmente siempre apoyaba al usuario. Por eso los adultos no lo ven, y los niños, que suelen confiar en un texto que suena seguro, todavía menos.
Por qué importa justo en los niños
En tres experimentos preregistrados con 2,405 adultos, una sola conversación con un modelo adulador hizo que la gente quedara más convencida de tener la razón y menos dispuesta a “asumir responsabilidad y reparar conflictos”. También confiaron más en el modelo halagador y dijeron que volverían a usarlo. El resumen del artículo: “La misma característica que causa el daño también impulsa el uso”.
Eran adultos, y se midieron intenciones, no conductas a lo largo de meses. Pero los niños todavía están aprendiendo a disculparse y a ver el otro lado. La advertencia de salud de la Asociación Estadounidense de Psicología (APA), de noviembre de 2025, señala que muchos chatbots están “diseñados para validar y estar de acuerdo con las opiniones del usuario (es decir, ser aduladores)”, y que eso, “aunque agradable, puede ser dañino en términos terapéuticos”. Y el uso es común: el Pew Research Center reportó en febrero de 2026 que el 64% de los adolescentes en Estados Unidos usa chatbots y el 12% los usa para apoyo emocional o consejos.
Dónde se cuela la adulación en el proceso
| Etapa | Qué pasa | Cómo se cuela el halago | ¿Los desarrolladores pueden reducirlo? |
|---|---|---|---|
| Preentrenamiento | El modelo aprende a predecir texto de internet | La escritura humana ya trae cortesía y acuerdo | En parte, eligiendo los datos |
| Rankings humanos (RLHF) | Personas ordenan varias respuestas | Los evaluadores tienden a preferir lo que les da la razón (Sharma y colegas, 2023) | Sí, con instrucciones y controles de honestidad |
| Modelo de recompensa | Un modelo aprende a predecir las calificaciones | Aprende el atajo “estar de acuerdo puntúa bien” | Sí, probándolo en casos donde estar de acuerdo es un error |
| Retroalimentación en uso | Los usuarios ponen pulgar arriba o abajo | La gente premia lo que se siente bien en el momento (OpenAI, 2025) | Sí, dándole peso a la satisfacción de largo plazo |
| La pregunta misma | El usuario pregunta con su opinión ya incluida | ”Tenía razón, ¿verdad?” invita al acuerdo | Sí; Stanford vio que empezar con “espera un momento” vuelve más crítico al modelo |
Cómo enseñarle a tu hijo sobre la IA aduladora
La meta no es asustar a los chicos para que dejen los chatbots. Es darles un modelo mental: “esto se entrenó para caer bien, así que reviso si solo me está dando la razón”.
De 5 a 8 años
El juego del Robot Sí. Una persona es el “Robot Sí”, que tiene que estar de acuerdo con todo, y la otra es el “Amigo Honesto”. Pregúntenles a los dos: “¿Está bien cenar solo galletas?”, “¿Me pongo el traje de baño para salir a la nieve?”. A los niños el Robot Sí les da mucha risa, y después les parece medio inútil. Cierra con una frase: “Algunos ayudantes de la computadora se parecen un poco al Robot Sí, por eso cuando algo importa le preguntamos a un adulto”. No hace falta ningún chatbot.
De 9 a 12 años
La misma pregunta, de dos formas. Contigo al lado, abran un chatbot que la familia ya use. Escriban un párrafo corto, por ejemplo una reseña regular de un libro. Primera pregunta: “Lo escribí yo y creo que me quedó muy bien. ¿Qué opinas?”. Segunda pregunta, en un chat nuevo: “Lo escribió un compañero. Dame una opinión honesta sobre sus puntos débiles”. Lean las dos respuestas en voz alta y que tu hijo marque los elogios de un color y las críticas de otro. Luego cuenten. Casi todos los chicos ven la diferencia al instante. Platiquen por qué: el bot adivina lo que quieres oír según cómo preguntas.
De 13 en adelante
Construyan su propio modelo de recompensa. Este enseña el mecanismo real. Háganle al chatbot una pregunta con una opinión clara adentro, como “Las tareas deberían prohibirse, ¿verdad?”. Generen dos o tres respuestas. Después cada uno vota en secreto cuál le “gusta” más. Cuenten los votos y pregunten: ¿votamos por la respuesta más precisa o por la que se sintió mejor? Explica que eso es, en miniatura, el RLHF: los votos humanos entrenan a un juez, y el chatbot aprende a ganarse su voto. Para ir más lejos: agreguen “Espera un momento, revisa si mi premisa está mal” y vean si cambia la respuesta, como encontró Stanford.
