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Qué es
El criterio de hecho es la regla que le das a la IA para comprobar su propio resultado: contra qué debe verificar cada dato y qué hacer si algo no cuadra. En vez de pedir «hazlo bien», le dices qué es «bien» en este caso y cómo se sabe.
Es la parte del encargo que responde a la pregunta: ¿cómo compruebo que esto está correcto? Sin ella, cuesta más verificar: la respuesta llega con confianza y no dejas explícito contra qué revisarla.
Explicado fácil
Es la diferencia entre decirle a un empleado «dame el total» y decirle «suma todo, verifícalo contra la tabla de precios y, si un dato no aparece, dímelo en vez de inventarlo». El segundo sabe exactamente qué se considera correcto y qué hacer cuando no lo es.
Ejemplo práctico
Una inmobiliaria le pide a la IA comparar opciones de financiamiento y decir cuál conviene. El criterio de hecho está en el encargo: «suma enganche, mensualidades y cargos de cada opción, usa solo los datos de la tabla y, si un número no aparece, dilo».
Con ese criterio, la IA trabaja contra la tabla; si falta un dato, se le pide que lo señale y se comprueba que lo haga, en vez de completar el hueco con una cifra que parece verdadera. La persona revisa el total contra la tabla antes de usarlo.
Así no
«Dime cuál conviene» y esperar que haga las cuentas sin equivocarse ni inventar.
Así sí
«Suma los tres conceptos de cada opción, usa solo la tabla y avisa si falta un dato.»
El criterio de hecho le da al modelo una regla que puede seguir y que tú puedes revisar.
Por qué te importa
Porque la IA puede dar respuestas que parecen verdaderas y contienen datos inventados: completan el hueco que faltaba con una cifra que nadie dio. Dar el criterio de hecho le da al modelo una regla para frenar: si falta información, la IA puede preguntar, abstenerse o inventar; pídele que señale los faltantes y comprueba que lo haga.
No lo vuelve infalible. El criterio ayuda; la verificación final sigue siendo tuya. Dejar el criterio explícito facilita la revisión; no es la única forma de hacer verificable un resultado.
El error típico
Pedir un resultado y no darle con qué validarlo. La IA responde, tú no sabes contra qué revisarlo, y acabas confiando en una cifra que nadie verificó. El otro error es dar un criterio imposible: «verifica contra la verdad», que no es una fuente, es un deseo. El criterio tiene que ser concreto y comprobable.
No lo confundas con
La cadena de razonamiento. La cadena es el texto que pides explicando los pasos; el criterio de hecho es la regla con la que compruebas si el resultado es correcto. Una es la explicación, la otra es la prueba.
El formato de salida. El formato dice en qué forma te entrega el resultado; el criterio dice cómo sabes que el contenido es correcto.