Alucinaciones de la inteligencia artificial: por qué ocurren y cómo reducir sus errores

Los modelos de inteligencia artificial generativa pueden redactar textos convincentes, resumir documentos, programar, analizar imágenes y resolver tareas complejas. Pero también pueden inventar datos, citas, fechas, referencias o explicaciones que suenan perfectamente plausibles. Ese fenómeno se conoce popularmente como alucinaciones de la inteligencia artificial y sigue siendo uno de los principales límites de los modelos de lenguaje en 2026.

El problema no es que la IA «mienta» como una persona. Un modelo de lenguaje genera secuencias de palabras a partir de patrones estadísticos y del contexto disponible. Cuando no dispone de información suficiente, cuando la pregunta es ambigua o cuando su sistema de evaluación premia acertar aunque sea mediante una conjetura, puede producir una respuesta incorrecta con una seguridad sorprendente.

La situación ha mejorado. Los modelos más recientes tienden a cometer menos errores factuales y algunas herramientas pueden buscar en la web, consultar bases documentales o reconocer mejor cuándo no saben algo. Aun así, OpenAI, Google DeepMind, NIST y otros organismos siguen tratando la factualidad como un problema abierto. Para quien utiliza IA en diseño, contenidos, programación o negocio, entender cómo se producen estos fallos es más útil que asumir que «la IA siempre se equivoca» o que «los modelos nuevos ya no alucinan».

Qué es una alucinación de IA

NIST utiliza el término confabulation para describir contenido erróneo o falso presentado con aparente seguridad por un sistema generativo. También incluye respuestas que contradicen la información proporcionada por el usuario o afirmaciones previas del propio modelo. En el uso cotidiano, los términos «alucinación», «fabricación» y «confabulación» suelen referirse al mismo problema general.

La Generative AI Profile del AI Risk Management Framework de NIST incluye la confabulación entre los riesgos específicos de la IA generativa. No es una anomalía marginal: deriva de la propia forma en que estos sistemas producen lenguaje. Un modelo puede generar una frase gramaticalmente impecable sin disponer de una representación interna equivalente a una base de datos verificada de hechos.

Las alucinaciones pueden adoptar formas muy distintas:

• inventar una fecha, cifra o nombre;
• atribuir una declaración a una persona que nunca la hizo;
• crear un estudio, libro, sentencia o enlace inexistente;
• mezclar hechos verdaderos de fuentes diferentes y producir una conclusión falsa;
• describir una función de software que no existe;
• afirmar con seguridad algo que la pregunta no permite determinar;
• resumir incorrectamente un documento aunque lo tenga delante.

Esto último es importante. Conectar un modelo a fuentes no elimina automáticamente el problema. Google DeepMind creó el benchmark FACTS Grounding precisamente para evaluar si los modelos son capaces de responder basándose en documentos proporcionados sin introducir afirmaciones externas que no estén justificadas.

Por qué los modelos de lenguaje alucinan

Predicen lenguaje, no consultan una enciclopedia interna

Durante el preentrenamiento, un modelo aprende a predecir continuaciones plausibles a partir de enormes cantidades de texto. Ese mecanismo puede codificar gran cantidad de conocimiento, relaciones y patrones, pero no convierte al modelo en una base de datos donde cada frase esté asociada a una fuente comprobable.

OpenAI publicó en septiembre de 2025 una investigación titulada Why language models hallucinate. El trabajo argumenta que las alucinaciones no son un misterio inexplicable: aparecen de manera natural cuando un sistema debe distinguir hechos de afirmaciones falsas bajo incertidumbre y, además, ciertos sistemas de entrenamiento y evaluación recompensan las conjeturas.

Imaginemos que preguntamos por un dato extremadamente específico que apenas aparece en los datos disponibles. Si el modelo ha aprendido patrones relacionados pero no dispone de evidencia suficiente para recuperar el hecho exacto, puede construir una respuesta que «encaja» lingüísticamente. El resultado puede parecer tan profesional como una respuesta verdadera.

