Existe una diferencia fundamental en cómo los métodos de búsqueda con IA manejan la fiabilidad de la información. Los modelos estándar tienden a generar contenido académico fabricado—una limitación bien conocida. Los enfoques de búsqueda profunda han avanzado en este aspecto, pero el verdadero avance proviene de anclar las consultas de datos directamente a artículos académicos verificados, integrando MCPs y plugins que obtienen información exclusivamente de materiales académicos, y realizando la síntesis solo a partir de esas fuentes seleccionadas. Esta metodología elimina el problema de las alucinaciones en su raíz al establecer una base de fuentes verificables antes de que ocurra cualquier síntesis.