Cuando los modelos de lenguaje empezaron a usarse en negocios reales, todo parecía funcionar… hasta que dejó de hacerlo.
La IA respondía rápido.
Sonaba bien.
Parecía segura.
Pero poco a poco empezó a pasar algo extraño:
- Respondía cosas que no eran del todo correctas.
- O respondía bien… pero no para ese negocio.
- O respondía con mucha seguridad… aunque no tenía la información correcta.
Ahí apareció el primer gran límite de los modelos de lenguaje.
💡 Idea principal
Un modelo de lenguaje no sabe cosas sobre tu negocio.
No conoce:
- tus procesos
- tus reglas
- tus políticas
- tus productos actualizados
- tus excepciones
Solo conoce lo que vio durante su entrenamiento…
y lo que tú le das en el momento de la conversación.
Cuando ese contexto no existe, pasa algo inevitable:
la IA rellena los huecos.
Qué son realmente las "alucinaciones"
Las alucinaciones no son errores aleatorios ni "fallas del sistema".
Son una consecuencia directa de cómo funciona un modelo de lenguaje.
Recuerda esto del insight anterior:
La IA no se puede quedar en blanco.
Su trabajo es continuar el texto de la forma más probable.
Entonces, cuando:
- no tiene información suficiente
- o la información es ambigua
- o el contexto es incompleto
la IA hace lo único que puede hacer:
genera una respuesta que suene correcta.
No miente.
No improvisa con mala intención.
Simplemente predice.
🧠 Metáfora fácil
Imagina que contratas a una persona muy elocuente, muy educada, muy rápida para contestar…
pero que no conoce tu negocio.
Si le preguntan algo específico y no sabe la respuesta, probablemente:
- intentará responder igual
- sonará convincente
- y puede equivocarse sin darse cuenta
Eso mismo hace la IA cuando no tiene contexto.
La diferencia es que:
- el humano duda
- la IA no
El otro límite invisible: la memoria
Aquí entra otro concepto importante, sin números ni tecnicismos.
Los modelos de lenguaje no tienen memoria infinita.
Solo pueden "ver" una cantidad limitada de información a la vez:
- la pregunta actual
- parte de la conversación
- el contexto que les pases
Cuando una conversación crece, o cuando el negocio es complejo, parte de ese contexto:
- se pierde
- se resume
- o simplemente no cabe
Esto explica por qué:
- una IA puede "olvidar" cosas
- respuestas cambian en conversaciones largas
- instrucciones iniciales dejan de respetarse
No es descuido.
Es límite técnico.
🎯 Mini reflexión para tu negocio
Piensa en esto:
- Tu equipo sabe cosas que nunca están escritas
- Muchas decisiones se toman por contexto
- Hay reglas que solo "se saben"
Ahora imagina pedirle a una IA que haga bien su trabajo…
sin darle nada de eso.
**El problema no es la IA.
El problema es el vacío de contexto.**
Lo que viene después
En el siguiente insight veremos cómo se resolvió por primera vez el problema del contexto, y por qué esa solución fue un parteaguas…
aunque no el final del camino.