El 6 de octubre de 1973, Egipto y Siria atacaron a Israel por sorpresa. Durante días, la inteligencia militar israelí había recibido señales claras: tropas que se movían, equipos de cruce de canales llegando al frente, familias de asesores soviéticos evacuadas de Egipto. No faltaban datos. Lo que pasó fue que los analistas tenían una idea fija, que en Israel se recuerda como «la Concepción»: Egipto no atacaría hasta tener capacidad aérea para golpear en profundidad. Cada señal nueva se leyó a la luz de esa idea, y se descartó.
Treinta años después, en 2002, los servicios de inteligencia de Estados Unidos concluyeron que Irak tenía armas de destrucción masiva. No las tenía. La comisión que investigó el caso escribió en 2005 que la comunidad de inteligencia había estado «completamente equivocada» (dead wrong, en el original) en casi todos sus juicios previos a la guerra, en buena parte por hipótesis que nadie desafió y por fuentes que nadie verificó a fondo.
Las dos fallas tienen algo en común: el problema no estaba en la información, estaba en la mente de quien la analizaba. ¿Puede la inteligencia artificial ayudar a evitarlo? Sí, si se la usa bien. Y puede empeorarlo, si se la usa mal.
La mente del analista: lo que explicó Richards Heuer
En 1999, el veterano de la CIA Richards Heuer publicó Psicología del análisis de inteligencia, un libro que sigue siendo lectura obligatoria en el oficio. Su idea central es incómoda: todos vemos lo que esperamos ver. Nuestra mente arma modelos para entender el mundo y después filtra la información para que encaje en ellos. Saberlo no alcanza para evitarlo, igual que saber que una ilusión óptica es una ilusión no hace que dejes de verla.
Por eso Heuer no proponía «esforzarse más», sino usar herramientas que obliguen a pensar distinto. Esas herramientas hoy se llaman técnicas analíticas estructuradas. Y la IA resultó ser un compañero muy útil para aplicarlas.
Los sesgos más peligrosos (y qué pedirle a la IA)
- Sesgo de confirmación: buscar y valorar más lo que confirma lo que ya creés. Es el más común y el más dañino.
- Anclaje: quedar atado a la primera cifra o la primera explicación que escuchaste, aunque después aparezcan datos mejores.
- Imagen en espejo: suponer que el otro (un gobierno, una banda, un competidor) piensa y decide como pensarías vos. Fue parte del error de 1973.
- Disponibilidad: darle más peso a lo que es fácil de recordar, como el último caso que salió en las noticias.
- Pensamiento de grupo: el equipo entero se pone de acuerdo demasiado rápido y nadie se anima a decir «¿y si estamos equivocados?».
- Cierre prematuro: quedarse con la primera explicación que «cierra», sin buscar alternativas.
Cuatro técnicas para hacer con IA
La gracia de la IA es que no tiene ego ni miedo a contradecir al jefe. Si se lo pedís explícitamente, puede jugar el papel que en un equipo nadie quiere jugar.
1. Abogado del diablo. Le das tu conclusión y le pedís que la ataque con los mejores argumentos posibles:
Esta es mi conclusión: [...]. Actuá como abogado del diablo. Dame los 5 argumentos más fuertes en contra y qué evidencia, si apareciera, demostraría que estoy equivocado.
2. Revisión de supuestos clave. Todo análisis se apoya en cosas que damos por ciertas sin decirlo. Pedile que las haga visibles: «¿Qué supuestos tiene que ser verdad para que esta conclusión sea correcta? ¿Cuál es el más frágil?». Los israelíes de 1973 habrían descubierto que todo dependía de un solo supuesto.
3. Hipótesis en competencia. Es la técnica más famosa de Heuer. En lugar de probar una hipótesis, se arma una matriz con varias y se evalúa cada dato contra todas. La clave está en buscar la evidencia que descarta hipótesis, no la que las confirma. La IA te ayuda a no quedarte con dos opciones cuando hay cinco, y a armar la matriz en minutos:
4. Pre mortem. Propuesta por el psicólogo Gary Klein: imaginá que pasaron seis meses y tu análisis resultó un desastre. ¿Por qué falló? Pedirle a la IA diez razones posibles destraba lo que el equipo no se anima a decir en voz alta.
Cuidado: la IA también tiene sesgos
Usar la IA contra tus sesgos no sirve si caés en los suyos. Hay tres que todo analista tiene que conocer:
- Complacencia. Los modelos tienden a darle la razón a quien pregunta. Investigaciones publicadas desde 2023 lo documentaron, y en abril de 2025 OpenAI retiró una actualización de ChatGPT por ser demasiado aduladora. Si le preguntás «¿no es cierto que…?», probablemente te diga que sí. Por eso, la consigna tiene que pedirle explícitamente que te contradiga.
- Sesgo de automatización. No es de la máquina, es nuestro: la tendencia a confiar de más en lo que dice un sistema automático. Una respuesta bien redactada parece verdadera. No lo es por eso.
- Anclaje en la primera respuesta. Si le pedís una explicación y te da una, es fácil quedarse con esa. Pedile siempre varias, y pedíselas antes de contarle lo que vos pensás.
A esto se suman las alucinaciones: datos, citas y fuentes inventadas. Lo explicamos en detalle en Inteligencia artificial y análisis de inteligencia: cómo ayuda al analista.
Una regla para recordar
La IA es excelente para abrir el análisis: generar alternativas, encontrar huecos, cuestionar supuestos. Es peligrosa para cerrarlo: elegir la hipótesis ganadora, asignar probabilidades o decidir qué fuente es confiable. Abrir con la máquina, cerrar con criterio humano y con evidencia verificada.
Y no olvides de dónde sale la evidencia: en buena parte, de fuentes abiertas. Si una hipótesis depende de un dato que alguien publicó en internet, hay que saber rastrearlo y verificarlo. Eso es OSINT, y también lo contamos en OSINT con inteligencia artificial.
Aprendé a pensar como un analista profesional
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