Humanos vs máquinas: un estudio comparativo sobre la habilidad humana para detectar contenido generado por ia.

Abstract

El rápido avance de la inteligencia artificial (IA) plantea nuevos desafíos para la percepción humana y la validación de la información. El objetivo de este estudio fue determinar la habilidad de los estudiantes de la ULEAM para reconocer entre imágenes de autoría humana e imágenes generadas por inteligencia artificial. Mediante un diseño cuantitativo basado en la Teoría de Detección de Señales, se aplicó un instrumento de evaluación visual de forma presencial en las aulas a una muestra de 381 estudiantes. Los estímulos incluyeron imágenes reales, así como sintéticas generadas mediante modelos de IA generativa. Los resultados mostraron una vulnerabilidad perceptiva generalizada, con un índice de detectabilidad débil-moderado (d' = 0.63) y un sesgo de respuesta conservador (c = 0.61), señalando una predisposición a asumir las imágenes sintéticas como auténticas. No se hallaron diferencias significativas según el género o experiencia previa con IA. Sin embargo, se registró un rendimiento superior en las facultades de Ciencias Sociales (d' = 0.81) y Ciencias de la Salud (d' = 0.69), con una discriminación moderada en los estudiantes de noveno semestre (d' = 1.01), registrando un mayor rendimiento en estudiantes de niveles superiores, lo que sugiere una asociación positiva entre el avance académico y el escrutinio crítico. El análisis de indicios visuales demostró que la detección exitosa requiere abandonar la intuición superficial para aplicar un escrutinio técnico enfocado en el detalle y el color. Se concluye que la intuición visual es insuficiente frente a la IA generativa, exigiendo una alfabetización mediática estructural y transversal para reducir el engaño cognitivo.