Inteligencia artificial puede desgastarse en su rendimiento
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Al Mayadeen Español
- 5 Noviembre 23:24
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El rendimiento de la IA disminuye al ser entrenadas con un universo de datos cada vez más contaminado.
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Inteligencia artificial: el desgaste mental disminuye su rendimiento
Imaginemos a un escritor que, tras años de crear obras originales, es confinado a una habitación donde solo puede leer copias de sus propios textos.
Con el tiempo, su estilo se volvería repetitivo, sus ideas perderían frescura y su creatividad se estancaría.
Esta metáfora ilustra un fenómeno cada vez más preocupante en el campo de la inteligencia artificial (IA): el “desgaste mental”.
Aunque las máquinas no sienten fatiga, su rendimiento disminuye al ser entrenadas con un universo de datos cada vez más contaminado por contenido de baja calidad o generado por ellas mismas.
¿Qué es el “desgaste mental” en la Inteligencia artificial?
No se trata de una conciencia agotada, sino de un sistema estadístico que, al ser sobreexpuesto a información de pobre calidad, comienza a perder su capacidad para distinguir patrones significativos de ruido digital.
El resultado es un modelo que genera contenido predecible, repetitivo y, en ocasiones, completamente ilógico, alejándose de la sofisticación que se esperaba de él.
Definición general
El desgaste mental en la inteligencia artificial es la degradación de un modelo causada por la contaminación de sus datos de entrenamiento.
Como señalan investigadores, cuando los modelos aprenden de datos generados por otros sistemas, las pequeñas imperfecciones y sesgos se acumulan y amplifican en cada ciclo.
Comparación con la cognición humana
Así como una persona sometida a un flujo constante de información monótona y superficial experimenta una disminución en su capacidad de pensamiento crítico y creativo, los modelos de IA también sufren.
Esta sobreexposición a datos de baja calidad limita su imaginación" estadística, llevándolos a favorecer las respuestas más comunes y mediocres.
La fatiga algorítmica es un reflejo de cómo la calidad del “alimento” informativo determina la calidad del “pensamiento”, tanto en humanos como en máquinas.
Calidad de datos y contenido trivial
Internet inunda de lo que se podría denominar contenido trivial: resúmenes automatizados, noticias falsas y textos sin profundidad.
Cuando los modelos de IA ingieren estos datos masivamente, su base de conocimiento se diluye.
En lugar de aprender de la riqueza y diversidad de la expresión humana, aprenden de una versión simplificada y, a menudo, incorrecta.
Contaminación autogenerada de IA
La causa más insidiosa es la contaminación autogenerada. Un informe de Sapio Research y Synapse estima que para 2026, el 90 por ciento del contenido en línea podría ser generado sintéticamente.
Cuando los nuevos modelos de IA se entrenan con este universo de datos creados por sus predecesores, entran en un bucle degenerativo.
Impacto en usuarios y empresas: ejemplos y estudios de caso
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Inteligencia humana sufre crisis de la dependencia tecnológica
El desgaste algorítmico no es una preocupación teórica; sus efectos ya son visibles en nuestra interacción diaria con la tecnología y en el funcionamiento interno de las empresas.
Desde la pérdida de confianza del usuario hasta decisiones empresariales erróneas, las consecuencias son tangibles y crecientes.
Aunque se promocionan las ventajas de la inteligencia artificial, su degradación amenaza con revertir muchos de sus beneficios potenciales si no se aborda de manera proactiva.
Desde alianzas con Google y Microsoft, pasando por herramientas letales como Lavender, hasta el hackeo de cámaras en los suburbios del sur, la guerra se ha vuelto automatizada y destructiva.
— Al Mayadeen Español (@almayadeen_es) May 7, 2025
¿Cómo utiliza "Israel" la inteligencia artificial y la tecnología de espionaje… pic.twitter.com/fzc1M4LJw6
Efectos en la experiencia del usuario
Muchos usuarios ya experimentan esta degradación. Asistentes virtuales que entran en bucles de respuestas sin sentido, motores de búsqueda que ofrecen resúmenes idénticos de múltiples fuentes (a menudo generados por IA) y sistemas de recomendación que sugieren contenido repetitivo.
Esta falta de fiabilidad y creatividad erosiona la confianza del público y convierte herramientas que prometían ser revolucionarias en fuentes de frustración.
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Repercusiones en el ámbito empresarial
En el sector corporativo, las consecuencias pueden ser aún más graves. Las empresas que utilizan la IA para el análisis de mercado, la automatización de procesos o la atención al cliente se enfrentan a riesgos significativos.
Un modelo “desgastado” puede generar informes financieros basados en datos obsoletos, crear campañas de marketing ineficaces o proporcionar un soporte al cliente deficiente.
Estrategias y soluciones para prevenir el desgaste mental de la IA
Frente a este desafío, la comunidad tecnológica y la sociedad civil están comenzando a desarrollar estrategias para mitigar el desgaste de la IA.
Las propuestas se centran en mejorar la calidad de los datos de entrenamiento y en crear mecanismos para identificar y filtrar el contenido sintético, promoviendo un ecosistema digital más saludable.
#AProfundidad 🔴 INTELIGENCIA ARTIFICIAL: OTRA ARMA DE GUERRA ISRAELÍ EN EL GENOCIDIO CONTRA GAZA
— Al Mayadeen Español (@almayadeen_es) November 3, 2025
⭕️ Una investigación publicada en 2024 por los propios medios israelíes señalaba que el “ejército” de ocupación utilizó software de inteligencia artificial (IA) para identificar a… pic.twitter.com/98vMJqzyeU
Filtrado y reentrenamiento selectivo
Una de las estrategias más efectivas es la curación de datos. En lugar de un entrenamiento masivo e indiscriminado, los desarrolladores deben enfocarse en el filtrado y la selección de corpus de alta calidad
Esto implica un esfuerzo humano significativo para verificar fuentes, garantizar la diversidad y eliminar información de baja calidad.
De forma paralela, se desarrollan algoritmos capaces de detectar “marcas de agua” digitales en el contenido generado por IA, lo que permite filtrarlo durante las fases de entrenamiento.
