IA Y ALUCINACIONES: CUANDO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL SE VUELVE (DEMASIADO) CREATIVA

La IA y las alucinaciones

En plena era del hype por la IA, la narrativa dominante suele ser simple: si lleva siglas “IA”, es sinónimo de avance y precisión. La realidad es más compleja. Cada vez más empresas dependen de sistemas basados en IA, y un riesgo sigue infravalorado: las alucinaciones.
Hablamos de esos momentos en los que la IA, con total seguridad y un tono convincente, se inventa datos, citas, artículos, leyes o incluso autores que jamás existieron. Y lo más preocupante: mucha gente se lo cree.

¿Qué son exactamente las alucinaciones en IA?

En lenguaje técnico, una alucinación ocurre cuando un modelo de IA genera contenido que parece plausible o coherente, pero en realidad es falso, inexacto o directamente inventado. Algunos ejemplos típicos serían los siguientes:

• Una IA te da una cita de Einstein que nunca dijo.
• Te resume una ley española... que no existe.
• Te da estadísticas de una fuente que no ha sido publicada.
• Te responde con una sentencia judicial que no ha sucedido jamás.
• O te dice que una web oficial contiene cierta información… cuando en realidad no existe.

¿Por qué ocurre?

Son muchos los motivos, pero básicamente, porque:

• Los modelos no razonan. Correlacionan patrones, y por lo tanto, no poseen una "verdad" interna.
• Otro factor a tener en cuenta, es que los datos con los que suelen entrenarse los modelos, siempre tienen sesgos, faltas, y esto influye en el resultado.
• Los modelos, una vez entrenados y en uso, no tienen siempre acceso en tiempo real a bases legales, científicas, estadísticas etc., y normalmente, las herramientas de ia actuales, estan diseñadas para ser más convincentes, que veraces.

Los modelos actuales, realmente no entienden el mundo, más bien, predicen palabras. Si falta información, rellenan huecos con lo que “suena” más probable. Y ahí es donde alucinan.

Riesgo según el sector

El riesgo de no detectar las alucinaciones varía, pero dependiendo del contexto, puede ser significativo:

• Jurídico: citar jurisprudencia inexistente puede hundir un caso.
• Sanitario: bibliografías inventadas o recomendaciones erróneas pueden costar vidas.
• Educativo: trabajos basados en referencias falsas arruinan aprendizaje y credibilidad.
• Empresarial: informes con cifras inexactas impactan decisiones estratégicas.

Impactos según el sector

El impacto de las alucinaciones varía, pero en todos los casos es significativo:

• En entornos jurídicos por ejemplo, documentos con jurisprudencia inexistente pueden hundir un caso.
• En entornos sanitarios, una bibliografía inventada en un informe, unas estadísticas erróneas, o prescripciones mal elaboradas, pueden costar vidas.
• En entornos educativos, alumnos y profesores que basan sus trabajos en referencias falsas pueden tener consecuencias nefastas.
• En entornos empresariales, informes con estadísticas erróneas o con datos y conclusiones inexactas, pueden afectar a decisiones estratégicas.

El posible impacto reputacional

Más allá de la precisión, está la credibilidad. Una empresa que difunde información alucinada pierde confianza, prestigio y, en algunos casos, puede enfrentarse a consecuencias legales.
En un entorno donde la comunicación corporativa se amplifica en segundos, una “alucinación” publicada en un blog, en un informe anual o en una nota de prensa puede erosionar la confianza de clientes, socios e inversores.

Mirando al futuro brevemente

La industria es consciente del problema. Se están desarrollando enfoques para mitigarlo. Algunos van orientados como:

• Modelos híbridos que combinan IA con acceso a bases verificadas.
• Sistemas de RAG (Retrieval-Augmented Generation), que consultan fuentes externas contrastadas antes de responder.
• Integración de validación humana en bucle (human-in-the-loop), especialmente en entornos críticos.
• Nuevas arquitecturas que buscan integrar razonamiento lógico en lugar de mera predicción estadística.

Pero hasta que estas soluciones maduren, el papel del ser humano crítico sigue siendo irremplazable.

Marco normativo y gobernanza (AI Act)

El "Reglamento Europeo de IA (AI Act)" impulsa transparencia y control humano:

• Los sistemas generativos deben informar de su uso y las organizaciones deben asegurar trazabilidad, transparencia y validaciónen contextos de riesgo.
• La gestión de alucinaciones deja de ser solo técnica para pasar a ser cumplimiento y responsabilidad.

Qué podemos hacer (personas y equipos)

• Verificar siempre, especialmente en entornos profesionales, jurídicos o sanitarios.
• No confiar en la fluidez: cuanto más convincente suena un texto, más peligro si no se comprueba.
• Aprender a preguntar: buenos prompts reducen errores, pero no los eliminan.
• Entender el límite: la IA no es fuente primaria; es un sintetizador.

Buenas prácticas corporativas (mínimos sensatos)

• Política interna de uso de IA: dónde sí y dónde no se permite usarla.
• Validación humana obligatoria (human-in-the-loop) en entregables críticos y comunicaciones públicas.
• Integrar RAG (consultas a bases verificadas) y citación de fuentes antes de publicar.
• Registro de uso de IA: qué se generó, con qué versión del modelo, quién lo revisó y cuándo.
• Formación periódica en revisión crítica y sesgos.

Mitigación tecnológica (mirando al futuro)

• Modelos híbridos con acceso a bases validadas.
• RAG con control de calidad de fuentes y filtros de verificación.
• Arquitecturas que integran razonamiento y no solo predicción estadística.

Un apunte final

Es importante aprender a valorar lo que la IA puede ofrecer, pero también lo que puede destruir si se usa sin conciencia crítica.
La IA no es magia, ni verdad absoluta. Es una herramienta poderosa, pero también una fábrica de espejismos si no sabemos mirar con lupa. La solución no es desconfiar de todo, sino aprender a usar bien las herramientas.

Conclusión

La IA es poderosa, pero no es infalible. Puede acelerar procesos, democratizar acceso a información y abrir nuevas oportunidades. Pero también puede convertirse en una fábrica de espejismos si se usa sin filtros.
La clave no está en desconfiar de todo ni en aceptar ciegamente cualquier salida de un modelo, sino en usar con inteligencia, ética y rigor.
Porque, en última instancia, la diferencia entre una herramienta útil y una fuente de desinformación dependerá de cómo decidamos emplearla.