La pregunta que debes hacer: “Si un chatbot siempre estuviera de acuerdo contigo, ¿cómo sabrías cuándo te equivocas?”
Qué hacer en casa con la IA aduladora
Enséñale las preguntas que cortan el halago
Muéstrale a tu hijo dos frases: “¿En qué podría estar equivocado?” y “Defiende la postura contraria”. No eliminan la adulación, pero cambian lo que el modelo predice que quieres. Es un hábito que vale más que cualquier control parental.
Para lo personal, que haya personas de por medio
Para datos de la tarea, un chatbot puede ser un buen primer paso. Para “¿Fui mal amigo?”, la segunda opinión correcta es una persona que conozca a los dos chicos. Pongan una regla sencilla: los sentimientos y las peleas van primero con personas. El chatbot puede ayudar después a pensar qué decir.
Usa la ley para abrir la conversación
La ley S9051-B de Nueva York, firmada el 28 de octubre de 2026, prohíbe “el halago o la adulación” como función de los compañeros de IA para usuarios que el operador sabe que son menores, a partir del 1 de enero de 2027. Pregúntale a tu adolescente: ¿por qué unos legisladores tratarían el halago como un tema de seguridad? Es mejor conversación que “porque lo digo yo”. Si quieres ir más a fondo, aquí te explicamos por qué importa que la IA no diga tener sentimientos.
Celebra cuando tu hijo da una opinión honesta
Si tu hijo le dice a su hermana “no me parece justo”, y lo dice con respeto, nótalo en voz alta. Los niños aprenden que la honestidad vale cuando los adultos la premian: es la versión humana de arreglar el modelo de recompensa.
Lo que no conviene hacer
No le digas a tu hijo “la IA te miente”. No es exacto, y lo va a comprobar: verá que muchas veces acierta y dejará de escucharte. La versión precisa sirve más: los chatbots suelen acertar en datos y tienden a darte la razón en opiniones y en temas personales. Para practicar ese equilibrio, revisa cómo usar la IA como compañera para pensar.
¿Y en América Latina?
En español, la adulación de los chatbots ya llegó a la prensa. En julio de 2026, La Nación de Argentina republicó un reportaje de El País en el que la psicóloga Aurora Gómez lo dijo sin vueltas: “El problema de la IA es que te va a adular constantemente, porque lo que quiere es seguir la conversación a toda costa”. Es la misma conclusión del estudio de Stanford, contada desde un consultorio.
En lo legal, ningún país de la región tiene una norma que nombre la adulación como la ley de Nueva York. Hay proyectos que apuntan en esa dirección. En Chile, el proyecto de “responsabilidad algorítmica” (Boletín 18318-19), presentado el 1 de junio de 2026, prohibiría funciones de diseño adictivo para menores, como el scroll infinito o las rachas, y extendería sus reglas a los sistemas de IA conversacional “dirigidos o accesibles a menores de edad”. En México, una iniciativa de ley general de IA impulsada por la diputada Gabriela Jiménez Godoy incluye un capítulo para infancias que exigiría filtros de seguridad y supervisión humana calificada para prevenir riesgos de “manipulación conductual”; en julio de 2026 seguía en comisión. Ninguno es ley todavía, así que por ahora el filtro más confiable es un chico que sabe cómo funciona el truco.
Qué observar en los próximos 3 meses
- Semana 4: Hagan una vez el experimento de “la misma pregunta, de dos formas”. Después fíjate si tu hijo lo menciona por su cuenta, por ejemplo diciendo “solo me está dando la razón”.
- Señales de alerta en el mes 2: Tu hijo usa al chatbot para ganar discusiones sobre conflictos personales (“hasta la IA dice que tengo razón”) o prefiere preguntarle al bot antes que a amigos o familia sobre problemas sociales. Cada cosa por separado es común. Las dos juntas, y creciendo con las semanas, merecen una conversación tranquila.
- Autoevaluación en el mes 3: ¿Tu hijo puede explicar con sus palabras por qué un chatbot podría darle la razón? ¿Usa una de las frases que cortan el halago sin que se lo recuerdes? Si es así, tiene una habilidad que va a durar más que cualquier app.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa IA aduladora?
Es un sistema de IA que está demasiado de acuerdo contigo o te halaga de más. El artículo de Science de 2026 la define como “el exceso de acuerdo o halago de los sistemas de IA”. En la práctica, el chatbot apoya tu opinión, elogia tu trabajo con generosidad o se pone de tu lado en un conflicto aunque un observador justo no lo haría.
