En estos instantes tenemos la posibilidad de echar mano de multitud de chatbots de IA pertenecientes a alguna de las principales empresas tecnológicas del momento. Una de las propuestas de este tipo más populares utilizadas es Gemini de Google.
Es importante tener en consideración que los grandes modelos de lenguaje, como el mencionado Gemini, en ocasiones dan la impresión de ofrecernos una capacidad ilimitada de conocimiento en forma de respuestas y soluciones. Pero esto es un error, ya que los LLM son sofisticados motores de predicción de texto, no expertos digitales.
Pros y contras de usar un LLM para obtener respuestas
Esto quiere decir que en muchas las ocasiones, al utilizar un chatbot de estas características, debemos tener cuidado respecto a los planteamientos que le hacemos, ya que las respuestas no siempre serán todo lo válidas que nos gustaría.
Una de las principales razones de todo ello es que el diseño básico de estos lenguajes inteligentes prioriza la fluidez sobre los hechos verificables, o el cálculo exacto. Esto significa que para los usuarios en ocasiones las respuestas obtenidas son poco fiables e incluso peligrosas para todos aquellos trabajos que requieren una gran precisión.
Básicamente, con esto lo que os queremos decir es que los chatbots y lenguajes LLM no se deben considerar como un sustituto válido del juicio humano en determinadas circunstancias y temáticas. De hecho, os podemos confirmar que hay muchas cosas en las que Gemini de Google fallará. La principal razón de ello es que a menudo optará por ofrecernos respuestas que suenen bien, en lugar de admitir lo que no puede hacer.
Es más, conocer estas limitaciones es algo clave para usar la IA generativa de forma segura y fiable, así sabremos qué no preguntar, ya que no nos podemos fiar de las respuestas que obtengamos.
Qué no debemos preguntar a Google Gemini
Es por todo ello por lo que a continuación os vamos a dar algunos interesantes ejemplos acerca de cuestiones que no deberíais plantear a una IA como Google Gemini. Y es que las respuestas que obtendremos podrían ser no todo lo precisas y fiables que pensamos en un principio, lo que nos podría causar serios problemas si las usamos en entornos de educación o en el trabajo.
Recuento exacto de palabras. Es habitual subir a este tipo de plataformas como Google Gemini todo tipo de documentos para su análisis. Llegados a este punto debemos tener en consideración que no deberíamos confiar nunca en un recuento exacto de palabras. Aunque puede parecer un cálculo fácil, este tipo de tecnología de IA no está diseñada para contar palabras con precisión.
Métricas SEO en tiempo real. Quizá algunos piensen que hoy día tienen la posibilidad de cambiar su software de marketing por la IA generativa gratuita. Pero debemos saber que Gemini no puede reemplazar herramientas profesionales que nos ofrecen métricas SEO en tiempo real. Aunque Gemini nos responda con una cifra, debemos saber que ni mucho menos es fiable.
Información de personas que no sean públicas. Si bien esta IA puede proporcionarnos detalles sobre personas famosas con bastante precisión, tiene dificultades con personas que no están documentadas en Internet. Los datos de entrenamiento para estas son escasos, y aunque el modelo intenta subsanar esas deficiencias, la información es poco fiable.
Contar elementos de una imagen. Las funciones multimodales de Gemini Vision son muy buenas. Así, nos permite subir fotos para analizarlas. Pero no debemos confiar en la IA para contar objetos específicos de una foto. Funciona bien a la hora de describir una escena o captar el ambiente y el contexto, para ofrecer un resumen. Pero debemos saber que los LLM como Gemini son pésimos para contar con precisión.
Recetas de repostería. Seguro que en multitud de ocasiones habéis planteado a chatbots como Gemini de Google que nos proporcione una determinada receta. Pero debemos tener un cuidado especial en todo aquello relacionado con la repostería. Este tipo de recetas, como muchos ya sabéis, necesita una enorme precisión, algo para lo que esta IA no está capacitada para proporcionarnos.
Descifrar textos escritos a mano. Ya sabéis que el reconocimiento óptico de caracteres u OCR lleva mucho tiempo disponible. Sin embargo, usar un documento en Gemini para descifrar escritura a mano, conlleva graves riesgos. El modelo de IA prioriza la generación de texto predictivo sobre la precisión visual. Los errores que va a cometer aquí la inteligencia artificial se hacen especialmente patentes en una escritura poco clara.
Buscar ofertas actuales y temporales. Estos elementos basados en la IA no son la mejor solución a la hora de buscar respuestas actuales. Por descontado, aquí los errores se hacen especialmente patentes si buscamos ofertas puntuales acerca de determinados productos. Estos modelos de lenguaje no están capacitados para rastrear todas las tiendas en busca de precios actualizados prácticamente en tiempo real.
| Tarea donde Gemini Falla | Alternativa Recomendada | Por qué es Superior |
|---|---|---|
| Recuento exacto de palabras | WordCounter.net o la función nativa de Google Docs/Word | Utilizan algoritmos de conteo directo, garantizando un 100% de precisión. |
| Métricas SEO en tiempo real | Google Search Console (gratis) o Semrush (profesional) | Acceden a datos reales y actualizados de los buscadores, no a estimaciones. |
| Contar elementos en una imagen | Google Lens | Su tecnología de visión por computador está diseñada para el reconocimiento y conteo de objetos. |
| Recetas de repostería precisas | Webs especializadas como El Comidista o Directo al Paladar | Las recetas son probadas por humanos y las medidas están verificadas para garantizar el resultado. |
| Descifrar texto a mano (OCR) | Microsoft Lens o Adobe Scan | Usan tecnología OCR específica, entrenada para reconocer patrones de escritura con alta precisión. |
| Buscar ofertas actuales | Agregadores como Idealo.es o Chollometro | Rastrean precios y ofertas de múltiples tiendas en tiempo real. |
