La fiabilidad de la inteligencia artificial: errores, contexto y una lección que viene de lejos
Hace unos días, durante una conversación con unos amigo de mi pueblo, una persona hizo un comentario que ya he escuchado más de una vez en los últimos meses: “No puedes fiarte de la inteligencia artificial, porque la inteligencia artificial comete errores”. No era una afirmación agresiva, ni malintencionada. Era una frase dicha con cierta prudencia, casi como una advertencia. Algo parecido me había dicho otra persona poco tiempo antes.
Lo curioso es que, mientras escuchaba ese argumento, yo pensaba en mi día a día. Trabajo con inteligencia artificial de forma habitual: para programar, para escribir, para organizar ideas, para resolver problemas reales. Y mi experiencia no encajaba del todo con esa conclusión tan tajante. No porque la IA sea perfecta —no lo es—, sino porque, bien utilizada, suele ser sorprendentemente fiable.
Ahí nació la pregunta que da sentido a este artículo: ¿el problema está realmente en la fiabilidad de la inteligencia artificial, o en cómo la estamos utilizando?
“La IA comete errores”: una verdad que se queda corta
Empecemos por lo evidente. Sí, la inteligencia artificial comete errores. Nadie serio lo niega. A veces se equivoca en datos, a veces interpreta mal una pregunta, a veces rellena huecos con respuestas que suenan bien… pero no son correctas. Ese fenómeno se ha popularizado bajo el nombre de alucinaciones.
Pero detenerse ahí es quedarse en la superficie. Porque, si usamos ese criterio de forma estricta, tendríamos que desconfiar de casi cualquier herramienta creada por el ser humano.
Los humanos se equivocan.
Los libros contienen errores.
Los artículos académicos se corrigen con el tiempo.
Los profesores, incluso los muy buenos, pueden decir algo incorrecto en clase.
Internet está lleno de información falsa o incompleta.
Y aun así, no descartamos los libros, ni la enseñanza, ni la escritura, ni el conocimiento humano en general. Lo que hacemos —o deberíamos hacer— es aprender a usar esas herramientas con criterio.
El error no invalida una herramienta. Lo que la invalida es el uso acrítico.
El factor que casi siempre se ignora: el contexto
En mi experiencia, uno de los grandes malentendidos sobre la fiabilidad de la inteligencia artificial tiene que ver con el contexto. O, mejor dicho, con la falta de contexto.
Cuando una IA recibe una instrucción vaga, incompleta o ambigua, hace lo único que puede hacer: intenta generar una respuesta plausible. No porque “quiera engañar”, sino porque su función es continuar un patrón de lenguaje de la forma más coherente posible según lo que ha aprendido.
En cambio, cuando la IA trabaja bien contextualizada, los resultados suelen ser muy distintos.
En programación, por ejemplo, no es lo mismo preguntar:
“Este código no funciona, ¿qué hago?”
que explicar:
“Estoy trabajando en X lenguaje, en este entorno, con esta versión, este es el error exacto, este es el objetivo y esto es lo que ya he probado.”
En el segundo caso, la calidad de la respuesta cambia radicalmente. No porque la IA sea mágica, sino porque el contexto reduce la necesidad de suposiciones.
Aquí aparece una primera conclusión importante:
👉 la fiabilidad de la inteligencia artificial no es absoluta; es contextual.
La inteligencia artificial no nace de la nada
Otro punto que rara vez se explica con claridad es este: la IA no surge en el vacío. No crea conocimiento desde cero. Aprende a partir de texto humano preexistente.
Libros, artículos, documentación técnica, foros, debates, manuales, preguntas y respuestas, discusiones públicas… todo eso forma parte del material del que se nutren los modelos de lenguaje.
Esto tiene una consecuencia directa y lógica:
si el conocimiento humano contiene errores, contradicciones o lagunas, la IA puede reflejarlos.
Muchos errores de la inteligencia artificial no son errores nuevos. Son errores heredados. Son ideas mal explicadas, conceptos repetidos miles de veces aunque estén mal, información desactualizada que sigue circulando. La IA no “sabe” que algo es falso; sabe que algo es frecuente.
Dicho de otra forma:
la IA no solo amplifica lo mejor del conocimiento humano, también amplifica sus imperfecciones.
Y esto, lejos de ser algo escandaloso, es profundamente humano.
