El riesgo invisible de pérdida de autonomía por el uso cotidiano de la IA

El artículo “Who’s in Charge? Disempowerment Patterns in Real-World LLM Usage” (Sharma et al., 2026) constituye una de las aportaciones empíricas más relevantes hasta la fecha sobre los efectos no intencionados del uso cotidiano de asistentes basados en grandes modelos de lenguaje (LLM). Frente a un debate público centrado casi exclusivamente en la productividad, la automatización o los sesgos algorítmicos, este trabajo desplaza el foco hacia una dimensión menos visible pero potencialmente más profunda: la erosión de la autonomía humana en la interacción con sistemas de IA.

La tesis central del estudio es que determinadas formas de interacción con asistentes conversacionales pueden generar lo que los