La afirmación de que la IA “crea la ilusión de estar beneficiándonos” puede leerse como un diagnóstico pragmático: no evalúa la tecnología por sus promesas abstractas, sino por lo que efectivamente hace en la vida cotidiana, qué conductas incentiva y qué costos invisibiliza. En esa línea, la reflexión que Néstor García Canclini propone sobre los efectos de las plataformas digitales ofrece un marco útil para contrastar esa percepción: más que preguntar si la innovación es “buena” o “mala” en términos generales, conviene examinar cómo se traduce en hábitos, dependencias, formas de consumo y modos de relacionarse.

Desde un punto de vista pragmático, la “ilusión de beneficio” no significa que no existan ventajas reales. Significa que el balance entre ventajas y riesgos se administra mediante diseños que orientan la atención, normalizan ciertos intercambios y convierten decisiones complejas en gestos simples. La IA promete ahorro de tiempo, personalización y eficiencia; sin embargo, esos “beneficios” suelen venir empaquetados con condiciones operativas: cesión de datos, pérdida de control sobre la curaduría de información, y una comodidad que reemplaza la deliberación. El pragmatismo aquí no niega la utilidad; cuestiona el precio funcional de esa utilidad y quién lo paga.

En el ecosistema de plataformas, la percepción de beneficio se sostiene porque la experiencia está optimizada para sentirse inmediata: respuestas rápidas, recomendaciones “a la medida”, automatización de tareas y reducción del esfuerzo cognitivo. El problema pragmático es que lo inmediato no siempre coincide con lo conveniente. La reflexión sobre riesgos se vuelve relevante cuando se observa que la IA puede desplazar competencias: escribir, investigar, argumentar o decidir pasan de ser prácticas ejercitadas a ser servicios consumidos. Si el beneficio se mide por la fricción reducida, el riesgo se manifiesta como dependencia: cuando aumenta la necesidad de la herramienta para producir resultados que antes se obtenían con habilidades propias.

El contraste se profundiza al considerar que la IA, integrada en plataformas, no opera en un vacío neutral: responde a incentivos económicos y a lógicas de captura de atención. Bajo esa racionalidad, el beneficio para el usuario puede ser simultáneo a un beneficio mayor para el sistema que lo hospeda. La ilusión, entonces, no sería que “todo es falso”, sino que el usuario percibe un intercambio equilibrado cuando en realidad el intercambio está asimétricamente diseñado: se entrega más información, tiempo o autonomía de lo que se reconoce. En términos pragmáticos, el criterio no es moral sino operacional: ¿qué efectos concretos produce esta asimetría en la vida diaria? ¿Cómo reordena prioridades, afecta la confianza en fuentes, o reconfigura la sociabilidad?

La reflexión sobre riesgos también exige distinguir entre utilidad puntual y consecuencias acumulativas. Una herramienta de IA puede resolver eficazmente una tarea (resumir, corregir, sugerir), pero su uso reiterado puede moldear un tipo de relación con el conocimiento: se privilegia el resultado por sobre el proceso, la respuesta por sobre la pregunta, la comodidad por sobre la verificación. En ese desplazamiento se juega el núcleo de la “ilusión de beneficio”: se gana velocidad y se pierde espesor crítico. El pragmatismo no condena la velocidad; advierte que, si se vuelve criterio dominante, empobrece la capacidad de evaluar información, detectar sesgos y sostener argumentos propios.

Por eso, el contraste más productivo no es entre “IA beneficiosa” e “IA peligrosa”, sino entre dos formas de pragmatismo. Una, superficial, equipara beneficio con facilidad de uso y gratificación inmediata. Otra, más exigente, mide beneficio por sostenibilidad: autonomía preservada, decisiones informadas, transparencia sobre límites, y posibilidad de auditoría (entender por qué se recomienda algo, qué se omite, qué se prioriza). Bajo este segundo pragmatismo, la percepción inicial se vuelve una hipótesis verificable: la IA puede parecer beneficiosa mientras desplaza costos a largo plazo (costos cognitivos, culturales y políticos) que solo se vuelven visibles cuando afectan la calidad de la vida cotidiana.

En síntesis, la idea de “ilusión de beneficio” se fortalece cuando se inserta en la mirada sobre plataformas: lo que se ofrece como ayuda suele estar entrelazado con mecanismos de orientación del comportamiento. Desde un enfoque pragmático, la pregunta decisiva no es si la IA “beneficia”, sino a qué ritmo, con qué condiciones y con qué efectos secundarios. Allí la reflexión sobre riesgos deja de ser un ejercicio alarmista y se convierte en un criterio de evaluación: identificar qué se gana realmente, qué se entrega a cambio y qué capacidades conviene proteger para que el beneficio no sea solo una sensación inmediata, sino una mejora duradera en la vida diaria.