Los expertos mienten — y lo peor es que casi nunca están mintiendo

En Freakonomics, Steven Levitt y Stephen Dubner mostraron algo simple e incómodo: el agente inmobiliario, al vender su propia casa, la deja en el mercado unos diez días más y cierra por cerca de un 3% más que cuando vende la tuya. No es deshonesto. Simplemente sabe algo que tú no sabes, y lo usa conforme a su interés — que no es idéntico al tuyo. Esa frase explica medio siglo de errores que costaron vidas: el experto rara vez miente; responde a incentivos que tú no ves.

1. La filosofía llegó primero — y por caminos distintos

La intuición de que el perito engaña no nació en la economía del comportamiento. Tiene un linaje largo, y cada eslabón añade un mecanismo.

Sócrates, en la Apología, relata haber buscado a los artesanos esperando encontrar sabiduría. Encontró competencia real — y, junto a ella, el defecto que le impresionó: por dominar bien su propio oficio, se creían conocedores de las mayores cuestiones. Es la primera descripción del experto que desborda la frontera de su competencia, que es el error más común de todos.

Francis Bacon, en el Novum Organum (1620), catalogó los idola theatri — los ídolos del teatro: los sistemas filosóficos recibidos que se aceptan como dogma porque vienen de la autoridad, y no porque hayan sido verificados. Bacon describía el costo cognitivo de confiar en la escuela en vez de en el experimento.

Adam Smith, en 1776, fue más duro y más moderno: “Personas del mismo ramo rara vez se reúnen, incluso para divertirse, sin que la conversación termine en una conspiración contra el público, o en alguna maniobra para elevar los precios.” Nótese que Smith no habla de villanos: habla de un resultado que emerge cuando se juntan intereses iguales.

George Bernard Shaw lo condensó en una línea en The Doctor’s Dilemma (1906): “Todas las profesiones son conspiraciones contra los legos.” La obra trata de médicos eligiendo quién vivirá, y de cómo el prestigio profesional se autoprotege.

En el siglo XX el argumento ganó aparato técnico. Thomas Kuhn (1962) mostró que la comunidad científica normal no busca refutar su propio paradigma: resuelve rompecabezas dentro de él y resiste la anomalía hasta que ya no puede. George Stigler, futuro Nobel, formuló en 1971 la captura regulatoria: por regla general, decía, la regulación es adquirida por la industria y operada en su beneficio. Ivan Illich, en Némesis médica (1975), acuñó la idea de profesiones incapacitantes — que crean la dependencia que luego se ofrecen a tratar.

Y hay verificación empírica. Philip Tetlock siguió durante veinte años los pronósticos de 284 especialistas políticos y económicos — más de 80.000 predicciones: en promedio, apenas mejores que el azar. El propio Tetlock rechaza el resumen popular del “chimpancé lanzando dardos”, y la salvedad importa: los peritos superaban al azar en el horizonte corto, y solo se acercaban al chimpancé al proyectar de tres a cinco años. La lección exacta no es que el experto no sepa nada; es que su confianza no disminuye cuando su capacidad de acertar disminuye.

Por último, John Ioannidis, en 2005, publicó en PLoS Medicine el artículo más citado en la historia de la revista, con el título que se volvió proverbio: Why Most Published Research Findings Are False. El argumento no es retórico sino estadístico: dados el tamaño típico de las muestras, la cantidad de hipótesis probadas y la flexibilidad analítica, en muchos campos es más probable que una afirmación publicada sea falsa que verdadera.

2. El tabaco: el caso que se volvió manual

Si hay un ejemplo en el que “mentira” es la palabra correcta, es este. En enero de 1954, la industria del cigarrillo publicó en cientos de periódicos estadounidenses el Frank Statement to Cigarette Smokers, prometiendo financiar investigación independiente sobre salud, y creó para ello el Tobacco Industry Research Committee. Lo que el comité produjo en las décadas siguientes no fue verdad: fue controversia.

La estrategia está escrita, sin eufemismo, en un memorando interno de Brown & Williamson de 1969:

Repare en lo que se está diciendo. El objetivo declarado no era probar que el cigarrillo hace bien. Era impedir la formación de consenso — porque la duda, para quien vende, funciona tan bien como la aprobación. En 1964 el informe del Surgeon General ya había concluido, sobre más de siete mil artículos, que fumar causa cáncer de pulmón. La fabricación de dudas duró, aun así, unos 45 años, y solo se desmontó cuando los documentos internos salieron a la luz en litigio.

