Una inteligencia artificial que respondiera en segundos, sin errores, sin dudas, sin pausas. Y de pronto, ahí está. Escribes una pregunta y boom: tienes una respuesta perfectamente redactada. Pero… ¿es verdadera?

En plena era de la inteligencia artificial generativa, es momento de poner los puntos sobre las íes: la IA no es una enciclopedia, ni un juez supremo de la verdad. Es un modelo estadístico. Predice la siguiente palabra con base en
patrones previos, no con base en la realidad objetiva.

¿Entonces miente?

No exactamente. Simplemente no tiene conciencia, ni intención, ni valores. Solo genera texto que parece correcto. Y eso puede ser peligrosamente convincente. De hecho, cuando una IA se equivoca, lo hace con una seguridad que ya quisieran muchos estrategas.

A esto se le conoce como “alucinaciones de IA”: respuestas que suenan plausibles, pero son falsas, inventadas o inexactas. Desde una fecha mal citada hasta un concepto científico completamente distorsionado. En algunos casos, incluso puede inventarse nombres, leyes o biografías.

¿Y de quién es la culpa?

La responsabilidad no es solo de la máquina, sino de quien la usa sin criterio. Usar IA sin pensamiento crítico es como dejar que tu GPS te lleve directo al río sin mirar por la ventana.

Por eso, verificar fuentes, contrastar datos y aplicar lógica sigue siendo esencial. La IA puede acelerar procesos, inspirar ideas, resolver tareas complejas. Pero no es infalible. No sustituye al juicio humano. Solo lo potencia (o lo pone en evidencia).

Razones por las que da información equivocada:

• Datos desactualizados: Por ejemplo el entrenamiento de ChatGPT tiene un corte de conocimiento (hasta junio de 2024), así que no tiene acceso a eventos recientes a menos que tú proporciones los datos o se use la función web para buscarlos.
• Errores de interpretación: A veces malinterpreta la pregunta o el contexto, lo que puede llevar a una respuesta incorrecta.
• Alucinaciones: En algunos casos, genera información que suena creíble pero es inventada o no tiene respaldo en datos reales.
• Fuentes con errores: Si la IA es entrenada con información errónea o ambigua, puedo repetir esas imprecisiones sin saberlo.

¿Qué puedes hacer tú?

• Verifica lo importante en fuentes confiables.
• Pregunta de nuevo si algo suena raro.
• Pide que cite fuentes o explique el razonamiento si tienes dudas.

¿Qué sigue?

Aprender a convivir con esta nueva herramienta sin idealizarla. Como toda tecnología, la inteligencia artificial es tan poderosa como quienes la usan con responsabilidad. Y como toda evolución, requiere que actualicemos no solo nuestras habilidades digitales, sino nuestro escepticismo inteligente.

La verdad no se automatiza. Se busca, se contrasta, se construye.