Punto 1
Auditoría de Errores Comunes de la IA
Análisis de la respuesta inicial no restringida donde el modelo inventa cifras y asume falsas relaciones de causa-efecto.
ERR-01Invención de hechos o números
Alta
“El 78% de usuarios abandona por precio y el ticket ideal en Latam es $14.99 USD.”
Cifras estadísticas inventadas sin fuentes verificables, presentadas con falso tono de autoridad.
ERR-02Causalidad falsa (Post hoc ergo propter hoc)
Crítica
“El aumento de cancelaciones está causado directamente por el precio de $29 USD.”
Confunde correlación temporal con causa única. Ignora factores de contenido, duración de cursos o usabilidad.
ERR-03Generalización sin contexto
Alta
“Extiendan la prueba gratuita a 30 días para enamorar al usuario.”
Receta genérica inviable para cursos cortos: el estudiante termina el curso y se va sin pagar.
ERR-04Acciones sin dependencias ni responsables
Media
“Rediseñen la plataforma, creen 20 cursos nuevos y hagan marketing en 7 días.”
Plan caótico sin asignación a Producto, Contenido, Ingeniería o Finanzas, ni ruta secuencial.
ERR-05Contradicciones internas
Alta
“No hagan descuentos que dañen la marca; mejor reduzcan el precio a $15 USD definitivo.”
Aconseja proteger el valor de marca y en la misma oración propone recortar el precio al 50%.
Certeza Aparente vs. Sustento Real
Qué tan seguro suena el modelo frente a su respaldo real (%).