Guarde este caso: es el molde. Todos los demás repiten partes de él.

3. El azúcar: el día en que la grasa cargó la culpa

En 2016, Cristin Kearns y colegas publicaron en JAMA Internal Medicine un análisis de documentos internos de la industria azucarera. El hallazgo: en 1965 la Sugar Research Foundation encargó la revisión interna llamada Project 226 a investigadores de la Escuela de Salud Pública de Harvard — entre ellos Mark Hegsted y Robert McGandy —, pagando el equivalente a unos 48.000 dólares de 2016. El encargo tenía blanco declarado: neutralizar los estudios que vinculaban la sacarosa con la enfermedad coronaria.

La revisión salió en 1967, en el New England Journal of Medicine. Descalificó los trabajos que incriminaban al azúcar y concedió valor solo a los que señalaban grasa y colesterol. La financiación no fue declarada — en la época la revista no lo exigía. Mark Hegsted llegaría a ocupar una posición de influencia en la formulación de las directrices alimentarias estadounidenses.

Lo que vino después es la respuesta a la queja sobre nutrición: que un día recomiendan y al otro condenan el mismo alimento. No es volubilidad de la ciencia: es el rastro de una pregunta mal formulada, con dinero dentro.

• La grasa se vuelve villana y la industria responde con productos “low fat”, en los que la grasa retirada se compensa con azúcar.
• Se recomienda la margarina en lugar de la mantequilla. Décadas después se descubre que la grasa trans de los aceites parcialmente hidrogenados es peor que aquello que sustituyó — EE. UU. revocó su condición de segura en 2015, con prohibición posterior.
• Se condena el huevo por el colesterol y luego se lo absuelve: el límite de 300 mg diarios cayó de las directrices estadounidenses en 2015.

Tres giros, un origen común: conclusiones fuertes extraídas de evidencia débil, defendidas por autoridad, con un interés comercial anclado en cada una de ellas.

4. La industria farmacéutica: cuando el error tiene cuerpos

Aquí el patrón sale más caro, porque el producto entra en la vena.

Talidomida (1957–1961)

Vendida como sedante seguro para las náuseas del embarazo, produjo miles de niños con malformaciones graves antes de ser retirada. Es el hito fundador de la farmacovigilancia moderna — y la prueba de que “no hay evidencia de daño” no es lo mismo que “hay evidencia de que no hay daño”.

Vioxx (1999–2004)

El antiinflamatorio de Merck fue retirado del mercado mundial el 30 de septiembre de 2004, tras confirmarse que duplicaba el riesgo de infarto e ictus con uso prolongado. El estudio VIGOR, de 2000, ya mostraba exceso de eventos cardiovasculares, interpretado entonces de modo benigno. David Graham, investigador de la propia FDA, estimó en cerca de 88.000 los estadounidenses que sufrieron infarto por el medicamento, de los cuales unos 38.000 murieron. No falló un experto aislado: fallaron el fabricante, la revisión por pares y el regulador, al mismo tiempo.

OxyContin y la epidemia de opioides

Este es el ejemplo más didáctico de todos, porque muestra cómo una frase se vuelve ciencia. En 1980, Jane Porter y Hershel Jick enviaron al New England Journal of Medicine una carta de un párrafo observando baja tasa de dependencia entre pacientes hospitalizados y monitoreados que recibían opioides. No era un estudio. Era una carta.

Esa carta fue citada cientos de veces como si fuera evidencia de que los opioides recetados rara vez generan adicción, y se convirtió en base de marketing: la publicidad del OxyContin afirmaba que la tasa de dependencia en pacientes tratados por médicos era “mucho menor que 1%”. En 2007, Purdue Pharma y tres de sus ejecutivos se declararon culpables de engañar a reguladores, médicos y pacientes sobre el potencial adictivo. Entre la carta y la confesión murieron cientos de miles de personas.

