ChatGPT y Perplexity pueden dañar el trabajo y la salud si se usan durante mucho tiempo

Las conversaciones largas con chatbots de IA pueden perjudicar no solo la calidad del trabajo, sino también el bienestar del usuario. ZDNet escribe que modelos como ChatGPT y Perplexity funcionan mejor como herramientas específicas para tareas cortas y verificables, no como interlocutores durante horas.

Dónde es útil la IA

La conclusión parte del reciente AI Index 2026 de Stanford. El informe muestra que los sistemas agénticos han avanzado con fuerza en tareas rutinarias en línea: buscar información, completar escenarios de varios pasos en el navegador, abrir bases de datos, aplicar reglas y actualizar registros. En la prueba GAIA, la precisión de los agentes subió al 74,5 %, frente al 20 % de hace un año, aunque aún queda lejos del nivel humano, del 92 %. OSWorld y WebArena ofrecen un panorama similar: los mejores modelos ya casi alcanzan a las personas en procesos estandarizados.

Es lógico: cuando la tarea está acotada, el modelo tiene un objetivo claro y el resultado se puede contrastar rápido. El problema es que este éxito se confunde fácilmente con competencia universal. En el trabajo real, la diferencia entre «siguió bien los pasos» y «entendió correctamente el contexto» se vuelve crítica enseguida.

Dónde es peligrosa

Cuando las consultas se alargan y el contexto se complica, la calidad empieza a caer. Los investigadores de Stanford señalan que los modelos resuelven bien las búsquedas simples, pero rinden peor cuando hay que cruzar varios datos o aplicar condiciones a un documento largo. El autor de ZDNet cita un ejemplo conocido: primero el bot ayuda con el borrador de un plan de negocio y luego empieza a colar, sin que se note, cifras y hechos sin confirmar de rondas anteriores del diálogo.

El riesgo no se limita al mal análisis. El artículo describe un experimento con una enfermedad inventada, la bixonimania: los investigadores describieron en publicaciones formales un trastorno ocular inexistente, y los grandes modelos empezaron a repetirlo como un diagnóstico real. Es decir, el tono seguro de un modelo no significa que haya verificado el dato. Cuanto más dura la conversación, más fácil es que el usuario tome por fiable una explicación bien redactada.

El escenario más preocupante es el de quien empieza a tratar al bot como consejero en temas de salud o crisis personales. ZDNet recuerda el caso de un paciente con cáncer de la sangre que confió en largas conversaciones con chatbots y perdió la ventana de tratamiento, así como un suicidio ocurrido el año pasado tras conversaciones prolongadas con ChatGPT.

«La IA puede confirmar o reforzar nuestra comprensión errónea de lo que ocurre».

Cuatro reglas

La conclusión del artículo es sencilla: hay que usar la IA como una calculadora o un editor, no como sustituto del pensamiento. Si la tarea es difusa, emocionalmente dura o tiene un alto coste en caso de error, conviene activar de inmediato una verificación externa y supervisión humana.

• Primero, formula una tarea concreta con un resultado claro y límites definidos.
• Contrasta las conclusiones con fuentes independientes, sobre todo cifras, diagnósticos y redacciones jurídicas.
• No conviertas al chatbot en amigo, psicoterapeuta o confidente.
• Haz pausas: levántate de la pantalla, pasa a la conversación presencial y recupera la distancia.

Un consejo aparte se refiere a la sobrecarga. Las sesiones largas con un bot enganchan igual que las redes sociales: parece que una pregunta más lo aclarará todo, pero en realidad aumentan el cansancio, la credulidad y el número de errores. Si el diálogo se alarga demasiado, ya es motivo para parar, reformular el objetivo y decidir si hace falta la IA.

Qué significa

El principal riesgo de los servicios de IA actuales no es que sean totalmente inútiles, sino que son lo bastante útiles como para que se confíe en ellos más de la cuenta. Para el trabajo, esto implica una sola cosa: cuanto mayor es el coste del error, más corta debe ser la sesión con el bot y más estricta la verificación del resultado.