El error de los agentes de IA no es de contexto: es de ingeniería de datos
Cuando un agente de inteligencia artificial alucina o responde una incoherencia, el primer impulso suele ser culpar a las instrucciones que se le dieron o al tamaño de su memoria. Sin embargo, la causa real casi nunca está en cómo redactamos la pregunta, sino en la calidad del alimento digital con el que se le responde. El verdadero problema de los agentes de IA no reside en la falta de contexto, sino en una deficiente ingeniería de datos previa. Si la información de origen está desordenada, duplicada o desactualizada, no importa cuánta memoria le asignemos al sistema: procesará datos incorrectos con absoluta elegancia. Un caso real ocurre en la atención al cliente de las tiendas de comercio electrónico. Cuando un cliente pregunta por el estado de un paquete, el asistente puede confirmar un envío a tiempo porque leyó una tabla antigua de la base de datos, ignorando la actualización de la logística que ocurrió cinco minutos después en otro sistema. En el ámbito financiero sucede algo si...