La inteligencia artificial generativa se ha integrado en nuestro día a día con una rapidez que incluso para el sector tecnológico resulta llamativa. En apenas un par de años ha pasado de ser una curiosidad para entornos técnicos a convertirse en una herramienta habitual para estudiar, trabajar, programar, escribir correos o resolver dudas complejas. El problema es que, junto a respuestas útiles y sorprendentemente bien explicadas, también puede ofrecer información falsa con una seguridad absoluta. No porque “mienta”, sino porque no sabe qué es verdad y qué no.
Y ese matiz lo cambia todo.
La IA no lo sabe todo, es un tema de probabilidad
Cuando interactuamos con sistemas como ChatGPT, la experiencia se parece mucho a hablar con una persona informada. El lenguaje es natural, el tono es seguro y las respuestas suelen estar bien estructuradas. Nuestro cerebro asocia automáticamente esa combinación con conocimiento experto. El problema es que esa intuición falla.
Los modelos de lenguaje no funcionan como una enciclopedia ni como un buscador. No “saben” cosas en el sentido humano del término. Su función principal es predecir cuál es la siguiente palabra más probable en función del contexto y de los patrones aprendidos durante su entrenamiento. Eso les permite generar textos coherentes y útiles, pero también explica por qué pueden equivocarse de forma tan convincente.
Si la respuesta correcta es la más probable estadísticamente, el modelo acertará. Si no lo es —porque falta información, el tema es ambiguo o la pregunta está mal planteada—, rellenará los huecos con algo que suene bien. La prioridad no es la verdad, sino la coherencia lingüística.
Las “alucinaciones” que inventa la IA inventa sin saberlo
En el ámbito de la inteligencia artificial se utiliza el término alucinación para describir esas respuestas que parecen impecables, pero son incorrectas o directamente inventadas. No suelen manifestarse como errores evidentes o frases absurdas, sino como textos plausibles, detallados y aparentemente bien documentados.
Aquí aparecen patrones que se repiten con frecuencia. Uno de los más comunes es el uso de datos excesivamente concretos: fechas exactas, porcentajes precisos, cifras con decimales o nombres propios poco conocidos. Otro es la referencia a estudios, informes o expertos que suenan reales, pero que no existen en ninguna parte. La IA ha aprendido cómo “se escribe” una cita académica, pero no comprueba si esa cita es auténtica.
El resultado es especialmente problemático porque pasa filtros rápidos. A simple vista, la respuesta parece sólida. Solo cuando se intenta verificar fuera del modelo es cuando el castillo de naipes empieza a caer.
Señales para desconfiar de la inteligencia artificial
No todos los temas presentan el mismo nivel de riesgo. Las alucinaciones son más frecuentes cuando se habla de asuntos muy recientes, técnicos o poco documentados. La IA no tiene acceso directo a la actualidad en tiempo real y puede mezclar rumores con hechos confirmados, o dar por cerrados debates que siguen abiertos.
También conviene extremar la precaución cuando la respuesta es excesivamente categórica en temas donde normalmente hay matices. En derecho, ciencia o historia, las explicaciones humanas suelen incluir excepciones, contextos y advertencias. Cuando la IA ofrece una afirmación tajante y sin fisuras, es razonable sospechar.
Una técnica sencilla para detectar estos casos es reformular la pregunta. Cuando la información es sólida, la respuesta tiende a mantenerse estable. Cuando no lo es, cambia: aparecen nuevos datos, desaparecen otros o se llega a conclusiones distintas. Esa inconsistencia es una pista clara de que el modelo está improvisando.
El problema es que nos creemos todo lo que dice la inteligencia artificial
Equivocarse no es nuevo. Libros, medios de comunicación y expertos humanos llevan décadas haciéndolo. La diferencia con la inteligencia artificial es la forma. La IA no duda, no vacila y no muestra inseguridad. Presenta la información falsa con el mismo tono que la verdadera.
Esto explota un sesgo cognitivo muy humano: tendemos a confiar más en quien se expresa con claridad y seguridad. Cuanto mejor está escrita una respuesta, más fácil es asumir que es correcta. La IA, sin pretenderlo, se beneficia de ese sesgo.
Por eso el riesgo no está tanto en el error puntual como en la automatización del error. Un texto generado por IA puede copiarse, pegarse, resumirse y difundirse sin que nadie compruebe el dato original. El fallo deja de ser individual y pasa a ser sistémico.
Cómo usar la IA sin que invente nada
La clave no es dejar de usar inteligencia artificial, sino ajustar expectativas. Funciona extraordinariamente bien como herramienta de apoyo: para entender un tema, resumir información, generar ideas o estructurar un texto. Donde falla es cuando se le otorga el papel de árbitro final.
Una buena práctica es tratar cada respuesta como un borrador. Algo que puede estar bien encaminado, pero que necesita verificación externa si la información es relevante. Si un dato no existe fuera de la respuesta de la IA, probablemente no sea fiable.
También ayuda pedir contexto y límites: qué se sabe con certeza, qué está en discusión o hasta dónde llega la información disponible. No elimina las alucinaciones, pero reduce la tendencia a ofrecer afirmaciones absolutas.
Y, sobre todo, conviene recordar que la coherencia no es sinónimo de verdad. Un texto puede ser lógico, elegante y perfectamente estructurado… y aun así ser falso.
Una herramienta brillante, pero no una fuente de verdad
La inteligencia artificial generativa ha cambiado la forma en que accedemos al conocimiento. Ha democratizado explicaciones complejas y ha reducido barreras de entrada a muchos ámbitos técnicos. Pero también ha introducido un nuevo tipo de problema: la desinformación convincente.
No es un fallo puntual ni algo que se vaya a resolver por completo a corto plazo. Es una consecuencia directa de cómo funcionan estos sistemas. Mientras el objetivo sea generar lenguaje probable y útil, la verdad seguirá siendo un efecto colateral, no una prioridad.
Por eso, más allá de mejoras técnicas, el factor decisivo seguirá siendo el usuario. En la era de la IA, saber preguntar es importante, pero saber comprobarlo es imprescindible. Porque si algo ha quedado claro con esta nueva generación de herramientas es que una respuesta que suena bien ya no es garantía de que sea correcta.
