Alucinación de IA

Las Alucinaciones de IA son un fenómeno donde los modelos de Inteligencia Artificial, especialmente los modelos de lenguaje, generan información falsa, inventada o sin fundamento, presentándola con la misma confianza que los hechos verdaderos. Este comportamiento representa uno de los desafíos más importantes en la implementación empresarial de IA generativa. Las alucinaciones ocurren porque los modelos de lenguaje son fundamentalmente sistemas de predicción estadística. Generan la siguiente palabra más probable basándose en patrones aprendidos, pero no tienen un concepto real de verdad o verificación de hechos. Pueden inventar citas de personas reales, crear referencias bibliográficas inexistentes, o proporcionar datos estadísticos completamente fabricados. Los factores que aumentan el riesgo de alucinación incluyen preguntas sobre temas poco representados en los datos de entrenamiento, solicitudes de información muy específica o numérica, preguntas sobre eventos posteriores al corte de conocimiento del modelo, y prompts ambiguos que dan libertad excesiva al modelo. Las estrategias para mitigar alucinaciones incluyen el uso de técnicas RAG para fundamentar respuestas en documentos verificables, la implementación de verificación de hechos automatizada, el ajuste de parámetros como la temperatura para reducir creatividad cuando se requiere precisión, y el diseño de flujos de trabajo que incluyan revisión humana para contenido crítico. Para las empresas, comprender y gestionar las alucinaciones es esencial para implementar IA de forma responsable. Requiere establecer procesos de verificación, educar a los usuarios sobre las limitaciones del modelo, y diseñar sistemas que indiquen claramente el nivel de confianza de las respuestas generadas.