La conversación sobre IA suele centrarse en modelos. Pero el factor que más condiciona el resultado es otro: el dato. Qué entra, cómo se ordena, qué fuentes consulta y cómo se valida lo que sale.
Un modelo de lenguaje no “entiende” como una persona. Predice texto plausible. Cuando le falta contexto, rellena huecos. Eso es la alucinación: respuestas convincentes que pueden ser falsas.
Tres señales rojas:
• Cifras sin fecha o sin fuente.
• Hechos mezclados con opiniones sin distinguir.
• Tono de certeza absoluta ante temas inciertos.
La salida no es “usar menos IA”. Es usarla mejor:
• Construir una cadena fiable: datos → limpieza → fuentes → validación.
• Para tareas importantes, apoyarse en recuperación de información (RAG): primero buscar en documentos fiables, luego redactar.
• Separar usos: IA para síntesis y borradores; decisiones críticas con verificación humana.
En 2026 la diferencia no será quién tiene el modelo más grande, sino quién trabaja con mejores fuentes, más trazabilidad y más controles.
