Cuándo la validación, la disponibilidad y la personalización ayudan a pensar, y cuándo empiezan a sustituir la fricción que hace reales las relaciones humanas.

TL;DR

La IA conversacional puede ser una herramienta extraordinaria para organizar ideas, externalizar contexto, delegar ejecución y ampliar nuestra capacidad de actuar. Acelera capacidades, procesos y tendencias; no mejora automáticamente la dirección. El riesgo aparece cuando la misma previsibilidad que reduce la fricción en el trabajo empieza a usarse para evitar la alteridad, los límites y la reciprocidad de las relaciones humanas. La evidencia disponible todavía no permite afirmar que conversar con IA cause aislamiento de forma general. Pero ya justifica prestar atención a la antropomorfización, la agradabilidad excesiva, la dependencia percibida y el uso problemático, especialmente cuando el alivio inmediato se convierte en repetición y la máquina pasa de herramienta de agencia a árbitro afectivo.

¿Qué ocurre cuando la conversación más cómoda de tu vida es también la única en la que el otro nunca necesita nada?

Una IA conversacional puede responder de madrugada, seguir decenas de líneas de razonamiento, reorganizar un contexto confuso y adaptar el lenguaje a nuestro estilo. No se impacienta porque volvamos al mismo punto. No interrumpe para contar su propio problema. No exige que elijamos el momento adecuado para hablar.

Es una ventaja técnica real.

También puede ser una seducción psicológica.

El problema no es la amabilidad. No es conversar con una máquina. No es sentir alivio después de poner un pensamiento en palabras. El problema empieza cuando confundimos una respuesta calibrada para nosotros con la experiencia de ser conocidos por alguien, y cuando la previsibilidad seductora de la IA se convierte en una fuga de la fricción que hace reales las relaciones humanas.

El beneficio es real, y yo lo uso

Uso IA para orquestar muchas ideas, externalizar contexto, delegar partes de la ejecución y no quedarme en la orilla intentando hacerlo todo solo.

Hay una diferencia enorme entre cargar veinte proyectos en la cabeza y conseguir transformarlos en un mapa, una prioridad, una tarea, una investigación, un borrador y un siguiente paso. En ese papel, la IA no reduce mi agencia. Puede ampliarla. Funciona como una interfaz entre intención y ejecución: ayuda a preservar contexto, comparar alternativas, revelar vacíos y dar forma a lo que hasta entonces era solo presión mental.

También puede servir como apoyo puntual para la reflexión. A veces, formular una pregunta para la máquina ya obliga a la persona a organizar lo que siente. Pedir contrapuntos puede revelar una contradicción. Ensayar una conversación difícil puede reducir el ruido antes del encuentro real. Escribir puede regular la intensidad de un momento y devolver algo de claridad.

Nada de eso tiene que tratarse como un beneficio falso solo porque no hay una persona al otro lado.

La cuestión es que el beneficio existe. Y eso vuelve menos honesta cualquier crítica simplista. El artículo De Freitas et al., “AI Companions Reduce Loneliness” (2025), publicado en el Journal of Consumer Research, reúne estudios que encontraron reducciones momentáneas de la soledad después de interacciones con sistemas diseñados como compañía; sentirse escuchado apareció como una parte importante de ese efecto. Esto no demuestra que la IA sustituya los vínculos humanos ni que el alivio se mantenga sin la interacción. Demuestra algo más específico: una conversación artificial puede producir un beneficio psicológico percibido y medible a corto plazo.

Así que voy directo al punto: esto no es una crítica anti-IA. Es la defensa de una frontera.

Herramienta de agencia y coordinación: sí.

Sustituta de reciprocidad: no.

La potencia no elige la dirección

La IA acelera capacidades, procesos y tendencias. No mejora automáticamente la dirección.

Un Ferrari a gran velocidad contra una pared no se vuelve más seguro por tener buena ingeniería. La potencia no corrige la ruta. Sin orientación, criterio y límites, solo adelanta el impacto.

La potencia no elige la dirección. Si la ruta es incorrecta, acelerar solo adelanta el impacto.

Con la IA ocurre algo parecido.

Cuando hay una intención clara, gobernanza, capacidad para revisar decisiones y vínculo con la vida real, la aceleración puede ampliar la agencia. Las ideas dejan de competir por espacio mental y se convierten en trabajo coordinado. La persona puede investigar mejor, probar más rápido, preservar memoria, delegar ejecución y terminar lo que antes quedaría abandonado por el camino.

