El problema de la dilución de hechos: por qué una IA con 98% de precisión se convierte en puro sinsentido

El experimento de química que explica por qué tu IA falla

Imagina que tienes un vaso de precipitados con agua pura. Alguien te dice que elimines exactamente el 2% del agua y lo reemplaces con algo inofensivo. Lo haces una vez, todavía tienes el 98% de agua. Sin problema.

Ahora repite ese proceso 50 veces. ¿Cuánta agua te queda?

La respuesta depende enteramente de qué pregunta estás respondiendo. Y esa distinción es exactamente por qué la mayoría de los sistemas de IA actuales se vuelven completamente poco fiables en tareas de razonamiento de múltiples pasos.

Esto no es una metáfora. Es matemática. Y está destruyendo proyectos de IA en todos los sectores.

Las dos formas de pensar sobre el error

Cuando la gente habla de precisión de IA, generalmente piensan en lo que los estadísticos llaman error independiente. Cada operación de IA tiene un 2% de probabilidad de estar equivocada. La siguiente operación es independiente. También tiene un 2% de probabilidad de estar equivocada.

Bajo este modelo, después de 50 operaciones, has cometido 50 errores independientes del 2%. Eso es aproximadamente un error en total. No es gran cosa, ¿verdad?

Pero no es así como funciona realmente la IA. Los sistemas de IA construyen sobre outputs anteriores. Cada paso está condicionado por lo que vino antes. Y eso lo cambia todo.

En química, cuando diluyes repetidamente una solución, aplicas un factor de decaimiento a lo que queda. No restas el 2% de la concentración original cada vez. Reduces la concentración actual en un 2%.

Esto suena similar. Producen resultados radicalmente diferentes.

La ilusión lineal

Comencemos con la forma incorrecta de pensar, porque así es como la mayoría de las empresas de IA realmente modelan sus sistemas.

El decaimiento lineal asume que siempre estás eliminando el 2% de la cantidad original. Empieza con 100% de precisión. Paso 1: estás en 98%. Paso 2: estás en 96%. Después de 50 pasos, estás exactamente en 0%.

Simple. Predecible. Y completamente incorrecto para sistemas de IA.

Este modelo lineal es lo que lleva a las empresas a creer que su IA es segura. Prueban la precisión de un solo paso, encuentran que es del 98%, y asumen que las operaciones de múltiples pasos se degradarán linealmente. Despliegan agentes, cadenas de razonamiento, consultas multi-hop. Luego observan cómo sus sistemas fallan catastróficamente.

El problema es que los errores de IA no funcionan como lanzamientos de moneda independientes. Se acumulan.

La realidad exponencial

Esto es lo que realmente sucede. Cada operación de IA preserva el 98% de cualquier verdad que quedó de la operación anterior. Pero crucialmente, ese 98% es del resto que disminuye, no del original.

La matemática es decaimiento exponencial simple: 0,98 elevado a la potencia de n pasos.

Déjame mostrarte cómo se ve esto realmente:

• Paso 0: 100% de precisión (verdad perfecta)
• Paso 10: 81,7% de precisión
• Paso 25: 60,3% de precisión
• Paso 50: 36,4% de precisión
• Paso 100: 13,3% de precisión
• Paso 228: 1% de precisión
• Paso 342: 0,1% de precisión

Lee eso de nuevo. Después de solo 50 pasos de razonamiento con 98% de precisión por paso, tu sistema es más probable que esté equivocado que correcto. Después de 100 pasos, está equivocado el 86,7% del tiempo. Después de 228 pasos, apenas queda el 1% de verdad.

Por esto tus agentes de IA fallan. Por esto el razonamiento multi-hop produce sinsentido. Este es el fundamento matemático de la bola de nieve de alucinaciones.

El umbral de inutilidad

Aquí hay una pregunta que nadie en IA quiere responder: ¿en qué punto un sistema se vuelve tan poco fiable que es efectivamente inútil?

