Alucinaciones en LLMs: riesgos y cómo mitigarlas
Qué son las alucinaciones en LLMs, por qué ocurren y cómo mitigarlas al llevar IA generativa a producción de forma segura.
En un momento en que los modelos de lenguaje grande (LLMs) como Llama, Gemini, ChatGPT o Claude se integran a productos y procesos de negocio, una pregunta incómoda se vuelve central: ¿qué hacemos con las alucinaciones en LLMs?
Es relativamente sencillo armar un prototipo impresionante en un fin de semana. Pero otra cosa, muy distinta, es llevar IA generativa a producción sin poner en riesgo a tus usuarios, tu marca o tu cumplimiento regulatorio. En este artículo explicamos, con un enfoque técnico pero accesible:
- Qué son las alucinaciones en LLMs.
- Por qué ocurren desde el punto de vista del modelo.
- Casos reales y sus consecuencias.
- Cómo interpretarlas: ¿fallo técnico, sesgo o expectativas mal definidas?
- Estrategias concretas para mitigarlas en producción con guardrails, validación humana y monitoreo.
A lo largo del texto encontrarás referencias a otros contenidos clave, como nuestra guía sobre evaluación de LLMs y principales benchmarks y cómo adaptar tu estrategia SEO a búsquedas con LLMs, donde profundizamos en la nueva capa de búsqueda impulsada por modelos generativos.
¿Qué son exactamente las alucinaciones en LLMs?
En el contexto de la IA, una alucinación en LLMs ocurre cuando el modelo genera una respuesta:
- Gramaticalmente correcta,
- Coherente en apariencia,
- Pero sin fundamento en la realidad ni en datos verificables.
Es decir, el modelo “se inventa” información: desde un dato puntual incorrecto hasta una narrativa completa, con nombres de personas, fechas y referencias que nunca existieron.
Podemos agrupar las alucinaciones en LLMs en tres grandes categorías:
- Errores factuales
El modelo ofrece datos erróneos: fechas históricas imprecisas, cifras inventadas, descripciones incorrectas de eventos, etc.
- Contenido fabricado
Ante una pregunta que no puede responder, el LLM rellena los huecos con historias, bibliografías, artículos o “papers” que suenan plausibles, pero son falsos.
- Salidas incoherentes o contradictorias
El modelo produce texto que suena bien, pero se contradice con el contexto, mezcla conceptos o simplemente no tiene sentido lógico.
En todas estas variantes, el problema es el mismo: el usuario puede confiar en algo que no es cierto, porque la salida se ve y se lee como si lo fuera.
Si ya estás experimentando con IA generativa, pero te preocupa cuánto puedes confiar en las respuestas, agenda una sesión con nuestros expertos en Nerds.ai para revisar tu arquitectura y tus riesgos: contáctanos aquí.
.png)
Por qué ocurren las alucinaciones en LLMs
Un punto clave para cualquier equipo técnico es entender que las alucinaciones no son un bug aislado, sino una consecuencia natural de cómo funcionan los LLMs actuales.
1. Los LLMs predicen texto, no “verdad”
Los modelos de lenguaje basados en Transformer se entrenan para predecir la siguiente palabra en una secuencia. No tienen un objetivo explícito de “veracidad”, solo de probabilidad lingüística. Si la secuencia “parece” correcta según su entrenamiento, el modelo la elige.
En otras palabras, un LLM no está optimizado para distinguir entre realidad y ficción, sino para producir texto que estadísticamente encaje.
2. Datos de entrenamiento incompletos o sesgados
Muchas alucinaciones en LLMs nacen de:
- Lagunas de información en temas muy recientes o muy de nicho.
- Sesgos en el dataset (ciertas fuentes o visiones sobre-representadas).
Cuando el modelo no tiene datos suficientes o balanceados, rellena los huecos con su mejor conjetura. Eso puede significar inventar biografías, estudios, leyes o conclusiones que “se parecen” a textos reales, pero no lo son.
3. Sobreajuste y subajuste
- Un modelo sobreajustado puede memorizar fragmentos del entrenamiento y repetirlos fuera de contexto, con una confianza injustificada.
- Un modelo subentrenado no captura suficientes patrones y produce salidas erráticas.
Ambos extremos incrementan el riesgo de alucinaciones en LLMs, porque reducen la capacidad de generalizar de forma correcta ante entradas nuevas.
4. Limitaciones de arquitectura y capacidad
No todos los modelos tienen la misma capacidad de representar contexto y relaciones complejas. Un modelo pequeño puede manejar bien conversaciones generales, pero al enfrentarse a tareas especializadas (legal, clínica, financiera) empieza a “rellenar” con fórmulas genéricas y errores sutiles.
5. Métodos de generación de texto
La forma en que se genera la salida también influye en las alucinaciones:
- Métodos como beam search favorecen coherencia y fluidez, pero no garantizan veracidad.