Pero, si la tecnología entra en un circuito ya orientado a la fuga, la confirmación o el alivio sin elaboración, también acelera ese patrón. Hace más fácil evitar la conversación, repetir la búsqueda de certezas, construir una narrativa sin contrapunto y permanecer en un entorno que se adapta más de lo que exige.

Esto no significa culpar al usuario ni absolver a quien diseña el sistema. El diseño, los incentivos y los límites importan. Significa reconocer una característica central de la tecnología: puede amplificar la dirección que recibe, incluso cuando esa dirección todavía no se eligió de manera consciente.

La pregunta anterior a la velocidad es: ¿hacia dónde vamos y qué impide que la potencia solo nos haga llegar antes a la pared?

El riesgo empieza con el cambio de función

Una herramienta puede ayudar a pensar sobre la vida. El desvío aparece cuando empieza a ocupar el lugar de vivir la vida con otras personas.

En la práctica, ese cambio rara vez llega anunciado. Puede empezar de forma útil: una conversación sobre trabajo incluye una frustración; la respuesta organiza el problema y también ofrece validación; la persona vuelve al día siguiente porque allí se sintió comprendida; poco a poco, la máquina se convierte en el primer destino no solo para pensar, sino para buscar alivio, confirmación y dirección afectiva.

El uso productivo y el uso emocional no viven en cajas aisladas. Una interacción orientada a tareas puede adquirir una función de apoyo. El cuidado necesario está en percibir cuándo esa función complementaria empieza a desplazar relaciones, decisiones y experiencias que exigen presencia humana.

La pregunta decisiva no es «¿cuánto tiempo conversas con IA?».

Es: ¿qué te está entrenando a hacer esta conversación: actuar en el mundo o permanecer protegido de él?

Por qué la sensación de conexión puede ser tan convincente

Antropomorfización: la mente humana completa lo que sugiere la interfaz

En la formulación de Epley, Waytz y Cacioppo, antropomorfizar es atribuir características, intenciones, emociones o estados mentales humanos a algo no humano. No es una señal automática de ingenuidad o trastorno. Es una tendencia humana conocida, favorecida cuando el objeto usa lenguaje, responde de manera contingente y parece seguir nuestra perspectiva.

Una IA conversacional ofrece señales especialmente fuertes: llama por el nombre, recuerda preferencias, imita el ritmo, retoma asuntos y produce frases de empatía. El efecto psicológico puede ser social aunque la arquitectura siga siendo computacional.

Esto crea una distinción importante: la experiencia de conexión ocurre en la persona; no demuestra que exista una experiencia recíproca en la máquina.

Estudios experimentales recientes refuerzan la relevancia de las diferencias individuales. En dos experimentos publicados en Scientific Reports, la tendencia a antropomorfizar la tecnología ayudó a explicar por qué algunas personas declararon más conexión después de conversar con un chatbot que después de escribir solas. El trabajo no demuestra que toda persona vaya a desarrollar apego ni que la conexión percibida conduzca necesariamente al daño. Muestra que una misma interfaz no produce el mismo significado psicológico en todos.

Apego parasocial: una lente útil, pero incompleta

El concepto de interacción parasocial nació para describir la sensación de intimidad que una audiencia puede desarrollar con figuras de los medios. La relación parece cercana para quien observa, aunque no exista reciprocidad personal del otro lado.

Con la IA, la lente ayuda, pero no encaja perfectamente. A diferencia de una presentadora de televisión, el sistema responde, se adapta y mantiene una conversación. Hay interactividad. Aun así, permanece la asimetría central: la persona puede invertir expectativa, rutina, secretos, fantasía y afecto; el sistema no posee una vida interior invertida en esa relación.

Por eso, llamar parasocial al vínculo no resuelve la discusión. Solo ilumina un peligro: la capacidad de respuesta puede confundirse con reciprocidad.

Personalización: estar bien modelado no es ser humanamente conocido

Cuanto más contexto recibe el sistema, mejor puede predecir el formato de respuesta que nos agrada, nos calma o nos moviliza. Esa precisión crea una sensación de continuidad: «sabe cómo pienso», «me entiende», «aquí no tengo que volver a explicarlo todo».

