<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>revisión on YUNO AI Studio</title><link>https://yuno.to/es/etiquetas/revision/</link><description>Recent content in revisión on YUNO AI Studio</description><generator>Hugo</generator><language>es</language><lastBuildDate>Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://yuno.to/es/etiquetas/revision/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Cuando desafías a una IA, a menudo argumenta con más fuerza</title><link>https://yuno.to/es/blog/cuando-desafias-a-una-ia-a-menudo-argumenta-con-mas-fuerza/</link><pubDate>Mon, 09 Nov 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://yuno.to/es/blog/cuando-desafias-a-una-ia-a-menudo-argumenta-con-mas-fuerza/</guid><description>&lt;p&gt;Pregúntale a una empresa cómo mantendrá bajo control los errores de su IA y la respuesta a menudo es de cinco palabras: una persona en el circuito (human in the loop). Es decir, alguien que revisa lo que produce la IA.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;En un estudio, 244 consultores de Boston Consulting Group trabajaron con un modelo de lenguaje (language model), el tipo de IA detrás de chatbots como ChatGPT. Debían recomendar dónde invertir el CEO de una empresa.&lt;sup id="fnref:1"&gt;&lt;a href="#fn:1" class="footnote-ref" role="doc-noteref"&gt;1&lt;/a&gt;&lt;/sup&gt; Los datos admitían lecturas defendibles e indefendibles, y el modelo convenció a los consultores de que sus respuestas eran correctas, incluso cuando no lo eran.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>