Cómo se crean las respuestas de IA
Fecha de corte de conocimiento
También llamado: Knowledge cutoff
La fecha de corte de conocimiento (knowledge cutoff) es la fecha en la que terminan los datos de entrenamiento de un modelo, así que no sabe nada más reciente salvo que lo busque.
En palabras sencillas
Un modelo se entrena con datos hasta cierta fecha y luego se publica. Todo lo que pasa después falta en su memoria.
Las empresas de IA publican esas fechas. Anthropic, por ejemplo, indica una «training data cutoff» y una «reliable knowledge cutoff» para cada modelo Claude.
Ejemplo
Tu tienda se mudó después de la fecha de corte de un modelo. Su conocimiento interno sigue teniendo la dirección antigua. Solo una búsqueda en directo, el grounding, puede encontrar la nueva.
Por qué importa para la búsqueda con IA
Para todo lo reciente, las respuestas de IA dependen de la recuperación, no de la memoria.
Google describe el grounding como darle al modelo contenido del índice de la Búsqueda de Google en el momento del prompt, para mejorar la exactitud y la relevancia.
Qué puedes hacer
- Publica los cambios, como precios, productos o direcciones nuevos, en tu propia web, donde un sistema con grounding pueda encontrarlos.
- Muestra una fecha clara de «última actualización» en las páginas que cambian.
- Quita de tu web la información vieja e incorrecta, para que una búsqueda no la encuentre.
Se confunde a menudo con
- Ventana de contexto
- La ventana de contexto es cuánto puede leer un modelo de una vez. La fecha de corte es lo reciente que es su conocimiento interno.
Fuentes
Datos y fuentes revisados por última vez el 19 de octubre de 2026.
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