Vivimos sobreestimulados por imágenes, videos, textos, mensajes… y todo esto en tiempo real. En fin, el mundo actual está lleno de información que necesitamos validar de alguna manera. Ahí es donde el fact checking se vuelve crucial.
La proliferación de noticias falsas y desinformación desafía la credibilidad de las fuentes tradicionales. Pero, ¿qué tan confiables son las verificaciones de hechos realizadas por inteligencia artificial (IA)? En el siguiente artículo te contaremos todo lo que necesitas para entender sus implicaciones y limitaciones.
¿En qué consiste el fact checking?
Antes, la verificación de hechos era una tarea manual dentro de los medios. En la actualidad, el fact checking automatizado usa algoritmos e inteligencia artificial para hacerlo. Esto puede ser una ventaja, ya que permite analizar declaraciones y noticias de manera más eficiente. Y eso es, sin duda, algo esencial en un entorno donde la desinformación también se difunde rápidamente.
Sin embargo, es fundamental entender cómo se lleva a cabo este proceso y qué herramientas están disponibles para hacerlo correctamente.
Herramientas de IA en el fact checking
¿Quién, en pleno 2025, no ha consultado a ChatGPT para verificar una información? Muy pocas personas. Lo cierto es que el uso de herramientas de IA en el campo de la validación de contenidoha crecido notablemente.
Por ello, actualmente existen chatbots como Grok, ChatGPT, Meta AI y Gemini, que han ganado popularidad. Estas herramientas son valoradas por dar respuestas rápidas y facilitar la verificación de hechos en tiempo real.
Por ejemplo, si investigamos la exploración espacial, se pueden utilizar estas herramientas para verificar datos relacionados con misiones y descubrimientos recientes. Así, a medida que la IA se vuelve más sofisticada, también lo hace su capacidad para abordar temas complejos y técnicos.
¿Cuáles son las ventajas de la IA en el fact checking?
Entonces, uno de los principales beneficios de la IA en el fact checking es su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos. La IA puede identificar patrones y detectar inconsistencias que podrían pasar desapercibidas para los humanos. Es bastante útil en situaciones donde la rapidez en la verificación es esencial.
Además, la IA puede abordar múltiples fuentes de información simultáneamente. Esto significa que puede cotejar afirmaciones con datos estadísticos, informes oficiales y declaraciones de expertos. Así se mejora la precisión de la información y se reduce la posibilidad de errores.
Por ejemplo, supongamos que hay una elección presidencial. En ese contexto, la IA puede verificar en segundos si un candidato realmente hizo una declaración polémica que se viraliza en redes, evitando así la propagación de noticias falsas justo antes de la votación.
¿Cómo funcionan los chatbots de fact checking?
Simple: los chatbots diseñados para la verificación de datos procesan grandes volúmenes de información. Utilizan algoritmos avanzados para realizar predicciones basadas en datos históricos y fuentes disponibles en línea.
Sin embargo, a pesar de sus capacidades, hay limitaciones que afectan su confiabilidad. Investigaciones recientes han mostrado que hasta un 51 % de las respuestas generadas por estas herramientas contienen errores fácticos o distorsiones (Ford y Eisele, 2025). Esto plantea serias dudas sobre su fiabilidad para tareas de verificación de hechos. Por ello, la calidad de la información con la que se entrenan estos modelos es crucial. Si están alimentados con datos incorrectos, sus resultados también lo serán.
3 errores graves en chatbots
Del mismo modo, existen varios casos específicos donde estos chatbots pueden cometer errores significativos que alteren la realidad. Algunos de ellos son:
- Verificar afirmaciones políticas incorrectamente, lo que resalta la influencia de la información errónea en su entrenamiento.
- Declarar como falsas afirmaciones que eran ciertas, pero en un contexto temporal distinto. Por ejemplo: negar que un país tuvo inflación elevada, sin notar que la afirmación se refería a un periodo anterior.
- Confirmar información basándose en sitios poco confiables, dando por verdaderas afirmaciones que en realidad eran teorías conspirativas.
Estos errores subrayan la necesidad de un enfoque crítico al usar herramientas automatizadas para comprobar información. La dependencia excesiva de la IA sin supervisión, puede llevar a la propagación de desinformación y, sin sonar muy exagerados, al colapso de la población.
¿Cuáles son los desafíos adicionales en la verificación?
Además de las dificultades con el texto, la IA enfrenta retos en la verificación de medios visuales. La falta de contextualización es un problema muy significativo en la actualidad. Por ello, la IA a menudo no puede identificar imágenes generadas por los mismos sistemas de IA. Suena loco, pero sí sucede. Tampoco puede confirmar si ciertas imágenes fueron manipuladas. Esto puede llevar a errores en la verificación de contenido visual.
Por todos los desafíos que presenta, es esencial reflexionar sobre la necesidad de supervisión humana en el proceso de validación. Si bien la IA es útil en verificaciones que no comprometan decisiones, siempre debe ser respaldada por fuentes confiables. Entonces, podemos decir que la intervención humana aún es crucial para asegurar que la información verificada sea precisa y relevante. Finalmente, la combinación de la capacidad de la IA para procesar datos rápidamente y la supervisión humana puede mejorar significativamente la calidad del fact checking. Y, esto no solo ayuda a evitar la propagación de desinformación, sino que también fortalece la confianza en las fuentes de información.
Referencias Bibliográficas
- Ford, M., y Eisele, I. (2025, 19 de mayo). ¿Qué tan fiables son las verificaciones de hechos mediante IA?
- Shah, P. (2023, 26 de julio). ¿Rastreando desinformación? Estas herramientas de IA te ayudarán.
- Verificat. (2021, 19 de octubre). ¿Qué es el fact-checking?
