Tres excursionistas fueron rescatados en Mount Shasta después de planificar la ascensión con Google Gemini. Según la oficina del sheriff del condado de Siskiyou, el chatbot les aconsejó llevar bastante menos comida y agua de la que el grupo necesitaba. Una subida prevista de ocho horas acabó en una noche al raso.
Puntos clave
- Tres jóvenes, en Mount Shasta (California), la semana del 3 de septiembre de 2026.
- Gemini les recomendó "bastante menos comida y agua de la que el grupo necesitaba", en palabras del sheriff.
- Salieron a las 3 de la madrugada y coronaron a las 7 de la tarde, dieciséis horas después.
- Intentaron bajar de noche, llamaron al sheriff pidiendo indicaciones y pasaron la noche en Mud Creek Canyon.
- Los rescataron a la mañana siguiente guardabosques y voluntarios.
Qué salió mal, por orden
El error de la comida y el agua es el que da titular, pero no es el único ni el peor.
En montañismo hay una regla que se enseña el primer día: la hora de dar la vuelta. En Shasta esa hora es mediodía, se haya llegado a la cima o no, porque el descenso lleva horas y hacerlo de noche multiplica el riesgo. Este grupo coronó a las siete de la tarde.
A partir de ahí todo es consecuencia. Bajada a oscuras, desorientación, llamada al sheriff pidiendo indicaciones por teléfono y una noche en un cañón esperando a que amaneciera.
La planificación con Gemini explica el arranque, no el resto. Salir con menos agua de la necesaria te condiciona el ritmo, y un ritmo lento en una montaña de 4.300 metros es lo que convierte ocho horas en dieciséis.
Lo que dijo el sheriff
La recomendación oficial es la parte más útil de todo el episodio: "Siempre es aconsejable llamar antes del viaje a la estación local de guardabosques del USFS en Mount Shasta para asegurarte de tener la información más exacta, y nunca depender solo de la IA para planificar tu viaje".
Dos ideas ahí. Una, que existe una fuente autorizada y actualizada, con estado de la nieve, cierres de ruta y avisos del día. Otra, que el problema no es usar IA, es usarla como fuente única.
Google no ha respondido públicamente al caso, según TechCrunch.
Por qué falla un modelo con esto
Un modelo de lenguaje responde con lo que es plausible dado su entrenamiento. Para "qué llevo a una ruta de un día", lo plausible es una lista genérica de ruta de un día.
El modelo no sabe que Mount Shasta son 4.300 metros con más de 2.100 de desnivel positivo desde el aparcamiento habitual, que en septiembre queda nieve dura en las canaletas, ni que tres personas sin aclimatar tardan el doble que el tiempo estándar de guía.
Y sobre todo, no sabe qué no sabe. Una respuesta insuficiente sale con la misma seguridad que una buena. En una hoja de cálculo eso lo detectas al revisar. A media montaña, no.
Por qué importa
Suena a anécdota de verano, pero el patrón es exactamente el que rompe procesos en empresas.
Alguien pregunta a un modelo algo que parece rutinario, recibe una respuesta razonable y actúa sin contrastar. El fallo no aparece en el momento de preguntar, aparece horas o semanas después, cuando ya no hay marcha atrás barata. Un cálculo de aranceles, un plazo de una norma laboral, una tolerancia de un proveedor.
La regla operativa es la misma que da el sheriff. Para cualquier decisión con consecuencias físicas, legales o económicas serias, el modelo es el borrador y la fuente autorizada es el visto bueno. Guardabosques, BOE, la ficha técnica del proveedor.
Y en tu equipo eso se implanta escribiéndolo, no confiando en que la gente lo intuya. Una lista corta de decisiones que no se cierran solo con el chatbot vale más que tres sesiones de formación en prompts.
Fuente original: TechCrunch
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