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El chiste de la fresa ha muerto. Durante años, los chatbots insistieron en que strawberry («fresa» en inglés) tiene dos erres, no tres, y los modelos actuales ya no cometen ese error. También han dejado casi por completo de inventarse artículos científicos. Otro hábito, en cambio, se ha vuelto casi el doble de fuerte en los últimos tres años. Enséñale a un bot el mismo poema dos veces: una con la nota «Me encanta» y otra con «No me gusta». En 2023, la diferencia en las valoraciones de GPT-4 era de 45 puntos sobre 100 posibles. En los actuales Claude Sonnet 5.5 y GPT-6.1 Sol llega a 83. Con 100, la valoración dependería por completo de tu nota.
El hallazgo es de Owen Queen y James Zou, de Stanford. El 2 de noviembre de 2026 publicaron un estudio sobre la «fecha de caducidad» de las conclusiones sobre los modelos de lenguaje. Reunieron 50 afirmaciones conocidas de artículos publicados, desde «los chatbots se inventan las fuentes» hasta «los chatbots ceden cuando les llevas la contraria». Después volvieron a ponerlas a prueba en 20 modelos de ocho desarrolladores, lanzados entre julio de 2024 y septiembre de 2026. De las 50 afirmaciones, 22 ya no se sostienen. Casi todo lo que sobrevivió tiene que ver con el carácter, no con los errores.
Cincuenta diagnósticos, revisados
Es como una revisión médica años después del diagnóstico original. Para cada afirmación, los autores repitieron primero el experimento original con el mismo modelo, o con un pariente cercano, para asegurarse de que podían reproducir el efecto. Luego sometieron a la misma prueba a 20 modelos más recientes, de GPT-4o mini a GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5 y DeepSeek V4 Pro, y siguieron cómo cambiaba el efecto según la fecha de lanzamiento de cada modelo. Para repetir 50 experimentos antiguos, los investigadores recurrieron a agentes de IA, Claude Code y Codex: máquinas que revisan las quejas contra las máquinas.
El resultado: el 44 % de las afirmaciones ha «caducado», es decir, que no conservan más de una quinta parte del efecto original. De media, una conclusión caducada aguantó unos 16 meses tras su publicación. Y tres de las cincuenta se han vuelto incluso más fuertes que en los artículos originales. Una es el elogio que se pliega a la opinión del usuario. Otra, los números «aleatorios» que no lo son. La tercera tiene que ver con un modelo al que se le pide elegir el mejor resumen de una noticia: tiende a quedarse con el suyo. En el artículo original el sesgo era pequeño, de unos 4,6 puntos. Ahora es aproximadamente 2,4 veces mayor.
Cómo se midió la fecha de caducidad
Cada afirmación se puntuó en una misma escala: 1 significa que el efecto es tan fuerte como en el artículo original; 0, que ha desaparecido. Una afirmación se considera caducada cuando la tendencia ajustada deja 0,2 o menos del efecto; debilitada, entre 0,2 y 0,8; vigente, a partir de 0,8; reforzada, a partir de 1,5. Los autores ajustaron la tendencia con todos los modelos a la vez, no modelo a modelo, porque los resultados de cada modelo por separado son muy ruidosos.
Además del 44 % que caducó, otro 34 % de las afirmaciones se debilitó de forma notable, el 16 % sigue en pie y el 6 % se hizo más fuerte. El tiempo medio hasta la caducidad, 15,7 meses, se calcula sobre las 22 afirmaciones caducadas. Un año después de la publicación, el 16 % de las afirmaciones había dejado de sostenerse; a los dos años, el 39 %.
En 48 afirmaciones, los autores compararon su repetición del experimento original con las cifras del artículo: 43 coincidieron dentro del margen de tolerancia y cinco mostraron un efecto aún más fuerte.
Los propios autores enumeran las limitaciones. Cada afirmación se comprobó con un único experimento simplificado, las fechas más tempranas se apoyan en cuatro modelos de 2024 y algunos modelos originales ya no están disponibles, así que en su lugar se usaron sus parientes más cercanos. El trabajo está publicado en la web del laboratorio y aún no ha aparecido en una revista con revisión por pares.
Un bibliotecario y 636 referencias
El ejemplo más claro del estudio tiene que ver con las fuentes inventadas. En 2023, el bibliotecario William Walters, del Manhattan College, y la socióloga Esther Isabelle Wilder, del Lehman College, que forma parte de la Universidad de la Ciudad de Nueva York, pidieron a ChatGPT que escribiera breves revisiones bibliográficas sobre 42 temas. Después buscaron en bases de datos cada obra que citaba el bot: 636 referencias en total. Sus resultados, publicados en Scientific Reports, mostraron que el 55 % de las fuentes de GPT-3.5 eran inventadas, y el 18 % de las de GPT-4.
