💼 Sabemos lo que te ha costado llegar a ser CEO🚀: esfuerzo, formación, experiencia y resultados. Has desarrollado visión y capacidad de adaptación a los cambios del mercado.
⚠️ Sin embargo, en la era de la Inteligencia Artificial esto ya no basta. Modelos de lenguaje como ChatGPT pueden generar respuestas convincentes pero falsas —las llamadas alucinaciones—.
❌ Si no detectas estas alucinaciones, corres el riesgo de tomar decisiones críticas apoyadas en información inventada o distorsionada.
📑 Según el estudio ¨Why Language Models Hallucinate¨ publicado en septiembre de 2025 por OpenAI 👉 https://lnkd.in/dCAq9w6c
, las alucinaciones no son simples errores de programación ni fallos aislados, sino una consecuencia directa de cómo se entrenan y evalúan los modelos de IA.
🔍 El propio documento de OpenAI lo deja claro: las alucinaciones ocurren porque los modelos confunden plausibilidad con veracidad.
🤖 Cuando ChatGPT responde, lo hace de forma plausible: todo suena creíble y coherente, bien redactado y con el tono adecuado. Todo parece correcto a primera vista… aunque sea falso o inexacto.
📊 Durante el preentrenamiento, los sistemas aprenden a predecir la siguiente palabra en una secuencia, sin etiquetas que distingan entre lo verdadero y lo falso. OpenAI explica que los modelos tienden a priorizar dar una respuesta, aunque implique inventar, antes que reconocer que no saben.
➡️ Aunque impresionantes en generación de texto, estos modelos no comprenden ni razonan como un humano. Su conocimiento está limitado a la fecha de entrenamiento y es paramétrico: no almacenan frases exactas, sino patrones estadísticos sobre cómo se relacionan palabras e ideas.
⚖️Este talón de Aquiles amenaza la credibilidad de la IA en sectores críticos como la medicina, el derecho, la educación o el periodismo.
📌 Un ejemplo real:
En España, un abogado citó ¡el Código Penal de Colombia! en una querella 👉 https://lnkd.in/dxtf9wSb
💡 Recomendaciones estratégicas
🚀 Pasar de un modelo de propósito general a una IA consultiva que recupere, organice y cite el conocimiento.
⚖️ Modificar los sistemas de evaluación para premiar la honestidad algorítmica: mejor abstenerse que inventar.
👩💻👨💻 Exigir supervisión humana experta y protocolos de verificación obligatoria.
⚠️ Reconocer y comunicar las limitaciones de la IA.
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Fuentes: Kalai, A. T., & Vempala, S. Vapnik, V., & Chervonenkis, A. OpenAI (2025). y Mata v. Avianca.
