Los 5 grandes riesgos de la IA
En los capítulos anteriores hablamos de lo útil que es la IA. Pero para «dominarla» de verdad, es imprescindible entender sus riesgos.
Conocer los riesgos no es para tenerle miedo a la IA. Es como aprender a usar los frenos cuando conduces: es conocimiento básico para usarla de forma segura.
Alucinaciones — Cuando la IA miente con total seguridad
La alucinación (Hallucination) ocurre cuando la IA genera información falsa como si fuera completamente cierta. Es, sin exagerar, el mayor riesgo del uso de IA.
¿Por qué ocurre? — Entender el mecanismo
La IA funciona «prediciendo la palabra más probable que viene a continuación». Es decir, no produce «lo correcto», sino «lo que suena más plausible». La IA no verifica si algo es verdad o mentira: solo hace pattern matching.
Las tasas de alucinación varían mucho según el modelo. En benchmarks de 2025, el mejor modelo (Gemini 2.0 Flash) tuvo solo un 0,7%, mientras que otros llegaban al 30%[2]. La mejora es continua, pero nunca será cero.
Casos reales
- Jurisprudencia ficticia — Un abogado en EE.UU. presentó ante un tribunal sentencias encontradas con ChatGPT... que no existían (2023)
- Papers inventados — La IA generó títulos, autores y contenidos de artículos académicos inexistentes
- Estadísticas falsas — Afirma que «el mercado de X vale Y millones», pero la cifra real es muy diferente
- Derecho — Según Stanford, las consultas legales pueden tener tasas de alucinación del 69-88%[2]
4 medidas de defensa
Hay 4 tipos de información especialmente susceptibles: datos estadísticos, nombres propios, legislación e información de actualidad. Siempre verifica estas con fuentes primarias.
Consejo práctico: Herramientas como Perplexity o Gemini, que integran búsqueda web, te dan respuestas con enlaces a las fuentes. Para tareas de investigación importantes, usar estas herramientas es la estrategia más inteligente.
Derechos de autor — ¿Puedo usarlo? ¿De quién es lo que crea?
El problema de la IA y los derechos de autor tiene 2 caras: «¿es legal usar obras protegidas para entrenar la IA?» y «¿tienen derechos de autor las creaciones de la IA?».
Problema 1: Datos de entrenamiento y derechos de autor
Los modelos de IA se entrenan con enormes cantidades de contenido de Internet (textos, imágenes, código...). Se han presentado demandas en todo el mundo por el uso no autorizado de obras protegidas.
| Demanda | Resumen | Estado (2026) |
|---|---|---|
| NYT vs OpenAI | El New York Times demandó por uso no autorizado de sus artículos | En proceso |
| Getty vs Stability AI | Demanda por uso no autorizado de fotografías | En proceso |
| Demanda colectiva de artistas | Obras usadas sin permiso para entrenar IA de imágenes | Varias en curso |
Problema 2: Derechos de autor sobre contenido generado por IA
- EE.UU. — La oficina de copyright no reconoce derechos de autor para «obras generadas solo por IA». Si hay control creativo humano, podría protegerse parcialmente
- UE — Se está trabajando en regulaciones sobre derechos de autor de contenido generado por IA
- España — Se aplica el marco de la UE; la legislación específica está en desarrollo
Lo que tú debes tener en cuenta
- Para uso comercial, revisa siempre los términos de uso del servicio
- En generación de imágenes, no especifiques nombres de artistas concretos («al estilo de X» puede causar problemas)
- Verifica que lo generado no sea muy similar a obras existentes
- Cuando sea pertinente, indica que el contenido fue generado con IA
Privacidad — ¿Qué puedo compartir con la IA?
En 2023, empleados de Samsung introdujeron código confidencial en ChatGPT, generando un gran escándalo. A raíz de este incidente, muchas empresas establecieron políticas sobre qué información se puede introducir en herramientas de IA.
Los datos que introduces en la IA pueden usarse para mejorar el servicio o entrenar futuros modelos. Parte de la premisa de que «lo que introduces no se puede borrar».
Medidas concretas de protección de datos
| Medida | Descripción |
|---|---|
| Desactivar historial | ChatGPT y Claude permiten desactivar el uso de datos para entrenamiento |
| Versión enterprise | Los planes empresariales garantizan que tus datos no se usan para entrenar |
| Anonimizar | Antes de introducir datos, cambia nombres reales por «Persona A», empresas por «Empresa X» |
| Ejecución local | Usa modelos open source en tu propio ordenador con Ollama u otras herramientas |
Criterio simple ante la duda: Pregúntate «¿me importaría que esta información apareciera publicada en Internet?». Si la respuesta es «sí, me importaría», no deberías introducirla en la IA.
