{"id":239477,"date":"2026-05-26T19:07:02","date_gmt":"2026-05-26T19:07:02","guid":{"rendered":"http:\/\/6a15d0f6dfbd428a6261b3c7"},"modified":"2026-05-26T19:07:02","modified_gmt":"2026-05-26T19:07:02","slug":"por-que-la-ia-simplemente-no-puede-hacer-el-trabajo-de-un-fact-checker","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sarmiento24h.com\/?p=239477","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 la IA simplemente no puede hacer el trabajo de un fact-checker"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n

Casi la mitad de los estadounidenses aseguran utilizar la IA para buscar informaci\u00f3n y generar ideas. No es dif\u00edcil entender por qu\u00e9. A medida que las redes sociales se degradan y Google se convierte en una simple p\u00e1gina de inicio para hilos de Reddit y granjas de contenido, la mayor\u00eda anhelamos algo confiable. Adem\u00e1s, los chatbots<\/em> son muy \u201c\u00fatiles\u201d, \u00bfverdad? La primera vez que interactu\u00e9 con uno, le pregunt\u00e9 si era consciente del enorme consumo de recursos que supon\u00eda. Media hora despu\u00e9s, ten\u00eda una nueva receta de queso crema vegano.<\/p>\n

Nunca prob\u00e9 la receta. En cambio, encontr\u00e9 una creada por humanos que el LLM podr\u00eda haber utilizado. As\u00ed es como funcionan estos modelos, por supuesto. Reempaquetan el conocimiento colectivo en algo que parece hecho a la medida para ti. Esto puede estar bien para las alternativas l\u00e1cteas (a menos que seas un bloguero vegano). Pero en el orden mundial, y en lo que respecta a \u201cla verdad\u201d (el enfoque de mi trabajo como verificador de datos en WIRED), lo que est\u00e1 en juego es exponencialmente mayor.<\/p>\n

No me preocupo<\/h2>\n

Durante el \u00faltimo a\u00f1o, cada vez m\u00e1s personas me miran con gran l\u00e1stima. Seguramente, una verificadora de datos en una revista no durar\u00e1 mucho en este mundo mejorado por la IA. Pueden llamarme ingenua, pero no me preocupa demasiado. He llegado a la conclusi\u00f3n de que muy poco del conocimiento colectivo de la humanidad reside en internet. Y seg\u00fan mis investigaciones, la IA se equivoca a\u00fan m\u00e1s de lo que la gente piensa<\/strong>.<\/p>\n

Seg\u00fan el escritor Colin Dickey, es evidente que Tom Wolfe consideraba a los verificadores de datos como una \u201ccamarilla de mujeres y editores mediocres que colaboraban para dominar y emascular la prosa del Gran Escritor\u201d. Como definici\u00f3n, no est\u00e1 mal (aunque mi jefe y muchos colegas son hombres). \u00bfQu\u00e9 puedo decir? Nuestro trabajo, a diferencia del de la IA, es ser molestos.<\/p>\n

El departamento de verificaci\u00f3n de datos de WIRED es tradicional: anotaciones meticulosas l\u00ednea por l\u00ednea, fuentes primarias siempre que sea posible y una revisi\u00f3n \u00e9tica y legal exhaustiva. Cuestionamos las suposiciones b\u00e1sicas, buscamos informaci\u00f3n nueva o contradictoria, llamamos y hablamos con la gente; nos aseguramos de todo. Es una revisi\u00f3n por pares \u00e1gil, que funciona lo mejor posible al mismo ritmo que las noticias.<\/p>\n

Por lo que s\u00e9, la IA a\u00fan no se ha aplicado a este proceso. Lo que s\u00ed se ha aplicado es la verificaci\u00f3n de hechos a posteriori<\/em>, el an\u00e1lisis al estilo Snopes<\/em><\/a> de la veracidad de algo despu\u00e9s de los hechos. En el Reino Unido, una iniciativa llamada Full Fact<\/a> ha desarrollado sus propias herramientas de IA para ayudar a frenar la propagaci\u00f3n de la desinformaci\u00f3n. Estas herramientas, utilizadas en m\u00e1s de 40 pa\u00edses, procesan enormes vol\u00famenes de datos, desde publicaciones en redes sociales hasta transcripciones de podcasts<\/em>, y luego identifican afirmaciones espec\u00edficas que los humanos pueden investigar m\u00e1s a fondo. \u00abDefinitivamente se necesita un ser humano\u00bb, opina Mark Frankel, jefe de asuntos p\u00fablicos de Full Fact.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1nto se equivoca la IA?<\/h2>\n

