La inteligencia artificial se consolidó como herramienta clave para competir en un mundo empresarial cada vez más exigente.
Automatización, análisis de datos y asistentes virtuales aceleran procesos y multiplican resultados. Sin embargo, a medida que se expande su uso, emerge un riesgo silencioso pero costoso: las alucinaciones. Estas ocurren cuando la IA brinda información falsa con un tono convincente, lo que puede derivar en decisiones erradas que cuestan millones.
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Un ejemplo resonante fue la presentación de Bard (ahora Gemini) por parte de Google, en la que se difundió una información incorrecta sobre un hito astronómico. El error, detectado por usuarios y científicos, provocó una caída de más de 100 mil millones de dólares en el valor de mercado de Alphabet Inc. Este caso subraya la necesidad de supervisión humana constante sobre los resultados que ofrecen estos modelos, sobre todo en sectores sensibles como finanzas, salud o industria.
La forma en la que la IA aprende, por patrones y probabilidades, la hace diferente de otras herramientas tradicionales. No razona ni comprende como un humano, por eso puede inventar respuestas que suenan reales. Modelos con tasas de alucinación superiores al 70 % ya fueron registrados en pruebas recientes, aunque los más confiables apenas superan el 0,7 %. El problema no es que se equivoquen, sino que lo hagan de manera convincente, sin que el usuario lo note.
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Frente a esto, algunas empresas ya implementan soluciones técnicas —como integrar la IA con bases de datos externas o sistemas de validación— y otras consideran asociarse con partners tecnológicos especializados para garantizar un uso seguro y estratégico. Aun así, menos del 30 % de las empresas revisan todo el contenido generado por IA antes de usarlo, según McKinsey.
En América Latina, se espera que el mercado de IA supere los 47.800 millones de dólares para 2031, con un crecimiento del 26 % anual. Pero si el uso no va acompañado de estrategias sólidas de control y talento capacitado, el riesgo aumenta. La inteligencia artificial es poderosa, sí, pero su éxito no depende solo del algoritmo, sino de quién y cómo la supervise.
Fuente: Infobae.