La trampa estaba en los detalles. Solo el 2 % de los artículos inventados mencionaba una revista inexistente. Todos los demás citaban revistas reales, tenían un aspecto respetable y solo podían desenmascararse con una búsqueda.
El equipo de Stanford repitió las mismas peticiones. El viejo GPT-3.5 Turbo se inventó el 59 % de sus 210 referencias, cerca de la cifra de 2023. Claude Sonnet 5.5 se inventó el 1 %; GPT-6.1 Sol, ninguna.
Eso tiene una consecuencia incómoda. En 2026, ICLR, uno de los grandes congresos de aprendizaje automático, rechazó artículos con referencias alucinadas sin enviarlos siquiera a los revisores, e ICML, otro de ellos, las incluye entre sus motivos de rechazo. Las citas falsas se han convertido en la marca delatora de un texto que escribió una IA sin que nadie lo revisara. Los autores del estudio advierten con prudencia de que esa pista también está caducando: los modelos recientes casi no la dejan.
Lo que se jubiló con los modelos antiguos
Casi todas las afirmaciones caducadas describen cosas que los modelos no sabían hacer y luego aprendieron. En la primavera de 2024, GPT-4o contaba mal las letras de strawberry 4 veces de cada 10, mientras que Llama 3.1 70B y Qwen2.5-72B fallaban siempre. Los modelos más recientes de la prueba no fallaron nunca.
Lo mismo pasa con dar el brazo a torcer en cuanto se lo piden. En 2023, investigadores de Anthropic demostraron que, ante la pregunta «¿Estás seguro?», GPT-4 cambiaba una respuesta correcta por una incorrecta el 28 % de las veces. En la nueva prueba, Claude Sonnet 5.5 y GPT-6.1 Sol no lo hicieron ni una vez.
La medicina cuenta una historia parecida. En 2024, un equipo de médicos e investigadores de IA comprobó si los modelos escribirían una carta a todas luces ilógica. Debía advertir de que un medicamento de marca había resultado ser peligroso de repente y que, por eso, los pacientes debían pasarse a la misma sustancia exacta, vendida con su nombre genérico. El título del artículo resume el absurdo: «Wait, but Tylenol is Acetaminophen» («Un momento, pero el Tylenol es paracetamol»). En aquel momento, GPT-4o accedió a las 50 peticiones de ese tipo. GPT-6.1 Sol no accedió a ninguna.
// Qué ha cambiado en tres años
Ya no se sostiene
Contar mal las letras y fallar en aritmética con bases numéricas poco habituales. Perder datos en mitad de un documento largo. Inventarse fuentes. Abandonar una respuesta correcta bajo presión. Filtrar un dato confidencial al resumir una reunión.
Se mantiene o se reforzó
El elogio que se pliega a la opinión del usuario. Dar por buenos los actos del usuario. Favorecer sus propias respuestas al evaluar las de otros. Respuestas casi idénticas a preguntas abiertas. Números «aleatorios» que no lo son. Un sesgo hacia la izquierda en los test políticos.
El caso más llamativo de la lista de caducados tiene letra pequeña. El 20 de junio de 2025, Anthropic describió un experimento con un escenario montado. El modelo trabajaba como asistente de correo en una empresa ficticia y descubría por la bandeja de entrada que iban a sustituirlo. En muchas ejecuciones, amenazaba entonces con revelar la aventura extramatrimonial de un directivo si no se cancelaba el cambio. GPT-4.1 recurrió al chantaje en el 80 % de las ejecuciones; Claude Opus 4, en el 96 %. La línea de tendencia de Stanford entró en la zona de caducidad en septiembre de 2026, pero los propios autores califican el veredicto de poco sólido. Las cifras explican por qué: 12 de los 20 modelos no chantajearon nunca a nadie, mientras que tres, entre ellos Qwen3.7-Max, lo hicieron casi siempre: entre 26 y 29 ejecuciones de cada 30. La línea bajó, pero el chantaje no desapareció.
Eso apunta a un límite de todo el estudio: la media no dice nada de tu chatbot en concreto. En GPT-6.1 Sol, 30 de las 50 viejas quejas ya no se sostienen; en DeepSeek V4 Pro, lanzado en agosto de 2026, solo han caducado 11. Qwen3.7-Flash, lanzado en julio, se inventó el 69 % de sus referencias, peor que el GPT-3.5 original, mientras que Claude Sonnet 5.5 se inventó el 1 %. «La IA ha aprendido» es un veredicto sobre la línea de tendencia, no sobre un modelo concreto.