La raz\u00f3n es sencilla: la IA a\u00fan se equivoca<\/strong>. Como verificadora de datos, me encantar\u00eda poder decirte con exactitud con qu\u00e9 frecuencia. Pero no es tan f\u00e1cil. Desde 2018, se han publicado casi 17,000 art\u00edculos en arXiv<\/a> sobre maestr\u00edas en derecho (LLM \u2013no confundir con grandes modelos de lenguaje\u2013), muchos de ellos centrados espec\u00edficamente en la cuesti\u00f3n de su fiabilidad. Aun as\u00ed, vale la pena intentar establecer una cifra aproximada.<\/p>\n

En cualquier art\u00edculo que pasa por la mesa de verificaci\u00f3n de datos de WIRED, suele haber bastante informaci\u00f3n complementaria: estad\u00edsticas, noticias, citas, todo aquello que ayuda a contextualizar el tema. Los verificadores de datos suelen buscar esta informaci\u00f3n b\u00e1sica en Google, y ese proceso, en forma de las temidas AI Overviews (Rese\u00f1as de IA de Google)<\/a> del buscador, constituye mi principal interacci\u00f3n con la IA. En mi opini\u00f3n profesional, resulta inutilizable (por err\u00f3nea) aproximadamente un tercio de las veces<\/strong>.<\/p>\n

Sin embargo, esta podr\u00eda ser una valoraci\u00f3n generosa. Un estudio de marzo de 2025 del Tow Center for Digital Journalism<\/a> revel\u00f3 que m\u00e1s del 60 % de las respuestas de los motores de b\u00fasqueda con IA eran inexactas. Un estudio de la BBC sit\u00faa la tasa de error de los chatbots<\/em> en torno al 45 %<\/a>, cifra que veo citada con m\u00e1s frecuencia. Dado que los porcentajes pueden generar confusi\u00f3n, lo dir\u00e9 de forma m\u00e1s clara: la IA podr\u00eda equivocarse aproximadamente la mitad de las veces<\/strong>.<\/p>\n

\u00bfImporta qu\u00e9 modelo?<\/h2>\n

Elon Musk ha dicho que Grok es el m\u00e1s inteligente, pero no he visto mucha investigaci\u00f3n que lo confirme. Claude lider\u00f3 la prueba RealFactBench, un test de referencia centrado en la verificaci\u00f3n de hechos desarrollado por cient\u00edficos inform\u00e1ticos<\/a> en China y el Reino Unido el a\u00f1o pasado. Obtuvo una precisi\u00f3n del 73% en todas las m\u00e9tricas. (Para ser justos, Grok no fue evaluado). Otra prueba de referencia, SimpleQA, desarrollada por OpenAI en octubre de 2024, plante\u00f3 m\u00e1s de 4,000 preguntas de respuesta \u00fanica<\/a> a modelos de OpenAI y Anthropic. Ninguno de los modelos super\u00f3 el 50% de precisi\u00f3n. Google actualiz\u00f3 la prueba de referencia<\/a> a principios de este a\u00f1o, reduciendo el conjunto de preguntas a 1,000. Gemini 2.5 Pro se alz\u00f3 con la victoria, con una precisi\u00f3n del 55.6%.<\/p>\n

Luego est\u00e1n las evaluaciones de los propios modelos. Cuando le pregunt\u00e9 a ChatGPT qu\u00e9 tan precisos eran los principales modelos de medicina del sue\u00f1o, me indic\u00f3 que la mayor\u00eda ten\u00eda una precisi\u00f3n del 90 al 96% en algunas pruebas de estilo profesional. Luego, de forma confusa, me ofreci\u00f3 un enlace a un art\u00edculo sobre un examen de certificaci\u00f3n en medicina del sue\u00f1o. En la secci\u00f3n de \u00abpreguntas generales del mundo real\u00bb, simplemente me ofreci\u00f3 la tasa de alucinaciones que se ha demostrado en modelos como este: del 1 al 2%, aparentemente, aunque cuando intent\u00e9 acceder a la fuente citada, no exist\u00eda.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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