Por qué Los Modelos de Lenguaje Alucinan y Por qué Importa
La inteligencia artificial ha dado enormes pasos en los últimos años. Desde redactar informes hasta responder preguntas complejas, los modelos de lenguaje como ChatGPT y otros agentes de IA se han convertido en herramientas cotidianas para millones de personas. Sin embargo, a pesar de su sofisticación, estos sistemas comparten un defecto frustrante: a veces producen respuestas seguras y convincentes que son, sencillamente, incorrectas.
Este fenómeno se conoce como alucinación. Y aunque el término sugiera algo misterioso, las investigaciones demuestran que las alucinaciones no son fallos del sistema: están integradas en la forma en que estos modelos se entrenan y evalúan. Comprender por qué ocurren es el primer paso para usar la IA de forma responsable.
¿Qué entendemos por “alucinación”?
Una alucinación ocurre cuando un modelo de lenguaje genera información plausible pero falsa.
- Si le preguntas a una IA “¿Cuándo nació Einstein?”, probablemente obtendrás la respuesta correcta.
- Pero si preguntas por un científico poco conocido o un hecho raro, el modelo puede inventar una fecha o detalle con total seguridad, aunque sea incorrecto.
A diferencia de los chatbots de generaciones anteriores, los sistemas actuales rara vez producen disparates. En su lugar, sus errores parecen realistas. Eso es lo que hace que las alucinaciones sean engañosas: se ven y suenan como conocimiento genuino, pero inducen a error.
Ejemplos de evaluaciones recientes incluyen:
- Dar tres fechas de nacimiento distintas (todas incorrectas) para la misma persona.
- Contar mal las letras de una palabra e insistir en el número erróneo.
- Inventar títulos académicos que suenan oficiales, pero no existen.
En cada caso, el modelo no miente deliberadamente. Se basa en patrones estadísticos de sus datos de entrenamiento, rellena huecos con la continuación más probable y la presenta como un hecho.
¿Por qué los modelos de lenguaje alucinan en primer lugar?
Para entender por qué ocurren las alucinaciones, conviene mirar cómo se entrenan los modelos de lenguaje.
Preentrenamiento: aprender de patrones, no de verdades
Los modelos se “preentrenan” en grandes corpus de texto: libros, sitios web, artículos. No aprenden hechos, aprenden las probabilidades de que aparezcan juntas ciertas palabras o frases. En otras palabras, son expertos en adivinar.
Incluso si los datos fueran perfectamente limpios, seguirían apareciendo errores. ¿Por qué? Porque el objetivo del entrenamiento recompensa predecir la siguiente palabra, no reconocer la verdad. Desde una perspectiva estadística, los errores son inevitables.
La analogía del examen
Piensa en un estudiante frente a un examen tipo test. Cuando está seguro, responde bien. Cuando duda, adivina. A veces acierta, a veces no. Los modelos de lenguaje hacen algo parecido: cuando no “saben”, aún producen una respuesta porque eso es lo que incentiva el entrenamiento.
Tipos de errores de alucinación
Los investigadores identifican varios factores:
- Hechos arbitrarios: Los detalles raros (como cumpleaños poco conocidos) aparecen solo una vez en los datos de entrenamiento. Los modelos no pueden aprenderlos de forma fiable, así que tienden a inventar.
- Modelos pobres: Algunas tareas (como contar letras) revelan límites de la arquitectura. Si un modelo representa el texto como “tokens” en lugar de letras individuales, contar resulta más complicado.
- Basura dentro, basura fuera: Si los datos de entrenamiento contienen errores o medias verdades, esos fallos pueden reaparecer en las respuestas.
La conclusión: las alucinaciones no son rarezas aleatorias. Son subproductos estadísticos de cómo aprenden los modelos.
¿Por qué las correcciones posteriores no lo resuelven?
Después del preentrenamiento, los modelos pasan por un entrenamiento posterior usando técnicas como el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF). El objetivo es alinearlos con las preferencias humanas y reducir errores.
Pero aquí está el problema: la forma en que evaluamos los sistemas de IA refuerza las alucinaciones.
Los exámenes premian las conjeturas
La mayoría de los benchmarks las pruebas con las que se puntúan los modelos usan calificación binaria: correcto o incorrecto. Respuestas como “No lo sé” no reciben ningún crédito. Eso significa que un modelo que siempre adivina suele obtener mejor puntuación que uno que a veces reconoce incertidumbre.
Es de nuevo el problema de los exámenes: salir del paso paga más que ser honesto. Respuestas seguras y específicas como “30 de septiembre” superan a respuestas honestas como “En otoño” o “No lo sé”.
Rankings y presión competitiva
Dado que los rankings y tablas de clasificación impulsan prestigio y adopción, los desarrolladores optimizan para estas métricas. El resultado inesperado: los modelos se entrenan para ser mejores examinados, no mejores contadores de verdades.
Esto explica por qué las alucinaciones persisten incluso en los sistemas más avanzados.
¿Podemos confiar entonces en los modelos de IA?
Que haya alucinaciones no significa que la IA sea inútil. Significa que necesitamos ajustar las expectativas.
- Las herramientas de búsqueda y recuperación (RAG) pueden fundamentar las respuestas en documentos reales, reduciendo alucinaciones. Pero fallan cuando la información recuperada es ambigua o incompleta.
- Los modelos con razonamiento mejorado resuelven mejor problemas paso a paso, pero aún enfrentan límites.
- En última instancia, el progreso depende de mejorar los métodos de evaluación. Si los benchmarks recompensaran la honestidad (por ejemplo, dando crédito parcial a “No lo sé”), los modelos aprenderían que reconocer incertidumbre también es válido.
¿Qué significa esto para las empresas y profesionales?
Para compañías y profesionales que adoptan herramientas de IA, las alucinaciones dejan varias lecciones claras:
- Usa la IA como copiloto, no como oráculo. Trata sus salidas como borradores o sugerencias, no como verdades absolutas.
- Verifica la información crítica. Especialmente en contextos legales, médicos o financieros, la supervisión humana es esencial.
- Diseña flujos de trabajo con controles. Combina la velocidad de la IA con el juicio humano para obtener mejores resultados.
En AgentAya creemos que comprender estas limitaciones es parte de tomar decisiones más inteligentes. Al cortar el ruido y ofrecer comparaciones claras, ayudamos a los profesionales a encontrar herramientas que equilibren innovación y fiabilidad.
Conclusión
Las alucinaciones no son fallos misteriosos: son consecuencias naturales de cómo se construyen y evalúan los modelos de lenguaje. Desde hechos raros en los datos de entrenamiento hasta incentivos que premian el farol, las causas son estructurales.
La buena noticia: con conciencia, mejores métodos de evaluación y adopción reflexiva, podemos gestionar las alucinaciones en lugar de ser sorprendidos por ellas. La IA está aquí para quedarse pero confiar en ella sabiamente significa saber cuándo puede estar adivinando.
Lecturas recomendadas:
- Why Language Models Hallucinate (Kalai, Nachum, Vempala & Zhang, 2025)
