Fecha de corte.

En la práctica

No hay una sola fecha. Anthropic publica dos para cada modelo, la del conocimiento fiable, hasta donde lo que sabe es más completo, y la de los datos de entrenamiento, que abarca un periodo más amplio. En Claude Haiku 4.5 son febrero y julio de 2025; en Claude Opus 5.5 y Sonnet 5.5, las dos son junio de 2026. OpenAI da una sola, el 30 de abril de 2026 para GPT-6 Astra y el 18 de mayo para GPT-6 Luna.

Y suele quedar lejos del día en que usas el modelo. El modelo sale después y se usa durante mucho tiempo. Claude Haiku 4.5, con datos fiables hasta febrero de 2025, seguía en la lista de modelos de Anthropic en octubre de 2026.

Por qué te importa

Un ejemplo. El Ómnibus europeo de julio de 2026 cambió el artículo 4 del Reglamento de IA. Antes obligaba a garantizar un nivel suficiente de alfabetización en IA, y ahora pide apoyar su promoción, sin fijar un nivel. Un modelo con fecha de corte anterior, como cualquiera de los citados, puede explicarte la versión vieja con total seguridad si contesta de memoria.

Eso no es exactamente una alucinación, porque el dato era cierto cuando se entrenó. Pero el efecto en un informe o en la respuesta a un cliente es el mismo.

Los límites

Lo que funciona es darle la información actual. O se le pasan los documentos, que es lo que hace el RAG, o se le deja buscar en la web con tool use. Las dos sirven si lo que encuentra es fiable y si la respuesta dice de dónde lo ha sacado, para que alguien lo pueda comprobar.

Ante cualquier tema que cambie a menudo, como normativa, precios, cargos o productos, lo prudente es preguntar con las fuentes delante y no fiarse de lo que el modelo recuerda.