--- title: El uso de dos inteligencias artificiales en la creación y lectura de textos genera pérdida de contexto url: https://www.dataloco.com/es/el-uso-de-dos-inteligencias-artificiales-en-la-creacion-y-lectura-de-textos-genera-perdida-de-contexto published: 2026-10-06T10:24:10+00:00 language: es section: IA source: https://habr.com/ru/articles/1089974/?utm_campaign=1089974&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss publisher: Dataloco --- # El uso de dos inteligencias artificiales en la creación y lectura de textos genera pérdida de contexto El proceso de elaboración y consumo de textos ha cambiado, pues ahora suele pasar por dos transformadores de inteligencia artificial: uno que ayuda al autor a redactar y otro que resume el contenido para el lector. Esta doble etapa, denominada canal de medición en el ámbito de la ingeniería de procesos, implica que el conocimiento se transmite con precisión, pero el contexto se pierde. El canal de medición funciona en varias etapas: el sensor convierte la presión en señal eléctrica; el convertidor normaliza la señal; la línea de transmisión la envía al controlador; el controlador la convierte en unidades de presión; y la pantalla muestra el valor al operador. Cada etapa introduce un error que se acumula. Por eso, en la metrología se verifica el canal completo, no solo cada elemento. En la producción de textos, la idea es similar: la intención del autor pasa por un transformador que elabora el borrador; el texto resultante se envía a otro transformador que lo resume para el lector. El valor que se transmite es el conocimiento, pero el contexto, las condiciones en que se produce y se interpreta, no se conserva. El autor señala que la inteligencia artificial posee un amplio conocimiento, pero no siempre comprende el contexto no expresado, las consecuencias de la publicación ni los cambios posteriores. Estos tres tipos de contexto suelen pasar desapercibidos porque el modelo no los pregunta ni los detecta. Cuando muchos lectores dependen del mismo modelo, sus sesgos se vuelven comunes. En metrología, esto se denomina error correlacionado: si diez termómetros calibrados con el mismo estándar muestran un error de medio grado, no se detecta al compararlos entre sí. Solo un estándar independiente revela la desviación. El autor también destaca la personalización de los resúmenes, que ajusta el contenido a las preferencias del lector y puede sesgar la interpretación sin que el usuario lo note. El texto original, que actúa como referencia, puede quedar obsoleto si no se revisa. Un ejemplo personal ilustra la doble falla: el autor recibió un comentario negativo tras publicar un texto en un área que no domina. El borrador generado por la IA contenía una afirmación imprecisa y carecía de contexto sobre la discusión previa y las normas de la comunidad. El error de conocimiento y la falta de contexto hicieron que el comentario fuera malinterpretado. En contraste, cuando el autor trabajó en su propio campo, el contexto estaba presente y el borrador se revisó adecuadamente, evitando la pérdida de información. El mensaje central es que, sin contexto, el autor no puede verificar la precisión de su propio conocimiento, y la inteligencia artificial, aunque poderosa, no sustituye la comprensión humana de las condiciones y consecuencias de la comunicación. ## This story in other languages - [हिन्दी](https://www.dataloco.com/hi/aaratafashayal-italjasa-ka-janiana-oura-manava-ka-satharabha-ka-bca-ka-atara)