Comprensión Potemkin: Falsa Coherencia y Limitaciones del Razonamiento en una IA

La inteligencia artificial está logrando resultados tan precisos que a veces parece insuperable. Seguramente has leído que los modelos actuales, conocidos como modelos de razonamiento de lenguaje (LRM), “entienden” textos complejos, resuelven problemas y redactan como si fueran humanos.

¿Pero de verdad comprenden lo que escriben o simplemente simulan hacerlo? Un reciente estudio revela que hay mucha apariencia, pero quizá poca comprensión genuina.

Enfrentarse a sistemas tan inteligentes como Llama-4, Claude-3.5, GPT-4o o Gemini puede resultar intimidante. Suelen dar respuestas sólidas cuando les preguntas por técnica literaria, teoría de juegos o sesgos psicológicos. Si te paras a analizar cómo aplican ese saber en contextos nuevos o tareas más prácticas, aparecen errores inesperados.

¿Qué significa comprensión potemkin en modelos de IA avanzados?

La palabra clave aquí es “comprensión potemkin”. Se trata de un fenómeno identificado por especialistas del MIT, Harvard y la Universidad de Chicago: los modelos pueden ofrecer definiciones perfectas, pero su aparente dominio conceptual no tiene un reflejo real al cambiar el contexto o la tarea. Imagina que describes bien la estructura de rima ABAB, pero luego no sabes escribir un poema siguiendo ese formato. Eso es, básicamente, lo que sucede.

Cómo se distingue la comprensión potemkin de errores de IA como las alucinaciones

Quizás pienses que esto es igual que cuando la IA se equivoca y “alucina” datos. No es exactamente lo mismo. Las alucinaciones son fallos fácticos, respuestas incorrectas por pura invención. Pero la comprensión potemkin es una coherencia fingida, una fachada. Es como si el modelo de IA supiese dar la respuesta correcta en un test, pero no fuera capaz de aplicar esa lógica de manera consistente.

¿En qué pruebas fallan los modelos de IA a pesar de sus altos aciertos?

Según el estudio, las cifras son claras: los modelos de IA fueron capaces de dar definiciones precisas en el 94% de los casos. Pero cuando tocaba ir un paso más allá, el éxito desaparecía. Te lo resumo en números:

• 55% de fallos al pedirles clasificar ejemplos basados en definiciones ya proporcionadas.
• 40% de errores en tareas de generar o modificar contenido siguiendo el concepto aprendido.

¿Te ha pasado alguna vez que puedes responder bien a las preguntas de un examen, pero luego, al aplicar el conocimiento, te atascas? Pues a la IA le pasa igual. Detecta técnicas literarias en un texto de Shakespeare de forma impecable, pero si le pides que modifique un poema o cree uno con esas características, falla en casi la mitad de las ocasiones.

Ejemplos reales: Definir frente a crear y modificar

Uno de los comportamientos más curiosos que resalta el informe tiene que ver con tareas literarias. El modelo de lenguaje define la estructura de un poema correctamente o detecta la presencia de una técnica concreta en un soneto. Sin embargo, cuando le pides que escriba un poema ABAB o adapte un texto según una regla estilística, ahí es donde tropieza. No está solo memorizando; más bien, está aparentando dominar el tema.

Por qué los benchmarks engañan sobre la verdadera comprensión de la IA

Mucha gente confía en los benchmarks para medir cuánto sabe la inteligencia artificial. Lo habitual es usar tests diseñados para personas y adaptarlos directamente a la IA. ¿El problema? Que el éxito en estos exámenes no siempre significa comprensión auténtica, sino apenas una imagen ilusoria.

Según los investigadores, si los modelos de IA no razonan ni cometen errores como un humano, superar estas pruebas puede indicar solo una “comprensión potemkin”. Es decir, se ajustan para aprobar, no para entender. Keyon Vafa, coautor del estudio, insiste: hay que ir más allá de las preguntas humanas y diseñar nuevos métodos que distingan la genuina capacidad de razonar de la simple imitación de patrones.

El riesgo de confiar plenamente en métricas y puntuaciones

Quizás te preguntes: ¿qué implica esto para el desarrollo de los modelos de IA y su implantación en la vida diaria? Si los benchmarks se vuelven la referencia suprema, existe el riesgo de sobrevalorar competencias y de que las empresas ajusten sus modelos únicamente para brillar en los rankings, sin que eso suponga una mejora real en la comprensión conceptual. Esto afecta tanto a usuarios finales como a quienes investigan o implementan soluciones basadas en IA.

Limitaciones de los modelos: Memorización frente a razonamiento genuino

No solo el informe del MIT ha puesto en duda la fiabilidad de estas pruebas. Un estudio de la UNED en España analizó el comportamiento de modelos como OpenAI o3-mini y DeepSeek R-1. Lo que descubrieron fue que estas IAs tienden más a memorizar datos que a razonar de verdad.

Cuando se introdujo una opción genérica (como “Ninguna de las anteriores”) en los test, la precisión de todos los sistemas analizados bajó de forma notable.

Este resultado es especialmente preocupante porque, en teoría, los modelos deberían poder descartar opciones inválidas igual que lo haría una persona con razonamiento crítico. Pero si se aferran a lo memorizado y ese patrón cambia ligeramente, fallan.

El propio Julio Gonzalo, catedrático y coautor del informe, advierte del peligro de sobrevalorar estas métricas y la facilidad con la que pueden ser manipuladas por la presión del sector.

¿Cómo afectan estas limitaciones a la evaluación y uso de la IA actual?

La clave está en no confiar ciegamente en los reportes de precisión o los éxitos en pruebas estándar. Los científicos recomiendan buscar nuevas formas de evaluar la inteligencia artificial, más centradas en la capacidad de aplicar conceptos a contextos variados y en detectar comprensión real frente a simple reproducción de datos o patrones. Solo así podremos distinguir entre una IA que entiende y otra que, sencillamente, aparenta hacerlo.

En definitiva, aunque los modelos de IA como Llama-3.3, Claude-3.5, GPT-4o o DeepSeek ofrecen respuestas exactas y superan la mayoría de pruebas estándar, su conocimiento conceptual puede ser simplemente una ilusión —esa “comprensión potemkin” que ha identificado el equipo del MIT—.

Si buscas fiabilidad y verdadero razonamiento, conviene mirar más allá de la alta puntuación; necesitas modelos que apliquen lo aprendido en situaciones nuevas y sean capaces de evitar la trampa de la memorización. Así que, si alguna vez te preguntas cuánto entienden de verdad estos sistemas, recuerda: hay una diferencia clara entre aparentar y comprender de verdad.