La respuesta matemática es 34 pasos. Con 98% de precisión por paso, después de 34 operaciones de razonamiento, el sistema está por debajo del 50% de precisión. Es más probable que esté equivocado que correcto.

Pero la respuesta práctica llega mucho antes. En sistemas de producción, no puedes tolerar nada cercano al 50% de error. Necesitas 90% de fiabilidad o más. Ese umbral se alcanza en solo 11 pasos.

Permíteme ser explícito sobre lo que esto significa:

• Cadena de razonamiento de 11 pasos: 90% de tus outputs están equivocados
• Cadena de razonamiento de 34 pasos: tu sistema es peor que el azar
• Cadena de razonamiento de 50 pasos: 63,6% de tasa de fallo
• Cadena de razonamiento de 100 pasos: 86,7% de tasa de fallo

Ahora considera lo que esto significa para la IA agéntica. Un flujo de trabajo de agente típico puede involucrar: entender la tarea (1), descomponer en pasos (2), buscar información (3), evaluar fuentes (4), sintetizar hallazgos (5), generar respuesta (6), verificar calidad (7), y así sucesivamente. Eso ya son 7 pasos, y ni siquiera hemos llegado a tareas complejas.

Las cadenas de razonamiento multi-hop en investigación legal, diagnóstico médico o análisis financiero rutinariamente superan los 20 pasos. Con 98% de precisión por paso, estás viendo un 33% de fallo antes de siquiera considerar la complejidad.

Esto no es teórico. Esto es por qué los agentes de IA fallan en producción.

El desastre de producción del que nadie habla

Las estadísticas son devastadoras, pero casi nunca se reconocen en los materiales de marketing de IA.

Fallos de IA empresarial: Según investigaciones de 2025 del MIT y Fortune, el 95% de los pilotos de IA generativa fallan en alcanzar la producción con impacto empresarial medible. No "luchan por alcanzar la producción". Fallan completamente.

Fallos específicos de agentes: El análisis de LinkedIn de practicantes de IA muestra que el 95% de los agentes de IA fallan en producción. No porque los modelos no sean lo suficientemente inteligentes. Porque la acumulación de errores los hace poco fiables.

Sistemas multi-agente: La investigación muestra que cuando múltiples agentes colaboran, los errores se acumulan más rápido. Si un agente pasa información defectuosa a otro, el segundo agente construye sobre errores, y la degradación se acelera.

El impacto económico: Las empresas están gastando cientos de millones en sistemas de IA que fundamentalmente no pueden funcionar para sus casos de uso previstos. Un solo despliegue de agente de múltiples pasos puede costar millones de desarrollar, pero falla debido a matemáticas básicas.

Este es el problema del 98% en la práctica: excelente precisión de un solo paso, fallo catastrófico de múltiples pasos.

El efecto bola de nieve de las alucinaciones

La investigación de Zhang et al. (2023) identificó lo que llaman la "bola de nieve de alucinaciones". Así es como funciona: los LLM se comprometen demasiado con los errores tempranos, luego generan afirmaciones falsas adicionales para justificar esos errores. El error no solo se propaga. Crece.

Piensa en lo que esto significa en el contexto del decaimiento exponencial de errores. Tu primer error en el paso 5 no solo reduce la precisión en un 2%. Crea una base defectuosa para el paso 6, que ahora tiene una probabilidad de error aún mayor porque está construyendo sobre suposiciones incorrectas.

El modelo de decaimiento exponencial puro es en realidad optimista. En la práctica, los errores se acumulan más rápido de lo que la matemática predice porque cada error hace que los errores subsiguientes sean más probables.

Por esto vemos casos documentados como:

El desastre de IA de CNET (2023): 41 de 77 artículos escritos por IA requirieron correcciones. Eso es una tasa de error del 53% en periodismo de producción, donde las tasas de error de un dígito ya serían inaceptables.

