Fecha de corte de conocimiento: lo que la IA aún no sabe
La fecha de corte de conocimiento es el momento en que un modelo de IA dejó de recibir nuevos datos de entrenamiento. Desconoce lo que ocurrió después, salvo que busque la información en la web.
Datos a 22 de octubre de 2026
Lo esencial en cifras
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Una foto del mundo tomada en una fecha concreta
Un gran modelo de lenguaje aprende a partir de una enorme cantidad de textos: sus datos de entrenamiento. Esa recopilación se detiene un día determinado. El modelo «congela» entonces su visión del mundo en ese momento, como una enciclopedia impresa que no se actualiza sola.
Un ejemplo concreto: usted pregunta a un asistente el precio actual de una suscripción, el nombre de un ministro recién nombrado o el resultado de un partido reciente. Si no consulta la web, responde con lo que sabía en su fecha de corte, a veces con mucha seguridad. La respuesta parece correcta, pero está desfasada.
Dos fechas que no significan exactamente lo mismo
Algunos fabricantes distinguen dos nociones. Anthropic, por ejemplo, publica para sus modelos Claude una «fecha de corte de conocimiento fiable», hasta la cual sus conocimientos son más completos, y una «fecha de corte de los datos de entrenamiento», más amplia. Entre ambas, el modelo ha visto algo de información, pero de forma incompleta.
Otro detalle: la fecha de corte no es la fecha de lanzamiento. Un modelo puede publicarse varios meses después de terminar su recopilación de datos. La lista de modelos del sitio ayuda a situar cada uno en el tiempo.
Por qué le importa
- Noticias, precios, leyes, versiones de programas: son los temas más expuestos. Compruebe siempre la fecha de la información.
- El modelo puede rellenar huecos inventando. Si le pregunta por algo posterior a su corte, puede dar una respuesta verosímil pero falsa, una alucinación.
- Hay solución: use un asistente capaz de buscar en la web o facilítele usted mismo un documento actualizado. Es el principio del RAG: aportar fuentes recientes al modelo en el momento de responder.
Ideas erróneas frecuentes
- «La IA está siempre conectada a internet.» No siempre: sin la búsqueda activada, responde de memoria.
- «Si el modelo es reciente, sus conocimientos también.» No, siempre hay un desfase entre el corte y el lanzamiento.
- «El modelo sabe lo que no sabe.» Pocas veces: señala mal los límites de sus conocimientos, de ahí la importancia de verificar.
Términos relacionados
- Datos de entrenamiento · Ejemplos (textos, imágenes, sonidos…) con los que aprende un modelo de IA; determinan lo que sabe y también sus fallos.
- Preentrenamiento · Primera fase de entrenamiento de un modelo de lenguaje: aprende a predecir la continuación de textos en un corpus enorme, sin tarea concreta.
- Búsqueda con IA · Búsqueda en la que una IA consulta páginas web y redacta una respuesta resumida con sus fuentes, en lugar de una lista de enlaces.
- Alucinación · Respuesta de una IA que parece segura y verosímil pero es falsa o inventada: una cifra, una cita, una fuente o una referencia.
- RAG (generación aumentada por recuperación) · Técnica que primero busca pasajes relevantes en sus documentos y luego se los entrega al modelo para que base en ellos su respuesta.
- Modelo de lenguaje grande (LLM) · Programa entrenado con enormes cantidades de texto para predecir cómo sigue un texto; es el motor de los asistentes de IA.
Para probar
Todo el glosario
Preguntas frecuentes
¿Cómo sé cuál es la fecha de corte de un modelo?
Los fabricantes suelen indicarla en la documentación técnica de sus modelos. Preguntárselo al propio modelo es menos fiable: puede equivocarse sobre su propia fecha de corte.
¿Por qué un modelo recién lanzado tiene una fecha de corte más antigua?
Entre el final de la recopilación de datos y el lanzamiento público hay que entrenar el modelo, probarlo y hacerlo seguro. Ese plazo suele medirse en meses.
¿La búsqueda web resuelve el problema?
Lo reduce mucho para los hechos recientes, porque el asistente lee páginas actualizadas. Pero el razonamiento del modelo sigue basándose en lo aprendido en su entrenamiento, y puede resumir mal lo que encuentra.
¿La IA sabe qué día es hoy?
No necesariamente. Muchos asistentes reciben la fecha del día de forma discreta al inicio de cada conversación, pero un modelo usado sin ese ajuste puede suponer que sigue en la época de su corte.
Fuentes de los datos
Datos a 22 de octubre de 2026
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