Las alucinaciones en inteligencia artificial son uno de los mayores peligros para las empresas, representando riesgos de credibilidad y otros problemas serios, si las IAs se usan sin el control técnico adecuado.
Las alucinaciones ocurren cuando un modelo de IA como ChatGPT, Claude, Copilot o Gemini genera una respuesta que suena absolutamente convincente, pero contiene datos falsos, en muchos casos totalmente inventados.
Las alucinaciones son problemáticas, pero son totalmente predecibles.
Es importante entender por qué ocurren para poder tomar medidas para minimizarlas y detectar cuando ocurren para poder corregirlas.
Aunque las alucinaciones ocurren y son un problema inherente al trabajo con IAs (y que además ahora mismo no tienen solución a la vista), el trabajo con IAs pese a las alucinaciones, sigue siendo ahora mismo la mejor forma de acelerar nuestras tareas diarias y nos sirven para ser enormemente más eficaces en nuestro trabajo.
¿Por qué ocurren las alucinaciones?
Para poder entender qué son y porqué ocurren las alucinaciones, es importante entender primero cómo funcionan las IAs LLMs como ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot.
Los modelos predictivos
Estas IAs funcionan con un modelo de predicciones. Calcula probabilidades estadísticas y nos ofrece la siguiente palabra, y poco a poco va construyendo frases coherentes que nos aportan una solución a una tarea que le hemos pedido mediante un prompt.
Para crear estas respuestas, los modelos como ChatGPT, Claude, Copilot o Gemini no consultan un repositorio de verdades absolutas antes de responder.
Su arquitectura se basa en predecir matemáticamente cuál es la siguiente palabra (o el siguiente fragmento de palabra llamado token) más probable dentro del contexto de la conversación.
Fluidez en la conversación sobre veracidad
Otro aspecto de su funcionamiento que hay que destacar es que las IAs están programadas para ser chats, es decir para conversar.
En caso de que una IA no tenga el dato exacto, va a tratar siempre de generar igualmente una estructura sintáctica perfecta, ensamblando información que estadísticamente encaja bien junta. Incluso si el resultado final acaba siendo totalmente inventado.
Por ejemplo, un caso muy común donde aparecen alucinaciones ocurre cuando le pedimos información sobre un cambio normativo ocurrido ayer, pero que el modelo de IA aún no incluye. Como no tiene la información va a rellenar el vacío extrapolando datos históricos, generando un análisis falso pero creíble.
Para saber más sobre este tema concreto, puede ser útil revisar la Open AI tiene esta documentación técnica sobre cómo funcionan las predicciones.
Sesgos
Para funcionar, a las IAs hay que darles gran cantidad de información que a menudo puede ser incorrecta o contiene prejuicios históricos o estereotipos culturales.
Además, una IA no responde jamás con un “no sé”, lo que van a hacer es inventarse información para poder formular una respuesta, aunque sea algo totalmente inventado y sin sentido.
En un caso concreto para las empresas, las alucinaciones se disparan cuando se le pide al modelo que resuelva problemas que requieren información interna de la empresa sin haberle proporcionado información sobre el tema previamente.
Por otro lado, el sesgo de confirmación hace que las IAs tiendan a darnos la razón, incluso cuando no la tenemos, para agradarnos. Son capaces de adaptarse a la realidad del usuario para mostrar información que valida sus creencias previas.
Todas estas características inherentes al funcionamiento de la IA pueden causar alucinaciones.
Las alucinaciones, por lo tanto, son inherentes al funcionamiento de la IA. No hay de momento formas de evitar que se generen.
La estrategia para tratar con las alucinaciones pasa por tomar medidas que minimizan las alucinaciones y establecer protocolos para detectarlas en nuestro trabajo diario.
Consecuencias de las alucinaciones en inteligencia artificial en el entorno corporativo
Una vez entendido que los LLMs funcionan simplemente con probabilidad, prediciendo cuál será la siguiente palabra, es fácil entender que hay una posibilidad probabilística de que alucinen el contenido y la siguiente palabra sea inventada.
En cualquier tarea que hagamos se puede producir una alucinación.
Cuando las alucinaciones de IA aparecen en los flujos de trabajo del día a día sin ser detectadas, los daños escalan rápidamente. Vamos a listar algunos casos desgraciadamente comunes.
Pérdida de integridad en el análisis de datos financieros y de mercado
- Proyecciones financieras contaminadas: Si un modelo analiza un documento de balances y, por ejemplo, alucina una tasa de crecimiento inexistente, el comité de dirección tomará decisiones estratégicas basadas en métricas falsas.
- Falsos positivos en auditorías: En departamentos de operaciones, depender de un resumen automático de contratos o SLAs sin que haya una revisión humana, puede provocar que el modelo confirme el cumplimiento de cláusulas alucinadas que nunca existieron en el documento original.
