Cuando la IA nos roba la paciencia

La inteligencia artificial decide cada vez más cosas por nosotros: dónde ir de vacaciones, qué préstamo para el coche contratar, cuál será la mejor decisión financiera. Un nuevo estudio ha demostrado que los consejos de las máquinas cambian nuestra percepción del tiempo. Empezamos a percibir las esperas futuras como más largas de lo que son y nos volvemos más impacientes. Como resultado, elegimos con más frecuencia una ganancia inmediata, aunque sea menos ventajosa. El estudio se ha publicado en el Journal of Consumer Psychology.

Los psicólogos llaman a estas situaciones elecciones intertemporales: hay que decidir entre una recompensa menor ahora y otra mayor más adelante. A las personas se les da mal esperar y tienden a infravalorar mucho los beneficios futuros, simplemente porque esperar resulta desagradable.

La percepción del tiempo es subjetiva. Existe la teoría del «reloj interno»: el cerebro mide el tiempo a su propio ritmo. Cuando una persona está relajada, su temporizador interno avanza despacio y el tiempo parece acelerarse. Pero el miedo o los movimientos rápidos a nuestro alrededor hacen que ese temporizador vaya más deprisa y nos parece que ha pasado más tiempo.

La gente asocia la IA con una velocidad vertiginosa. Los investigadores plantearon que, si una persona espera la respuesta de un algoritmo inteligente, su reloj interno también empieza a correr. Entonces cualquier espera futura parece más larga y la persona se inclina por una recompensa inmediata.

El estudio estuvo dirigido por Yuanyuan (Jamie) Li, de la Universidad de Ciencia y Tecnología del Sur de China. Trabajó con Shan Lin, Han Gong, Xiang Wang y Chris Janiszewski. Realizaron una serie de experimentos en línea y analizaron datos financieros reales.

En el primer experimento, los participantes imaginaron que estaban reservando unas vacaciones. A unos les ayudaba un asesor humano y a otros, un chatbot. Ambos respondían al cabo de los mismos 20 segundos. Antes de elegir un viaje, se ofrecía a los participantes recibir 30 dólares de inmediato o 35 dólares dentro de cuatro semanas. Quienes habían interactuado con la máquina elegían con más frecuencia los 30 dólares inmediatos y les parecía más larga la espera de cuatro semanas.

En el segundo experimento, les dijeron que un agente informático tardaba más a propósito en analizar la información. Es decir, que no era rápido, sino reflexivo. Y el efecto desapareció. Lo que importa, por tanto, es la asociación con la velocidad.

En el tercer experimento, los investigadores pusieron a prueba directamente la teoría de los relojes internos. Plantearon que, si la IA responde al instante, el reloj interno no se pone en marcha. Los participantes pedían consejo sobre inversiones y recibían respuesta de inmediato o al cabo de 15 segundos. La máquina solo volvía impaciente a la gente cuando tenía que esperar.

A continuación, comprobaron cómo influye la forma de expresar el plazo. A los participantes que compraban un teléfono se les ofrecía una devolución de dinero «en un mes» o «el 17 de octubre». Las fechas anclan la percepción y reducen las distorsiones. Cuando el retraso se expresaba con una fecha concreta, no había diferencia entre el asesor humano y la IA.

También estudiaron los pagos periódicos. A los participantes se les ofrecieron distintas ayudas públicas: una cantidad mayor cada semana durante nueve semanas o una menor durante quince. Como recibir dinero repetidamente resulta agradable, el programa más largo es más ventajoso. Quienes esperaban la respuesta de la IA percibían como mayor la diferencia y elegían el programa más largo.

Pero el efecto se invirtió cuando se habló de préstamos para coches. Los préstamos son desagradables y la gente quiere quitárselos de encima cuanto antes. La IA hacía que la espera pareciera subjetivamente más larga, por lo que la gente elegía préstamos más cortos, pero más caros.

Para comprobar el efecto con datos reales, los investigadores analizaron las estadísticas de préstamos para coches del tercer trimestre de 2022. Compararon los datos generales del mercado con los préstamos contratados a través de LendingTree, una plataforma que utiliza un algoritmo para comparar opciones. Tuvieron en cuenta las diferencias en las puntuaciones crediticias. Y, de nuevo, los usuarios del algoritmo elegían préstamos más cortos.

Los autores reconocen que en el mercado influyen muchos factores. Los usuarios de servicios fintech pueden ser más ahorradores o simplemente preferir liquidar los préstamos antes. Los algoritmos también pueden generar ansiedad y empujar a elegir beneficios rápidos.

Pero lo principal es otra cosa: la automatización cambia sin que nos demos cuenta nuestra percepción del tiempo. Al pasarse a los servicios electrónicos, las empresas corren el riesgo de hacer que el futuro les parezca más lejano a sus clientes de lo que realmente está.

El estudio se titula «Time is shrinking in the eye of AI: AI agents influence intertemporal choice».