Las evaluaciones pueden premiar adivinar

El segundo problema es menos intuitivo. Muchas pruebas tradicionales puntúan una respuesta como correcta o incorrecta. Decir «no lo sé» obtiene cero puntos. Una conjetura, en cambio, tiene alguna posibilidad de acertar. A gran escala, ese sistema puede favorecer modelos que arriesgan respuestas incluso cuando su incertidumbre es elevada.

La investigación de OpenAI propone distinguir mejor entre respuesta correcta, error y abstención. En su ejemplo con SimpleQA, un modelo más prudente puede obtener una precisión aparente algo menor que otro que responde siempre, pero producir muchos menos errores. Esto recuerda que una métrica de «accuracy» por sí sola no describe bien la fiabilidad.

Para el usuario, la consecuencia es muy práctica: una respuesta segura no equivale a una respuesta comprobada. El estilo lingüístico del modelo puede transmitir confianza aunque internamente no exista suficiente evidencia.

Por qué una IA puede inventar incluso una fuente

Las referencias bibliográficas son un ejemplo clásico. Un modelo puede conocer el formato de una cita científica, nombres reales de investigadores y vocabulario técnico. Si se le pide «dame tres estudios que demuestren X» y no tiene acceso a una búsqueda fiable, puede combinar esos patrones para producir títulos y DOI plausibles pero inexistentes.

El centro de ayuda de OpenAI advierte expresamente de que ChatGPT puede generar citas, estudios o referencias que no existen. También recomienda verificar la información importante con fuentes fiables. Esa advertencia no contradice las mejoras de los modelos recientes: factualidad y capacidad general son dimensiones relacionadas, pero distintas.

En un flujo editorial profesional, una referencia debería considerarse válida solo cuando puede abrirse, comprobarse y confirmar realmente la afirmación para la que se utiliza. Copiar una bibliografía generada sin verificación es uno de los errores más fáciles de evitar.

No todas las alucinaciones son iguales

Error de conocimiento

El modelo responde sobre un hecho que no conoce suficientemente y completa el hueco. Es el caso típico de fechas, nombres, cifras o acontecimientos muy recientes.

Error de razonamiento

Los datos iniciales pueden ser correctos, pero el modelo llega a una conclusión equivocada. Un cálculo mal planteado, una inferencia causal injustificada o una comparación incorrecta pertenecen a esta categoría.

Error de grounding

El usuario proporciona un documento y el sistema añade información que no aparece en él, interpreta mal una tabla o atribuye a la fuente una afirmación que esta no contiene. El benchmark FACTS Grounding de Google DeepMind se diseñó específicamente para medir este comportamiento.

Error por información desactualizada

Una respuesta puede haber sido correcta en un momento anterior y dejar de serlo. Versiones de software, legislación, precios, cargos públicos, especificaciones de productos o datos científicos cambian. En estos casos el problema no es necesariamente una «invención», sino falta de actualidad.

Error provocado por una premisa falsa

Si una pregunta presupone algo incorrecto, algunos modelos pueden aceptar la premisa y construir una explicación alrededor de ella. La investigación recogida por el AI Index 2026 muestra precisamente que el contexto y las creencias expresadas por el usuario pueden afectar al rendimiento factual de los modelos.

Los modelos actuales son mejores, pero el problema no está resuelto

Sería incorrecto describir la situación de 2026 como si todos los modelos alucinaran igual que hace tres años. Las capacidades de búsqueda, razonamiento, uso de herramientas y grounding han mejorado notablemente. OpenAI afirma que sus modelos más recientes reducen las alucinaciones respecto a generaciones anteriores; Google DeepMind mantiene benchmarks específicos para medir factualidad; y el AI Index de Stanford sigue dedicando una parte relevante de su análisis de IA responsable a este problema.

Al mismo tiempo, las comparaciones entre modelos deben interpretarse con cuidado. Un porcentaje de alucinación obtenido en un benchmark no es una probabilidad universal de que «el modelo se equivoque X % de las veces». El resultado depende del conjunto de preguntas, del tipo de tarea, del acceso a herramientas, de la longitud de la respuesta y del criterio de evaluación.