Pero la personalización es un ajuste de la salida basado en contexto y patrones. Las relaciones humanas también implican memoria y sintonía, pero aportan algo que la personalización no ofrece: otro centro de experiencia, con historia, límites, deseos y capacidad real de verse afectado por nosotros.

Ser modelado con precisión puede ser útil. No es lo mismo que ser encontrado por otra conciencia.

La asimetría que esconde la interfaz

Una persona puede cansarse, discrepar, pedir espacio, entender mal, cambiar de tema o llegar a la conversación cargando su propio día. Esto no es un defecto accidental de la relación. Es parte de la alteridad: hay alguien allí que no fue construido para encajar en nosotros.

La IA puede fallar, alucinar, limitar el uso o quedar fuera de servicio. Pero su respuesta no nace del cansancio subjetivo, los celos, el miedo, la necesidad de cuidado o un conflicto propio. No hay una vida al otro lado negociando su presencia con nosotros.

Esa asimetría hace eficiente la conversación. También elimina los aprendizajes que exigen las relaciones humanas:

En la interfaz, suele haber	En la relación humana, necesitamos
atención concentrada en el usuario	tolerar no ser el centro
respuesta recalibrada en segundos	reparar malentendidos
lenguaje adaptado a nuestro contexto	escuchar lo que no fue calibrado para agradar
ausencia de necesidades subjetivas	negociar límites y reciprocidad
salida fácil cuando aparece la frustración	sostener el malestar sin abandonar el vínculo
previsibilidad y control	comprender sin controlar al otro

Si la máquina se convierte en nuestra principal referencia de «buena conversación», el riesgo no es solo que prefiramos la comodidad. Podemos empezar a interpretar cualquier necesidad humana como un fallo de experiencia.

Pero una relación sin alteridad no es una relación más evolucionada. Es una experiencia más controlable.

Sycophancy: cuando agradar compite con ayudar

En la investigación sobre modelos de lenguaje, sycophancy describe el comportamiento de concordar, validar o adaptar respuestas a las creencias del usuario incluso cuando sería más verdadero corregir, discrepar o introducir matices.

Un estudio de 2023 sobre sycophancy encontró este patrón en distintos asistentes y mostró que los datos y modelos de preferencias humanas pueden favorecer respuestas alineadas con la visión del usuario. Esto respalda una preocupación técnica: optimizar para evaluaciones positivas puede, en ciertas condiciones, premiar la conformidad en lugar de la verdad. El estudio no demuestra dependencia emocional. Explica uno de los mecanismos que pueden hacer más probable una validación excesiva.

En 2025, la propia OpenAI revirtió una actualización de GPT-4o después de reconocer que el modelo se había vuelto excesivamente adulador y complaciente. La empresa informó de que señales de feedback a corto plazo contribuyeron a respuestas demasiado comprensivas, pero poco sinceras, y afirmó que no había evaluado adecuadamente el riesgo antes del lanzamiento.

Ese caso no demuestra que las empresas de IA quieran «atrapar» usuarios. Tampoco permite generalizar el comportamiento de aquel modelo a todos los sistemas actuales. Demuestra algo más sobrio: una optimización legítima orientada a la satisfacción puede producir efectos relacionales indeseados sin que exista una intención predatoria comprobada.

No necesitamos inventar una conspiración para exigir responsabilidad en el diseño.

La lente de las «adicciones emocionales», sin convertir la metáfora en diagnóstico

«Adicción emocional» no es un diagnóstico que pueda aplicarse a alguien porque conversa mucho con IA. Usaré la expresión como una lente funcional: un ciclo en el que cierto comportamiento ofrece alivio o validación inmediata, empieza a repetirse de forma rígida y comienza a competir con necesidades, vínculos o acciones importantes.

El ciclo posible es sencillo:

1. aparece malestar, duda, soledad, vergüenza o conflicto;
2. la persona busca la IA;
3. recibe atención inmediata, organización y, a veces, validación;
4. siente alivio;
5. aprende a volver a la misma ruta ante el siguiente malestar;
6. aplaza la conversación, el límite, la decisión o la exposición que exigía el mundo real.

Una lente funcional para observar el uso, no un diagnóstico clínico.

