By: Norma Serrano
El efecto Dunning-Kruger es una idea de la psicología que se ha vuelto común en el lenguaje cotidiano. Se usa para señalar que las personas menos informadas suelen ser las más seguras de sí mismas, mientras que quienes saben más tienden a ser más modestos.
Un nombre famoso, una historia complicada
El problema es que esa versión popular mezcla lo que encontró el estudio original con lo que la divulgación masiva añadió, y omite que parte del hallazgo está en disputa científica. Para escribir bien sobre calibración del conocimiento, hay que comenzar por entender mejor el efecto Dunning-Kruger.
«Lo que encontramos es que la gente con menos habilidad no solo comete más errores: también tiene menos capacidad de reconocerlos. Es un doble déficit.»
— David Dunning, sobre el artículo original de 1999
¿Qué dijo el estudio original?
En 1999, Justin Kruger y David Dunning (de la Universidad de Cornell) publicaron en el Journal of Personality and Social Psychology un estudio con estudiantes universitarios. Les pedían que se valoraran en habilidades como razonamiento lógico, gramática y detección de humor, y luego comparaban esas autoevaluaciones con su rendimiento real.
El hallazgo central
Las personas con puntajes bajos en las pruebas sobreestimaban su posición en comparación con los demás, creyendo que estaban por encima de la media cuando en realidad estaban por debajo. Las personas con puntajes altos, en cambio, tenían una estimación más precisa, aunque a veces se subestimaban un poco.
La «doble carga» (double burden) se refiere a que las habilidades cognitivas necesarias para hacer bien algo son las mismas que te permiten ver que lo estás haciendo mal. Si careces de esas habilidades, podrías fallar sin darte cuenta.
La controversia:
¿Artefacto estadístico o fenómeno real?
Aquí está lo que la mayoría de artículos de divulgación no cuentan: desde mediados de la década de 2010, varios investigadores han publicado críticas metodológicas serias al estudio original, y el debate sigue activo.
La crítica
Los investigadores Edward Nuhfer, Gilles Gignac y Marcin Zajenkowski afirmaron que el patrón es un artefacto estadístico: al comparar autoevaluaciones con puntajes reales en un grupo de personas, los patrones de «sobreconfianza en el extremo bajo» surgen casi siempre debido a la regresión a la media.
Gignac y Zajenkowski (2020) mostraron que el grado en que las personas mispredecían su inteligencia era esencialmente igual en todo el espectro de habilidades —lo contrario de lo que predice la hipótesis original.
La defensa y las réplicas
Dunning y colaboradores encontraron que el efecto persiste incluso al controlar el ruido estadístico y la falta de confiabilidad en la medición. Jansen (2021) replicaron dos de los estudios originales con más de 3,500 participantes cada uno usando métodos más sólidos (teoría de respuesta al ítem) y encontraron el efecto, aunque más débil.
El fenómeno existe, más modesto y específico de lo que se sugiere. Además, la «curva» con su pico de confianza inicial no aparece consistentemente en los datos.
⚠ Lo que el efecto NO dice
La curva popular no es original. La imagen viral de una curva con un «pico de confianza» seguido de una caída es una simplificación que no proviene de los datos de Dunning y Kruger. El hallazgo real se enfoca en las diferencias entre grupos, no en el desarrollo individual.
No es una etiqueta para los «demás». El estudio aborda tendencias en poblaciones, no clasifica a las personas como inherentemente ignorantes y confiadas.
No implica que la confianza sea siempre negativa. En ciertos contextos, la confianza ayuda a aprender y practicar para mejorar.
Lo que sí se sostiene
Independientemente del debate estadístico, hay fenómenos con evidencia sólida. El más consistente es que las personas con menor desempeño suelen tener una peor calibración de su rendimiento —no siempre sobreestiman, sino que son menos precisas.
Un estudio de 2021 (Lyons et al.) encontró que las personas que tienen dificultades para distinguir entre noticias verdaderas y falsas son menos conscientes de sus errores y más propensas a compartir desinformación. Esto es importante y está bien documentado.
La investigación sobre metacognición —la capacidad de evaluar con precisión lo que sabemos y lo que no— sí apoya de forma más general que es una habilidad que varía entre personas y que puede cultivarse.
¿Por qué importa?
Con todos los matices anteriores, el fenómeno descrito —incluso en su versión más sencilla— tiene aplicaciones reales. Hay contextos donde la mala calibración del conocimiento tiene consecuencias concretas:
📱
Redes sociales y desinformación
Ver un video de 3 minutos o leer un hilo y pensar que «la ciencia está equivocada» es un claro ejemplo de mala calibración. La confianza no crece con más conocimiento, sino con un primer contacto superficial con un tema.
💰
Toma de decisiones financieras
Hacer unas pocas inversiones exitosas y creer que se entiende el mercado es un error común en finanzas. El problema no es la confianza, sino que se apoya en una muestra muy pequeña.
🏥
Salud y automedicación
Estudios con médicos residentes y técnicos de laboratorio muestran que los profesionales con menos habilidad tienden a evaluar su rendimiento de manera imprecisa. Esto tiene consecuencias clínicas.
🗣️
Debates y correcciones
La mala calibración puede llevar a discutir desde la certeza en lugar de la curiosidad, rechazar correcciones útiles y seguir difundiendo información incorrecta con toda la convicción del mundo.
Como calibrar tu confianza
La buena noticia: la metacognición es una habilidad que se puede entrenar. Estas prácticas tienen respaldo en psicología cognitiva independientemente del debate sobre Dunning-Kruger:
1
Busca feedback sobre tu razonamiento, no solo tus conclusiones
Pide a alguien que te señale los pasos del argumento que son más débiles, no solo si llegaste al resultado correcto.
2
Explica el tema sin jerga
Si puedes explicar algo con claridad a alguien sin conocimiento previo, eso es una buena señal de comprensión real. Si en el intento encuentras huecos, ya sabes dónde trabajar.
3
Hazte preguntas que te puedan refutar
«¿Qué evidencia haría que cambiara de opinión?». Si no tienes respuesta, quizás la creencia no está tan fundada como parece.
4
Distingue opinión de evidencia
«Creo que…» no es equivalente a «los datos muestran…». Hacer esa distinción explícita —en voz alta y por escrito— reduce la sobreconfianza de forma medible.
5
Practica el «aun no sé»
La incertidumbre calibrada —saber que no sé algo y decirlo— es una posición epistémica más sólida que la falsa certeza. Y el paréntesis «todavía» la convierte en punto de partida, no de llegada
Referencias:
Kruger, J., & Dunning, D. (1999). Unskilled and unaware of it: How difficulties in recognizing one’s own incompetence lead to inflated self-assessments. Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121–1134.
Gignac, G. E., & Zajenkowski, M. (2020). The Dunning-Kruger effect is (mostly) a statistical artefact. Intelligence, 80, 101455.
Jansen, R. A., Rafferty, A. N., & Griffiths, T. L. (2021). A rational model of the Dunning-Kruger effect supports insensitivity to evidence in low performers. Nature Human Behaviour, 5, 756–763.
Lyons, B. A., et al. (2021). Overconfidence in news judgments is associated with false news susceptibility. PNAS, 118(23), e2019527118.
McIntosh, R. D., & Della Sala, S. (2024). The Dunning-Kruger effect has no real existence. The Psychologist (BPS), March 2024.
Neuropsicolocos 
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