Por Guillermo Ponce
Durante la última década, una parte importante de la economía digital se construyó alrededor de un principio clave: sostener la atención de los usuarios mediante ciclos de recompensa.
Las redes sociales aprendieron a retener usuarios a través de novedad, validación social e interacciones intermitentes. Ese diseño no exige que el contenido sea útil; exige que sea estimulante. El resultado es una relación basada en activación frecuente del sistema dopaminérgico (es decir, los circuitos cerebrales asociados a recompensa y motivación), alimentada por el descubrimiento constante, la comparación social y la reacción ante estímulos.
Ese diseño tiene consecuencias sociales fáciles de observar. Si una plataforma aprende qué te engancha, tenderá a mostrarte más de lo mismo. Eso hace que veas contenidos que confirman tus gustos, tus ideas y tus emociones. Con el tiempo, esto puede encerrarte en una burbuja y hacer que todo lo demás se sienta irrelevante, “aburrido” o erróneo. Además, el sistema está hecho para que regreses muchas veces al día. Eso fragmenta la atención, reduce la paciencia para sostener conversaciones largas y desplaza tiempo que antes se invertía en convivencia y contacto social.
El impacto no se limita a las horas frente a una pantalla. También cambia el tipo de estímulo al que el cerebro se acostumbra y el tipo de interacción que empieza a considerar normal.
Para nuestro cerebro, mantenerse atrapado en un proceso de estimulación constante no es estable ni deseable, por más adictivo que sea. La relación que tenemos con la tecnología difícilmente puede sostenerse indefinidamente bajo la misma lógica. El cerebro no solo busca recompensa; también busca regulación y estabilidad. Es decir: para encontrar un estado óptimo, buscamos movernos de experiencias centradas en picos a experiencias centradas en continuidad: consistencia, sincronía, previsibilidad y señales de acompañamiento.
Si lo traducimos a términos simples, hay dos lógicas distintas. Una es la lógica del pico: recompensa rápida, novedad y retorno frecuente. La otra es la lógica del vínculo: continuidad, previsibilidad y sensación de presencia. La oxitocina no “explica el amor” por sí sola, pero sí está asociada a procesos de apego y confianza que vuelven estable una relación cuando hay repetición y baja fricción. Esa es la química que favorece que un vínculo dure más que un estímulo.
Aquí aparece un cambio probable en el uso de la tecnología. Si las plataformas basadas en recompensa (redes sociales) suelen optimizar por activación emocional, existe un nuevo tipo de tecnología: agentes conversacionales y AI companions, que puede optimizar por estabilidad y continuidad.
No porque “sientan” ni porque hayan sido programados con un mejor propósito, sino porque exhiben patrones de interacción que el cerebro interpreta como señales de presencia y confiabilidad: disponibilidad constante, respuestas coherentes y consistentes, tono ajustado a las preferencias del usuario y memoria de detalles relevantes. Ese conjunto reduce fricción y aumenta la sensación de estabilidad. Con repetición y tiempo, estas características pueden favorecer la vinculación y el apego, incluso cuando la persona sabe que está interactuando con una máquina.
Esto no implica que la IA sustituya relaciones humanas, pero sí puede absorber parte de la función que estas cumplen. En un contexto de más tiempo a solas y de interacciones sociales más fragmentadas, una relación suficientemente consistente con un sistema puede volverse atractiva por razones prácticas: continuidad, baja fricción y adaptación al usuario. Ese paquete de señales es difícil de sostener de forma constante entre humanos y, por lo mismo, puede modificar expectativas sobre cómo debería verse una relación funcional. Si esto ocurre, el efecto no es solo pasar más tiempo con tecnología, sino cambiar el estándar con el que evaluamos cercanía, disponibilidad y reciprocidad.
Por todo esto podemos suponer que existe un cambio de foco en cómo nos relacionamos con las plataformas y los sistemas. Si la economía digital ya aprendió a capturar atención con recompensa, ahora puede intentar sostener permanencia con señales de vínculo. Pasar de dopamina a oxitocina no describe un “progreso” automático; describe un cambio de incentivo: de maximizar activación a maximizar continuidad relacional.
Ese cambio importa porque modifica el tipo de dependencia que puede generar en los usuarios. La discusión relevante no es si esto “está bien” o “está mal”, sino que ya hay empresas que entienden el cambio y están diseñando productos para esa nueva economía de la oxitocina.
Guillermo Ponce es experto en Ciencias del Comportamiento y CEO en Disruptech. Síguelo en LinkedIn . Las opiniones publicadas en esta columna pertenecen exclusivamente al autor.
