¿Puede una inteligencia artificial tener principios éticos? ¿Puede distinguir entre lo correcto y lo incorrecto en función del contexto? Estas preguntas, que parecían sacadas de la ciencia ficción, están empezando a tener respuestas concretas gracias a un estudio pionero realizado por Anthropic, la empresa detrás del asistente de IA Claude.
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Cuando hablamos de inteligencia artificial, solemos pensar en asistentes que responden preguntas, generan textos o crean imágenes… pero casi siempre dentro de los mismos límites. Por eso, al probar Grok AI, una herramienta desarrollada por X (antes Twitter), no esperaba gran cosa. Sin embargo, después de una semana de uso constante, puedo decir que Grok me sorprendió gratamente. Su capacidad para integrarse con el flujo de la información en tiempo real, su enfoque creativo y su personalidad particular lo colocan varios pasos adelante de otros modelos.
Veamos qué lo hace tan especial.
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Imagina que entras a una fiesta donde todos deben tener cierta edad para entrar. Ahora, imagina que algunos adolescentes intentan colarse con documentos falsos. Eso es justo lo que ocurre a diario en redes sociales como Instagram, donde muchos jóvenes intentan aparentar ser mayores para evitar restricciones. Pero Meta ha decidido ponerle freno a este fenómeno con una solución muy del siglo XXI: una herramienta de detección de edad impulsada por inteligencia artificial (IA).
Este nuevo sistema se está probando primero en Estados Unidos, y tiene un objetivo claro: proteger a los adolescentes de los riesgos del mundo digital, incluso cuando ellos intenten esquivar las reglas. ¿Cómo lo hará? Veámoslo paso a paso.
Hace más de dos décadas, Linux pasó de ser el proyecto apasionado de un grupo de desarrolladores a convertirse en la columna vertebral silenciosa de miles de sistemas tecnológicos en todo el mundo. Hoy, algo similar —pero mucho más veloz— está ocurriendo con la inteligencia artificial de código abierto. Y el protagonista de esta historia es DeepSeek, un modelo que no solo se lanzó, sino que encendió una mecha global.
Meta ha vuelto a hacer lo que mejor sabe: observar qué funciona en otras plataformas, y crear su propia versión potenciada. Esta vez le toca el turno al terreno de la edición de video, con el lanzamiento de Edits, una nueva app de Instagram que busca competir directamente con CapCut, el editor de video vinculado a TikTok.
Pero Edits no se queda en ser una simple copia. Meta ha añadido capas extra de funcionalidad con un enfoque claro: atraer a creadores de contenido que quieren una herramienta más completa, organizada y sin limitaciones de plataforma. Aquí te contamos todo lo que necesitas saber sobre esta nueva aplicación que ya puedes descargar gratis.
Imagina un robot del tamaño de una abeja capaz de posarse con precisión sobre una flor, como si fuera un insecto más del ecosistema. Puede sonar a ciencia ficción, pero es exactamente el objetivo del RoboBee, un microrrobot desarrollado por el equipo de la Universidad de Harvard. Y aunque parecía un sueño lejano por años, un nuevo avance lo ha acercado un poco más a su potencial en el mundo real: ahora ya puede aterrizar sin caerse ni romperse.
Hasta hace poco, el RoboBee solo sabía volar… y estrellarse. Para aterrizar, literalmente lo apagaban antes de tocar el suelo con la esperanza de que cayera de pie. No era muy eficaz ni seguro, y mucho menos viable para tareas delicadas como polinización o vigilancia ambiental. Pero ahora, gracias a un diseño inspirado en la naturaleza —específicamente en los zancudos conocidos como «crane flies»—, el pequeño robot ha aprendido a aterrizar suavemente, sin tambalearse, sin romperse y sin dejar su misión a medias. Continúa leyendo «RoboBee: el diminuto robot volador de Harvard que ya puede aterrizar sin estrellarse»
Para más de la mitad de la población mundial, el arroz no es solo un acompañante del plato: es el protagonista. Desde los aromáticos granos de jazmín en Tailandia hasta el arroz blanco de las mesas latinoamericanas, este grano ha sido sinónimo de alimento, tradición y supervivencia. Pero bajo la superficie de los campos inundados donde crece, se está gestando un problema silencioso que podría poner en riesgo nuestra salud colectiva: el aumento del arsénico en el arroz, impulsado por el cambio climático. Continúa leyendo «El lado tóxico del arroz: cómo el cambio climático está aumentando el arsénico en nuestro alimento básico»
En un reciente discurso desde la Casa Blanca, el director de la Oficina de Ciencia y Tecnología, Michael Kratsios, sorprendió a todos al afirmar que las tecnologías actuales permiten a Estados Unidos “manipular el tiempo y el espacio”. Una frase que, aunque suena sacada de una película de ciencia ficción, fue presentada como parte de una arenga para eliminar regulaciones y promover el llamado “renacimiento” de la innovación estadounidense.
Pero, ¿de qué estamos hablando exactamente cuando se menciona algo tan ambicioso como alterar las leyes fundamentales del universo? Vamos a desmenuzarlo con calma y sentido común. Continúa leyendo «¿Podemos realmente manipular el tiempo y el espacio? Una mirada crítica al discurso del gobierno de EE.UU.»
Las conversaciones con asistentes virtuales están dando un paso más hacia lo humano. Grok, el chatbot de inteligencia artificial desarrollado por xAI, ha incorporado una nueva función que lo acerca aún más a ser un asistente realmente útil: la memoria conversacional.
