Muchos chatbots ahora pueden buscar en la web, pero aun así, pueden proporcionar información desactualizada o inexacta por diversas razones. Estos modelos se basan en datos de entrenamiento con una fecha de corte de conocimiento fija, lo que significa que solo "conocen" la información disponible hasta ese momento. Cuando las herramientas de búsqueda en tiempo real no se activan (ya sea por limitaciones de costos computacionales, fallas técnicas o problemas de clasificación de consultas), el chatbot recurre a esta base de conocimiento estática, que puede que ya no refleje la información actual.
Incluso cuando la función de búsqueda funciona correctamente, si los resultados contienen afirmaciones contradictorias, información errónea o fuentes de baja calidad, el chatbot puede adoptar y reproducir inadvertidamente estos errores en sus respuestas.
Los modelos ligeros, optimizados para la velocidad y la eficiencia en lugar de la precisión integral, son más propensos a errores de interpretación y de hecho que sus contrapartes de tamaño completo. Estos sistemas también pueden tener dificultades con consultas complejas o con matices que requieren razonamiento multimodal o que involucran información especializada que no está bien indexada o no es fácil de encontrar mediante búsquedas web estándar.
