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Preguntar a una inteligencia artificial si algo es cierto parece un atajo cómodo. En X, ese atajo tropieza demasiado a menudo. Grok falla de media en cuatro de cada diez respuestas y casi nunca cita la fuente.
La cifra sale de la primera fase del proyecto Grok, ¿es esto cierto? Cómo los verificadores de IA están remodelando la verdad y difundiendo desinformación en tiempo real. El trabajo reconstruye el comportamiento del sistema como una auditoría de caja negra, es decir, observando qué responde en condiciones de uso real en lugar de examinar su interior.
Una muestra del Mundial destapó un patrón difícil de ignorar
Entre el 13 de junio y el 20 de julio de 2026, el análisis reunió publicaciones de X sobre el Mundial para medir cómo contestaba Grok cuando se le pedía verificar contenido.
En total, el equipo analizó 139 tuits agrupados en 46 unidades de información. De ese conjunto, 35 resultaron falsos o manipulados, seis necesitaban contexto, dos eran alertas y solo tres eran verdaderos.
Ahí aparece una primera tensión incómoda, porque la herramienta llamada a orientar al usuario sobre la veracidad navega sobre un terreno donde los errores y las manipulaciones dominan claramente la muestra.
El experimento reprodujo el uso cotidiano de cualquier usuario
Para lanzar las consultas, los investigadores utilizaron un perfil verificado llamado @esrealestogrok_. No recurrieron a pruebas de laboratorio aisladas, sino a preguntas formuladas como las que haría cualquier persona que duda ante un mensaje viral.
El corpus final reunió 766 consultas.
De ellas, 556 fueron propias y 210 de terceros, con un resultado de 358 respuestas emitidas por Grok. La distancia entre el volumen de preguntas y el número de respuestas ya marca un primer filtro, pero el problema de fondo aparece después, cuando el sistema responde y apenas señala de dónde sale lo que afirma.
Esa falta de fuente vuelve más resbaladizo el error. No es lo mismo equivocarse mostrando el camino para comprobarlo que hacerlo con una seguridad opaca, porque en el segundo caso el lector recibe una conclusión cerrada sin herramientas para discutirla.
La verificación automática ya arrastra un problema conocido
El caso encaja con otras dudas abiertas sobre estas herramientas, desde la desinformación en ciencia hasta errores fabricados por modelos que presentan datos inventados con apariencia de certeza.
También recuerda que Grok ya había aparecido en investigaciones sobre rastreo de chats, otra señal de que la discusión sobre estas plataformas no gira solo alrededor de su ingenio verbal, sino de la confianza que reclaman.
La segunda fase la asumirá la Universidad de Jaén y examinará algo todavía más delicado. Quiere medir cómo estas respuestas alteran la credibilidad percibida, los juicios de precisión, la actualización de creencias y la disposición a compartir contenido.
Al final, el dato más áspero no es solo el 40% de fallos, sino que en una muestra con 35 unidades falsas o manipuladas y apenas tres verdaderas, Grok respondió muchas veces sin dar al usuario la pista más básica para defenderse, la fuente.