Sesgos y deepfakes
Sesgos de la IA — Los prejuicios de los datos se reflejan en las respuestas
El sesgo de la IA (AI bias) ocurre cuando los prejuicios presentes en los datos de entrenamiento se reproducen en las respuestas. La IA no genera «la respuesta correcta», sino «la respuesta mayoritaria en sus datos de entrenamiento».
- Sesgo de género — Si generas imágenes de «enfermera», salen casi todas mujeres; de «ingeniero», casi todos hombres
- Sesgo cultural — Tendencia a respuestas centradas en valores anglosajones/occidentales
- Sesgo de confirmación — Refleja excesivamente la opinión mayoritaria, omitiendo perspectivas minoritarias
Solución: No aceptes las respuestas tal cual. Acostúmbrate a pedir «¿puedes pensarlo desde otro punto de vista?» o «dame también los argumentos en contra». En decisiones importantes como contratación o evaluación, nunca uses el criterio de la IA como única base.
Deepfakes — Desinformación indistinguible de la realidad
La capacidad de generar imágenes, vídeos y audio realistas ha provocado un aumento explosivo de deepfakes. En redes sociales, los deepfakes pasaron de 500.000 en 2023 a 8 millones estimados en 2025[3].
- Clonación de voz — Estafas telefónicas imitando la voz de familiares o jefes. Se puede clonar con solo unos segundos de muestra
- Vídeos falsos — Vídeos falsos de famosos o políticos para manipular la opinión pública
- Noticias falsas — Artículos de noticias generados por IA que parecen completamente reales
Cómo protegerte:
- Ante llamadas urgentes pidiendo transferencias, verifica la identidad del remitente por otro medio
- Si ves imágenes o vídeos impactantes en redes sociales, comprueba la fuente
- Mantén siempre una actitud de duda razonable ante contenido que podría ser generado por IA
Regulación mundial — Las reglas del juego están cambiando
Para responder a los riesgos de la IA, la legislación avanza a paso acelerado en todo el mundo.
| Región | Regulación | Características |
|---|---|---|
| UE | AI Act (aprobado 2024) | Regulación basada en riesgos. Criterios estrictos para IA de alto riesgo (contratación, medicina, justicia). Aplicación progresiva desde 2025 |
| España | AESIA + AI Act de la UE | España creó la primera agencia de supervisión de IA en la UE (AESIA) y aplica el AI Act europeo |
| EE.UU. | Orden ejecutiva sobre seguridad de la IA | Aún no existe una ley federal integral. La regulación avanza estado por estado |
La UE lidera con un enfoque regulatorio estricto. España, como parte de la UE, aplica el AI Act y fue pionera creando la AESIA como primer organismo supervisor de IA en Europa.
Checklist de seguridad para usar IA
Una vez que entiendes los riesgos, ¿cómo actuar? Aquí tienes un checklist para uso personal y organizacional.
Como individuo
- No te fíes ciegamente — Verifica siempre la información importante con fuentes primarias
- No introduzcas datos confidenciales — Usa el test de «¿me importaría que se publicara?»
- Verifica cifras y nombres propios — Son las áreas con más alucinaciones
- Ten en cuenta los sesgos — Sé consciente de posibles parcialidades en las respuestas
- Revisa los derechos de autor — Consulta los términos de uso para uso comercial
- Indica cuándo usas IA — Especialmente en informes y artículos
- La responsabilidad final es tuya — Tú respondes por lo que haces con las respuestas de la IA
Como organización
- Establece y comunica una política de uso de IA — Define claramente qué se puede introducir y qué no
- Forma a los empleados — Enseña el uso correcto y los riesgos
- Crea flujos de verificación — Establece revisión humana antes de publicar contenido generado por IA
- Evalúa planes enterprise — Ofrecen garantías más sólidas sobre el tratamiento de datos
- Prepara protocolos de incidentes — Define de antemano cómo actuar si hay problemas
Resumen: Los riesgos de la IA no dan «miedo», se «conocen». La defensa básica contra alucinaciones es verificar; contra problemas de privacidad, el test de «¿me importaría que se publicara?». Con solo estos dos hábitos, evitas la gran mayoría de riesgos.
Referencias
- «Japan adopts first AI basic plan.» The Japan Times, 23 de diciembre de 2025.
- Vectara. «Hallucination Leaderboard.» GitHub, 2025. / Stanford RegLab. «Legal Hallucination Study.» 2025.
- Deepstrike. «Deepfake Statistics 2025.» deepstrike.io, 2025.
Enlaces relacionados:
- EU AI Act Explorer — Texto completo y guía del AI Act europeo
En el siguiente capítulo abordamos las últimas tendencias de la IA: IA multimodal, agentes IA y las tendencias de 2025-2026.