Nadie habla de esto con claridad. Yo tampoco lo tenía claro hasta que me puse a buscarlo.
Se llama "alucinación": el modelo genera una respuesta que suena perfectamente coherente... y es falsa. No lo sabe. No lo avisa. Lo presenta con la misma confianza que el resto.
Los datos de 2025-2026 dicen esto: en preguntas simples y generales, menos del 2% de error en los mejores modelos. En documentos largos, temas legales o médicos, puede superar el 10-20%. Gemini ha pasado de un 88% de alucinaciones a un 50% en un solo salto de versión — mejora enorme, todavía alta. Claude prefiere decir "no sé" antes que inventar — menos útil a veces, más fiable. ChatGPT con búsqueda web activada es de los más precisos. Sin ella, mucho más variable.
¿Esto significa que no hay que usarlas? Al contrario.
Significa que hay que usarlas sabiendo lo que son: herramientas extraordinarias para razonar, estructurar, resumir y redactar. Y herramientas que hay que verificar cuando el dato concreto importa.
Lo mismo que con cualquier otra herramienta.
El problema no es la IA. El problema es usarla como si fuera una enciclopedia infalible.
¿Vosotros verificáis lo que os generan, o lo dais por bueno directamente?