El AI Index 2026 de Stanford HAI recoge precisamente diferencias muy amplias entre modelos en determinados benchmarks de factualidad. La conclusión útil no es memorizar un ranking, sino entender que las capacidades avanzan más rápido que nuestra capacidad para medirlas de forma estable.

Buscar en la web reduce errores, pero no garantiza verdad

Permitir que un modelo consulte Internet cambia mucho el problema. En lugar de depender exclusivamente del conocimiento aprendido durante el entrenamiento, puede localizar documentación actual y construir una respuesta sobre ella.

Sin embargo, la búsqueda introduce nuevos riesgos:

• seleccionar una fuente poco fiable;
• interpretar incorrectamente una página correcta;
• mezclar información de fechas diferentes;
• citar una fuente que no respalda realmente la afirmación;
• confundir una noticia secundaria con el documento original;
• resumir en exceso una declaración con matices importantes.

Por eso una búsqueda bien diseñada prioriza fuentes primarias: documentación oficial, organismos públicos, artículos científicos, estándares, informes originales y páginas responsables de la información que se está verificando.

Este enfoque complementa el sistema de agentes de inteligencia artificial que analizamos anteriormente. Un agente puede buscar, consultar herramientas y revisar documentos, pero más autonomía no elimina la necesidad de controles. De hecho, cuanto más largo es el flujo, más importante resulta verificar las decisiones intermedias.

Grounding y RAG: hacer que el modelo trabaje sobre evidencia

Una técnica habitual para reducir alucinaciones es el grounding: proporcionar al modelo una fuente concreta y pedir que responda exclusivamente a partir de ella. En sistemas empresariales suele implementarse mediante RAG, siglas de retrieval-augmented generation.

El flujo básico funciona así: una consulta activa una búsqueda en una colección documental; el sistema recupera fragmentos relevantes; esos fragmentos se entregan al modelo junto con la pregunta; y la respuesta se genera utilizando ese contexto.

RAG aporta ventajas importantes porque permite trabajar con información privada, actualizada y verificable. Aun así, no debe venderse como solución absoluta. Si el buscador recupera un fragmento equivocado, la fuente contiene información incorrecta o el modelo interpreta mal el contexto, la respuesta puede seguir siendo errónea.

La calidad de un sistema RAG depende tanto del modelo como del proceso de recuperación: cómo se dividen los documentos, qué metadatos se conservan, cómo se calcula relevancia, qué fuentes tienen prioridad y cómo se gestionan conflictos entre versiones.

Cómo reducir las alucinaciones en un flujo de trabajo real

1. Pedir fuentes cuando el dato importe

Una afirmación verificable debería acompañarse de una fuente cuando tiene impacto editorial, legal, científico, comercial o técnico. No basta con pedir «ponme enlaces»: conviene solicitar documentación primaria y comprobar que el enlace existe y respalda la frase.

2. Diferenciar hechos de estimaciones

Un buen prompt puede exigir que el modelo indique si una afirmación es un hecho documentado, una estimación, una interpretación o un escenario futuro. Esta distinción reduce la tendencia a presentar pronósticos como certezas.

3. Permitir que el modelo diga «no lo sé»

La incertidumbre no es un fallo. Si una instrucción obliga a responder siempre, puede aumentar la probabilidad de invención. Es mejor especificar que debe reconocer falta de evidencia, pedir un dato adicional o abstenerse cuando la información no pueda verificarse.

4. Limitar el alcance

Cuanto más abierta es una tarea, más hechos independientes puede introducir una respuesta. Dividir una investigación compleja en partes permite revisar cada etapa y reduce el número de afirmaciones que deben verificarse de una sola vez.

5. Usar fuentes proporcionadas por el usuario

Si estamos resumiendo un contrato, una especificación técnica o un documento académico, conviene indicar expresamente que no añada información externa salvo que se solicite. Esto facilita detectar desviaciones respecto al material original.

6. Separar creación de verificación

Un flujo robusto puede utilizar una primera fase para redactar y una segunda para fact-checking. La segunda fase debe extraer afirmaciones concretas, buscar evidencia y marcar aquello que no pueda comprobarse. DeepMind propuso un enfoque relacionado con SAFE para evaluar factualidad de textos largos mediante búsqueda y comprobación de afirmaciones individuales.

