
Según análisis realizados por sistemas de inteligencia artificial IA, ciertos nombres masculinos aparecen con frecuencia asociados a un coeficiente intelectual (CI) más bajo que el promedio.
Esta vinculación no responde a una causa directa ni a una lógica biológica, sino a correlaciones encontradas en grandes volúmenes de datos que la inteligencia artificial procesa sin contexto cultural ni histórico.
Cuál es el nombre con menor CI según la inteligencia artificial

Uno de los nombres que más aparece en los resultados como asociado a bajos niveles de CI es Jonathan. La IA lo vincula sistemáticamente con una media de CI inferior a 85, una cifra que, según escalas estandarizadas, se sitúa por debajo del promedio general.
Aunque el sistema no ofrece una explicación causal, el patrón se repite en diferentes conjuntos de datos donde el nombre figura en perfiles de bajo rendimiento en pruebas estandarizadas.
Nombres masculinos con menor coeficientes
A esta lista se suman otros nombres como Kevin, Brandon, Dylan y Tyler, todos registrados en los análisis de IA con patrones similares.
En ningún caso se establece que el nombre sea el origen del nivel de inteligencia, pero sí se reconoce que existe una correlación estadística en los registros revisados. La IA, al procesar millones de entradas, tiende a destacar esas coincidencias aunque no pueda explicar por qué ocurren.

Cuál es el riesgo con los análisis de la IA
Lo que estos hallazgos revelan, en realidad, es la forma en que los sistemas automatizados reproducen los sesgos y prejuicios culturales ya presentes en los datos que consumen.
En algunos contextos, nombres como Jonathan o Kevin han estado asociados históricamente a sectores de menores ingresos, a contextos sociales más vulnerables o a generaciones específicas. La IA, al trabajar sin interpretación humana, convierte esas coincidencias en patrones repetitivos.
Este fenómeno expone una limitación estructural de los modelos de inteligencia artificial: su incapacidad para distinguir entre causalidad y correlación.
Al asociar nombres con rendimientos académicos, nivel de ingresos o resultados en test cognitivos, lo que en realidad hace es amplificar condiciones estructurales que afectan a ciertos grupos, no establecer verdades universales sobre capacidades individuales.

El CI no define a las capacidades una persona
La interpretación de estos resultados debe abordarse con cautela. El coeficiente intelectual es solo una medida parcial de las capacidades cognitivas de una persona. No incluye variables como la inteligencia emocional, la creatividad, la capacidad de adaptación ni otros aspectos complejos que también forman parte del funcionamiento intelectual humano.
Además, el desarrollo de estas capacidades está fuertemente influenciado por factores como la calidad de la educación, el entorno familiar, la alimentación durante la infancia o el acceso a recursos culturales.
El uso de nombres como variable de análisis resulta problemático si no se considera su dimensión sociocultural. En muchos contextos, los nombres pueden reflejar una identidad de clase, pertenencia geográfica o influencia mediática.
No son, en ningún caso, determinantes de la inteligencia ni deberían ser usados como indicadores predictivos en sistemas de evaluación, selección o diagnóstico.
El estudio de la universidad norteamericana que confirmó a la IA
Como antecedente, un estudio realizado por académicos de la Universidad de Stanford analizó los datos de 70.000 personas para examinar la relación entre nombres y resultados en pruebas de CI. El nombre Jonathan apareció como el más asociado a bajos puntajes, con una media cercana a los 80 puntos. Sin embargo, los propios investigadores advirtieron que los nombres son una variable cultural y que el estudio no debe interpretarse como prueba concluyente, sino como una observación estadística sujeta a múltiples condicionantes externos.
En definitiva, aunque la inteligencia artificial puede identificar correlaciones, no puede interpretar significados. Asociar nombres propios con la inteligencia carece de base científica sólida y representa un riesgo si no se contextualiza adecuadamente.
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