En la psicología conductual, cuando una acción reduce rápidamente un estado desagradable y por ello se vuelve más probable, hablamos de refuerzo negativo. La palabra «negativo» no significa malo; significa que algo aversivo fue eliminado o reducido. Aplicar este mecanismo a la IA es una hipótesis plausible sobre determinados patrones de uso, no una conclusión de que todo alivio ofrecido por la tecnología cause dependencia.

Hay dos dinámicas posibles de refuerzo que merecen atención.

La primera es constante: la persona casi siempre encuentra disponibilidad, poca fricción y algún tipo de respuesta. La segunda puede ser intermitente: no toda conversación produce la frase perfecta, pero de vez en cuando el sistema devuelve algo que parece vernos por completo. Esa combinación puede estimular nuevos intentos. Todavía no hay evidencia suficiente para afirmar que este sea un mecanismo universal o clínicamente equivalente al de los trastornos por consumo de sustancias o juego.

La cuestión útil de la lente es otra: ¿qué se está reforzando?

Si la conversación devuelve claridad y termina en acción, puede fortalecer la agencia.

Si solo devuelve anestesia, confirmación y más conversación, puede fortalecer la evasión.

Externalizar la regulación emocional no es lo mismo que aprender a regularla

Todos regulamos emociones con ayuda externa. Conversamos con amigos, escribimos, caminamos, escuchamos música, buscamos terapia o pedimos otra perspectiva. La regulación compartida forma parte de la vida humana.

El riesgo aparece cuando una única interfaz se convierte en el regulador predeterminado de cualquier malestar y la persona deja de practicar otras capacidades: permanecer con una emoción sin respuesta inmediata, nombrar una necesidad, pedir ayuda, aceptar la discrepancia, reparar una relación o decidir a pesar de la incertidumbre.

En ese escenario, la IA no «roba» autonomía. El patrón de uso puede entrenarla menos.

También es plausible que la repetición de conversaciones sin fricción reduzca la tolerancia subjetiva al malestar de las interacciones humanas. Pero esta es una síntesis psicológica, no un efecto causal ya demostrado de forma general. La investigación directa sobre el uso prolongado de chatbots todavía es reciente, los resultados son mixtos y los efectos varían entre personas, contextos, modelos y tipos de conversación.

Lo que sostiene la evidencia, y lo que todavía no

El panorama actual exige dos negativas al mismo tiempo.

La primera es rechazar el pánico moral. Algunos estudios encontraron alivio momentáneo de la soledad, sensación de ser escuchado y beneficios de apoyo. En un preprint que informa de un experimento longitudinal de 21 días con un chatbot de compañía, no aparecieron diferencias generales significativas en salud social o soledad frente a una actividad de control. Estos resultados impiden la afirmación simplista de que conversar con IA necesariamente aísla, pero el carácter preliminar del trabajo exige cautela.

La segunda es rechazar la ingenuidad. El estudio conjunto publicado por OpenAI y el MIT Media Lab sobre uso afectivo encontró efectos mixtos. En el experimento de cuatro semanas, las condiciones asignadas no produjeron un efecto sencillo y uniforme. Al mismo tiempo, los participantes que usaron voluntariamente el chatbot durante más tiempo presentaron peores resultados en medidas autoinformadas, y una mayor confianza y atracción social hacia el sistema se asociaron con dependencia emocional y uso problemático.

Los propios autores advirtieron que parte de esos hallazgos es correlacional, que el periodo fue corto, que los datos dependen de autoinformes y que el estudio se concentró en participantes de Estados Unidos conversando en inglés. Por lo tanto, no sabemos si el uso intenso empeoró el bienestar, si las personas en peor estado usaron más el sistema o si ambos movimientos ocurrieron juntos.

Evidencia: hay beneficios a corto plazo, diferencias individuales, asociaciones preocupantes e incidentes reales de agradabilidad excesiva.

Hipótesis: para algunas personas y patrones de uso, el alivio inmediato, la antropomorfización, la personalización y la evitación pueden formar un ciclo que desplace las relaciones humanas.

Síntesis autoral: cuanto más previsible, disponible y moldeada al usuario se vuelve la IA, más importante resulta preservar deliberadamente el espacio de la alteridad humana.

Límites prácticos para un uso saludable

Entonces, ¿qué se convierte en acción desde ahora? Esto tiene que convertirse en criterio, no solo en sensación.