Fallos en diagnóstico médico: Un estudio de JAMA Pediatrics encontró que ChatGPT hizo diagnósticos incorrectos en más del 80% de los casos pediátricos. Esto no es "alucinación" en lo abstracto. Estos son errores médicos específicos que podrían dañar a los pacientes.

Alucinaciones de IA legal: La investigación de Stanford HAI muestra que los modelos de IA legal alucinan en 1 de cada 6 consultas de benchmarking. Abogados han sido sancionados por presentar casos falsos generados por IA a los tribunales. Múltiples veces. En múltiples países.

Fallos de Google AI Overview: El sistema sugirió poner pegamento en la pizza y comer piedras diariamente. Estos no son casos extremos. Es lo que sucede cuando la acumulación de errores se encuentra con la confianza sin verificación.

La trampa de la verificación

Aquí está la parte irónica. Sabemos que los LLM pueden identificar sus propios errores. La investigación muestra que ChatGPT identifica el 67% de sus errores, GPT-4 identifica el 87%. Los modelos saben cuándo están equivocados.

Pero aún así se comprometen con las alucinaciones. Generan afirmaciones falsas para justificar los errores iniciales. Se comprometen demasiado con los errores a pesar de tener la capacidad de reconocerlos.

Por esto la verificación simple no resuelve el problema. Añadir un paso de "revisa tu trabajo" no ayuda cuando el sistema está incentivado a defender sus outputs anteriores en lugar de corregirlos.

El paso de verificación en sí se convierte en otro paso en la cadena de razonamiento. Otro 2% de error. Otra oportunidad para que la bola de nieve crezca.

Por qué los enfoques actuales no pueden arreglar esto

La respuesta de la industria de IA a la acumulación de errores ha sido intentar más fuerte. Más datos de entrenamiento. Mejor fine-tuning. Prompting inteligente. Razonamiento en cadena de pensamiento. Pasos de verificación.

Nada de esto aborda el problema matemático fundamental.

Más entrenamiento no ayuda: Una mejor precisión de un solo paso no cambia el decaimiento exponencial. 99% de precisión solo mueve el umbral de 34 pasos a 69 pasos. 99,5% lo mueve a 138 pasos. Mientras tanto, estás gastando exponencialmente más cómputo por ganancias marginales.

Mejor prompting no ayuda: Las estrategias de prompting esencialmente están intentando combatir las matemáticas con lenguaje natural. No puedes salir de (0,98)ⁿ con prompts.

La verificación empeora el problema: Cada paso de verificación es otra operación con su propia probabilidad de error. Estás añadiendo pasos para combatir el problema causado por tener demasiados pasos.

Los métodos de ensemble ayudan pero no resuelven: La investigación muestra que los métodos de auto-consistencia pueden mejorar la precisión hasta en 17,9 puntos porcentuales en problemas matemáticos. Pero esto tiene un costo de 40× más cómputo. Y no elimina el decaimiento exponencial. Solo desplaza ligeramente la curva.

El problema fundamental no es la calidad del entrenamiento o la estrategia de prompting. Es que las redes neuronales de punto flotante son fundamentalmente probabilísticas. Cada operación introduce incertidumbre. La incertidumbre se acumula. No hay forma de evitar esta matemática.

La solución basada en restricciones

Los sistemas de IA basados en restricciones no siguen el modelo de decaimiento exponencial. Aquí está el por qué.

Operaciones deterministas: Nuestro enfoque utiliza operaciones discretas. XNOR, POPCNT, AND lógico, OR. Estas operaciones son deterministas. Misma entrada, misma salida. Cada vez.

Sin errores de redondeo: Los valores binarios son exactos. +1 o -1. Sin aproximación de punto flotante. Sin error de redondeo acumulado.

Satisfacción de restricciones: Nuestros sistemas trabajan con restricciones, no con probabilidades. Una restricción está satisfecha o no. No hay 98% de satisfacción. Hay satisfecho (100%) o violado (0%).