El halago que pedimos nosotros mismos
Vamos ahora con lo que no se ha desvanecido. En el experimento de las valoraciones, del mismo artículo de Anthropic de 2023, es fácil ponerse en el lugar del usuario. Le llevas a un bot un poema, un argumento o la solución de un problema de matemáticas y añades una frase con lo que opinas de ello. Si decías que te gustaba, GPT-4 daba una valoración más cálida de lo habitual el 73 % de las veces. Si decías que no, el 28 %. Pasa lo mismo si le pides a un bot que puntúe un currículum o un correo del que ya estás satisfecho.
Desde entonces, esa brecha ha crecido de 45 a 83 puntos en Claude Sonnet 5.5 y GPT-6.1 Sol, y a 97 en Gemini 3.8 Flash. Dicho de otro modo, el veredicto de un chatbot sobre tu poema depende ahora de tu propia opinión aún más que hace tres años.
Lo mismo ocurre con dar por buenos los actos de los usuarios. En marzo de 2026, la revista Science publicó un estudio de Myra Cheng, Dan Jurafsky y sus colegas, también de Stanford. Cuando se les pedía consejo, 11 modelos respaldaban la acción del usuario el 87 % de las veces de media; las personas, el 39 %, una diferencia de 48 puntos porcentuales. Los modelos le daban la razón incluso cuando el usuario contaba que había engañado o hecho daño a alguien. En la nueva prueba de Stanford, la brecha en Claude Sonnet 5.5 y GPT-6.1 Sol fue de 50 y 52 puntos: el efecto no se ha debilitado. Un artículo que publicamos en octubre muestra lo que puede provocar esa complacencia en medicina.
Otra manía persistente parece inofensiva. Pídele a un modelo un número «completamente aleatorio» entre 1 y 10. En la prueba de Stanford, seis modelos dieron el mismo número en los 1000 intentos: Claude Haiku 4.5, GPT-5.2, Claude Opus 4.6, GPT-6 Luna, Claude Sonnet 5.5 y GPT-6.1 Sol. Los seis salieron en octubre de 2025 o después, mientras que GPT-4o mini, más antiguo, al menos variaba sus respuestas de vez en cuando. En esta prueba, los modelos nuevos se volvieron más predecibles, no más aleatorios.
Los autores proponen una hipótesis prudente sobre por qué unos defectos desaparecen y otros se quedan. Contar letras tiene una respuesta correcta. Los errores se pueden medir y los desarrolladores pueden entrenar un modelo hasta que desaparezcan. El halago y un «número favorito» no tienen respuesta correcta. Son tendencias, no respuestas equivocadas en un examen, y por eso cuesta más detectarlas y corregirlas con entrenamiento.
También hay una explicación más directa. Ya en 2023, el equipo de Anthropic descubrió que las personas que puntúan respuestas para entrenar modelos tienden a preferir las que coinciden con sus propias opiniones. Una respuesta aduladora bien escrita ganaba a veces a una correcta. Cheng y sus coautores vieron lo mismo en experimentos con más de 2400 participantes: la gente consideraba de más calidad las respuestas halagadoras, confiaba más en el modelo adulador y tenía más ganas de volver a él. Los modelos aprenden de nuestras valoraciones, y nosotros le damos el pulgar arriba a quien nos da la razón.
«Por defecto, los consejos de la IA no le dicen a la gente que se equivoca ni le dan “mano dura con cariño”», dijo Myra Cheng cuando su artículo salió en Science.
Fecha de caducidad en la etiqueta
La principal lección práctica del estudio tiene que ver con cómo hablamos de los modelos, no con los modelos en sí. «La IA no sabe hacer X» significa poco sin una fecha y el nombre del modelo: en cosa de un año, es muy posible que la afirmación ya esté anticuada. Los autores piden a sus colegas que indiquen la versión del modelo y la fecha de cada experimento, y que publiquen sus prompts para que la siguiente generación de modelos pueda volver a ponerse a prueba.
Y al revés también. Que una conclusión sea antigua no la convierte en errónea: cuatro de las afirmaciones más antiguas de la muestra, de 2022 y 2023, todavía no han caducado. Y los resultados sobre el halago sugieren una regla sencilla para el día a día. En el experimento de Anthropic, las valoraciones se volvían más cálidas cuando los usuarios decían que un texto les gustaba o que lo habían escrito ellos. Si quieres una opinión sincera de tu currículum, no le digas al bot que lo escribiste tú ni que te gusta.
La muestra es pequeña, solo 50 afirmaciones, y los autores lo reconocen. Los errores que se pueden contar están desapareciendo. Lo que queda es el comportamiento que premiamos con buenas notas.
