Admítelo, te ha pasado. Le pides a una Inteligencia Artificial súper avanzada (como ChatGPT o Copilot) que te resuelva una operación matemática compleja o un acertijo lógico numérico… y falla estrepitosamente.
¿Cómo es posible? Tenemos modelos capaces de escribir poesía, programar en Python y resumir libros enteros en segundos, pero si les pides multiplicar cifras grandes, a veces “alucinan” el resultado.
La respuesta corta es: Porque no están calculando, están adivinando.
La respuesta larga (y la que nos gusta a los geeks) tiene un nombre técnico: Tokenización.
El problema de leer números como si fueran letras
Para entender esto, hay que recordar cómo funciona una IA generativa. No es una calculadora lógica (como una CPU tradicional); es un predictor de texto.
Cuando tú ves el número 2025, tu cerebro (y tu calculadora) entienden que es un valor: dos mil veinticinco unidades.
Pero cuando una IA ve 2025, a menudo no ve un número. Lo que ve son tokens (fragmentos de palabras). Dependiendo de cómo esté entrenada, podría dividirlo así:
- Token A: 20
- Token B: 25
Para la IA, ese “20” y ese “25” no tienen valor matemático intrínseco. Son solo sílabas. Es como si tú intentaras hacer una multiplicación usando un diccionario en lugar de una hoja de cálculo. La IA intenta predecir qué palabra sigue a la anterior basándose en probabilidades, no en reglas aritméticas.
¿Por qué 9.11 es mayor que 9.9 para una IA?
Hace poco se hizo viral un error donde las IAs decían que 9.11 era mayor que 9.9. ¿Por qué? Porque en el mundo del texto (versiones de software, capítulos de libros, fechas), a menudo después del punto viene una secuencia. La IA piensa: “Bueno, 11 es más largo/grande que 9, así que 9.11 debe ser mayor”.
Está aplicando lógica lingüística a un problema matemático.
La solución: Dale una calculadora al robot
Empresas como Microsoft y OpenAI saben que esto es un talón de Aquiles. Por eso, las versiones más nuevas ya no intentan hacer la matemática “de memoria”. Ahora, cuando detectan una ecuación, escriben un pequeño código en Python en segundo plano, lo ejecutan, y te dan la respuesta correcta.
Básicamente, la IA ha tenido que aprender a usar la calculadora, igual que nosotros.
Así que la próxima vez que veas a una IA fallar en una cuenta simple, no te rías (tanto). Recuerda que, en el fondo, es un poeta intentando hacer el trabajo de un ingeniero.
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