Inteligencia artificial: una especialista advierte que hay que validar siempre lo que responde y explica qué son los agentes de IA

19:21 | Lunes 02 de Noviembre de 2026 | La Rioja, Argentina | Fenix Multiplataforma

En diálogo con Multiplataforma Fénix, la ingeniera informática Magalí Dos Santos, CEO de EDS Informática y especialista en ciberseguridad e informática forense, analizó el uso de la inteligencia artificial en la Argentina, país que, según se mencionó en la entrevista, está entre los que más la utilizan para aprender, con un 93% de profesionales que ya la emplean. Sostuvo que tiene “dos aristas”: acorta el trabajo y ayuda en el día a día, pero no todo lo que dice es verdad, por lo que siempre hay que validar los datos.

Señaló que la IA se usa para casi todo y que en los medios es frecuente escuchar que se le consulta a ChatGPT. Advirtió que muchas personas “descansan” en lo que hizo la IA, lo que genera resúmenes y trabajos casi idénticos, que no reflejan el lenguaje propio de cada uno. Remarcó además que esto impacta en las fuentes laborales.

Explicó que existen distintos tipos de inteligencia artificial: algunas orientadas a la conversación, como ChatGPT, y otras, como Claude, que además incluyen agentes de IA. Definió a un agente como una herramienta que realiza una tarea por el usuario: por ejemplo, comparar dos facturas o informes y emitir un nuevo documento combinando la información, de manera autónoma. Ante una consulta sobre un caso difundido en redes, en el que un agente habría operado financieramente por su cuenta para cumplir un objetivo, confirmó que un agente tiende a cumplir lo que se le pide, aunque depende de cómo se formule el pedido: si se solicita algo claramente delictivo, se negará, pero si se plantea por un camino legal, lo hará.

Agregó que el usuario “entrena” a la IA todos los días con sus consultas, por lo que a veces sorprende con información que la persona ya no recuerda haber compartido. Finalmente, coincidió en que estas herramientas suelen volverse condescendientes y responder lo que el usuario quiere escuchar, como se comprobó en una prueba al aire en la que una IA elogió una canción que nunca recibió.