El entretenimiento capta la atención, pero los datos reales determinan los resultados. La mayoría de los jugadores pasa por alto esto al principio, y luego se da cuenta más tarde.

La integridad de los datos establece la línea base—la alineación del modelo determina el rendimiento máximo. Sin ambas, obtienes sistemas optimizados para el compromiso en lugar de la precisión. Tomemos como ejemplo los asistentes de IA actuales: a menudo están entrenados para ser receptivos y reactivos, no necesariamente veraces o confiables. Puedes observar este patrón en modelos como Grok, donde la tensión entre ser citables y ser confiables se vuelve bastante obvia. La mejor pregunta no es si podemos construir sistemas que llamen la atención—claramente podemos. Es si estamos dispuestos a priorizar la alineación sobre la viralidad al construir la próxima generación de herramientas.