Una lista de accesorios contiene «conector USB-C», «conector USB-A» y simplemente «cable». Si pides a un asistente que asigne todos los elementos a USB-C o USB-A, la última fila lo invita a adivinar. Una tabla aparentemente completa puede ocultar datos incompletos.
Define qué permite afirmar cada categoría
En este ejemplo queremos identificar el único tipo de conector nombrado expresamente en cada descripción. Añade Desconocido cuando no se indique el tipo y Requiere revisión cuando aparezcan varios tipos o información contradictoria. Los dos conectores concretos tienen una categoría clara; «cable» queda como Desconocido. «Cable de USB-A a USB-C» requiere revisión con esta regla de una sola categoría, aunque su descripción aporte información.
Pide tres columnas: entrada original, categoría asignada y palabras que justifican la decisión. Conserva un identificador para poder volver a cada registro. Una explicación convincente no basta si esas palabras no existen en la fuente.
Revisa también las respuestas seguras
Guarda un pequeño conjunto de ejemplos con respuestas esperadas y compara los resultados cuando cambies las categorías o las instrucciones. Revisa también algunas clasificaciones que la IA presente con seguridad: ese tono no es una medida de precisión.
NIST describe cómo los sistemas generativos pueden producir información falsa con aparente seguridad o apartarse de los datos recibidos. El ejercicio de los conectores es una ilustración práctica de ese riesgo, no una prueba de producto. Permitir Desconocido hace visible la falta de datos, pero no garantiza que el modelo lo use bien.
Conserva las filas pendientes y busca la información que falta. Borrarlas solo para dar la tabla por terminada oculta trabajo que todavía es necesario.