La confianza en los robots a menudo se analiza con escalas construidas para humanos o para la automatización, lo que hace que las comparaciones entre especies sean imprecisas. Abordando esa brecha, este artículo destila décadas de investigación sobre la confianza, desde el juicio clínico frente al actuarial hasta el trabajo en equipo moderno entre humanos y robots, en un marco ágil de dos factores: Mortal vs. Máquina (MvM). Primero encuestamos la investigación clásica sobre la aceptación de la tecnología y la dependencia de la automatización y luego integramos hallazgos empíricos en la interacción humano-robot para identificar señales diagnósticas que pueden ser instanciadas tanto por agentes humanos como por máquinas. El modelo incluye (i) competencia percibida en la tarea y fiabilidad y (ii) congruencia de valores, alineación de pesos de decisión y prioridades de compensación. La benevolencia, a menudo incluida en estudios de confianza, fue excluida porque los robots actuales no pueden manifestar buena voluntad genuina y los elementos existentes provocan una alta deserción. La escala resultante se aplica en diferentes contextos, permitiendo a los investigadores comparar un robot con un compañero humano en términos idénticos y permitiendo a los profesionales identificar si los déficits de rendimiento o los conflictos de prioridades impulsan la aceptación. Al reconciliar la literatura sobre la confianza antropocéntrica y tecnocéntrica en un diagnóstico aplicable, MvM ofrece una herramienta lista para el campo y un puente conceptual para futuros estudios sobre robótica potenciada por IA.