IA generativa: descubre por qué falla y cómo verificarla
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Al Mayadeen Español
- 28 Septiembre 15:09
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Es necesario tratar cada respuesta generada como un borrador inicial o una hipótesis que debe ser contrastada, no como una verdad definitiva.
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IA generativa: descubre por qué falla y cómo verificarla
La inteligencia artificial (IA) generativa abrió un abanico de posibilidades para la automatización de tareas y la creación de ideas.
Sin embargo, su creciente adopción trae consigo una pregunta fundamental: ¿hasta qué punto podemos confiar en sus respuestas?
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Principales problemas en respuestas de IA generativa
Un estudio realizado por Salesforce AI Research destacó que las herramientas de IA, así como los agentes de investigación profunda y los motores de búsqueda que las impulsan, suelen hacer afirmaciones infundadas y sesgadas.
El análisis reveló que aproximadamente un tercio de las respuestas proporcionadas por las herramientas de IA no están respaldadas por fuentes fiables.
Los autores llegaron a esa conclusión tras estudiar motores de búsqueda, como GPT-4.5 y 5 de OpenAI, You.com, Perplexity y Bing Chat de Microsoft.
Además, probaron cinco agentes de investigación profunda: la función Investigación Profunda de GPT-5, la opción "Think Deeper" de Bing Chat y las herramientas You.com, Google Gemini y Perplexity.
Para el caso de GPT 4.5 de OpenAI, la cifra fue aún mayor: un 47 por ciento.
Causas de errores en IA generativa
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Inteligencia artificial despierta temor
La causa principal de las "alucinaciones" y otros errores reside en la propia naturaleza de cómo operan estos modelos.
Aunque algunos argumentan que la tecnología mejorará, es crucial entender sus limitaciones actuales.
Verificar una respuesta de IA es como cotejar huellas en una investigación: una diligencia necesaria.
Los modelos como el hipotético GPT-4.5 no "comprenden" la información, sino que predicen la siguiente palabra más probable basándose en patrones estadísticos.
Estrategias y herramientas para verificar respuestas
Adoptar un enfoque proactivo de verificación es fundamental para aprovechar sus beneficios sin caer en sus trampas.
Esto implica tratar cada respuesta generada como un borrador inicial o una hipótesis que debe ser contrastada, no como una verdad definitiva.
¿Puede la inteligencia artificial sustituir a la terapia psicológica? https://t.co/4H4e4IN0wj#IA #Terapia #Psicologia pic.twitter.com/xUsFo9XWH4
— Al Mayadeen Español (@almayadeen_es) September 6, 2025
Buenas prácticas de validación de fuentes
- Verificación cruzada: Comparar siempre la información con al menos dos o tres fuentes fiables e independientes.
- Ir a la fuente original: Si la IA cita un estudio o informe, localizar y revisar el documento original en lugar de confiar en el resumen generado.
- Evaluar la autoridad de la fuente: Analizar la credibilidad del medio, autor o institución citada.
- Detectar el estilo de alucinación: Prestar atención a respuestas excesivamente detalladas o a citas que suenan demasiado perfectas.
A medida que estas herramientas se integren más profundamente en la sociedad, la demanda de precisión y responsabilidad tendrá que crecer.
La clave, por ahora, reside en la colaboración entre la inteligencia artificial y la supervisión humana informada.
