¿Puede un nombre definir tu inteligencia? La IA revela los tres más asociados a bajo coeficiente intelectual

En pleno auge del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, las máquinas no solo procesan datos, sino que también reflejan con inquietante precisión los sesgos que la sociedad suele ocultar.

Un reciente hallazgo en distintos sistemas de inteligencia artificial ha generado debate al detectar una correlación estadística entre ciertos nombres masculinos y un coeficiente intelectual (CI) más bajo. Aquí te explicamos más a detalle.

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Tanto modelos de lenguaje como análisis estadísticos automatizados han coincidido en un hallazgo incómodo: nombres como Jonathan, Kevin, Rodrigo, Brandon, Dylan, Tyler o Bruno aparecen reiteradamente asociados a puntuaciones cognitivas inferiores al promedio en los datos revisados por la inteligencia artificial.

De todos ellos, Jonathan es el nombre que más destaca en estos análisis, al estar vinculado a un coeficiente intelectual (CI) medio inferior a 85, una cifra que, según las escalas estándar, se sitúa por debajo del promedio general de la población.

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No, al menos no porque el nombre lo cause directamente. La inteligencia artificial detecta correlaciones estadísticas entre ciertos nombres —como Kevin o Jonathan— y bajos puntajes en pruebas cognitivas, pero eso no significa que el nombre determine la inteligencia.

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Lo que sucede es que los algoritmos aprenden de millones de datos disponibles, sin entender su contexto social o histórico. La IA aprende incluso de los memes de internet, donde el nombre Kevin se asocia estereotípicamente a delincuencia, barrios peligrosos y una educación deficiente.

Si en esos datos personas con ciertos nombres aparecen más frecuentemente en entornos vulnerables o con baja escolaridad, el sistema repite esa asociación como si fuera una verdad objetiva, según reporta un estudio hecho por el sociólogo Emil Kilkegaard (clic aquí).

Además, los nombres pueden estar cargados de estigmas sociales: estudios como el hecho por el economista David Figlio (clic aquí). y publicado en Researchgate, muestran que los docentes o empleadores pueden tener expectativas más bajas cuando se enfrentan a nombres asociados a clases populares.

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Esto influye en el rendimiento real de quienes los llevan, no por su capacidad, sino por el trato que reciben, revelando que el verdadero problema no es el nombre, sino cómo los sesgos sociales se cuelan en los datos y luego en los algoritmos.

Y si no se los interpreta con criterio humano, pueden derivar en discriminación algorítmica.