Módulo 2: Hablando el Idioma de la IA

Errores Comunes de la IA y Cómo Evitarlos

Incluso contando con un método eficaz para interactuar con la Inteligencia Artificial (IA) y sabiendo cómo evaluar sus respuestas, no podemos olvidar que la IA —en su estado actual— dista mucho de ser infalible. Es más, ciertas características propias de su funcionamiento generan errores que aparecen con frecuencia y que pueden tener consecuencias negativas en nuestras decisiones.

En esta lectura, profundizaremos en los errores más habituales que pueden surgir tanto en el uso de la IA como en el manejo de las herramientas relacionadas. Asimismo, te daremos consejos prácticos para detectarlos a tiempo y corregirlos de manera eficaz, minimizando riesgos y garantizando la calidad de los resultados.

“Alucinaciones” de la IA

El término “alucinaciones” se utiliza para describir esas ocasiones en las que la IA genera información completamente falsa o inexacta, pero la presenta de un modo que parece totalmente verosímil. Esto ocurre cuando el modelo carece de datos concretos para responder a la pregunta y, para “rellenar el hueco”, produce contenido inventado. Por ejemplo:

• Referenciar estudios académicos inexistentes, con títulos plausibles pero que nunca se realizaron.
• Mencionar nombres de personas, empresas o leyes que no son reales, con fechas y detalles fabricados.

Cómo evitarlo: Usa el pensamiento crítico y la verificación de fuentes. Cualquier dato o referencia relevante debe ser corroborado en sitios fiables (páginas oficiales, bibliotecas digitales, organismos reconocidos, etc.).

Sesgos en los Datos y en los Algoritmos

La IA aprende de los datos con los que ha sido entrenada. Si esos datos son incompletos, no representativos o están influidos por prejuicios culturales o históricos, el modelo también heredará tales sesgos. Esto puede llevar a:

• Discriminación: Por ejemplo, un sistema de evaluación de crédito que penalice de manera desproporcionada a ciertos grupos demográficos.
• Recomendaciones parciales: Algoritmos de recomendación que prioricen un tipo de producto o contenido sobre otros, basándose en datos sesgados.

Cómo evitarlo: Revisa el conjunto de datos de entrenamiento, asegurándote de su diversidad. Si es posible, realiza auditorías periódicas para identificar y corregir sesgos en los resultados.

Confusión con el Contexto

La IA no siempre recuerda o aplica la información de interacciones previas, especialmente si el modelo no está diseñado para “retener” el contexto a lo largo de varias preguntas. Esto genera inconsistencias en las respuestas, por ejemplo:

• Olvidar datos clave que se mencionaron en la primera parte de la conversación.
• Contradecirse a sí misma al responder sobre un mismo tema en diferentes momentos.

Cómo evitarlo: Si la herramienta lo permite, recuérdale el contexto o reformula la pregunta incluyendo la información esencial. Muchas veces es mejor repetir los datos críticos en cada nueva interacción.

Falta de Actualización en la Información

Muchos modelos de IA tienen un límite temporal en su base de conocimientos, ya que fueron entrenados con datos hasta cierto año. Esto puede resultar en datos obsoletos que no reflejan la realidad actual. Por ejemplo:

• Fechas y precios en el mercado financiero que han cambiado drásticamente en los últimos meses.
• Leyes o regulaciones que fueron modificadas o revocadas después de la fecha en que la IA recopiló los datos.

Cómo evitarlo: Verifica que las fuentes o la base de datos de la IA estén actualizadas. Cuando se trate de información crítica, consulta portales de noticias, organismos oficiales o API en tiempo real.

Uso Equivocado de la IA

A veces, el mayor error no está en la IA, sino en cómo la utilizamos. Por ejemplo, pedirle que solucione problemas fuera de su ámbito de entrenamiento (como diagnóstico médico especializado) o usar datos sensibles sin los resguardos necesarios. Esto puede llevar a:

• Incumplimiento de normativas de privacidad: compartir datos personales sin consentimiento explícito.
• Confianza excesiva: tomar decisiones importantes basadas únicamente en la recomendación de la IA, sin la supervisión o validación humana.

Cómo evitarlo: Conoce las limitaciones y el dominio de tu herramienta de IA. Ten protocolos de supervisión y validación, especialmente en sectores regulados o de alta responsabilidad (finanzas, salud, etc.).

Conclusión

La IA es poderosa, pero no infalible. De hecho, sus errores pueden tener un impacto significativo si no se detectan a tiempo. Desde las “alucinaciones” y los sesgos en los datos hasta el uso equivocado de la tecnología, existen muchos factores que pueden conducir a resultados inexactos o injustos.

Como profesional o gerente financiero, tu responsabilidad es conocer y anticipar estos riesgos, estableciendo mecanismos de control, verificación y supervisión. Si lo haces, podrás utilizar la IA como un gran aliado para mejorar procesos y tomar decisiones más informadas, minimizando las posibilidades de caer en trampas tecnológicas.