Aspero mundo

El Marco: por qué la IA solo funciona cuando tú defines dónde puede pensar La IA no se equivoca porque sea estúpida, sino porque hace justo lo que fue diseñada para hacer: predecir palabras. Si no le marcas un marco claro, rellena huecos. Y cuando rellena huecos sin límites, alucina. La diferencia entre jugar con IA y usarla en serio es precisamente eso: el marco que decide dónde puede pensar. Las redes están llenas de ejemplos de gente ridiculizando a la IA. La escena es siempre la misma: alguien pide algo vago, la IA completa los huecos, y el usuario dice que "la IA es tonta". El problema no es la IA. El problema es que no existe ningún marco que limite su pensamiento. Cuando no hay marco, la IA improvisa. Y cuando improvisa, alucina. 1. La razón de fondo: la alucinación no es un fallo, es su naturaleza Un modelo de lenguaje no "entiende": predice la siguiente palabra. Esa e...

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 as...

Diseño cognitivo aplicado a IA La IA no falla porque el modelo sea “malo”. Falla porque no tenemos una disciplina clara que defina cómo debe razonar. Este artículo explica por qué necesitamos diseñar la arquitectura cognitiva de la IA —una actividad que ya existe, pero que todavía no tiene nombre— y por qué esa disciplina será esencial en educación, empresa e investigación. Imagina que tu equipo lleva meses refinando un asistente de IA. Funciona perfectamente en las demos. Los prompts están pulidos. Los flujos parecen sólidos. Hasta que, en producción, alguien formula una pregunta aparentemente inocente… y el sistema inventa datos con absoluta seguridad. No es un problema del modelo. Es un problema de cómo razonamos con él . El mercado cree que la IA se controla con prompts, trucos o buenos ejemplos. Pero cuando la IA importa —cuando hay consecuencias, auditorías, decisiones, responsabilidad— todos descubren lo mismo: no existe un nombre claro para la disciplina...

GPT-5.1 no es solo “un modelo más potente”. Es un cambio de disciplina: menos imaginación gratuita, más control, menos relleno verosímil, más gestión explícita de la incertidumbre. Un paso necesario para que la IA deje de sonar convincente y empiece a ser realmente fiable en entornos profesionales. Este no es un texto sobre una nueva “versión milagrosa” de la IA, sino sobre por qué GPT-5.1 tiene sentido en un contexto de método, gobernanza y control humano del conocimiento. Durante los últimos años, los modelos generativos han tenido un defecto estructural: su tendencia a rellenar huecos con respuestas plausibles . No era un fallo técnico aislado, sino una consecuencia directa de cómo funcionan: predicen palabras, no verdad. GPT-5.1 nace precisamente para atacar ese problema. No para pensar “mejor” en un sentido humano, sino para equivocarse de otra manera : con más contención, más respeto por el contexto y más claridad cuando no dispone de información ...

1. El caso Deloitte: qué pasó realmente Deloitte entregó al Gobierno de Australia un informe estratégico elaborado con ayuda de inteligencia artificial. El resultado fue un escándalo que trascendió fronteras: el documento contenía referencias bibliográficas inexistentes, citas inventadas y datos sin verificación alguna. El gobierno tuvo que retirar el informe, la reputación de una de las consultoras más grandes del mundo quedó en entredicho y se abrió un debate global sobre los riesgos del uso profesional de IA generativa. Lo más revelador del caso no fue que la IA cometiera errores —eso es conocido y esperable—, sino que nadie en la cadena de producción pusiera frenos. No hubo auditoría, no hubo contraste de fuentes, no hubo segunda mirada. El fallo no fue tecnológico: fue metodológico. Y ese es precisamente el problema que este artículo aborda. 2. Por qué las IA "mienten" (y por qué es culpa nuestra) Las alucinaciones de los modelos generativos no son bugs: son característi...