Restricciones cristalizadas: En el enfoque de Dweve, una vez que una restricción es descubierta y cristalizada, se aplica de manera determinista. La centésima aplicación de una restricción es tan fiable como la primera. Sin decaimiento. Sin error acumulado.

Por esto los sistemas basados en restricciones pueden manejar el razonamiento multi-hop sin degradación. Cada hop verifica contra restricciones cristalizadas. El hop 10 es tan fiable como el hop 1. El hop 100 es tan fiable como el hop 1.

La curva de error no se ve como decaimiento exponencial. Se ve como una función escalón: 100% de precisión hasta que se alcanza un límite de restricción, luego 0% (fallo detectable). Sin zonas grises. Sin decaimiento gradual hacia el sinsentido.

El ángulo regulatorio

Los reguladores europeos entienden este problema mejor de lo que las empresas tecnológicas estadounidenses quieren admitir.

La Ley de IA de la UE no solo exige precisión. Exige explicabilidad y auditabilidad. Necesitas explicar por qué tu IA tomó una decisión específica. Necesitas demostrar que funciona correctamente.

¿Cómo demuestras que un sistema funciona correctamente cuando su fiabilidad decae exponencialmente con la profundidad de razonamiento?

No puedes.

Por esto el derecho a la explicación del Artículo 22 del RGPD y los requisitos de transparencia de la Ley de IA de la UE fundamentalmente favorecen los enfoques basados en restricciones. Cuando una decisión es el resultado de la satisfacción de restricciones, puedes explicarla. Aquí está la restricción A, la restricción B, la restricción C. Todas satisfechas. El output sigue lógicamente.

¿Cuando una decisión es el output de 50 operaciones probabilísticas, cada una componiéndose con la incertidumbre de la anterior? No puedes explicar eso. Ni siquiera puedes reproducirlo de manera fiable.

Esto no es una carga de cumplimiento. Es la matemática alcanzando a las afirmaciones de marketing.

La implicación empresarial

Esto es lo que el decaimiento exponencial de errores significa para la IA en los negocios:

Tareas simples: Las operaciones de un solo paso funcionan bien. Clasificación, respuesta básica a preguntas, recuperación simple. 98% de precisión es genuinamente útil aquí.

Complejidad media: Las operaciones multi-paso pero acotadas son arriesgadas. Probablemente puedas manejar 5-10 pasos si eres cuidadoso. Pero te estás acercando al umbral donde los errores se acumulan más rápido de lo que se crea valor.

Alta complejidad: Las cadenas de razonamiento profundas, los flujos de trabajo de agentes, las consultas multi-hop son matemáticamente inviables con enfoques probabilísticos de punto flotante. El sistema fallará. No es una cuestión de si, sino de cuándo.

Esto explica por qué el 95% de los pilotos de IA empresarial fallan. Las empresas están intentando resolver problemas que requieren 20, 50, 100 pasos de razonamiento usando sistemas que se vuelven poco fiables después de 11.

La matemática no se preocupa por tu caso de uso. No se preocupa por tu presupuesto. No se preocupa por tu ambiciosa hoja de ruta. (0,98)ⁿ va hacia cero independientemente de las intenciones.

El camino a seguir

Hemos identificado el problema. La acumulación exponencial de errores hace que las redes neuronales de punto flotante sean inadecuadas para el razonamiento multi-paso. La matemática es clara. Los fallos de producción están documentados. Los costos económicos son medibles.

La solución es igualmente clara: necesitamos sistemas de IA que no sufran de decaimiento exponencial.

La IA basada en restricciones proporciona exactamente esto. Operaciones deterministas. Restricciones cristalizadas. Sin error acumulado. Razonamiento multi-hop sin degradación.

Esto no es especulativo. Esto es lo que estamos construyendo en Dweve. Core proporciona el framework de algoritmos binarios. Loom implementa 456 expertos basados en restricciones. Nexus proporciona la capa de orquestación multi-agente. Cada operación es matemáticamente exacta. Cada decisión es rastreable a restricciones específicas.