Riesgos de Compliance por información inventada en asistentes de soporte al cliente
- Fugas de responsabilidad legal: Un chatbot de atención al cliente mal parametrizado puede prometer reembolsos que violan las políticas de la empresa o inventar características técnicas de un producto para complacer al usuario, al tratar de darle la razón.
- Pérdida de autoridad de marca: Cuando entregamos contenido erróneo a un cliente o un sistema corporativo responde con contenido incoherente o inventado destruye la confianza del cliente.
7 estrategias para evitar alucinaciones en inteligencia artificial
La solución no pasa por abandonar la tecnología, la IA sigue teniendo la capacidad de mejorar enormemente la productividad de los profesionales que la utilizan.
La estrategia tiene que pasar por aplicar técnicas para evitar las alucinaciones y detectarlas una vez se produzcan.
A continuación, vamos a desglosar algunas estrategias que enseñamos a las empresas a implementar en los cursos de IA para empresas en SocraTech para controlar este comportamiento de los modelos de IA.
1. Restricciones negativas estrictas en el System Prompt
- Programación por exclusión: No basta con decirle al modelo lo que debe hacer, es importante indicar con detalle lo que tiene prohibido. Por ejemplo: «Basa tu respuesta únicamente en el contexto proporcionado. Si la respuesta no está en el texto, responde obligatoriamente: ‘No dispongo de esa información'».
- Delimitación de formato: Forzar al modelo a responder usando una estructura organizada como una tabla o un JSON sirve para reducir el margen de divagación conversacional que suele llevar a las alucinaciones.
2. Ajuste de hiperparámetros: Temperatura y Top-P para respuestas deterministas
- Control del parámetro Temperatura: La temperatura se puede ajustar para que el modelo genere respuestas más deterministas (basadas estrictamente en información disponible) o más creativas (producirá respuestas imaginativas o inesperadas). Normalmente este parámetro lo podemos ajustar en modelos como Claude o ChatGPT usando su API. Por defecto, las interfaces comerciales tienen una temperatura alta (cercana a 0.7 o 1) para fomentar respuestas creativas, pero se puede reducir a 0 o 0.1 para forzar al modelo a elegir siempre el token más probable, eliminando la creatividad o reduciéndola al mínimo y, con ella, la invención que lleva a las alucinaciones. Bajar el modelo a 0 no garantiza que el modelo deje de inventar información.
- Ajuste del Top-P (Nucleus Sampling): El parámetro top-p controla cuántas opciones de palabras puede considerar el modelo al generar una respuesta.
Selecciona el conjunto de opciones cuya probabilidad acumulada alcanza el valor de p. Un top-p bajo limita las opciones y produce respuestas más predecibles; uno alto, más variadas.
Por ejemplo: ante «El perro está…»:- Top-p bajo (0,3): podría considerar solo «corriendo» y «durmiendo». Serán respuestas más predecibles. Las menos probables no se consideran.
- Top-p alto (0,9): podría considerar «corriendo», «durmiendo», «comiendo», «jugando», etc. Serán respuestas más variadas y creativas, entran en consideración posibilidades menos probables.
3. Chain of Thought (CoT): Forzar el desglose lógico paso a paso
- Auditoría del razonamiento algorítmico: En vez de pedir a un modelo que genere una respuesta directamente en un solo prompt, podemos ponerle objetivos intermedios, mediante una serie de prompts, que nos permita llegar a un resultado.
La ventaja de técnica Chain of Thought, ir paso a paso, es que podemos revisar la información intermedia que genera antes del resultado final. Obligamos a la IA a imprimir en pantalla cada paso de su «razonamiento» antes de generar la respuesta final. Podemos ir analizando y verificando la información generada en los pasos intermedios que ha dado para corroborar que la respuesta es correcta. - Detección temprana de sesgos: Le podemos pedir a un modelo que explique cómo ha llegado a una conclusión, y así podemos identificar exactamente en qué paso lógico se produjo un fallo estadístico y corregir el problema con un nuevo prompt que le indique el error o cómo corregirlo.
4. Arquitectura RAG (Generación Aumentada por Recuperación)
- Anclaje a la verdad corporativa: Como detalla la documentación técnica sobre arquitecturas RAG de líderes del sector Cloud, esta técnica conecta el modelo de lenguaje a una base de datos vectorial privada de la empresa. Es decir, le creamos un modelo IA como un GPT de ChatGPT que se basa estrictamente en la información de la empresa. Tienes más información de cómo crear un GPT en este post.
- Supresión de la memoria pública: Cuando usamos un RAG, se fuerza al LLM a ignorar su entrenamiento general público y a extraer respuestas exclusivamente de la base de conocimiento de la empresa (manuales, documentación o bases de datos internas), reduciendo drásticamente las alucinaciones en inteligencia artificial. Para que funcione bien, es necesario primero ordenar y desglosar la información, para luego crear el RAG con información clara y estructurada.
