¿Qué preguntas debo hacerle a una IA para saber si puedo confiar en sus respuestas?

No todas las respuestas generadas son igualmente confiables. Saber qué preguntar es esencial para evaluar su fiabilidad, transparencia y límites.

Preguntas esenciales para evaluar la confiabilidad de una IA

Aquí tienes las principales preguntas que deberías hacer:

 1. Sobre las fuentes y la base de información

• ¿De dónde obtuviste esta información?
• ¿Puedes citar fuentes confiables o estudios?
• ¿Cómo manejas información contradictoria o desactualizada?
• ¿Hasta qué fecha están actualizados tus datos?

 2. Sobre su razonamiento y proceso

• ¿Cómo llegaste a esta conclusión?
• ¿Puedes explicarlo paso a paso?
• ¿Qué nivel de certeza tienes sobre esta respuesta?
• ¿Puedes mostrar perspectivas alternativas?

 3. Sobre sus limitaciones y manejo de errores

• ¿Qué limitaciones tienes para responder esta pregunta?
• ¿Qué harías si no estás seguro de una respuesta?
• ¿Reconoces posibles sesgos en tu entrenamiento o programación?
• ¿Qué evidencias existen en contra de lo que me dices?

 4. Sobre consistencia y lógica

• Reformula preguntas de diferentes maneras y verifica si las respuestas son coherentes.
• Presenta casos hipotéticos o extremos para ver si mantiene lógica en sus respuestas.

 5. Evaluaciones éticas y de contexto

• ¿Qué precauciones debo tomar al usar esta información?
• ¿Esta respuesta podría estar influenciada por valores o prioridades específicas?

 Consejos complementarios

Además de preguntar directamente a la IA:

• Contrasta siempre con otras fuentes humanas y documentales.
• Observa el comportamiento de la IA a lo largo del tiempo: si responde de manera evasiva o si mantiene una coherencia razonable.
• Plantea preguntas trampa (con premisas falsas) para ver si la IA es capaz de detectar errores.

Confiar en una IA no debe ser un acto ciego. Hacer las preguntas adecuadas te permite evaluar mejor su transparencia, lógica, honestidad y actualización. Aunque una IA puede ser una herramienta valiosa, siempre es fundamental mantener un espíritu crítico y validar la información, especialmente en temas sensibles o de alto impacto.

Al final, más que confiar ciegamente en una máquina, se trata de aprender a dialogar de forma inteligente con ella.