Los diez chatbots de Inteligencia Artificial más usados dieron respuestas falsas sobre temas de actualidad en un 35% de los casos durante el año terminado en agosto de 2025, frente al 18% del año anterior, según la auditoría de NewsGuard. El estudio conjunto de la European Broadcasting Union y la BBC, publicado en 2025, encontró errores significativos en el 45% de las respuestas sobre noticias, con Gemini de Google fallando en el 76% de los casos. Si la Inteligencia Artificial se equivoca casi la mitad de las veces con hechos públicos, verificados y publicados por cientos de medios, la pregunta que le queda a cualquier profesional es qué dice de él una máquina que tiene mil veces menos información sobre su nombre que sobre un titular de periódico.
¿Por qué la Inteligencia Artificial falla el doble que hace un año?
NewsGuard audita desde 2023 las respuestas de los chatbots más usados sobre noticias verificables. En el informe del año terminado en agosto de 2025, el porcentaje de respuestas falsas o engañosas subió del 18% al 35%, es decir, casi el doble en doce meses.
La razón no es que los modelos entiendan peor el lenguaje. Es que responden con más seguridad sobre hechos recientes, donde todavía no hay suficiente texto fiable para contrastar, y prefieren dar una respuesta antes que admitir que no la tienen.
Gemini se equivocó en tres de cada cuatro respuestas sobre noticias
El estudio de la European Broadcasting Union junto a la BBC analizó miles de respuestas de asistentes de Inteligencia Artificial sobre noticias de actualidad en varios idiomas. El 45% contenía errores relevantes de datos, fechas o atribución.
El caso más señalado fue Gemini de Google, con errores en el 76% de las respuestas evaluadas. No es un modelo marginal: es uno de los tres que más gente consulta cuando quiere entender qué está pasando, o quién es alguien.
¿Por qué confiamos en una respuesta que suena tan segura?
Nada de esto significa que haya que dejar de usar estas herramientas. Significa que conviene tratarlas como lo que son: sistemas que responden con la misma seguridad tanto si aciertan como si se equivocan, sin avisar de la diferencia.
Esa seguridad constante es el problema real. Un buscador tradicional devuelve varias fuentes y es el usuario quien decide cuál creer. Una Inteligencia Artificial devuelve una sola respuesta, redactada con el mismo tono confiado tanto si viene de una fuente sólida como si viene de una asociación de datos mal hecha.
Si se equivocan con lo público, ¿qué inventan sobre lo privado?
Un titular de periódico tiene fecha, fuente, agencia de noticias y decenas de medios que lo repiten o lo corrigen. El nombre de un profesional que trabaja solo tiene, en el mejor de los casos, una web, un perfil y algunas menciones sueltas.
Si la Inteligencia Artificial se equivoca en la mitad de los casos con la información más verificada y más repetida que existe, no hay motivo para pensar que hace mejor trabajo con la información escasa y dispersa que hay sobre una persona. De ahí saca la respuesta que te da a ti cuando alguien pregunta por tu nombre, de las mismas fuentes sueltas, sin el filtro que sí existe para las noticias grandes.
La diferencia entre un error de titular y un error sobre tu nombre
Cuando un chatbot se equivoca sobre una noticia, alguien lo nota, lo comenta y a veces el propio medio lo corrige en horas. Cuando se equivoca sobre un profesional que nadie está vigilando, el error se queda ahí, repitiéndose cada vez que alguien pregunta.
Ese silencio es la parte peligrosa. Lo que dice la Inteligencia Artificial de tu negocio no pasa por un comité de redacción ni por una corrección posterior: se dice una vez, y se repite igual la próxima vez que alguien pregunte, salvo que alguien lo compruebe y lo corrija.
La sorpresa ya no debería ser la sorpresa
Durante un tiempo, cada fallo de un chatbot generaba titulares propios: la Inteligencia Artificial ya no impresiona por acertar, y tampoco debería sorprender tanto por equivocarse. Puede que ya no nos impresione, pero eso no la hace más fiable, la hace más cotidiana, y lo cotidiano es precisamente lo que menos se revisa.
Cuanto más se usa una herramienta sin revisar lo que dice, más fácil es que un error se convierta en la versión oficial de alguien sin que esa persona lo sepa nunca.
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Sobre el autor
Javier G. Amblar lleva 27 años trabajando como consultor y ha formado a más de 33.000 profesionales en 55 países. Fue profesor asociado del IE Business School, donde recibió el Premio a la Excelencia Docente, y ha intervenido en RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio. Es autor del libro Liderazgo (Editatum, 2018) y dirige un canal de YouTube con más de 367.000 suscriptores, dentro de una comunidad en línea de más de 500.000 personas. Aquí puedes comprobar qué dice hoy la Inteligencia Artificial sobre tu nombre.
