La inteligencia artificial generativa puede ofrecer respuestas muy persuasivas, pero a veces produce datos o afirmaciones que no existen en la realidad. Estas alucinaciones se vuelven aún más peligrosas en entornos empresariales donde se necesitan insights precisos.
Cuando un agente de IA carece de la información adecuada, tiende a inventar detalles para completar respuestas, lo que puede derivar en decisiones erróneas si no se supervisa correctamente.
Por qué ocurren las alucinaciones
Los modelos de lenguaje predictivos funcionan calculando la probabilidad de cada palabra en función de su entrenamiento con grandes volúmenes de texto. Si falta información relevante, el sistema rellena los huecos con suposiciones basadas en patrones estadísticos.
Con mayor potencia de cómputo y datos de entrenamiento masivos, las IA pueden ser más creativas, pero esto también incrementa la tendencia a generar contenido no fundamentado cuando enfrentan preguntas complejas.
Cómo prevenirlas y controlarlas
Para minimizar las alucinaciones, es esencial alimentar a la IA con datos de alta calidad y bien estructurados. Cuanto más relevante y detallada sea la información, menor será el margen para que la IA invente respuestas.
Además, se recomienda mantener una supervisión activa mediante preguntas de validación. Siempre verifica que las respuestas estén respaldadas por datos reales antes de tomar decisiones basadas en ellas.
