Las alucinaciones de la IA: un límite matemático, no un error de ingeniería

OpenAI ha confirmado lo que muchos en la comunidad tecnológica ya sospechaban: las alucinaciones en los modelos de inteligencia artificial no son fallos de programación, sino una consecuencia inevitable de los principios matemáticos que los sustentan. En un estudio publicado el 4 de septiembre de 2025, investigadores de OpenAI, junto a un profesor de Georgia Tech, demostraron que incluso los modelos entrenados con datos perfectos están condenados a producir información falsa en determinadas circunstancias.

Este hallazgo, lejos de ser una simple observación técnica, cambia la forma en la que se debe gestionar, evaluar y aplicar la inteligencia artificial generativa en entornos reales. En lugar de aspirar a la perfección, las empresas y desarrolladores deben aprender a convivir con un margen de error inherente al funcionamiento de estos sistemas. Continúa leyendo «Las alucinaciones de la IA: un límite matemático, no un error de ingeniería»

OpenAI admite un error clave en la forma en que entrena sus modelos de IA

Uno de los mayores desafíos que enfrenta la inteligencia artificial generativa es su tendencia a ofrecer respuestas incorrectas con total seguridad. Este fenómeno, conocido como alucinaciones de los modelos de lenguaje, ha sido motivo de preocupación tanto para investigadores como para usuarios, y ahora OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, ha reconocido que el problema no es solo técnico, sino estructural. Continúa leyendo «OpenAI admite un error clave en la forma en que entrena sus modelos de IA»

GPT-5: el modelo que prometía mucho pero genera dudas

La llegada de GPT-5, el modelo de lenguaje más reciente de OpenAI, venía precedida por una ola de entusiasmo. Durante meses, usuarios, empresas y expertos esperaban una versión que superara a sus predecesores tanto en precisión como en capacidades. Sin embargo, a pocos días de su lanzamiento oficial, la conversación se ha llenado de inquietudes, quejas y comparaciones nada favorables con versiones anteriores, especialmente con GPT-4o. Continúa leyendo «GPT-5: el modelo que prometía mucho pero genera dudas»

Por qué fallan los sistemas RAG empresariales y cómo mejorar su precisión con «contexto suficiente»

Los sistemas de generación aumentada por recuperación (Retrieval-Augmented Generation o RAG) se han vuelto indispensables para construir aplicaciones de inteligencia artificial más precisas y fácticas. Sin embargo, no están exentos de errores. Muchas veces, incluso cuando se les proporciona información recuperada, los modelos ofrecen respuestas incorrectas con seguridad o se pierden entre datos irrelevantes. Un nuevo estudio de Google propone un enfoque que podría mejorar drásticamente su rendimiento: evaluar si hay contexto suficiente para responder correctamente. Continúa leyendo «Por qué fallan los sistemas RAG empresariales y cómo mejorar su precisión con «contexto suficiente»»