La IA que ayuda... y la que te mete en problemas

La IA que ayuda... y la que te mete en problemas: errores, alucinaciones y el equilibrio correcto entre máquinas y humanos

Por Kevin Villatoro

Por qué te debe importar
La IA generativa escribe muy bien, pero a veces inventa cosas con seguridad: fechas, cifras, citas, incluso políticas de tu propia empresa. A eso se le llama alucinación. ¿El riesgo? Tomar decisiones con datos falsos, dar respuestas incorrectas a clientes y terminar con problemas legales o de reputación. Estudios recientes sobre asistentes conocidos (ChatGPT, Copilot, Gemini, Perplexity) muestran errores frecuentes al hablar de noticias y actualidad, un terreno donde muchos negocios buscan información.

Casos reales que ya costaron dinero (y dolores de cabeza)

1) La aerolínea responsable por lo que dijo su chatbot.
Un tribunal de Canadá determinó que Air Canada era responsable de una información errónea dada por su chatbot a un cliente sobre políticas de reembolso. Lección: lo que diga tu bot te compromete como empresa; "la IA se equivocó" no te exime.

2) Abogados sancionados por "citas" que no existían.
En Nueva York, dos abogados fueron multados por presentar ante el juez casos jurídicos inventados por ChatGPT. Si un profesional cayó, imagina a un equipo no entrenado bajo presión. Nunca delegues veracidad a ciegas.

3) Medios que publicaron con IA y tuvieron que corregir la mitad.
CNET usó IA para escribir notas financieras y corrigió 41 de 77 artículos por errores básicos (hasta cálculos mal hechos de interés compuesto). Reputación y confianza en juego.

4) Gemini y las imágenes históricas inexactas.
Google pausó la generación de imágenes de personas en Gemini tras críticas por representaciones históricas incorrectas (por ejemplo, soldados nazis o padres fundadores con etnicidades cambiadas). Cuando la IA reconstruye "a su manera" hechos sensibles, tu marca queda expuesta.

5) La IA y las noticias: un campo minado.
Investigaciones recientes de la BBC/EBU muestran que casi la mitad de las respuestas de los asistentes sobre noticias tienen errores significativos, y ocho de cada diez presentan algún problema (fuentes mal citadas, descontextualización, datos desactualizados). Conclusión: no bases decisiones en "resúmenes" de IA sin verificar la fuente original.

¿Por qué se equivoca la IA (en palabras simples)?

Completa huecos. Si no tiene el dato, lo "deduce" y lo dice con confianza.

No entiende el tiempo real por defecto. Puede mezclar normas, precios o noticias pasadas como si fueran actuales.

Le afectan los prompts ambiguos. Si le pides "lo que sea", te dará "lo que suene bien".

Los temas sensibles multiplican el riesgo. Legal, salud, finanzas, RR.HH., compliance, PR: zona roja.

Señales de alerta (si ves esto, detente)

Citas o enlaces que no abren o llevan a algo distinto de lo que se afirma.

Fechas, nombres o cifras "redondas" sin documento de respaldo.

Resúmenes de noticias sin medio citado o sin fecha exacta.

Respuestas que "evaden" diciendo generalidades o mezclan países/leyes.

Cómo usar IA sin incendiar tu marca (equilibrio máquina-humano)
1) Define el rol de la IA: asistente, no juez

Pide borradores, opciones y resúmenes, pero la firma final y la verificación son humanas.

En rojo (legal, salud, finanzas, precios, PR), siempre revisa con un responsable.

2) Obliga a la IA a mostrar de dónde sacó la info

"Cítame la fuente o di que no sabes."

Si habla de noticias, exige el enlace al medio y la fecha. Si no hay, no decides con eso. (Los estudios de BBC/EBU muestran por qué).

3) Dale tus propios documentos (y no cualquier cosa de internet)

Políticas, catálogos, contratos base, listas de precios, FAQs reales.

La IA rinde mejor y alucina menos si "lee" tu material; si no, rellena con lo que encuentre.

4) Diseña el "freno de mano"

Si falta evidencia: que conteste "No tengo suficiente información".

Para clientes: si la pregunta sale de las reglas, escala a humano.

Guarda qué versión de IA usaste, qué prompt y qué fuentes citó (sirve si hay reclamos).

5) Mide lo que importa (sencillo, mensual)

% respuestas con fuente verificable.

Errores detectados (muestra fija cada semana).

Tiempo de corrección cuando hay fallo público.

Satisfacción del cliente tras intervenir un humano.

Ejemplos prácticos (copiar/pegar en tu operación)

Atención al cliente

"Responde solo con estas políticas y FAQs. Si la pregunta no está cubierta, responde: 'Necesito pasarte con un asesor para confirmarlo'. No prometas nada que no esté en los documentos."

Comunicados y PR

"Redacta un borrador con 3 versiones. Enumera las fuentes o documentos de soporte. Señala riesgos (frases que podrían interpretarse mal). El equipo PR edita y aprueba."

Compras/Proveedores

"Resume estas 3 propuestas en una tabla textual con precios, plazos y garantías citando página o cláusula. Si algo falta, márcalo como 'dato no proporcionado'."

Dirección

"Dame un resumen ejecutivo en 10 líneas con hechos verificables, enlaces a documentos internos y tres decisiones sugeridas (con pros y contras)."

¿Cuándo usar qué?

ChatGPT: fuerte en escritura y análisis general. Pídele estructura y fuentes. Revisa datos sensibles antes de publicar. (El caso de los abogados muestra el costo de no hacerlo).

Gemini: útil con Google/Workspace y manejo de archivos, pero verifica en temas históricos o noticias (Google pausó funciones tras errores de imágenes).

Grok: pensado para lo que pasa en X/tiempo real; exige reglas y revisión si algo será público (las distorsiones en noticias son comunes entre asistentes).

Lo que no debes hacer (antipatrones)

"Que el bot conteste siempre." Mejor: que diga "no sé" si no hay base.

Publicar sin revisión humana en temas críticos.

Usar capturas de pantalla como "prueba" (no son auditables).

"Encender IA en toda la empresa" de una: empieza pequeño, corrige, luego escala.

El equilibrio ganador

La IA te da velocidad y ahorro. Los humanos aportan criterio, contexto y responsabilidad. Las empresas que ganan combinan ambos: máquinas para producir opciones y resúmenes; personas para validar y decidir.

Cuando estés dudando, recuerda los casos de Air Canada, los abogados sancionados y los medios corrigiendo artículos: la línea que separa productividad de riesgo es tener fuentes, revisión y límites claros.