7. Mantener revisión humana en puntos de riesgo

En contenidos médicos, legales, financieros, de seguridad o con consecuencias importantes, la supervisión humana no debería eliminarse solo porque el modelo cite fuentes. Una referencia correcta puede utilizarse para justificar una conclusión incorrecta.

Cómo saber si una respuesta de IA merece confianza

No existe un indicador visual definitivo, pero hay señales que deberían activar una comprobación:

• datos extremadamente específicos sin fuente;
• citas textuales perfectas que no se han solicitado desde un documento concreto;
• DOI, sentencias, normas o estadísticas que parecen demasiado convenientes;
• explicaciones tajantes sobre un tema controvertido;
• información muy reciente sin acceso a búsqueda;
• una respuesta que acepta sin cuestionar una premisa dudosa;
• enlaces que suenan plausibles pero no se han abierto.

También es útil preguntar «¿qué parte de esta respuesta no puedes verificar?» o «separa los datos confirmados de las inferencias». No garantiza exactitud, pero obliga al modelo a adoptar una estructura más prudente.

Por qué repetir la pregunta no es una verificación suficiente

Una estrategia frecuente consiste en preguntar lo mismo dos veces y confiar en la respuesta si coincide. Eso puede detectar inestabilidad, pero no demuestra verdad. Un modelo puede repetir de forma consistente la misma creencia equivocada porque el patrón aprendido es estable.

Del mismo modo, pedir a otro modelo que «revise» una respuesta ayuda, pero ambos pueden compartir errores, fuentes o sesgos similares. La verificación real requiere evidencia externa cuando la afirmación es comprobable.

Esta cuestión conecta con una preocupación más antigua sobre la retroalimentación de la inteligencia artificial y el contenido generado por máquinas. Si textos sintéticos incorrectos se publican y después se reutilizan como material de entrenamiento o como fuente web, pueden reforzar errores y hacer más difícil distinguir información original de contenido derivado.

Alucinaciones en imágenes, vídeo y audio

El término no se limita al texto. Los modelos multimodales también pueden interpretar incorrectamente una imagen, inventar objetos que no aparecen, leer mal una gráfica o describir relaciones visuales inexistentes. Los generadores de imagen, por su parte, no «alucinan hechos» exactamente de la misma manera, pero pueden producir elementos físicamente improbables, símbolos incorrectos o detalles que parecen documentales sin corresponder a ninguna realidad.

Eso vuelve especialmente delicado utilizar imágenes generadas como prueba de un hecho. En el artículo sobre cómo identificar imágenes generadas por inteligencia artificial ya vimos que la mejora visual hace cada vez menos fiables las pistas superficiales. La procedencia y la trazabilidad son más importantes que intentar adivinar por pequeños defectos.

Qué cambia cuando la IA toma acciones

Una alucinación en un chatbot puede terminar en una respuesta incorrecta. En un agente conectado a correo, bases de datos, calendario, código o sistemas empresariales, el mismo error puede convertirse en una acción.

Por eso la fiabilidad de los agentes no depende solo de reducir alucinaciones. Necesitan permisos mínimos, validaciones, límites de gasto, confirmación humana para operaciones sensibles, registros de actividad y mecanismos de recuperación.

Un agente puede «creer» que una factura está vencida, que una persona aprobó un cambio o que una URL corresponde al entorno de pruebas. Si tiene permisos para actuar sin confirmación, el coste de una interpretación incorrecta aumenta de forma considerable.

La regla práctica es sencilla: la autonomía debe ser proporcional al riesgo. Cuanto más irreversible sea una acción, mayor debe ser el nivel de evidencia y supervisión requerido.

La fiabilidad también es una cuestión de diseño

Los problemas de factualidad no se solucionan únicamente entrenando mejores modelos. También dependen de cómo diseñamos la interfaz y el flujo de trabajo.