Y el mecanismo silencioso: el estudio que no aparece

Ninguno de esos casos exige un científico malvado. Basta el sesgo de publicación: quien financia no está obligado a publicar lo que no le gustó. El efecto es aritmético — si la mitad de los estudios da negativo y casi solo se publican los positivos, la literatura entera miente sin que una sola línea sea falsa. Por eso el registro previo de ensayos clínicos y la exigencia de publicar resultados negativos fueron las reformas más importantes de la medicina en las últimas dos décadas.

5. El alcohol: la dosis segura que nunca existió

Durante treinta años, la respuesta oficial a “¿cuánto puedo beber?” fue una curva. La curva J mostraba que quien bebía poco vivía más que quien no bebía nada — y la copa diaria de vino tinto entró en la cultura popular como consejo médico.

El problema era metodológico y tiene nombre: sesgo del abstemio, o “sick quitter”. El grupo de comparación — los que no beben — estaba contaminado por personas que dejaron de beber porque ya estaban enfermas. Comparar bebedores moderados con ese grupo es comparar gente sana con gente enferma, y llamar beneficio del alcohol a la diferencia.

El metaanálisis de Tim Stockwell y colegas examinó 107 estudios, con más de 4,8 millones de participantes: solo 21 estaban libres de alguna forma de ese sesgo. Corregido el defecto, la ventaja de longevidad del bebedor moderado desaparece. Los estudios de aleatorización mendeliana, que usan variación genética y escapan a ese tipo de confusión, tampoco hallaron protección cardiovascular.

En enero de 2023, la Organización Mundial de la Salud publicó la conclusión directa: no hay nivel de consumo de alcohol seguro para la salud. El etanol está clasificado por la IARC como carcinógeno del Grupo 1 — la categoría del amianto y el tabaco — desde 1988. El riesgo de cáncer empieza a subir desde el primer trago; lo que existe es riesgo menor, no riesgo nulo.

Y el vínculo con el resto del artículo tiene fecha y monto. El MACH15 sería el gran ensayo clínico aleatorizado para responder finalmente si beber moderadamente protege el corazón. Presupuesto de unos 100 millones de dólares, conducido bajo el paraguas del NIH estadounidense — con aproximadamente dos tercios de la financiación provenientes de cinco gigantes del sector: Anheuser-Busch InBev, Carlsberg, Diageo, Heineken y Pernod Ricard. En junio de 2018, el NIH canceló el estudio tras una investigación interna que concluyó que funcionarios habían solicitado el dinero de la industria y que el diseño del ensayo estaba inclinado — desenlace primario favorable al alcohol y atención insuficiente a los riesgos no cardiovasculares, como el cáncer.

Es decir: el estudio que respondería la pregunta fue diseñado, en parte, por quien tenía la respuesta preferida. Es la misma película de 1954, con otro producto.

6. La pandemia: el costo de afirmar más de lo que se sabe

Este es el ejemplo más reciente y el más sentido — y por eso mismo el que exige más disciplina, porque aquí el error fácil es cometer el mismo pecado al revés.

Empecemos por lo sólido: las vacunas redujeron mucho la enfermedad grave y la muerte. Eso apareció en los ensayos aleatorizados y después en los datos poblacionales, y negarlo sería exactamente lo que este artículo critica: afirmar más de lo que la evidencia sostiene. El problema no fue ese.

El problema fue la transmisión, y la certeza con que se habló de ella.

El 29 de marzo de 2021, la directora de los CDC estadounidenses, Rochelle Walensky, afirmó en cadena nacional que los datos sugerían que las personas vacunadas “no portan el virus, no se enferman”. Tres días después, el 1 de abril, los propios CDC se retractaron ante la prensa: la directora había hablado “de modo amplio” y la evidencia sobre transmisión “no era clara”. La rectificación tuvo una fracción de la audiencia de la afirmación.

En octubre de 2022, en el Parlamento Europeo, la ejecutiva Janine Small confirmó que la vacuna de Pfizer no había sido probada respecto a la transmisión antes del lanzamiento. Hay que ser justo: Pfizer nunca había afirmado lo contrario — los ensayos medían enfermedad sintomática, y eso estaba publicado. Y ahí está el punto grave: la promesa que circuló no vino del prospecto, vino de la comunicación pública, y nadie con autoridad la corrigió mientras era útil.

