Préstamos estudiantiles en ChatGPT: ¿Qué está bien y mal?

La deuda de préstamos estudiantiles es uno de los productos financieros más complejos de los Estados Unidos, y está conformado con los cambiantes programas federales, los planes de reembolso complejos y las reglas que varían según el año en que pida prestado, ingresos, estado civil y tipo de empleo.

En el mundo de hoy, muchas personas predeterminan los contratos “solo pídale a ChatGPT” que encuentre respuestas rápidas. Pero, ¿qué pasa cuando haces esto?

Hice dos planes. El primero es simple: $ 20,000 en préstamos federales para estudiantes, y los prestatarios ganan $ 52,000 al año como maestros. El segundo es más complejo: los préstamos a través de préstamos de pregrado, posgrado y privado cuestan $ 220,000, y el ingreso como arquitecto cuesta $ 120,000.

Los resultados revelan la trampa del uso de la inteligencia artificial como un recurso financiero.

Aunque la herramienta proporciona una descripción general de reembolso básico, también recomienda utilizar planes y esfuerzos obsoletos por proporcionar planes de préstamos claros para PSLF, como PSLF. Incluso si se hace una pregunta que ayude a personalizar el resultado, la pregunta no es suficiente para proporcionar una mejor respuesta.

Qué chatgpt es correcto

ChatGPT funciona bastante bien en conocimiento básico. Para un plan de préstamo de $ 20,000, calcula correctamente el plan de pago estándar de 10 años: un pago mensual fijo de aproximadamente $ 230, lo que resulta en una década de ganancias. Esto es preciso y consistente con la calculadora de reembolso del préstamo estudiantil.

Curiosamente, cubrió su respuesta en la versión de un características (lo que significa que el reembolso es de entre $ 200 y $ 250/mes), pero cuando pedimos una respuesta personalizada, calculamos correctamente $ 230/mes.

Cuando está personalizado, también arroja otros planes, como el perdón del préstamo de los maestros, pero no aborda cuál es mejor: PSLF o TLF? Además, no habla de cómo no puede duplicar estos programas.

En el segundo caso, ChatGPT reconoce que los prestatarios con $ 220,000 en deuda y altos ingresos enfrentarán pagos mensuales bajo el plan estándar (aproximadamente $ 2,500 a $ 2,600), pero se realizan supuestos en función del monto de la deuda calculado).

Propone estrategias que muchos asesores financieros reconocerán: un enfoque dividido entre préstamos federales y privados, aprovechando las oportunidades de perdón siempre que sea posible y refinanciar préstamos privados para garantizar tasas de interés más bajas. Sin embargo, realmente no puede decirle si es el mejor, ya que no pide personalización o aclaración de nada.

Estas sugerencias muestran cómo la IA puede ser la primera parada para encontrar prestatarios que elijan un esquema.

¿Cuáles son las deficiencias de chatgpt?

Cuanto más específico se vuelve el escenario, más obvias se vuelven las debilidades del modelo.

Sugerencias de planificación anticuadas

ChatGPT recomienda guardar el plan, una opción de pago basada en ingresos creada durante la administración Biden. Pero no hay más salvación, fue bloqueada por el Tribunal de Apelaciones del Octavo Circuito en 2024 y eliminó oficialmente por la Ley A Big Bill. Es imposible recomendar guardar como la mejor opción porque el prestatario no puede registrarlo.

Guía incompleta para PSLF

Cuando se le preguntó sobre el perdón del préstamo de servicio público, ChetGPT señaló que los maestros pueden ser elegibles, pero no pudieron interpretar completamente los requisitos de elegibilidad. Estos requisitos son importantes: 120 pagos y planes de pago elegibles. La razón por la que importa en este caso es que termine pagando su préstamo antes de obtener el perdón, ya sea en un IBR o en un plan estándar. CHATGPT puede estar perdiendo esto porque considera guardar los planes para ser una opción.

Personalización sin profundidad

ChatGPT intenta recopilar detalles útiles al solicitar pagos personalizados: ingresos, tasas de interés, carreras y objetivos. Pero no sabe qué preguntar. Por ejemplo, no propone un problema de calculación del tamaño del hogar que sea crítico para calcular los planes de reembolso precisos basados ​​en los ingresos.

Finalmente, no “considera” el futuro: si el prestatario está esperando el Programa de Asistencia de Reembolso Futuro (RAP) que entrará en vigencia en julio de 2026.

Estos elementos faltantes ilustran por qué la IA, aunque rápida, no puede reemplazar por completo las calculadoras oficiales o el asesoramiento profesional.

Advertir a los prestatarios

Para los prestatarios que enfrentan miles de deudas, las respuestas incompletas pueden tener consecuencias reales. Un maestro les contó a los maestros sobre los ahorros que podrían creer erróneamente que pueden continuar reduciendo los pagos en función de los planes que ya no existen. Los arquitectos con $ 220,000 en deuda pueden subestimar el impacto de los saldos de préstamos privados, creyendo que las opciones de perdón se usan más ampliamente que ellos.

La brecha refleja una pregunta más amplia: los modelos de IA generan respuestas basadas en patrones de palabras en artículos históricos en lugar de actualizaciones regulatorias en tiempo real. Para los prestatarios sin conocimiento previo de estos cambios, pueden adoptar asesoramiento obsoleto, estrategias de reembolso retrasadas o oportunidades de perdón.

La IA puede proporcionar definiciones básicas, pero no puede proporcionar la precisión requerida cuando las reglas de reembolso se transfieren bajo la nueva ley, o incluso para personas que padecen condiciones complejas.

¿Puede la IA seguir funcionando?

A pesar de estos defectos, la IA tiene el potencial de reducir el caos abrumador entre prestatarios abrumadores. Las respuestas estructuradas pueden ayudar a las personas a comprender algunas de las definiciones básicas de préstamos estudiantiles (reembolso federal versus privado, estándar versus ingresos) y determinar las compensaciones para pagos adicionales.

Sin embargo, la IA debe considerarse como el comienzo de una conversación, no la autoridad. Los prestatarios aún necesitan verificar las respuestas con recursos oficiales, como proveedores de servicios de préstamos o asesores financieros que comprendan las leyes existentes.

Los cambios frecuentes en los planes de pago del Ministerio de Educación hacen que sea casi imposible que las herramientas de IA se mantengan perfectamente actualizadas. Para los préstamos estudiantiles actuales e información financiera, debe recurrir a inversores educativos y universitarios confiables (como los inversores universitarios).

La mejor salvaguardia es usar IA para un marco universal mientras confirma los detalles utilizando una calculadora de préstamos estudiantiles y guías de programas publicadas.

Recuerde: incluso el simulador oficial de préstamos de StudentAid no es correcto (se está actualizando para reflejar los cambios actuales de OBBBA). Ni siquiera puede encontrar la respuesta correcta en el propio sitio web del gobierno, por lo que si ChatGPT u otras herramientas de IA la están comprando, esto tampoco es correcto.

¿Qué debería hacer un prestatario de préstamo estudiantil?

Para aquellos que buscan “la mejor manera de pagar un préstamo estudiantil” o “el plan de pago correcto”, el primer paso más confiable es organizar su propio préstamo en persona y hacer la investigación real de que es elegible para un plan de pago.

Si desea proporcionar más asistencia de préstamos estudiantiles, entonces nuestro sitio web, los planificadores financieros y los recursos sin fines de lucro pueden proporcionar estimaciones más precisas que actualmente disponibles.

Al menos por ahora, el valor real de la IA es solo para proporcionar definiciones. Sin embargo, si estas definiciones son útiles o lo que su propia situación personal requiere queda por ver.

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