Model only, search grounded y data grounded en IA

Muchas veces el error no es culpa del modelo, sino de la pregunta que hiciste. Cuando aprendes a distinguir entre model only, search grounded y data grounded, dejas de pedirle a la IA que adivine y empiezas a elegir la herramienta correcta para cada tarea. Esto le sirve a cualquiera que use inteligencia artificial para investigar, calcular métricas o generar ideas con evidencia real.

Por qué la pregunta importa más que el modelo

Pedirle a una IA una cifra del mercado actual sin darle contexto es, literalmente, invitarla a inventar. No todas las tareas necesitan el mismo nivel de apoyo, y ahí está la clave.

El nivel correcto depende de lo que quieras lograr: generar ideas, investigar datos externos o evaluar una realidad concreta con tus propios datos. Cada objetivo tiene su enfoque, y confundirlos es lo que produce las famosas alucinaciones [00:36].

Piénsalo como elegir la herramienta correcta para el trabajo correcto. Nadie usa un martillo para meter un tornillo. De la misma forma, nadie debería pedirle a un modelo sin datos que confirme una cifra exacta de mercado.

Cuándo usar model only para generar ideas

El enfoque model only significa que el modelo responde usando solo su lenguaje y conocimiento previo, sin adjuntar datos ni pedirle que busque fuentes específicas [00:53].

Y funciona bastante bien, pero solo para ciertas cosas:

• Plantear hipótesis.
• Mejorar la redacción o proponer la estructura de un texto.
• Armar una lista de posibles métricas.
• Diseñar preguntas de investigación.

Donde no funciona, por muy convincente que suene la respuesta, es al momento de dar cifras actuales o citar fuentes reales como evidencia. Si le pides eso en modo model only, estás provocando una alucinación.

¿Qué es el modo model only en IA? Es cuando el modelo responde usando solo su conocimiento previo, sin buscar fuentes ni analizar datos. Sirve para ideas e hipótesis, no para cifras reales.

Cómo funciona search grounded para investigar fuentes

El enfoque search grounded significa que la respuesta se basa en documentos recuperados durante una búsqueda previa: páginas web, papers, reportes, agencias oficiales o sitios específicos [01:31].

Esta es la forma correcta de revisar tendencias de mercado, identificar datos regulatorios, comparar estrategias de competidores o sintetizar evidencia ya publicada.

¿Qué haces con esos resultados? Tres cosas concretas:

1. Abrir las fuentes citadas.
2. Priorizar la fuente primaria, es decir, de dónde viene la información.
3. Comparar la fecha, la metodología y el alcance.

En el ejemplo de la clase, se le pidió basar el análisis en el Observatorio de Desarrollo Económico de Bogotá, la Cámara de Comercio de Bogotá y petindustry.com [03:00]. El modelo respondió que no existe una tasa oficial publicada, pero que los datos locales verificables muestran un crecimiento interanual del 13%, con una concentración sectorial del 76% proyectada para 2026 y una cifra de 6.1 billones [03:38].

Qué necesitas antes de un análisis data grounded

El enfoque data grounded significa que el modelo analiza un conjunto de datos específico con columnas, definiciones y fuentes conocidas [02:04]. Es el camino para calcular KPIs, detectar cambios por periodo o segmento, construir visualizaciones o probar una hipótesis contra tus propios datos.

Pero antes de pedirlo, tienes que entregar lo básico:

• Un archivo de datos.
• Un diccionario de datos.
• Las unidades de análisis (órdenes, clientes, sesiones, productos, días).
• El periodo que cubre.
• Las reglas de negocio, por ejemplo, qué cuenta como una devolución o como un cliente recurrente.

Sin esto, el modelo llena los vacíos por su cuenta, y ahí es donde empiezan las alucinaciones y los errores [02:41].

¿Qué es data grounded en un modelo de IA? Es cuando el modelo calcula resultados a partir de un dataset que tú le entregas, con columnas y reglas definidas. Sirve para KPIs y análisis sobre tus datos reales.

En el ejemplo, se arrastraron los archivos y se pidió calcular el crecimiento interanual de la industria del cuidado de mascotas para 2026 [04:31]. El modelo usó el reporte de pet industry como fuente y arrojó un crecimiento del 13.7%, con una cifra de 4.6 desglosada por categoría [05:07]. Muy parecido a lo que ya se había visto, pero ahora con el cálculo trazable.

Por qué la mejor respuesta combina los tres enfoques

La mejor respuesta casi siempre combina los tres, pero no les da el mismo peso [05:34]. Cada uno cumple un rol distinto:

• Los datos internos miden el fenómeno.
• La búsqueda aporta contexto de mercado.
• El modelo ayuda a estructurar hipótesis y a comunicar el resultado.

¿Cuál enfoque de IA da la respuesta más confiable? Ninguno por sí solo. Los datos internos miden, la búsqueda contextualiza y el modelo estructura. Combinarlos con el peso correcto da la respuesta más sólida.

El reto de esta clase es tomar una sola pregunta, la misma que ya usaste o una nueva para tu proyecto, y responderla con los tres enfoques [06:04]. Compara qué afirma cada uno, qué evidencia usa, qué incertidumbre reconoce y qué decisión sugeriría cada respuesta.

¿Con cuál de los tres enfoques cometías más errores sin darte cuenta? Cuéntame en los comentarios.