El talón de Aquiles de la inteligencia artificial es la
alucinación
OpenAI admitió en un estudio reciente que su chatbot tiene un reto muy
importante en torno a las respuestas erróneas que da.
La inteligencia artificial generativa es capaz de escribir ensayos convincentes,
resumir complejos informes legales y hasta imitar estilos literarios. Pero incluso los
modelos más avanzados tienden a alucinar, o sea, inventan datos, fabrican citas y
elaboran respuestas con seguridad que son falsas.
Un estudio reciente de OpenAI, titulado Why Language Models (Probably)
Hallucinate, habló de este fenómeno y apuntó que las alucinaciones no son
accidentes aislados, sino una consecuencia de cómo aprenden los modelos de
lenguaje y la relación que existe a siempre tener una respuesta.
Los modelos de lenguaje como GPT se entrenan prediciendo la palabra más
probable en función de un contexto dado. Esa mecánica estadística los hace
excelentes para mantener coherencia y estilo, pero no garantiza que el contenido
generado sea verdadero.
El documento de OpenAI plantea que las alucinaciones ocurren porque los
modelos confunden “plausibilidad” con “veracidad”. Una respuesta puede sonar
convincente sin estar respaldada por datos reales. Y cuanto mayor es la presión
por dar una salida, mayor es la probabilidad de que el modelo rellene huecos con
información inventada.
En otras palabras, este tipo de herramientas no distinguen entre saber y sonar
como que supieran.
Este talón de Aquiles amenaza la credibilidad de la IA en sectores críticos como la
medicina, la educación o el periodismo. Un asistente que fabrique diagnósticos,
referencias bibliográficas o cifras económicas sin advertencia erosiona la
confianza tanto en la herramienta como en las instituciones que la adoptan.
Un estudio sobre Confianza en la IA de KPMG señaló que un 61% de las personas
se muestran cautelosas de confiar en sistemas de IA, mientras que 67% reportan
aceptación baja o moderada de la herramienta, dependiendo de la aplicación.
Este riesgo de respuestas erróneas es mayor al integrarse en buscadores,
asistentes de productividad y sistemas de decisión, pues las alucinaciones pueden
amplificar la desinformación.
Enseñar a decir “no sé”
El estudio de OpenAI sugiere un camino que parece simple pero representa un
cambio cultural en el desarrollo de estas herramientas y es enseñar a los modelos
a reconocer y expresar incertidumbre. En lugar de forzar siempre a dar una
respuesta, los sistemas podrían optar por señalar los límites de su
conocimiento, devolver información verificada o rechazar preguntas cuya
respuesta no pueden garantizar.
Los investigadores llaman a esto “modelos calibrados”, o sea algoritmos capaces
no solo de generar lenguaje, sino de modular su grado de confianza.
En la práctica, esto implica integrar mejores mecanismos de verificación,
entrenamiento en datos contrastados y la posibilidad de conectarse a fuentes
externas para comprobar afirmaciones en tiempo real.
https://expansion.mx/tecnologia/2025/09/12/el-talon-de-aquiles-de-la-inteligencia-
artificial-es-la-alucinacion
Hola. Es una excelente pregunta y un tema crucial en el mundo de la inteligencia
artificial generativa. La «alucinación» —la tendencia de los modelos a inventar
información, datos o referencias que parecen convincentes pero son incorrectos—
es un gran desafío.
Aquí tienes tres recomendaciones clave para usar estos modelos de manera más
segura y mitigar el riesgo de alucinaciones:
1. Verificación Humana (el factor H)
Considera la respuesta de la IA como un borrador o un punto de partida, no como
un hecho inmutable. No importa cuán segura suene la respuesta, siempre debes
verificar la información crítica.
• Busca la fuente original: Si el modelo menciona un estudio, una fecha, un
nombre o un dato específico, busca esa información en fuentes confiables
como bases de datos académicas, sitios web de noticias de renombre o
documentos oficiales. No confíes ciegamente en la referencia
proporcionada por la IA.
• Contrasta con otras fuentes: Para datos sensibles o importantes, como
información médica, financiera o legal, compara la respuesta del modelo
con al menos dos o tres fuentes independientes y fiables.
2. Proporciona Contexto Detallado
Cuanto más específica y detallada sea tu pregunta, mejor será la capacidad del
modelo para generar una respuesta precisa y con menos riesgo de inventar.
Piénsalo como si estuvieras ayudando a la IA a limitar su campo de búsqueda.
• Añade restricciones: Pide a la IA que base su respuesta únicamente en la
información que le proporcionas. Por ejemplo: «Usando el siguiente texto,
resume los puntos clave y explica…»
• Sé ultra-específico: En lugar de preguntar «¿Quién es el autor de ‘El
Quijote’?», que es una pregunta simple y directa, un buen ejemplo para
evitar alucinaciones en un tema más complejo sería: «Analiza el artículo
adjunto sobre el cambio climático y explica la postura del autor sobre la
reducción de emisiones de carbono. Cita las frases exactas del texto para
apoyar tu respuesta».
3. Sé consciente de las limitaciones del modelo
No todos los modelos son iguales, y cada uno tiene sus propias fortalezas y
debilidades. Un modelo puede ser excelente para la redacción creativa, pero
menos confiable para la precisión histórica o científica.
• Entiende el dominio: Los modelos son más propensos a alucinar cuando
se les pide información sobre eventos muy recientes, temas de nicho o
datos que no están bien representados en sus datos de entrenamiento.
Reconoce que la IA no es una base de datos en tiempo real.
• Cuestiona las respuestas dudosas: Si una respuesta parece demasiado
buena para ser verdad, si contiene afirmaciones sorprendentes o si te da un
dato que nunca has oído, es una señal de alerta. Esto es especialmente
importante cuando el modelo te da información que parece ser una cita, una
referencia o una estadística.
La IA generativa es una herramienta poderosa, pero su uso requiere de un
pensamiento crítico. Al tratar sus respuestas como un punto de partida y no como
una verdad absoluta, puedes aprovechar sus beneficios mientras minimizas el
riesgo de errores.
¿Hay algún tema en específico en el que te gustaría aplicar estas
recomendaciones?
