No, la IA no es tonta: tú la estás usando mal

Por qué usuarios, empresas y consultoras fallan… y cómo evitarlo.

Las redes se han llenado de capturas ridiculizando a la IA, pero casi nunca se mira el origen del desastre: cómo se ha usado. No es que la IA sea “tonta”, es que se la trata como un buscador milagroso en vez de como lo que es: una máquina de predicción que necesita un marco preciso para no inventar.

Las redes están llenas de capturas ridiculizando a la IA. Es un deporte: esperar a que diga una tontería para demostrar que "no sirve".

La mayoría de esa gente comete el mismo error: usar una IA como si fuera Google.

Y una IA no es un buscador. No funciona así. No está diseñada para eso.

Cuando la tratas como un buscador, falla. Y cuando falla, parece tonta. Pero el problema no es la IA: es la metodología humana.

El caso que todos temen

Una consultora de transformación digital recibe un encargo de una aseguradora: "Analiza el marco regulatorio de nuestro producto estrella para el mercado europeo".

El equipo consultor usa una IA generativa. Sin RAG. Sin fuentes delimitadas. Sin validación cruzada. Prompt genérico: "Resumen del marco regulatorio de seguros de vida en la UE".

La IA responde con un informe de 40 páginas. Fluido. Coherente. Con estructura impecable. Lo entregan.

Dos meses después, la aseguradora recibe una multa de la autoridad supervisora. Motivo: incumplimiento de directivas que no aparecían en el informe. Coste: 2,3 millones de euros.

¿Por qué falló la IA? No falló. Hizo exactamente lo que hace: predecir texto probable.

Lo que falló fue el diseño del proceso:

• No se acotaron las fuentes regulatorias oficiales.
• No se especificó qué normativa era vinculante.
• No se exigió trazabilidad de cada afirmación.
• No se validó con un compliance real.

El informe era exacto en general (sonaba bien), pero impreciso en lo crítico (omitió normas clave).

Eso es lo que pasa cuando confundes fluidez con veracidad.

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1. Todo el mundo usa la IA mal: particulares, empresas y consultoras

Este no es un fallo de usuarios ingenuos. Se ve en periodistas, analistas, directivos e incluso consultoras que venden servicios de IA.

Una petición vaga, sin criterios ni contexto, es un agujero negro cognitivo. La IA tiene que rellenarlo. Y lo rellena como está diseñada: prediciendo, no razonando.

Si tú no pones límites, ella se los inventa.

2. La verdad incómoda: la IA no entiende lo que dice

Un modelo generativo no piensa. No tiene intención ni conciencia. No razona. No sabe si lo que dice es verdad o no.

Lo único que hace es esto:

predice la siguiente palabra más probable una y otra vez.

Cuando la pregunta no acota nada, el modelo explora millones de rutas posibles y elige la más probable. No la más correcta: la más probable.

La consecuencia es obvia: cuanto más genérico seas, más absurdo será el resultado.

3. La vaguedad es el principal motor de errores

Esto no es una opinión. Es matemático.

La "alucinación" aparece cuando el modelo no tiene datos suficientes para mantener la cadena de predicción dentro de un marco estable. Si tú no defines el marco, él rellena el hueco. Y si rellena el hueco, inventa.

Ese es el origen real del 80% de los errores que luego se viralizan en redes.

4. El error profesional: confundir fluidez con veracidad

En el entorno corporativo el problema es más grave.

Muchísimas empresas están usando IAs como si fueran motores de búsqueda más vistosos. Y muchas consultoras entregan informes generativos como si fueran documentos expertos.

Resultado:

• textos fluidos,
• con apariencia de rigor,
• y cero trazabilidad.

Lo peor es que estos errores no son evidentes. Suena perfecto hasta que un especialista lo revisa. Entonces aparece lo que nadie vio: mezcla de hechos, suposiciones y ocurrencias.

La factura de esa ingenuidad ya asciende a millones. El caso de la aseguradora no es único: es sistemático.

5. La diferencia crítica que casi nadie conoce: exactitud ≠ precisión

Los modelos están calibrados para acertar "en general". Pero los entornos profesionales exigen precisión, no exactitud. No basta con acertar a menudo: hay que acertar siempre en lo que importa.

Si un falso positivo en un documento legal, clínico o financiero puede costarte millones, la IA genérica no sirve tal cual.

El error no es de la IA. Es de quien la usa sin entender la métrica adecuada.

6. Las consultoras fallan por falta de arquitectura (RAG)

Para que una IA sea factual en un contexto profesional necesita grounding: necesita estar conectada a datos reales.

Eso se llama RAG. Es la única forma de eliminar la invención sistemática.

Pero requiere:

• infraestructura,
• bases vectoriales,
• pipelines actualizados,
• curación continua de datos.

Es decir: rigor.

La mayoría de consultoras evita ese trabajo. Prefieren usar prompts bonitos. Y eso garantiza un resultado: alucinación embellecida.

En el caso de la aseguradora, un sistema RAG conectado a bases regulatorias oficiales habría evitado el desastre.

7. La seguridad es débil porque el lenguaje natural engaña a la propia IA

Otra causa a tener en cuenta: los modelos no distinguen bien entre instrucción y contenido.

Si alguien formula un prompt diseñado para manipular la IA, la IA obedece. Es inyección de prompt.

Esto no es "un fallo raro". Es un riesgo estructural cuando se trabaja sin controles.

8. La evaluación manual es insuficiente: hay que medir

Empresas y consultoras confían en respuestas generativas sin validación continua. Sin benchmarking, sin scoring, sin pruebas de consistencia.

Cuando un modelo varía la respuesta de un día para otro, nadie lo detecta. Se trabaja a ciegas.

9. La solución es simple, pero exige disciplina: diseño cognitivo

El diseño cognitivo consiste en decidir cómo debe pensar la IA antes de pedirle nada.

No es un truco. No es creatividad. Es arquitectura.

Diseñar el entorno cognitivo implica:

Definir tema.

Delimitar enfoque.

Establecer criterios de validez.

Elegir fuentes.

Secuenciar pasos.

Excluir lo que no debe hacer.

Requerir control humano al final.

Cuando haces esto, la IA deja de improvisar.

Cómo habría sido el prompt correcto en el caso de la aseguradora:

"Genera un informe sobre el marco regulatorio de seguros de vida en la UE. Usa ÚNICAMENTE estas fuentes: [lista de directivas oficiales]. Para cada afirmación, indica la fuente exacta. Si no encuentras información en las fuentes, di 'no disponible en las fuentes proporcionadas'. Excluye cualquier inferencia. Al final, lista las áreas donde falta información."

Ese prompt habría forzado precisión, trazabilidad y honestidad. Y habría ahorrado 2,3 millones.

10. Conclusión

La IA no es tonta. Ni lista. Es exactamente lo que le permites ser.

Quien ridiculiza a la IA está demostrando su propia incompetencia para usarla.

Y el coste de esa incompetencia no es un meme: son decisiones malas, informes falsos, riesgos legales, brechas de seguridad y dinero perdido.

La IA funciona cuando el humano trabaja con método. Sin método, inventa. Con método, rinde.

El futuro pertenece a quien entienda esto: no hay que aprender a pedirle cosas a la IA; hay que aprender a diseñar el marco donde la IA piensa.

Eso es diseño cognitivo.