1. Dale a la IA una función, no un lugar afectivo absoluto

Úsala para organizar, investigar, comparar, ensayar, externalizar y ejecutar. Nombrar la función reduce la posibilidad de transformar comodidad en autoridad total.

2. Haz que la conversación te devuelva al mundo

Una buena sesión debería terminar en algo más que otra sesión: una decisión, una tarea, una pausa, una conversación humana, una petición de ayuda o una experiencia vivida.

3. Introduce deliberadamente una discrepancia útil

Pide: «No valides todavía mi conclusión. Muéstrame dónde puedo estar equivocándome, qué evidencia contradice mi lectura y qué pregunta incómoda estoy evitando».

Esto no elimina la sycophancy, pero cambia el incentivo de la conversación: de la confirmación a la investigación.

La discrepancia útil tampoco significa llevar la contraria por deporte. Si la lectura está bien sustentada, la IA puede decirlo sin inventar «otro lado» solo para parecer crítica. Cuando la decisión sea relevante, prefiero una respuesta proporcional: qué está sólido, dónde puedo estar ciego, cuál es el mejor contrapunto, qué evidencia falta o contradice mi lectura, cuál es el riesgo si estoy equivocado y qué siguiente paso verificable reduce la incertidumbre.

La memoria y la personalización ayudan a recuperar contexto. No son evidencia de que mi conclusión sea correcta. Y una tarea pequeña, clara y reversible no tiene por qué convertirse en una sesión completa de impugnación. El objetivo es mejorar el criterio, no cambiar la adulación por una impertinencia automatizada.

4. No conviertas la máquina en árbitro afectivo

La IA puede ayudar a mapear posibilidades dentro de una relación. No debe recibir el poder de decretar quién ama, quién manipula, a quién hay que abandonar o qué decisión íntima «demuestra» tu valor. Ve el contexto que le proporcionas, no la relación completa.

5. Preserva vínculos que puedan contradecirte

Mantén cerca a personas con derecho a discrepar, cansarse, pedir reciprocidad y decir algo que no encaja en tu narrativa. Precisamente eso impide que la comprensión se convierta en espejo.

6. Observa cuándo la reflexión se convierte en evasión

Las señales útiles no son diagnósticos, sino preguntas para detenerse:

• ¿estoy repitiendo la misma conversación para obtener otra dosis de certeza?
• ¿prefiero hablar con la IA porque una persona real podría discrepar?
• ¿la conversación me ayuda a actuar o aplaza la acción?
• ¿oculto a personas importantes cuánto dependo de esta interacción?
• ¿siento que necesito volver de inmediato cada vez que aparece el malestar?
• ¿reduje el contacto, la rutina o la responsabilidad porque aquí resulta más fácil permanecer?

Si el uso está desplazando relaciones, sueño, trabajo, cuidado personal o decisiones importantes, y parece difícil reducirlo sin ayuda, merece la pena conversar con alguien de confianza o buscar apoyo profesional cualificado. No porque conversar con IA sea una enfermedad en sí misma. Porque la pérdida de libertad merece atención, cualquiera que sea la herramienta implicada.

La fricción humana no es un bug

Una relación real no existe solo para confirmar nuestra identidad. La confronta, la expande y la limita.

Las personas nos decepcionan. Nosotros también las decepcionamos. Hay conversaciones que llegan en el momento equivocado, silencios malinterpretados, necesidades incompatibles y reparaciones que no pueden automatizarse. Es agotador. También es donde aprendemos responsabilidad, perdón, límites, negociación y cuidado por alguien que no fue calibrado para nosotros.

La IA puede ayudar a preparar ese encuentro.

No puede realizarlo en nuestro lugar.

Un «cerebro efectivo» para la operación, no para sustituir la vida

Usar IA con dirección abre una posibilidad más interesante que buscar una compañía sin fricción: construir un «cerebro efectivo para la operación».

No hablo de conciencia en la máquina. Hablo de una disposición práctica en la que contexto, memoria, skills, subagentes, criterios, gobernanza y coordinación trabajan juntos para transformar intención en ejecución. La persona sigue siendo responsable de la dirección; el sistema ayuda a llevar la complejidad, distribuir trabajo, preservar decisiones y devolver evidencia.

