Capítulo 7: Cómo la IA Percibe el Mundo
Casos de uso reales y alucinaciones
Este capítulo aterriza la teoría en la práctica. Un caso de uso en IA es una situación específica donde se aplica la tecnología para resolver un problema medible, evaluado en dos ejes: impacto y factibilidad.
El capítulo mapea las aplicaciones más comunes: detección de objetos, chatbots, LLMs, sistemas generativos, analítica predictiva, reconocimiento de voz y sistemas de recomendación. La mayoría de las personas que usan IA no entrenan algoritmos; usan modelos ya entrenados.
La sección más reveladora aborda las alucinaciones: cuando la IA genera información falsa con absoluta confianza. Lo peligroso no es que se equivoque, sino cómo se equivoca: con fluidez perfecta y coherencia impecable. La IA es una máquina de predicción, no de verdad.
Conceptos clave
Conceptos clave
- Caso de uso: Problema específico donde la IA crea valor medible, evaluado por impacto y factibilidad.
- Alucinaciones: Información falsa generada con total confianza porque la IA optimiza coherencia, no verdad.
- Tipos de alucinaciones: Errores factuales, referencias inventadas y fallas contextuales.
- Máquinas de predicción, no de verdad: Los modelos generan la secuencia estadísticamente más probable, no la más veraz.