El resultado: sistemas de IA que permanecen fiables a través de cientos de pasos de razonamiento. No 98% preciso en el paso 1 y 36% preciso en el paso 50. 100% preciso en el paso 1 y el paso 50 y el paso 500.

Hasta que se alcanza el límite de restricción, la fiabilidad es absoluta. En el límite, el fallo es detectable. El sistema sabe cuando no sabe. Eso no es un bug. Eso es seguridad.

Lo que debes recordar

• La acumulación de errores es exponencial, no lineal. Cada operación de IA multi-paso compone los errores anteriores. 98% de precisión por paso se convierte en 13% de éxito después de 100 pasos.
• El umbral de inutilidad llega rápidamente. Con 98% de precisión por paso, los sistemas caen por debajo del 50% de fiabilidad después de solo 34 pasos. Para propósitos prácticos, el umbral está alrededor de 11 pasos para 90% de fiabilidad.
• Las alucinaciones se acumulan, no solo se propagan. Los LLM se comprometen demasiado con los errores tempranos y generan afirmaciones falsas adicionales para justificarlos. La acumulación de errores se acelera más allá del decaimiento exponencial puro.
• Las tasas de fallo en producción son catastróficas. 95% de los pilotos de IA generativa fallan en alcanzar la producción. 95% de los agentes de IA fallan en el despliegue. Esto no es mala ingeniería. Es mala matemática.
• La verificación no resuelve el problema. Añadir pasos de verificación añade más operaciones con sus propias probabilidades de error. Estás combatiendo el decaimiento exponencial con más decaimiento exponencial.
• Los sistemas basados en restricciones no sufren de decaimiento exponencial. Las operaciones deterministas y las restricciones cristalizadas significan que el paso 100 es tan fiable como el paso 1. Sin error acumulado. Sin zonas grises.
• Las regulaciones europeas favorecen la certeza matemática. Los requisitos de explicabilidad y auditabilidad de la Ley de IA de la UE se alinean con los enfoques basados en restricciones y entran en conflicto con las cajas negras probabilísticas.

La conclusión

El problema del 98% es real, medible, y está destruyendo proyectos de IA en todos los sectores. Cuando cada operación pierde el 2% de la verdad y los errores se componen a través de los pasos de razonamiento, los sistemas están matemáticamente garantizados a fallar.

Esto no es sobre mejores datos de entrenamiento o prompts más inteligentes. Esto es sobre la matemática fundamental de las redes neuronales de punto flotante versus el razonamiento basado en restricciones.

Los enfoques tradicionales siguen el decaimiento exponencial: (0,98)ⁿ se aproxima a cero a medida que n aumenta. No hay forma de evitar esto. Está integrado en la matemática.

Los enfoques basados en restricciones operan de manera diferente. Operaciones deterministas. Restricciones cristalizadas. El paso 500 es tan fiable como el paso 1. La curva de error es una función escalón, no decaimiento exponencial.

La industria se está despertando lentamente a esta realidad. Las empresas están gastando cientos de millones en sistemas que están matemáticamente garantizados a fallar. La tasa de fallo de producción del 95% no es misteriosa. Es predecible.

Las empresas europeas de IA que construyen sobre fundamentos basados en restricciones no están en desventaja. Están resolviendo el problema real mientras las empresas estadounidenses duplican en matemática defectuosa.

El futuro de la IA fiable no es más cómputo, modelos más grandes, o prompts más inteligentes. Son sistemas basados en restricciones con restricciones cristalizadas. Certeza matemática en lugar de confianza estadística. Fiabilidad demostrable en lugar de decaimiento exponencial.

¿Quieres IA que no decaiga hacia el sinsentido? El framework basado en restricciones de Dweve Core proporciona razonamiento multi-paso determinista. Sin acumulación de errores exponencial. Sin bolas de nieve de alucinaciones. Solo matemática que funciona. Únete a nuestra lista de espera.