Puede parecer algo simple, pero esta función cambia la dinámica por completo. Imagina que tienes una charla con alguien y, al reencontrarte días después, esa persona recuerda lo que le contaste, tus gustos, tus preocupaciones o en qué punto quedó la conversación. Eso mismo es lo que Grok acaba de aprender a hacer. Continúa leyendo «Grok estrena memoria: así mejora la personalización en tus conversaciones con IA»
Las alucinaciones de la inteligencia artificial no tienen nada que ver con visiones extrañas ni con ciencia ficción. En realidad, se trata de errores que pueden generar consecuencias serias en el entorno empresarial, especialmente cuando se utilizan modelos como los LLMs (Large Language Models) en tareas críticas. Pero ¿por qué sucede esto? ¿Y cómo se puede evitar que una IA «invente» información?
Imagina que estás preguntándole a un asistente virtual algo tan importante como las dependencias de un paquete de software o los requisitos legales de una normativa. Si esa IA no tiene acceso a fuentes confiables, o interpreta mal la consulta, puede darte una respuesta que suena perfectamente lógica… pero que es completamente falsa. Ese es el fenómeno conocido como alucinación de IA.
Vamos a desmenuzar este tema paso a paso y ver qué pueden hacer las organizaciones (y los desarrolladores) para evitar que sus sistemas de IA caigan en estas trampas.
Cuando una IA genera información incorrecta o inventada que no está respaldada por sus datos de entrenamiento o por una fuente verificable, hablamos de una alucinación. Es como si rellenara los huecos de su conocimiento con una especie de “me lo imagino”, pero expresado con total confianza.
Este fenómeno es más común de lo que parece, especialmente en modelos de lenguaje como GPT, que están diseñados para ser útiles y persuasivos, pero no infalibles. Si el sistema no tiene acceso a datos actualizados o confiables, puede generar respuestas plausibles pero erróneas.
Las alucinaciones ocurren por varias razones, pero las más comunes son:
Es como si alguien intentara ayudarte con un dato, pero solo hubiera leído una parte del libro o lo hubiera escuchado de oídas.
Afortunadamente, existen técnicas que ayudan a reducir o incluso evitar este tipo de errores. Veamos las principales:
RAG, o generación aumentada con recuperación, es una técnica que combina lo mejor de dos mundos: el poder generativo de los modelos LLM y la precisión de un buscador que accede a información actualizada.
En lugar de que el modelo «adivine» una respuesta, RAG le permite consultar fuentes confiables antes de generar una respuesta. Es como si el modelo tuviera una biblioteca abierta mientras responde.
Muchas aplicaciones de IA utilizan búsquedas vectoriales para encontrar información similar a una consulta. Sin embargo, si estas búsquedas no son precisas, el modelo puede recuperar documentos irrelevantes y construir respuestas incorrectas.
Optimizar el motor de búsqueda interno y su capacidad para entender el contexto puede marcar una gran diferencia. Esto implica mejorar tanto el embedding (la forma en que se codifica la información) como los algoritmos de recuperación.
Una de las formas más eficaces de reducir alucinaciones es obligar al modelo a responder solo con datos previamente validados o aprobados. Por ejemplo, muchas empresas crean una base de conocimiento interna (como una wiki corporativa) y configuran la IA para que solo genere respuestas basadas en ese contenido.
Esto transforma la IA en una especie de experto con una fuente limitada, pero confiable. Y aunque eso reduzca su «creatividad», también minimiza los errores.
La forma en que se formula una pregunta tiene un impacto enorme en la calidad de la respuesta. Prompts vagos o ambiguos generan respuestas igualmente imprecisas.
Por eso, entrenar a los usuarios (sí, también a los empleados) a escribir mejores instrucciones es clave. Un buen prompt puede marcar la diferencia entre una respuesta útil y una que parece salida de un cuento de ciencia ficción.
Aunque suene evidente, la intervención humana sigue siendo esencial. Revisar, corregir y ajustar las respuestas de la IA en entornos críticos es fundamental.
Muchas organizaciones implementan flujos de trabajo donde la IA sugiere una respuesta, pero esta pasa por una validación antes de ser usada oficialmente. De esta forma, se aprovecha la velocidad de la IA sin renunciar al criterio humano.
Un ejemplo concreto de cómo las alucinaciones pueden tener consecuencias graves es el fenómeno del Slopsquatting, un tipo de ataque en la cadena de suministro digital. En este caso, se publican paquetes falsos con nombres similares a otros reales en repositorios como PyPI o npm, y las IA —mal entrenadas o sin filtros— pueden recomendarlos erróneamente.
Esto demuestra que no solo se trata de errores inocentes. Las alucinaciones pueden ser explotadas intencionalmente por atacantes para distribuir software malicioso. Un motivo más para tomarse en serio estas medidas de prevención.
Algunas plataformas están desarrollando soluciones prácticas para enfrentar este reto. Por ejemplo, Smart Answers, una herramienta creada en colaboración con Miso.ai, combina contenido editorial verificado con IA generativa, lo que permite ofrecer respuestas fundamentadas sin alucinar.
Su estrategia incluye:
Es un buen ejemplo de cómo la combinación de IA e inteligencia humana puede generar resultados útiles, seguros y confiables.
Para cualquier organización que use IA en su operación diaria, estas son algunas recomendaciones prácticas:
La IA es una herramienta poderosa, pero como toda tecnología, necesita supervisión, estructura y contexto. De lo contrario, incluso los modelos más avanzados pueden equivocarse… con total seguridad.