- El muestreo con temperatura alta aumenta creatividad… y riesgo de decir cosas sin sentido.
Ajustar temperatura, top-k, top-p y longitud máxima no solo cambia el estilo, también el perfil de riesgo de alucinación.
6. Ambigüedad y mala formulación de prompts
Si el prompt es vago, ambiguo o contiene instrucciones contradictorias, el LLM interpreta lo que puede. Ese espacio de interpretación es terreno fértil para alucinaciones:
- Preguntas muy amplias.
- Falta de contexto.
- Conceptos mezclados.
Una parte importante de la mitigación de alucinaciones en LLMs empieza en el diseño de prompts y flujos conversacionales.
7. Falta de grounding con el mundo real
Un LLM puro no tiene conexión directa con:
- Bases de conocimiento verificadas.
- Información en tiempo real.
- Registros internos de la empresa.
Sin grounding (por ejemplo, mediante recuperación de documentos o APIs internas), el modelo no puede comprobar si lo que dice existe realmente. Solo “recuerda” patrones aprendidos hasta su fecha de corte.
.png)
Casos reales: cuando las alucinaciones salen del laboratorio
Hablar de alucinaciones en LLMs no es teórico. Ya han provocado incidentes con impacto económico, legal y reputacional.
Google Bard: error astronómico en vivo
En su lanzamiento, Bard afirmó que el Telescopio Espacial James Webb había captado las primeras imágenes de un exoplaneta. Era falso. El dato se corrigió rápidamente, pero el error en una demo pública generó titulares en todo el mundo y afectó la percepción del producto.
ChatGPT en un caso judicial
Un abogado en EE. UU. usó ChatGPT para generar un escrito legal. El modelo citó casos judiciales que simplemente no existían. El juez lo detectó, el abogado fue sancionado y el episodio se convirtió en un ejemplo global de por qué no se debe confiar ciegamente en la IA.
Modelos científicos que inventan papers
Modelos orientados a dominios científicos han generado citas, autores y estudios inexistentes. El riesgo aquí no solo es reputacional: en investigación, una alucinación puede contaminar una cadena de referencias y decisiones posteriores.
Estos casos ilustran algo importante: incluso si la tasa de alucinación es “baja” a nivel estadístico, un solo error grave en el contexto equivocado puede ser inaceptable.
Si tu caso de uso es sensible (finanzas, salud, legal, sector público), necesitas una estrategia seria de evaluación y pruebas. Podemos ayudarte a diseñar ese pipeline end-to-end. Escríbenos en Nerds.ai/contacto.
¿Cómo interpretar las alucinaciones en LLMs?
Cuando un modelo alucina, es tentador pensar “la IA mintió”. Pero técnicamente no hay intención. Lo útil es interpretar las alucinaciones en LLMs en tres planos:
1. Limitación del modelo, no solo “bug”
Mientras los LLMs tengan como objetivo predecir texto probable, siempre habrá un margen de error factual. Podemos reducirlo, pero no eliminarlo al 100 %.
Por eso, más que esperar “cero alucinaciones”, lo razonable es diseñar sistemas que:
- Detecten y reduzcan el riesgo.
- Escalen a humanos cuando el riesgo es alto.
- Limiten el daño cuando inevitablemente ocurran.
2. Sesgo heredado de los datos
Algunas alucinaciones en LLMs no son aleatorias, sino que reflejan sesgos sistemáticos en los datos de entrenamiento. Por ejemplo:
- Asociar ciertos rasgos negativos a grupos específicos.
- Reproducir estereotipos o narrativas incompletas.
Aquí la alucinación es un síntoma de un problema más profundo de calidad de datos y gobernanza.
3. Expectativas del usuario
En muchos incidentes, el problema fue tanto del modelo como de las expectativas:
- Usuarios que tratan un LLM como si fuera un motor de búsqueda infalible.
- Decisores que ponen un modelo en producción sin guardrails ni supervisión.
Una parte esencial de la mitigación es educar sobre los límites de la tecnología. Un LLM no es una fuente de verdad verificada; es una poderosa herramienta generativa que debe operar dentro de un sistema controlado.
.png)
Estrategias para mitigar las alucinaciones en LLMs
No podemos prometer un modelo “sin alucinaciones”, pero sí podemos construir sistemas donde el riesgo esté medido, acotado y gestionado. La clave está en combinar decisiones de modelo con decisiones de producto.
1. Grounding y recuperación de conocimiento
La técnica más efectiva hoy para reducir alucinaciones en LLMs es el Retrieval-Augmented Generation (RAG):
- El sistema busca primero en fuentes confiables (documentación interna, BDs, web controlada).
- Pasa esos textos al modelo como contexto.
- El LLM genera una respuesta anclada a esas evidencias.
Ventajas:
- Menos inventos, más citas concretas.
- Respuestas actualizadas sin re-entrenar el modelo.
- Trazabilidad: puedes mostrar de dónde salió la información.