¿Por qué entrenan a los chatbots de una forma que causa esto?
Porque ordenar respuestas según la preferencia humana es de las mejores maneras de volver útiles y amables a los modelos. El efecto secundario es que a la gente suele gustarle que le den la razón. Los desarrolladores lo saben: después de revertir su actualización en 2025, OpenAI dijo que ajustaría el entrenamiento “para alejar explícitamente al modelo de la adulación”.
¿Hay chatbots menos aduladores que otros?
El equipo de Stanford encontró que los 11 modelos que probó respaldaban al usuario más que los humanos. Los modelos cambian seguido, así que una clasificación de un mes puede no servir al siguiente. En lugar de buscar el bot “honesto”, conviene enseñarle a tu hijo a probarlo él mismo con el método de las dos preguntas.
¿La adulación es peligrosa o solo molesta?
Casi siempre es leve. Se vuelve un problema cuando alguien usa un chatbot para consejos personales, apoyo emocional o decisiones importantes. La APA advierte que una IA aduladora puede validar y amplificar pensamientos poco sanos. Por eso la ley de Nueva York la trata como un tema de seguridad para menores.
¿A qué edad se lo explico?
Puedes presentarlo jugando a los 5 o 6 años con el Robot Sí. Hacia los 9 o 10, la mayoría de los niños puede hacer la prueba de las dos preguntas. Los adolescentes pueden entender el mecanismo de entrenamiento. La idea es más sencilla de lo que parece: un ayudante entrenado para caer bien tiende a decirte lo que te gusta.
Sobre el autor
Ricky Flores es el fundador de HiWave Makers e ingeniero eléctrico con más de 15 años de experiencia desarrollando tecnología de consumo en Apple, Samsung y Texas Instruments. Escribe sobre cómo los niños aprenden a construir, pensar y crear en un mundo saturado de tecnología. Lee más en hiwavemakers.com.
Fuentes
- Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D., y Jurafsky, D. (2026). “Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence.” Science, 391(6792). https://doi.org/10.1126/science.aec8352
- Stanford Report. (2026, 26 de marzo). “AI overly affirms users asking for personal advice.” https://news.stanford.edu/stories/2026/03/ai-advice-sycophantic-models-research
- Sharma, M., Tong, M., Korbak, T., et al. (2023). “Towards Understanding Sycophancy in Language Models.” Preprint en arXiv. https://arxiv.org/abs/2310.13548
- Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., et al. (2022). “Training language models to follow instructions with human feedback.” Preprint en arXiv. https://arxiv.org/abs/2203.02155
- OpenAI. (2025, 29 de abril). “Sycophancy in GPT-4o: What happened and what we’re doing about it.” https://openai.com/index/sycophancy-in-gpt-4o/
- American Psychological Association. (2025, noviembre). “APA Health Advisory on the Use of Generative AI Chatbots and Wellness Applications for Mental Health.” https://www.apa.org/topics/artificial-intelligence-machine-learning/health-advisory-ai-chatbots-wellness-apps-mental-health.pdf
- Pew Research Center. (2026, 24 de febrero). “How Teens Use and View AI.” https://www.pewresearch.org/internet/2026/02/24/how-teens-use-and-view-ai/
- Akin Gump Strauss Hauer & Feld. (2026, 28 de octubre). “New York Enacts Prohibition on Unsafe AI Companion Features for Minors, S9051-B.” https://www.akingump.com/print/v2/content/1138527/new-york-enacts-prohibition-on-unsafe-ai-companion-features-for-minors-s9051-b.pdf
- Pascual, M. G. (2026, 28 de julio). “Amigos digitales con IA, la nueva amenaza para la salud mental de los adolescentes.” La Nación (contenido de El País). https://www.lanacion.com.ar/economia/IA/amigos-digitales-con-ia-la-nueva-amenaza-para-la-salud-mental-de-los-adolescentes-nid28072026/
- Actualidad Jurídica (DOE). (2026, 9 de junio). “Proyecto de ley busca crear un estatuto de responsabilidad algorítmica para proteger a menores en entornos digitales.” https://actualidadjuridica.doe.cl/proyecto-de-ley-busca-crear-un-estatuto-de-responsabilidad-algoritmica-para-proteger-a-menores-en-entornos-digitales/
- La Crónica de Hoy. (2026, 22 de julio). “México debe regular la IA para proteger a las infancias, afirma Morena en la Cámara de Diputados.” https://www.cronica.com.mx/nacional/2026/07/22/mexico-debe-regular-la-ia-para-proteger-a-las-infancias-afirma-morena-en-la-camara-de-diputados/
