La especificidad numérica imita la precisión.

Un número decimal pesa. "73,2%" suena más serio que "alrededor del 70%", y mucho más serio que "la mayoría". El decimal sugiere medición. Sugiere que alguien contó, encuestó, validó. Sugiere un estudio detrás.

La IA produce decimales sin estudios detrás.

No siempre. A veces el número viene de un dato real que el modelo tiene memorizado. Pero a veces es lo que un texto sobre ese tema sonaría que tuviera. La IA aprendió que ciertos asuntos vienen acompañados de cifras precisas, y completa el espacio con un decimal plausible. Plausible no es lo mismo que verdadero. Es lo mismo que pasable.

La trampa es que la precisión numérica anula tu sospecha. "73,2%" no invita a pedir la fuente. Suena ya verificado. Si la IA te hubiera dicho "alrededor del 70%", probablemente habrías preguntado de dónde sale. El decimal hace que ni se te ocurra.

Esto no aplica solo a porcentajes. Cifras de mercado, tamaños de muestra, fechas exactas, dosis recomendadas, distancias, rendimientos. Cualquier número específico que llega sin cita es un número que el modelo construyó con la confianza de quien sabe, y la evidencia de quien no.

La pregunta al ver un número no es "¿es plausible?" Es: "¿de dónde salió?"

Si no hay respuesta a la segunda, el primero es decoración.