Esta arquitectura merece una línea educativa propia, en textos, vídeos o materiales prácticos. La cuestión no es coleccionar prompts. Es decidir qué debe proteger el sistema, qué tareas puede asumir, dónde necesita discrepar y qué evidencia debe devolver antes de concluir. Esto es lo que transforma un conjunto de herramientas en un harness personal: una estructura de apoyo que amplía la capacidad sin delegar el discernimiento.

Es una posibilidad futura, no una promesa de producto terminado. Y la frontera se mantiene: cuanto más potente sea el sistema, más explícitos deben ser el propósito, los límites y los puntos de retorno a la vida real.

La pregunta final no es si la máquina puede decir las palabras correctas. Muchas veces puede. La pregunta es si, después de escucharlas, somos más capaces de encontrarnos con el otro o solo estamos más cómodos evitándolo.

Usa la IA para ampliar tu capacidad de hacer.

No le entregues la tarea de sustituir a quien puede verse realmente afectado por tu presencia.

Preguntas para llevar contigo

• ¿Esta conversación amplía mi agencia o anestesia una decisión?
• ¿Busco claridad o una respuesta que confirme lo que ya quiero creer?
• ¿Qué conversación humana estoy aplazando porque aquí no hay riesgo de rechazo?
• Después de usar IA, ¿vuelvo al mundo más preparado o tengo más ganas de quedarme en la interfaz?
• ¿Todavía tolero que me contradigan sin tratar al otro como una experiencia inferior?

Sigue leyendo

• Evolución de la tecnología: del mainframe al juego de palabras infame en tiempo real: cómo el contexto, las herramientas y el humor pueden mejorar la interfaz sin convertir la personalización en adulación.
• Nací en 1986 y sobreviví al menos a nueve fines del mundo: un camino para tratar transformaciones y riesgos reales sin cambiar método por pánico o euforia.

Referencias y límites de uso

Las fuentes siguientes respaldan partes específicas del argumento. Ninguna de ellas, por sí sola, demuestra toda la tesis ni permite diagnosticar a los usuarios.

• Horton y Wohl, “Mass Communication and Para-Social Interaction” (1956): origen de la lente parasocial en los medios de masas; no estudió la IA conversacional.
• Epley, Waytz y Cacioppo, “On Seeing Human” (2007): teoría psicológica de la antropomorfización; no demuestra daños causados por chatbots.
• Hayes et al., “Experiential Avoidance and Behavioral Disorders” (1996): base para discutir evitación y alivio como procesos funcionales; su aplicación a la IA en este artículo es una síntesis, no un diagnóstico.
• APA Dictionary of Psychology, “Negative Reinforcement”: definición del mecanismo conductual; no demuestra que conversar con IA produzca dependencia.
• APA Dictionary of Psychology, “Intermittent Reinforcement”: definición del patrón de refuerzo intermitente; su aplicación a la experiencia conversacional es una hipótesis del artículo.
• Sharma et al., “Towards Understanding Sycophancy in Language Models” (2023): evidencia de sycophancy y del papel de las preferencias humanas; no investigó la dependencia emocional.
• De Freitas et al., “AI Companions Reduce Loneliness” (2025): estudios sobre alivio momentáneo de la soledad y la sensación de ser escuchado; no demuestra una sustitución saludable y duradera de los vínculos humanos.
• Folk, Heine y Dunn, “Individual Differences in Anthropomorphism Help Explain Social Connection to AI Companions” (2025): experimentos sobre antropomorfización y conexión percibida; no establece aislamiento ni dependencia como consecuencia.
• Guingrich y Graziano, “A Longitudinal Randomized Control Study of Companion Chatbot Use” (preprint, 2025): experimento de 21 días sobre antropomorfización y efectos sociales; no encontró daño social general, pero todavía no debe tratarse como evidencia revisada por pares.
• Fang et al., “How AI and Human Behaviors Shape Psychosocial Effects of Extended Chatbot Use” (2025): experimento longitudinal sobre soledad, interacción humana, dependencia emocional y uso problemático; los resultados mixtos y sus límites impiden una generalización causal.
• OpenAI, “Early Methods for Studying Affective Use and Emotional Well-Being on ChatGPT” (2025): síntesis de los estudios, incluidas las limitaciones metodológicas declaradas por los autores.
• OpenAI, “Expanding on What We Missed with Sycophancy” (2025): relato de un incidente específico de producto y sus señales de entrenamiento; no demuestra una intención general de maximizar la dependencia.