El Efecto Strawberry o ¿Por qué la IA no sabe contar letras?
Hace unas semanas, leía un reportaje acerca de este concepto: Si le pides a la IA más avanzada del mundo que cuente cuántas «r» hay en la palabra «strawberry», es muy probable que te diga que hay 2. (Spoiler: hay 3 😅😅).
¿Cómo es posible que unos modelos capaces de programar software complejo o analizar contratos legales fallen en algo que un niño de primaria resuelve en segundos?
Ya lo hemos contado en más de una publicación, de mi red de LinkedIn, pero viendo que sigue generando debate, vamos con ello.
La respuesta, como ya supondréis, no es un error de programación, es una limitación estructural de cómo «ven» el mundo. O sea, de la Tokenización.
🧩 La IA no lee letras, lee «piezas»
Como ya sabemos, para ahorrar memoria y procesar información rápido, los LLMs no ven caracteres individuales, sino que transforman el texto en Tokens (fragmentos de palabras).
Para nosotros, «strawberry» es: s-t-r-a-w-b-e-r-r-y.
Para la IA, son dos piezas de Lego: «straw» + «berry».
Cuando le hacemos una pregunta ortográfica, el modelo no está mirando la palabra letra por letra; está consultando una representación numérica comprimida 😵💫. Es como si te pidieran contar cuántos hilos hay en una camiseta sin dejarte tocarla ni acercarte: solo ves la «pieza» completa.
⚠️ Atentos al riesgo y a la «ilusión» de comprensión
Como hemos dicho, no procesa los caracteres de manera nativa, sino que intenta predecir. Pero puede fallar porque no tiene un puntero que recorra la palabra, o porque puede «observar» el token, y este sea la palabra completa (imagina que le pides que le de la vuelta a ‘Hola’ y esto sea un token único. No va a saber hacerlo).
Los modelos van mejorando con su entrenamiento. Pero no hasta este punto.
Por ello, este fallo nos recuerda algo vital en 2026: la IA no comprende el significado ni la forma, calcula probabilidades estadísticas. Si falla en contar letras, imagina los riesgos de sesgo o error en cálculos matemáticos complejos si no se le guía correctamente.
🛠️ ¿Se puede solucionar? (Tip de Prompt Engineering)
Como sabéis, la IA debe ser una herramienta, así que vamos a poner a nuestro cerebro a colaborar…
Si necesitas precisión ortográfica o de conteo, no le preguntes directamente.
Oblígala a romper el token: 👉 “𝘋𝘦𝘭𝘦𝘵𝘳𝘦𝘢 𝘭𝘢 𝘱𝘢𝘭𝘢𝘣𝘳𝘢 𝘴𝘵𝘳𝘢𝘸𝘣𝘦𝘳𝘳𝘺 𝘴𝘦𝘱𝘢𝘳𝘢𝘯𝘥𝘰 𝘤𝘢𝘥𝘢 𝘭𝘦𝘵𝘳𝘢 𝘱𝘰𝘳 𝘨𝘶𝘪𝘰𝘯𝘦𝘴 𝘺, 𝘥𝘦𝘴𝘱𝘶é𝘴, 𝘤𝘶𝘦𝘯𝘵𝘢 𝘭𝘢𝘴 𝘭𝘦𝘵𝘳𝘢𝘴 𝘳”.
Al forzarla a escribir cada letra, las conviertes en tokens individuales (𝚜-𝚝-𝚛-𝚊-𝚠-𝚋-𝚎-𝚛-𝚛-𝚢) y, de repente, la IA «recupera la vista».
Si quieres, tienes un video en mi canal acerca de todo esto. Puedes verlo desde aquí.
¿Conocías este punto ciego de los modelos de lenguaje? ¿Qué otros fallos «absurdos» te has encontrado?
Dejar una Respuesta