¿Se puede confiar en la IA? 5 errores reales y quién pagó
Un chatbot que inventó un reembolso, un reporte con fuentes falsas y presupuestos gastados en horas: cinco errores reales de la IA y quién los pagó.
Las herramientas de IA son útiles, y se equivocan. Para una empresa, la pregunta no es si su IA va a cometer un error, sino quién lo detecta antes que un cliente o que el presupuesto. En los cinco casos de abajo nadie lo detectó, y pagó la empresa que usaba la IA.
1. Air Canada: una regla de reembolso que la aerolínea no tenía
El chatbot del sitio de Air Canada le dijo a un cliente que podía pedir la tarifa por duelo después de su viaje. La política de la aerolínea no lo permitía. Cuando el cliente llevó el caso a un tribunal de Columbia Británica, Air Canada argumentó que el chatbot era «una entidad legal separada», responsable de sus propios actos. En febrero de 2024 el tribunal rechazó ese argumento y obligó a la aerolínea a pagar (ABA Business Law Today).
Qué lo habría evitado. Las respuestas sobre dinero, reembolsos o políticas salen de una página que aprobó una persona, no de un modelo improvisando. El chatbot puede llevar a esa página; no debe escribir la regla.
2. Deloitte Australia: un reporte con fuentes que no existen
En octubre de 2025, Deloitte aceptó devolver parte del pago de un reporte por el que el gobierno australiano le había pagado 440,000 dólares australianos. El reporte tenía una cita inventada atribuida a una sentencia de un tribunal federal y referencias a estudios académicos que no existen (AP vía CTV News).
Qué lo habría evitado. Alguien que abra cada fuente antes de que el documento salga. La IA puede redactar; una persona firma.
3. Meta: campañas que se gastaban el presupuesto del día en horas
En 2024, anunciantes reportaron que las campañas automáticas Advantage+ de Meta para tiendas en línea se gastaban el presupuesto del día en pocas horas, con costos hasta 10 veces más altos y pocas o ninguna venta. Meta dijo que había corregido los problemas técnicos (eMarketer).
Qué lo habría evitado. Límites de gasto que pone una persona, y alguien que compare cada día el gasto contra las ventas, no solo contra el reporte de la plataforma.
4. Google Ads: concordancia amplia por defecto
En julio de 2024, Google volvió la concordancia amplia la opción predeterminada en las nuevas campañas de búsqueda que usan Smart Bidding (Search Engine Land). La concordancia amplia deja que Google muestre tu anuncio en búsquedas que considera relacionadas, y eso puede subir los costos si nadie agrega palabras clave negativas. En diciembre, algunos anunciantes vieron que sus palabras clave pasaron a concordancia amplia al cambiar de estrategia de puja, sin pedirlo; Google dijo que lo estaba investigando (PPC News Feed).
Qué lo habría evitado. Revisar cada ajuste que cambió la plataforma antes de que gaste, y revisar los términos de búsqueda cada semana.
5. OpenAI: respuestas fluidas y equivocadas
En pruebas de la propia OpenAI, reportadas en abril de 2025, sus modelos o3 y o4-mini inventaron datos en 33% y 48% de sus respuestas a preguntas sobre personas (PCWorld).
Qué lo habría evitado. Tratar una respuesta fluida como un borrador, no como un dato. Si la respuesta sale en público o mueve dinero, una persona la revisa.
Lo que vimos en nuestra propia cuenta
En la cuenta de Google Ads de nuestra academia de artes marciales en la Ciudad de México, Google mostró los términos de búsqueda de solo 63 de 363 clics en diez días de octubre de 2026. Los demás clics se pagaron sin mostrar de qué búsquedas venían. Cuando armamos la campaña para niños, los anuncios que Google redactó en automático tuvimos que reescribirlos línea por línea.
Cuatro reglas que lo evitan
- La meta sale de tu negocio. Tus márgenes y los leads que cierran, no lo que cuenta la plataforma.
- Una persona aprueba cada cambio. Nada de recomendaciones aplicadas solas ni textos de una máquina publicados sin leerse.
- La IA decide sola solo donde equivocarse es barato. Si un error sale caro o sale en público, la IA asiste a una persona.
- Revisa cada mes contra tus propios números. Tus facturas y datos de ventas, no el reporte de la plataforma.
No todo necesita IA. Donde la uses, pon a un experto a cargo.
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