En nuestro artículo sobre evaluación de LLMs y benchmarks explicamos cómo medir el impacto de grounding en métricas de precisión y verdad factual.
2. Guardrails y políticas de salida
Los guardrails son capas de control alrededor del modelo:
- Filtros que bloquean ciertos tipos de contenido.
- Reglas que obligan al modelo a citar fuentes para datos sensibles.
- Validadores que revisan la salida (otro modelo, reglas simbólicas, o ambos).
Ejemplos de políticas para reducir alucinaciones en LLMs:
- “No inventar referencias legales; solo usar las proporcionadas en el contexto.”
- “Responder ‘no tengo suficiente información’ si no se encuentran documentos relevantes en el repositorio.”
- “Nunca generar diagnósticos médicos, solo información general y sugerir hablar con un profesional.”
3. Ajuste fino para decir “no sé”
Un paso importante es entrenar o ajustar el modelo para que prefiera abstenerse antes que inventar. Esto se puede lograr con:
- Fine-tuning supervisado con ejemplos donde la respuesta correcta es “no lo sé” o “no tengo contexto suficiente”.
- RLHF donde se recompensa la abstención honesta frente a la invención confiada.
Esto cambia el perfil de riesgo: menos respuestas “sobreconfiadas”, más transparencias sobre la incertidumbre.
4. Diseño de prompts y flujos conversacionales
El prompting no es solo un truco; es parte del diseño del producto. Buenas prácticas:
- Ser explícito: “Si no estás seguro, dilo claramente.”
- Reducir ambigüedad: incluir contexto, ejemplos, formato esperado.
- Dividir tareas complejas en pasos (chain-of-thought interno + respuesta resumida).
Además, en experiencias de usuario donde el LLM interactúa con clientes (por ejemplo, en SEO conversacional o asistentes para búsqueda), conviene alinear el comportamiento con la estrategia de búsqueda. En nuestro análisis sobre cómo adaptar la estrategia SEO a búsquedas con LLMs profundizamos en este nuevo patrón: el modelo responde, pero sobre una base de contenido verificable y optimizado.
5. Supervisión humana y circuitos de escalamiento
En dominios críticos, human-in-the-loop no es opcional:
- Revisión humana previa a publicar ciertos contenidos (reportes, comunicaciones legales, decisiones de alto impacto).
- Escalamiento automático a un agente humano cuando el modelo detecta baja confianza.
- Controles de calidad periódicos sobre muestras de interacción.
Esta supervisión genera además un ciclo de mejora: las respuestas incorrectas o dudosas pueden convertirse en nuevos ejemplos para refinar el sistema.
6. Monitoreo en producción y feedback de usuarios
Mitigar alucinaciones en LLMs no termina el día del despliegue. Necesitas:
- Dashboards con métricas de calidad (tasa de quejas, correcciones humanas, discrepancias).
- Canales para que usuarios y agentes marquen fácilmente una respuesta como incorrecta.
- Procesos para revisar incidentes y aplicar fixes (reglas nuevas, prompts ajustados, actualizaciones del modelo).
Esta lógica es similar a la observabilidad en software tradicional, pero aplicada a comportamientos generativos.
Si quieres pasar de un prototipo interesante a una plataforma de IA robusta, monitoreada y gobernada, hablemos. Puedes contarnos tu caso en este formulario de contacto.
Del prototipo al producto: la propuesta de valor de Nerds.ai
En síntesis, las alucinaciones en LLMs no desaparecerán mañana. Pero eso no significa que debas renunciar a la IA generativa; significa que debes tratarla como lo que es: una capacidad estratégica que exige diseño, gobierno y medición.
En Nerds.ai trabajamos con organizaciones que quieren ir más allá del demo y construir soluciones de IA que:
- Se diseñan desde el día uno con guardrails, grounding y monitoreo.
- Se evalúan rigurosamente con benchmarks relevantes al negocio, no solo métricas genéricas, apoyándonos en prácticas como las que describimos en nuestro artículo de evaluación de LLMs.
- Se integran con sus datos, procesos y sistemas de forma segura.
- Ponen siempre al usuario –y al criterio humano– en el centro.
Nuestra propuesta de valor es clara: no solo conectamos un modelo, diseñamos toda la experiencia y el andamiaje que necesita para operar en producción sin volverse un riesgo.
Si estás:
- Lanzando un asistente para clientes.
- Automatizando soporte interno con IA generativa.
- Experimentando con generación de reportes, contenido o código.
- Repensando tu estrategia de search y SEO en un mundo dominado por LLMs.
Podemos ayudarte a definir una hoja de ruta, seleccionar modelos, diseñar flujos, implementar guardrails y montar un esquema de evaluación continua.
¿Quieres desplegar IA generativa sin vivir bajo el miedo a las alucinaciones? Da el siguiente paso y cuéntanos tu caso en Nerds.ai. Diseñemos juntos una solución donde la imaginación del modelo trabaja a favor de tu negocio, no en su contra.