Este comportamiento no ocurre por “maldad” ni por intención de engañar, sino por cómo funcionan los modelos de lenguaje. La IA está diseñada para producir una respuesta probable y coherente, incluso cuando no dispone de información suficiente o cuando la pregunta es ambigua. De hecho, investigaciones recientes explican que los modelos pueden generar respuestas plausibles pero incorrectas (las llamadas hallucinations) porque los métodos estándar de entrenamiento y evaluación tienden a recompensar la respuesta confiada, en lugar de premiar la capacidad de reconocer incertidumbre (Kalai et al., 2025).
Una lección de historia: los copistas de la antigüedad
Para entender esto mejor, conviene mirar atrás. Mucho más atrás.
Durante siglos, el conocimiento se transmitió a mano. Literalmente. Los copistas —escribas especializados— copiaban textos palabra por palabra. Eran personas formadas, dedicadas a ese oficio, en muchos casos entre las pocas que sabían leer y escribir en su época. Su trabajo era lento, artesanal y exigente.
Y aun así, cometían errores.
No porque fueran incompetentes. No porque no les importara el texto. Sino porque eran humanos.
Confundían letras parecidas.
Saltaban líneas sin darse cuenta.
Repetían palabras.
Omitían fragmentos.
Introducían pequeñas correcciones “para aclarar” algo… que a veces cambiaban el texto.
El resultado es que no existe prácticamente ningún manuscrito antiguo sin errores de copia.
El caso del Nuevo Testamento y las variantes textuales
Un ejemplo especialmente conocido es el del Nuevo Testamento. Hoy conservamos miles de manuscritos en griego, latín y otras lenguas antiguas. Al compararlos, los estudiosos han identificado cientos de miles de variantes textuales.
Este dato suele presentarse de forma sensacionalista, como si fuera una prueba de que el texto es “poco fiable”. Pero los expertos en crítica textual lo interpretan de otra manera muy distinta.
La inmensa mayoría de esas variantes son menores: diferencias ortográficas, cambios en el orden de las palabras, omisiones pequeñas. Son, en esencia, errores humanos normales, acumulados a lo largo de generaciones de copias.
Y, sin embargo, gracias a la comparación de manuscritos, los especialistas pueden reconstruir el texto con un altísimo grado de confianza. El hecho de que existan errores no invalida el contenido; al contrario, nos muestra cómo funciona la transmisión del conocimiento humano.
Aquí la analogía con la inteligencia artificial es evidente.
Así como los copistas heredaban errores de manuscritos anteriores y añadían los suyos propios, la IA hereda errores del conocimiento humano digital y, en ciertos contextos, puede reproducirlos.
Volvamos a la pregunta correcta
Llegados a este punto, la pregunta “¿la inteligencia artificial comete errores?” resulta casi irrelevante. La respuesta es obvia: sí.
La pregunta interesante es otra:
¿en qué condiciones es fiable la inteligencia artificial?
Y la respuesta, basada tanto en la experiencia práctica como en la historia, es bastante clara:
- es más fiable cuando tiene buen contexto,
- es más fiable cuando se usa como apoyo y no como autoridad absoluta,
- es más fiable cuando el humano mantiene el criterio y la verificación,
- es menos fiable cuando se le pide certeza donde solo hay ambigüedad.
La fiabilidad de la inteligencia artificial no es binaria. No es “fiable” o “no fiable”. Es gradual, situada, dependiente del uso.
La IA como herramienta, no como sustituto del criterio
Quizá este sea el punto más importante de todo el artículo. La inteligencia artificial funciona mejor cuando se la entiende como lo que es: una herramienta extraordinariamente potente, pero no un juez final de la verdad.
Usarla bien implica:
- dar contexto,
- formular bien las preguntas,
- pedir aclaraciones cuando hace falta,
- validar la información crítica,
- asumir que el criterio último sigue siendo humano.
Esto no es una debilidad de la IA. Es una continuidad histórica. El conocimiento humano siempre ha avanzado así: con errores, correcciones, revisiones y mejoras.
Conclusión: el error no es el enemigo
La historia del conocimiento no es la historia de la perfección, sino la historia de la corrección constante. Los copistas se equivocaban. Los autores se equivocan. Los profesores se equivocan. Y la inteligencia artificial también.
La diferencia no está en la existencia del error, sino en cómo lo gestionamos.
Bien utilizada, con contexto y criterio, la inteligencia artificial es una de las herramientas más fiables y productivas que hemos tenido jamás. Mal utilizada, sin pensamiento crítico, solo amplifica confusión.
Por eso, la fiabilidad de la inteligencia artificial no depende únicamente de la máquina.
Depende, como siempre ha ocurrido, del ser humano que la utiliza.