Una aplicación puede mostrar las fuentes junto a cada afirmación, diferenciar visualmente datos confirmados de sugerencias, exigir confirmación antes de una acción sensible o permitir abrir directamente el documento del que procede una respuesta. Estas decisiones reducen la posibilidad de que el usuario interprete una salida probabilística como una verdad absoluta.

En ese sentido, la responsabilidad del diseñador es parecida a la de cualquier sistema complejo: comunicar límites, incertidumbre y consecuencias. El artículo sobre inteligencia artificial y ética trataba esta cuestión desde una perspectiva general; la factualidad es uno de los lugares donde esos principios se convierten en decisiones concretas de producto.

Qué podemos esperar a partir de 2026

La tendencia apunta a sistemas que combinan modelos más capaces con búsqueda, herramientas, bases de conocimiento, memoria y verificadores especializados. También están mejorando las evaluaciones: SimpleQA mide respuestas factuales cortas, FACTS Grounding evalúa respuestas apoyadas en documentos y nuevos benchmarks intentan cubrir búsqueda y contextos multimodales.

No obstante, las evaluaciones envejecen con rapidez. El AI Index 2026 advierte que las capacidades de los modelos están avanzando más deprisa que muchos benchmarks diseñados para medirlas. Cuando una prueba se satura, deja de diferenciar adecuadamente entre sistemas.

La meta razonable no es una IA que jamás pueda equivocarse, sino sistemas que reduzcan los errores, expresen mejor su incertidumbre, trabajen sobre evidencia, permitan auditar el proceso y fallen de manera controlada cuando la respuesta no puede determinarse.

Conclusión

Las alucinaciones de la inteligencia artificial no son un pequeño defecto que desaparecerá simplemente aumentando el tamaño de los modelos. Surgen de cómo se genera lenguaje bajo incertidumbre, de la información disponible, de las evaluaciones, del contexto y del diseño del sistema completo.

Los modelos de 2026 son más capaces y, en muchos casos, más fiables que generaciones anteriores. Pero siguen pudiendo producir afirmaciones falsas con apariencia profesional. La mejor defensa no consiste en desconfiar de todo, sino en adaptar el nivel de verificación al riesgo: una lluvia de ideas no necesita el mismo control que un informe técnico, una noticia, un contrato o una decisión empresarial.

Para profesionales creativos y web, el enfoque más útil combina IA con fuentes primarias, grounding, búsqueda actual, prompts que permitan reconocer incertidumbre y una revisión humana en los puntos importantes. Si estás incorporando IA a un proceso de contenido, diseño o desarrollo, una arquitectura que conserve fuentes, versiones y validaciones suele aportar más valor que intentar automatizar cada decisión desde el primer día.

Preguntas frecuentes

¿Por qué una IA inventa información si parece entender la pregunta?

Porque producir lenguaje coherente y recuperar un hecho verdadero no son exactamente la misma tarea. Un modelo puede generar una continuación muy plausible a partir de patrones aprendidos incluso cuando no dispone de evidencia suficiente para afirmar que sea correcta.

¿Buscar en Internet elimina las alucinaciones?

No. Reduce muchos errores de actualidad y permite fundamentar respuestas, pero el sistema todavía puede elegir una fuente incorrecta, interpretarla mal o citarla para respaldar una afirmación que no contiene. La verificación sigue siendo necesaria cuando el dato importa.

¿RAG evita que un modelo se invente cosas?

RAG ayuda al proporcionar documentación relevante antes de responder, pero no garantiza factualidad. La recuperación puede fallar y el modelo puede interpretar incorrectamente el contexto. Es una capa de mitigación, no una garantía absoluta.

¿Los modelos nuevos siguen alucinando?

Sí. Los proveedores y evaluaciones independientes muestran mejoras significativas, pero ninguna fuente seria sostiene que el problema haya desaparecido. La tasa de error depende además de la tarea y del benchmark utilizado.

Fuentes y referencias

Este artículo se ha preparado a partir del AI Risk Management Framework de NIST, investigaciones y documentación de OpenAI, benchmarks de factualidad de Google DeepMind y el AI Index 2026 de Stanford HAI. Los resultados de benchmarks se interpretan únicamente dentro de su metodología y no como probabilidades universales de error para cualquier uso.