Ciudado: Los Modelos de IA más nuevos están cometiendo más errores últimamente
Modelos de IA más nuevos, pero menos confiables: una alerta para los marketers
Una investigación publicada por Search Engine Journal el 8 de mayo de 2025 pone en evidencia un fenómeno preocupante: los modelos de inteligencia artificial más recientes están mostrando una fiabilidad sustancialmente inferior a la de sus predecesores. Algunos modelos presentan tasas de error de hasta 79%, un dato que plantea serios retos para profesionales del marketing digital que han incorporado estas herramientas a sus procesos diarios.
¿Qué está pasando con la inteligencia artificial?
El informe señala que el principal motivo de esta disminución en la precisión se debe a un cambio en los métodos de entrenamiento. Modelos entrenados por OpenAI, por ejemplo, recurrieron inicialmente a grandes volúmenes de texto disponibles en internet. Sin embargo, ante el agotamiento de estos recursos, las compañías están optando por técnicas de "aprendizaje por refuerzo", que enseñan a la IA mediante ensayo y error.
Riesgos para el marketing digital
Esta baja en la fiabilidad de la IA tiene repercusiones directas en la operación de los equipos de marketing:
Errores en contenido: Publicar textos generados por IA con datos imprecisos puede afectar negativamente el posicionamiento en buscadores y dañar la reputación de marca.
Menor eficiencia: Pratik Verma, CEO de Okahu, advierte que el tiempo invertido en verificar si una respuesta es correcta reduce drásticamente la utilidad de estas herramientas.
Desconfianza: Si el margen de error continúa creciendo, tanto los expertos en marketing como los clientes podrían perder confianza en las soluciones impulsadas por IA.
¿Cómo mitigar los errores?
El propio artículo propone diversas estrategias que los equipos pueden adoptar para reducir riesgos:
Revisar manualmente todo el contenido generado por IA antes de su publicación.
Utilizar la IA más como herramienta de apoyo estructural, no como una fuente primaria de información.
Elaborar lineamientos internos para atender información dudosa.
Guillermo Reynoso, Fundador y director general de BIG Hacks Agencia de Growth Marketing, destaca que este tipo de prácticas no solo reducen riesgos, sino que ayudan a mantener estándares de calidad en los contenidos. “La clave está en entender que la IA es un excelente asistente, pero no un reemplazo de la validación humana, especialmente en SEO donde la precisión es crítica”, señala.
¿Qué viene para el futuro?
Empresas como OpenAI reconocen el problema y están trabajando activamente en reducir lo que llaman "alucinaciones" o errores persistentes en las respuestas de IA. Aun así, el reto para las marcas será encontrar el equilibrio entre aprovechar la velocidad y eficiencia de la IA sin comprometer la veracidad.
La pregunta es inevitable: ¿hasta qué punto pueden los equipos de marketing confiar en sistemas que, aunque poderosos, aún no dominan la realidad?
