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Los errores de IA más preocupantes no son los obvios. Son las respuestas que suenan cuidadosas, estructuradas y casi correctas. Esa silenciosa brecha entre el tono y la verdad es donde la confianza comienza a debilitarse.
Hoy, los modelos de lenguaje grandes procesan miles de millones de solicitudes por día en búsqueda, finanzas, codificación y sistemas de soporte al cliente. Si incluso el 1 por ciento de las respuestas contiene inexactitudes significativas en ese volumen diario, el resultado son millones de salidas defectuosas moviéndose a través de decisiones reales. A gran escala, pequeñas tasas de error se convierten en riesgo estructural.