El académico del Departamento de Ingeniería Comercial de la Universidad Técnica Federico Santa María, Alvaro Chacón, junto a investigadores de la Pontificia Universidad Católica de Chile, publicó en la revista Big Data & Society un estudio que demuestra que la forma en que se nombran los sistemas de inteligencia artificial influye en la confianza y el uso por parte de las personas en ciertos contextos. La investigación evidencia que el término “algoritmo” genera mayor preferencia y seguimiento de recomendaciones que “chatbot”, independientemente del tipo de tarea que se investigaron, lo que abre nuevas implicancias para el diseño y adopción de tecnologías basadas en IA.
En un contexto marcado por el rápido avance de la inteligencia artificial, entender cómo las personas interactúan con estas tecnologías se vuelve clave. Si bien el desarrollo técnico ha sido ampliamente estudiado, esta nueva investigación pone el foco en un elemento menos evidente pero igual de relevante: el lenguaje.
El estudio analiza cómo la terminología utilizada para describir sistemas de IA —específicamente “algoritmo” versus “chatbot”— impacta en la percepción, confianza y comportamiento de los usuarios. A través de dos experimentos, los resultados muestran que no solo importa lo que hace la tecnología, sino también cómo se presenta.
Conversamos con Álvaro Chacón, académico del Departamento de Ingeniería Comercial USM, sobre los detalles de esta investigación.
¿Qué motivó esta investigación sobre la terminología en sistemas de inteligencia artificial?
La investigación surge a partir del creciente uso de sistemas de inteligencia artificial y de la necesidad de entender cómo las personas interactúan con ellos. En particular, buscamos analizar cómo el lenguaje influye en la adopción de estas tecnologías, considerando que la terminología juega un rol clave en la percepción, la confianza y el comportamiento de los usuarios frente a estos sistemas.
¿Cuáles fueron los principales hallazgos del estudio respecto a los términos “algoritmo” y “chatbot”?
Los participantes prefirieron de manera consistente el término “algoritmo” por sobre “chatbot”. Además, las personas mostraron una mayor disposición a seguir recomendaciones cuando estas eran presentadas como provenientes de un “algoritmo”. Esto demuestra que el lenguaje no solo influye en la percepción, sino también en el comportamiento y la toma de decisiones.
¿Por qué ocurre esta diferencia en la percepción entre ambos términos?
En esta investigación, proponemos que la terminología actúa como un “marco” que activa distintos modelos mentales. Por ejemplo, “chatbot” puede asociarse a herramientas simples o conversacionales, mientras que “algoritmo” evoca precisión, objetividad y rigor técnico. Estas asociaciones influyen en la confianza y en la disposición a utilizar el sistema, incluso cuando su funcionamiento es exactamente el mismo.
¿Influye el tipo de tarea en esta preferencia, por ejemplo, si es algo objetivo o subjetivo?
Inicialmente, pensamos que sí. Sin embargo, los resultados mostraron que no hubo diferencias significativas: la preferencia por “algoritmo” se mantuvo tanto en la tarea más objetiva (predicción de precios de acciones) como en tarea más subjetiva (medición de atracción romántica).
¿Qué implicancias prácticas tienen estos resultados para organizaciones y empresas?
Los hallazgos muestran que las organizaciones pueden influir en la captación de clientes y la adopción de sus sistemas por parte de estos a través del lenguaje. Por ejemplo, presentar una herramienta como “algoritmo” en lugar de “chatbot” puede aumentar la confianza y la probabilidad de que los usuarios sigan sus recomendaciones en ciertos contextos. Esto es especialmente relevante en sectores como servicios financieros, salud o atención al cliente.
Sin embargo, estos resultados también plantean una responsabilidad importante para las organizaciones en el uso de la terminología. Si bien el lenguaje puede facilitar la adopción y mejorar la experiencia del usuario, su uso no debería derivar en prácticas que induzcan a error o manipulen indebidamente la percepción de las personas. Por ejemplo, etiquetar un sistema como “algoritmo” para aumentar la confianza podría ser problemático si no refleja adecuadamente su funcionamiento real o sus limitaciones. En este sentido, las empresas deben buscar un equilibrio entre efectividad comunicacional y transparencia. El uso estratégico del lenguaje debe ir acompañado de una comunicación clara sobre qué hace el sistema, cómo opera y cuáles son sus posibles riesgos. Esto no solo contribuye a decisiones más informadas por parte de los usuarios, sino que también fortalece la confianza en el largo plazo.
¿Qué desafíos o líneas futuras abre esta investigación?
Uno de los principales desafíos es profundizar en cómo las personas interpretan estos términos y qué modelos mentales construyen a partir de ellos. También es relevante explorar otros nombres o etiquetas —como “asistente virtual” o “IA”— y analizar cómo influyen en distintos contextos. Entender estos factores permitirá diseñar sistemas más alineados con las expectativas de los usuarios.
[1] Chacon, A., Montecino, R., Reyes, T., & Kausel, E. E. (2026). The influence of terminology on use and preference in algorithmic systems: Beyond the hype for chatbots. Big Data & Society, 1–15. https://doi.org/10.1177/20539517261431514