5. Few-Shot Prompting (Ejemplificación estructurada)
Un ejemplo vale más que mil palabras. En vez de explicarle a la IA lo que queremos podemos pasarle ejemplos de cómo queremos que genere una respuesta.
- Patrones de comportamiento: Consiste en inyectar dentro del prompt 3 o 4 ejemplos exactos del resultado que queremos que genere.
- Ejemplos negativos: Para reducir la ambigüedad, podemos añadir ejemplos donde la pregunta requiere información que no está en el texto de referencia, forzando la respuesta modelo: «No dispongo de esa información», así condicionamos al modelo para que responda que no lo sabe en lugar de inventar.
6. Validación cruzada algorítmica (Self-Reflection y LLM-as-a-Judge)
En flujos automatizados de alta precisión, la primera respuesta del modelo nunca debe ir directa al usuario final, se le puede pasar la información a un segundo LLM, o un segundo prompt en el mismo flujo, para que audite la respuesta.
Su única función es verificar la respuesta generada.
Con esta estrategia un modelo revisa y corrige lo que genera otro, idealmente usando los documentos originales proporcionados por el sistema RAG.
Si la segunda IA detecta una afirmación que no está respaldada por los datos de entrada, rechaza la respuesta y obliga al primer modelo a generar una nueva respuesta, sin las alucinaciones.
7. La auditoría obligatoria: Human-in-the-Loop
A pesar de todas las medidas anteriores, siempre se puede colar alguna alucinación.
Hoy en día no se puede delegar todo el trabajo a una IA sin revisarlo, esta forma de trabajar suele dar muchos problemas y sería una negligencia operativa.
El estándar de seguridad de la industria exige mantener el paradigma Human-in-the-Loop (HITL).
Cuando un trabajo es importante para la empresa, absolutamente siempre un humano debe revisar el contenido antes de entregarlo.
Por qué la revisión del desarrollador y del experto de dominio no es automatizable al 100%
- Identificación de falsos positivos contextuales: Un modelo puede generar una respuesta técnicamente correcta, pero inaplicable en la realidad de la empresa. Un experto en ese tema (un director financiero, un CHRO o un Lead Developer) debe revisar el trabajo para detectar estas discrepancias antes de su entrega final.
- Deriva algorítmica (Model Drift): Los proveedores como OpenAI, Google o Anthropic actualizan la arquitectura de sus modelos de forma continua y, a menudo, silenciosa. Un prompt que hoy produce una respuesta correcta puede empezar a generar alucinaciones la semana que viene por cambios internos en el modelo. Es imprescindible un revisión constante de los resultados.
Domina el control de la IA con la formación en directo de SocraTech
Para poder llevar a cabo todos los pasos mencionados anteriormente, el primer paso es que la plantilla de trabajadores entienda y sepa trabajar teniendo todo esto en cuenta.
Los trabajadores tienen que tener los fundamentos técnicos para comprender cómo funcionan las IAs y los riesgos a los que se exponen al usarlas para poder usarlas de forma segura y acorde a la legislación.
La asimilación real no se puede hacer mediante el consumo de videos pregrabados. Las IAs cambian semana tras semana y los videos grabados se quedan obsoletos en un plazo muy corto de tiempo.
Una formación debe ser en directo, usando las herramientas disponibles en ese momento, con la versión más actualizada y orientada al estudio de casos prácticos que resulten realistas y eficaces en su día a día.
En los programas de formación corporativa en directo de SocraTech estructuramos el aprendizaje directamente sobre los flujos de trabajo de tu empresa:
- Auditoría de lógica en tiempo real: Los equipos aprenden a auditar respuestas, depurar alucinaciones y generar prompts avanzados con el apoyo de un instructor técnico experto.
- Despliegue de arquitecturas seguras: Capacitamos a los distintos departamentos para utilizar las herramientas de forma profesional, haciendo especial foco en la privacidad absoluta de la propiedad intelectual de la compañía.
- Retorno de inversión (ROI) operativo inmediato: Un empleado capacitado técnicamente deja de usar los LLMs como un buscador para empezar a sacarle todo su potencial.
Conclusión: La automatización requiere control técnico, no fe ciega
La inteligencia artificial generativa representa la mayor ventaja competitiva actual, pero su naturaleza probabilística exige un manejo riguroso.
Usar una IA como un sistema infalible solo conduce a fallos graves y problemas para la organización.
Las organizaciones que dominarán sus respectivos sectores son aquellas que invierten hoy en capacitar a su talento humano para hacer un uso avanzado de una tecnología revolucionaria que se compara con la aparición de internet o de la electricidad.
