Seguro que, tras una conversación larga con ChatGPT o cualquier otra IA, has notado que las respuestas empezaban a ser raras, confusas, menos precisas o, directamente, contradictorias con lo que la propia IA había dicho antes.
Pues… es un problema real, medido y documentado.
Microsoft y Salesforce ponen cifras al problema a por qué la IA es menos precisa cada vez
A principios de 2026, Microsoft Research y Salesforce publicaron un análisis que analizó más de 200.000 conversaciones con los últimos modelos de IA, y los resultados son llamativos.
Los modelos estudiados como GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek R1 y Llama 4, alcanzan tasas de éxito cercanas al 90% cuando responden preguntas aisladas.
Pero el problema llega cuando la conversación se alarga. En diálogos de varios turnos, con mensajes que no siempre guardan relación directa entre sí, esa tasa de éxito cae hasta rondar el 65% en algunos modelos. Y lo más impactante: la falta de fiabilidad se dispara un 112%.
Todos estos modelos analizados muestran el mismo patrón sin excepción.
Lo que pasa cuando cuando llevas un rato hablando con el chatbot IA
La respuesta rápida y sencilla sería decir que los chatbots pierden inteligencia con el tiempo. Pero la realidad es más compleja..
El problema está en cómo gestionan el contexto acumulado.
Cuando una conversación se alarga, el modelo no empieza de 0 con cada mensaje; sino que arrastra todo lo anterior: cada respuesta, suposición, pequeño error. Y ahí está el quid de la cuestión.
Los errores tempranos se reutilizan como base para respuestas posteriores, aunque la premisa inicial fuera incorrecta.
El estudio identifica dos patrones problemáticos concretos:
| Generación prematura | Proliferación de respuestas |
|---|---|
| El chatbot IA responde antes de que el usuario haya terminado de explicar el problema, por lo que se adelanta y se equivoca. | Cuanto más avanza la conversación, más largas se vuelven las respuestas: entre un 20% y un 300% más. Esa verborrea añade suposiciones y hechos que el propio chatbot IA acaba tomando como contexto válido. |
El resultado es una especie de bola de nieve de imprecisiones. Pequeños errores que se van apilando y que el chatbot IA trata como verdad dentro del hilo.
Por qué esto es un problema real para ti
Cada vez más usuarios como tú y yo estamos sustituyendo los buscadores tradicionales por chatbots. Google lleva tiempo empujando sus AI Overviews y millones de personas y estudiantes usan estos sistemas para buscar información, preparar trabajos o aprender conceptos nuevos.
El riesgo no está tanto en una respuesta puntual equivocada sino en una cadena de pequeñas imprecisiones que se convierten en verdad dentro del propio hilo de conversación; y si no somos conscientes que el chatbot IA puede estar construyendo la información sobre una base errónea, lo que leemos parece completamente válido.
Y eso es exactamente lo que lo hace un problema.
3 Tips para afrontar este problema
¿Qué implica esto para ti como estudiante o profesional? Te damos algunos tips para que hagas estas búsquedas con responsabilidad y mayor fiabilidad.
- Las conversaciones cortas y concretas funcionan mejor. Si necesitas información fiable de un chatbot IA, lanza preguntas específicas en lugar de mantener un hilo interminable. Cuanto más largo sea el diálogo, mayor es la probabilidad de que el chabot invente o delire sobre lo que él mismo dijo antes.
- Verifica las respuestas en fuentes externas, especialmente si la conversación lleva varios turnos. Lo que el chatbot dice en el mensaje 15 puede estar contaminado por un error del mensaje 3.
- No confundas fluidez con precisión. Los chatbots son muy buenos generando texto que parece seguro y bien estructurado. Eso no significa que sea correcto. Esta es quizá la lección más importante que cualquier formación en tecnología debería transmitir.
Los modelos con razonamiento avanzado tampoco se libran. El estudio analiza también modelos con mecanismos adicionales de razonamiento como o3 o DeepSeek R1. Mejoran algo, pero no eliminan el problema.
¿Tiene solución?
Microsoft Research y Salesforce lo enmarcan más como un desafío de diseño. Los próximos avances en IA tendrán que abordar tres frentes:
- Gestionar mejor el contexto acumulado.
- Detectar errores tempranos antes de que contaminen el hilo.
- Evitar que las alucinaciones se conviertan en premisas internas del modelo.
Vamos, que la inteligencia artificial sigue siendo una tecnología en construcción. Útil, potente y con un futuro prometedor, pero todavía lejos de ser el oráculo infalible que a veces parece.
Lo que esto revela sobre el mercado laboral tecnológico
Una cosa está clara: el perfil profesional que sabe usarla de forma crítica y bien fundamentada tiene mucho valor en el mercado laboral.
No se trata de saber que existe ChatGPT. Se trata de entender cómo funcionan estos sistemas, cuáles son sus puntos débiles, cómo validar sus outputs y cómo integrarlos de forma responsable en entornos reales de trabajo.
Eso no se aprende solo usando chatbots. Se aprende formándose.
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Fuentes: Microsoft Research & Salesforce (arxiv.org/abs/2505.06120) | Gizmodo ES | TN Tecno
https://fernandojuca.com/cuanto-mas-hablas-con-un-chatbot-de-ia-menos-confiable-puede-volverse/
