El problema que nadie te advierte Estos modelos no consultan una base de datos verificada. Generan texto que suena correcto porque estadísticamente se parece a respuestas correctas. Cuando no saben algo, no se detienen. Siguen respondiendo, con el mismo tono de autoridad, aunque estén equivocados.

Eso tiene nombre: alucinación. Pero en tu trabajo profesional, el nombre no importa tanto como la consecuencia.

Caso real: el contador Un contador configura un GPT para calcular cuotas al IMSS. Le carga la Ley del Seguro Social, le da instrucciones precisas. Le pregunta cómo calcular la prima de riesgo de trabajo.

El modelo responde perfecto: cita el artículo 72, explica la fórmula, menciona los límites de prima. Todo fluido, todo seguro.

El problema: usa un factor de prima de una tabla desactualizada. La diferencia puede representar miles de pesos en la liquidación anual. El modelo no avisó. No dijo «verifica esto». Respondió como si supiera.

Caso real: el abogado Un abogado laboralista usa una Gem para redactar una cláusula de rescisión por causa justificada. La herramienta produce un texto bien redactado, con referencias al artículo 47 de la LFT, lenguaje técnico correcto.

Pero incluye un requisito de ratificación ante la Junta de Conciliación que desapareció con la reforma de 2019. Ese procedimiento ya no existe.

El abogado que no lo detecta entrega al cliente un contrato con un error que puede costarle caro.