Así es como la inteligencia artificial influye en decisiones y cómo evitarlo: sucede en Colombia

El riesgo ya existe y crecerá a medida que estas tecnologías sean más precisas y estén más integradas en la vida diaria, según estudios expertos.

Los recientes resultados en las elecciones de Colombia pusieron sobre la mesa la presencia de la inteligencia artificial (IA) en los comportamientos, ya que esta no solo procesa datos o automatiza tareas.

Un estudio de Kaspersky expuso cómo es que la IA ahora también analiza comportamientos, detecta patrones, anticipa decisiones e influye en cómo las personas reciben información, reaccionan y actúan en entornos digitales.

De acuerdo con esa empresa de ciberseguridad, el cambio abre un riesgo nuevo para la autonomía cognitiva. Ese concepto alude a la capacidad de decidir libremente sin quedar perfilado, manipulado o influenciado de forma invisible por sistemas tecnológicos.

La IA actual no lee pensamientos ni sabe con precisión qué piensa una persona. Sin embargo, sí puede moldear su conducta mediante sistemas de recomendación, contenidos personalizados, perfilamiento psicológico y algoritmos que ordenan qué ve cada usuario, cuándo lo ve y cómo se presenta.

Por eso, el problema ya no pertenece solo a escenarios extremos. El riesgo ya existe y crecerá a medida que estas tecnologías sean más precisas y estén más integradas en la vida diaria. Colombia es parte de una realidad cada vez más frecuente a nivel mundial.

Métodos de la inteligencia artificial para influir en decisiones

• Uno de los frentes más claros aparece en la ingeniería social. Con grandes modelos de lenguaje, los ciberdelincuentes pueden crear correos, mensajes y páginas falsas mucho más creíbles, mejor redactadas y adaptadas al contexto de cada víctima.

Ese nivel de personalización vuelve más difícil detectar el fraude. Un contenido que parece familiar, urgente y bien escrito puede empujar a una persona a hacer clic, compartir datos o transferir dinero.

• El impacto no se limita a usuarios individuales. En organizaciones, estos ataques pueden derivar en robo de datos, fraudes financieros o accesos no autorizados a sistemas internos.

Según el más reciente informe global de Kaspersky Security Services, el phishing representa cerca del 15 % de las técnicas de ataque más utilizadas. Eso equivale aproximadamente a uno de cada siete ataques.

• La manipulación cognitiva representa otro riesgo serio. La IA puede usarse para influir en comunidades enteras, amplificar ciertos mensajes, aumentar la polarización o cambiar la manera en que una audiencia percibe un tema.

Actores maliciosos, grupos hacktivistas o amenazas avanzadas pueden explotar emociones, sesgos y patrones de comportamiento para empujar narrativas más efectivas. El objetivo no siempre es robar datos; a veces es orientar opiniones.

• Ese fenómeno no nació con la IA. Las redes sociales ya demostraron cómo los algoritmos pueden encerrar a los usuarios en cámaras de eco, reforzar opiniones previas y dar más visibilidad a contenidos diseñados para provocar reacción.

La diferencia es que ahora la personalización puede ser más fina y persistente. Eso afecta la autonomía individual, la confianza pública, la calidad de la información y la capacidad de tomar decisiones libres e informadas.

• La IA también facilita el perfilamiento. Al combinar datos de redes sociales, búsquedas, interacciones, comportamiento digital y otras fuentes, un sistema puede construir retratos muy detallados sobre intereses, hábitos, vínculos y consumo.

Ese proceso amplía riesgos como el doxxing, el acoso digital y otros abusos tecnológicos. Información que antes estaba separada puede cruzarse automáticamente, revelar datos sensibles y vincular identidades.

• El problema no termina en la privacidad. Los modelos predictivos también pueden evaluar, clasificar o incluso atacar a una persona no por lo que hizo, sino por lo que un sistema cree que podría hacer.

Ahí aparece un riesgo de fondo: perder control sobre la propia identidad. Cuando un sistema decide cómo te ve, también puede condicionar cómo otros te tratan y qué oportunidades recibes.

• Las interfaces cerebro-computadora abren otro frente. Aunque siguen en una etapa principalmente experimental, ya se usan en algunos entornos para ayudar a pacientes a comunicarse mediante señales neuronales.

La conexión entre esas interfaces y el Internet de las Cosas añade complejidad. Una señal cerebral podría servir para enviar comandos a dispositivos conectados, como tecnologías de asistencia, equipos médicos o sistemas inteligentes del hogar.

Esa integración puede traer beneficios importantes para salud y accesibilidad. Pero también abre nuevos riesgos de ciberseguridad si un atacante intercepta señales, manipula respuestas o provoca acciones no autorizadas.

“Aunque la IA cognitiva aún se encuentra en una etapa temprana y está lejos de alcanzar una adopción masiva, su desarrollo avanza rápidamente”, afirmó Noushin Shabab, investigadora principal de seguridad del Equipo Global de Investigación y Análisis (GReAT) de Kaspersky.

Agrega: “Se espera que los modelos avanzados de interacción entre humanos e IA se vuelvan mucho más comunes en las próximas décadas. A medida que crezca su adopción, también lo harán los riesgos asociados, por lo que debemos prepararnos desde ahora”.

¿Cómo evitar que la inteligencia artificial influya en las decisiones?

Para evitar que la IA influya demasiado en las decisiones, conviene desconfiar de mensajes bien escritos o demasiado personalizados. Si un contenido apela a emociones, confirma datos personales o presiona para actuar rápido, verifica la fuente antes de responder o compartir.

También ayuda cuidar los datos que alimentan el perfil digital. Cada publicación, búsqueda, interacción o formulario aporta información sobre intereses, rutinas, relaciones y hábitos.

Mientras más datos personales circulen, más fácil será construir perfiles precisos y usarlos para influir en decisiones o diseñar engaños a medida. La mejor defensa combina criterio, prudencia y verificación constante.

Kasperky señaló que otra opción es usar tecnología de protección para frenar los ataques que la IA puede hacer más creíbles. Aunque no siempre es posible saber si un fraude fue creado o personalizado con IA, sí se pueden bloquear muchos de sus canales de ataque: enlaces maliciosos, páginas falsas, intentos de phishing, robo de credenciales o archivos peligrosos.