Por Redacción - 14 Enero 2025
Los modelos de inteligencia artificial generativa han sido desarrollados mediante el entrenamiento exhaustivo con enormes volúmenes de datos recopilados de una vasta y diversa gama de fuentes, que incluyen sitios web, artículos académicos, noticias, foros, redes sociales y más. En este inmenso conjunto de información, es común encontrar referencias a empresas y marcas, incluyendo datos concretos, cifras relevantes, historias corporativas, así como mitos, rumores y curiosidades que las rodean. Estos fragmentos de información son procesados y contextualizados por los modelos para generar respuestas que, aunque útiles en muchos casos, no siempre garantizan exactitud o actualización.
Hemos de señalar que inteligencia artificial generativa actual no verifica los datos en el sentido estricto de un proceso de fact-checking. Su funcionamiento se basa en procesar y combinar la información almacenada en sus datos de entrenamiento, lo que implica más una reproducción de contenido que una validación activa de su veracidad. El proceso de generación de respuestas tiene claras limitaciones. La IA no distingue entre información verdadera o falsa en su conjunto de datos, ni tiene acceso en tiempo real a fuentes externas para confirmar los hechos. Esto significa que puede mezclar datos de diferentes épocas y fuentes, o incluso generar contenido plausible pero completamente incorrecto, un fenómeno conocido como "alucinaciones" en el ámbito de la IA.
Estas limitaciones plantean riesgos significativos ya que la IA puede amplificar información errónea o tergiversada, ya que carece de la capacidad de evaluar la fiabilidad de las fuentes que emplea. Aunque las respuestas que produce suelen ser convincentes, esto no garantiza que sean precisas o actuales.
Aunque la inteligencia artificial puede ser considerado un recurso poderoso, también plantea riesgos potenciales, ya que los datos inexactos o descontextualizados pueden influir en la percepción pública o en decisiones estratégicas relacionadas con las empresas mencionadas. Ante ello, empresas y marcas enfrentan un nuevo desafío: ¿qué sabe la IA sobre ellas y cuán precisa es esa información? La respuesta a esta pregunta no solo tiene implicaciones reputacionales, sino también estratégicas y legales.
Uno de los puntos más críticos es la precisión de la información que las IA manejan sobre las empresas. Los modelos de inteligencia artificial, especialmente los basados en aprendizaje automático, suelen entrenarse con enormes volúmenes de datos históricos. Sin embargo, estos datos pueden estar desactualizados, contener errores o reflejar sesgos del pasado. Esto significa que la información generada por la IA sobre una empresa podría no ser verídica ni relevante en el contexto actual. Además, las IA carecen de acceso en tiempo real a la información corporativa más reciente, lo que puede llevarlas a reproducir narrativas obsoletas o erróneas.
Esta falta de precisión no es un problema menor ya que la información inexacta o incompleta puede influir significativamente en la percepción pública de una marca, tanto positiva como negativamente. Las IA, al integrarse en asistentes virtuales, motores de búsqueda o plataformas de análisis, contribuyen a formar opiniones sobre empresas y productos. Un error puede propagarse rápidamente, afectando la confianza de los consumidores o incluso influyendo en decisiones de inversión. La capacidad de la IA para perpetuar narrativas, ya sean favorables o perjudiciales, convierte su supervisión en una tarea crítica para las empresas. También existe el riesgo asociado a los datos sensibles. Los sistemas de IA, especialmente aquellos diseñados por terceros, pueden incluir información confidencial en sus bases de datos de entrenamiento. Esto podría exponer detalles que las empresas preferirían mantener privados, como estrategias comerciales o datos de clientes. Incluso de forma inadvertida, una IA puede revelar información que comprometa la seguridad o la competitividad de una organización.
Aunque no hay cifras concretas sobre el nivel de preocupación empresarial respecto a la precisión de la información manejada por la IA, se estima que un porcentaje significativo de organizaciones ya identifica este tema como prioritario. Este interés crece en paralelo con la acelerada adopción de tecnologías basadas en IA, lo que subraya la necesidad de una estrategia proactiva para gestionar los riesgos asociados.
Lo que es más que evidente, es que las empresas deben no solo preocuparse, sino también ocuparse activamente de cómo las IA manejan y proyectan información sobre ellas. Esto implica auditar regularmente los datos utilizados por estos sistemas, colaborar con desarrolladores para garantizar la veracidad de la información y supervisar continuamente las narrativas que circulan en plataformas digitales impulsadas por IA. La inteligencia artificial, aunque poderosa, no es infalible, y las marcas tienen el desafío de aprovechar sus beneficios mientras minimizan los riesgos.