En julio de 2021, el brote de Provincetown, en Massachusetts, publicado por los propios CDC, volvió inevitable la corrección: de 469 casos, 346 (74%) estaban en personas completamente vacunadas, y la carga viral medida era equivalente entre vacunados y no vacunados. La variante Delta había cambiado el cuadro; el mensaje público tardó en cambiar con ella.

Los daños raros son reales y fueron reconocidos. El estudio nórdico publicado en JAMA Cardiology en 2022, sobre 23 millones de residentes, confirmó aumento del riesgo de miocarditis y pericarditis tras vacunas de ARNm, concentrado en hombres jóvenes tras la segunda dosis: entre 4 y 7 eventos en exceso por 100.000 vacunados con el inmunizante de Pfizer, y entre 9 y 28 por 100.000 con el de Moderna. Son números pequeños — y son números verdaderos, que existen y fueron medidos. Varios países nórdicos restringieron el uso de Moderna en jóvenes por causa de ellos.

En el caso de las vacunas de vector viral, AstraZeneca reconoció en documentos judiciales en el Reino Unido, en abril de 2024, que Vaxzevria puede causar trombosis con síndrome de trombocitopenia; en mayo de 2024 la empresa retiró el producto del mercado mundial, alegando razones comerciales y caída de la demanda.

Dos salvedades de honestidad, porque sin ellas el argumento pierde valor. Primera: Dinamarca no prohibió la vacuna para menores de 50 años — dejó de invitar activamente a ese grupo en campañas de refuerzo, concentrando el esfuerzo en los mayores y en los de mayor riesgo, y quien quisiera pudo seguir vacunándose. La versión distorsionada circula mucho; usarla sería repetir el error que estamos denunciando. Segunda: un riesgo raro no anula el beneficio en quien tenía alto riesgo de morir — lo que vuelve insostenible es el discurso de riesgo cero, y fue ese discurso el que se usó para volver obligatoria la vacunación o condición de acceso a lugares, escuela y empleo.

Porque esta es la conclusión realmente incómoda: la coerción se construyó sobre la parte de la promesa que no tenía respaldo. Exigir el comprobante para entrar a un restaurante solo tiene sentido si el vacunado no transmite. Cuando se supo que transmitía, la exigencia permaneció un tiempo, y el debate sobre ella siguió siendo tratado como negacionismo. El error del experto aquí no fue el dato — fue la certeza, y el cierre del espacio donde la duda legítima podría haberse dicho.

7. El patrón: cinco mecanismos, ninguno necesita conspiración

Juntando tabaco, azúcar, Vioxx, opioides, alcohol y pandemia, lo que se repite no son villanos. Son engranajes:

• Quien paga elige la pregunta. No hace falta falsificar resultados: basta financiar las preguntas cuyas respuestas convienen y no financiar las otras. El Project 226 y el MACH15 son el mismo movimiento, con 50 años de distancia.
• Lo que da negativo no aparece. El sesgo de publicación hace que la literatura entera mienta sin que ningún artículo sea falso.
• El regulador es capturado. Stigler lo describió; Vioxx lo demostró. El órgano que debería vigilar convive, contrata y es financiado por quien vigila.
• Cambiar de opinión en público cuesta caro. Las carreras se construyen sobre tesis. Reconocer el error tras veinte años de defensa no es solo un costo intelectual, es un costo profesional — y el incentivo empuja a reafirmar.
• La certeza se premia; la duda se castiga. La invitación a la televisión, el presupuesto y el prestigio van a quien habla con firmeza. Tetlock midió el resultado: la confianza del experto no cae cuando cae su capacidad de acertar.

Sume los cinco y tendrá un sistema que produce error con dirección — siempre a favor de quien financia — sin que nadie necesite sentarse en una sala a pactar nada. Es peor que una conspiración, porque una conspiración puede deshacerse deteniendo a los culpables. Esto solo se deshace cambiando incentivos.

8. La conclusión equivocada — y por qué es peligrosa

La salida obvia de este artículo sería: no confíes en nadie. Sería la lectura equivocada, y vale decir por qué.

Quien descubrió el fraude del tabaco fueron científicos. Quien reveló el pago de la industria azucarera a Harvard fue una investigadora leyendo documentos internos y publicando en una revista médica. Quien derribó la curva J del alcohol fueron epidemiólogos reanalizando 107 estudios. Quien mostró que la mayoría de los hallazgos publicados es falsa fue un profesor de medicina de Stanford, publicando en una revista científica.

En todos los casos, el correctivo de la mala ciencia fue más ciencia, nunca menos. Quien concluye “luego no existe la verdad” entrega el campo exactamente a quien lucra con la duda — que es, literalmente, el producto que Brown & Williamson decía vender. El escepticismo que sirve es el que exige método, no el que abandona la idea de evidencia.

Lo que el historial recomienda es otra cosa, más modesta y más exigente: dejar de delegar en blanco. No sustituir al experto — auditarlo.

9. Lo que cambió: auditar al experto se abarató

Hasta hace poco, ese consejo era vacío. “Lee el estudio original” es fácil de decir a quien no tiene acceso a la revista, no lee inglés técnico, no sabe qué es un intervalo de confianza ni dónde buscar la declaración de conflicto de intereses. Auditar a un experto era, en sí mismo, trabajo de experto — y el experto cobra caro por hora.

Es exactamente ese costo el que la inteligencia artificial derribó. No porque sepa más que los mejores peritos — en promedio sabe menos, y sobre el caso concreto de tu cuerpo o de tu proceso, mucho menos. Sino porque ejecuta, en minutos y sin honorarios, las tareas que antes separaban al lego de la fuente primaria:

• Leer el estudio, no el titular. La noticia dice “el café reduce la mortalidad”; el estudio dice cohorte observacional, asociación débil, sin control de tabaquismo. La distancia entre esas dos frases es donde vive casi todo el engaño.
• Preguntar quién pagó. Prácticamente todo artículo serio hoy trae declaración de financiación y de conflicto de intereses. Casi nadie lee esa sección. Ahora cuesta una pregunta.
• Verificar el desenlace medido. ¿El estudio midió muerte e infarto, o midió un marcador sustituto — colesterol, densidad ósea, carga viral? Muchos fármacos aprobados mejoran el número y no mejoran la vida.
• Pedir la revisión sistemática, no el estudio aislado. Un estudio es una anécdota grande. Lo que importa es el conjunto, y si es consistente.
• Escuchar la tesis contraria en su punto más fuerte. Pida explícitamente el mejor argumento contra lo que acaba de concluir. Es lo que un experto pagado para defender una posición nunca le dará gratis.
• Consultar a muchos sin pagar a cada uno. Antes, una segunda opinión costaba una consulta; una tercera, otra. Hoy es posible confrontar el razonamiento de varias escuelas antes de elegir a quién pagar — y llegar a la consulta sabiendo qué preguntar.

10. ¿Y quién audita a la IA?

Sería incoherente terminar un artículo sobre exceso de confianza pidiendo confianza ciega en otra cosa. La inteligencia artificial tiene exactamente los defectos que este texto describió, en forma nueva:

• Aprendió en la literatura sesgada. Si toda una década publicó que la grasa era la villana, eso es lo que absorbió. Reproduce el consenso — incluso cuando el consenso fue comprado.
• Está entrenada para agradar. Concordar con quien pregunta es un sesgo medible de los modelos. Si formula la pregunta con la respuesta ya dentro, hay buena probabilidad de recibir su propia opinión de vuelta, mejor escrita.
• Inventa fuentes. Un estudio que no existe, un precedente nunca juzgado, una cita con autor y año perfectamente plausibles. El error es raro como para no aparecer en el uso casual y frecuente como para destruir un trabajo.

Lo que corrige los tres es el mismo método, aplicado a ella: pida la fuente y abra la fuente. Pregunte por el argumento contrario antes de pedir el favorable. No pregunte “¿por qué X hace mal?”, pregunte “¿qué se sabe sobre X, y dónde es débil la evidencia?”. Y compruebe que lo que citó existe — porque la herramienta que derriba el costo de verificar también derriba el costo de inventar.

Nótese que nada de esto es nuevo. Es el método que Bacon propuso contra los ídolos del teatro: no aceptar la autoridad de la escuela, ir al experimento. Lo que cambió en 2026 no fue el método. Fue el precio.