Comprende qué son las alucinaciones en LLM, por qué los modelos de lenguaje a gran escala a veces inventan hechos, ejemplos reales, riesgos y formas prácticas de detectarlas y reducirlas.
Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) son sistemas de IA entrenados con enormes colecciones de texto para generar y transformar lenguaje: responder preguntas, redactar correos, resumir documentos, escribir código y más. Hoy están integrados en buscadores, herramientas de oficina, atención al cliente, flujos de trabajo para desarrolladores e incluso en sistemas de soporte a decisiones en dominios sensibles.
A medida que estos modelos forman parte de herramientas cotidianas, su fiabilidad deja de ser una preocupación teórica. Cuando un LLM produce una respuesta que suena precisa y autoritaria pero es en realidad incorrecta, las personas tienden a confiar en ella —especialmente si les ahorra tiempo o confirma lo que esperaban que fuera cierto.
La comunidad de IA suele llamar a estas respuestas confiadas, concretas pero falsas alucinaciones. El término enfatiza dos cosas:
Esa ilusión es precisamente lo que hace que las alucinaciones de los LLM sean tan riesgosas. Un fragmento de buscador que fabrica una cita, un asistente de programación que sugiere una API inexistente, o un chatbot médico que afirma una dosis inventada “como un hecho” pueden causar daños serios si los usuarios actúan según ellos.
Los LLM se usan en contextos donde las personas pueden:
Sin embargo, ningún modelo actual es perfectamente preciso o veraz. Incluso los sistemas de última generación alucinan, a veces en preguntas sencillas. Esto no es un caso límite raro, sino un comportamiento fundamental de cómo funcionan los modelos generativos.
Entender esa limitación —y diseñar prompts, productos y políticas alrededor de ella— es esencial si queremos usar LLMs de forma segura y responsable, sin confiar en exceso en lo que dicen.
Las alucinaciones de LLM son salidas que son fluidas y confiadas, pero factualmente incorrectas o completamente inventadas.
Más precisamente: ocurre una alucinación cuando un modelo de lenguaje grande genera contenido que no está fundamentado en la realidad ni en las fuentes que debería usar, pero lo presenta como si fuera cierto. El modelo no “miente” en el sentido humano; sigue patrones en los datos y aun así termina produciendo detalles fabricados.
Conviene distinguir las alucinaciones de la incertidumbre u ignorancia:
Ambas surgen del mismo proceso de predicción, pero las alucinaciones son dañinas porque suenan confiables mientras son incorrectas.
No se limitan a explicaciones en texto plano. Pueden aparecer en muchas formas, incluyendo:
Lo que hace que las alucinaciones sean especialmente difíciles es que el lenguaje, el formato y la estructura suelen parecer exactamente salida de un experto, lo que facilita creerlas si no se verifican con cuidado.
Los LLM no “piensan” ni consultan hechos; son máquinas de patrones entrenadas para continuar texto de una forma que suela sonar razonable.
El entrenamiento comienza con enormes cantidades de texto: libros, artículos, código, sitios web y más. El modelo no recibe etiquetas tipo “esto es verdadero” o “esto es falso”.
En lugar de eso, ve repetidamente frases con una pequeña parte oculta y se le pide adivinar las palabras faltantes. Por ejemplo:
"París es la capital de ___"
El modelo ajusta sus parámetros internos para que sus conjeturas se acerquen al texto real del que se entrenó. Esto ocurre miles de millones de veces en muchos contextos. Con el tiempo, el modelo interioriza regularidades estadísticas del lenguaje y del mundo tal como aparecen en el texto.
Técnicamente, el modelo predice el siguiente token (una parte de palabra, una palabra completa o puntuación) dado todo lo previo en la conversación.
En cada paso, sale una distribución de probabilidad sobre los posibles siguientes tokens:
Un algoritmo de decodificación luego muestra o elige entre esa distribución para escoger el token real. Repetido token a token, esto genera frases completas y respuestas largas.
El objetivo clave es: igualar los tipos de texto vistos durante el entrenamiento. No existe por defecto un mecanismo separado que verifique hechos, consulte una base de datos o aplique lógica.
Así, el modelo está optimizado para producir completaciones que suenen plausibles, no para garantizar que lo que dice sea correcto, esté actualizado o sea verificable. Si en los datos de entrenamiento se repite una idea equivocada, el modelo puede reproducirla.
Porque los LLM se entrenan con conjuntos de datos enormes, capturan patrones generales extremadamente bien: gramática, plantillas de razonamiento comunes, respuestas típicas y asociaciones entre conceptos.
Pero no almacenan un catálogo preciso y buscable de hechos. Su “conocimiento” está difuso en los pesos internos como tendencias estadísticas. Por eso pueden generar texto fluido y contextualizado y aun así inventar detalles que parecen correctos pero son falsos.
Las alucinaciones no son fallos aleatorios; derivan directamente de cómo se construyen y entrenan los LLM.
Los modelos aprenden de corpus enormes extraídos de la web, libros, código y otras fuentes. Estos datos tienen varios problemas:
Cuando el modelo se enfrenta a una pregunta fuera de sus regiones de datos fuertes, aun así tiene que predecir texto, por lo que genera conjeturas fluidas.
El objetivo base del entrenamiento es:
Dado tokens previos, predecir el siguiente token más probable en la distribución de entrenamiento.
Esto optimiza la plausibilidad lingüística, no la exactitud fáctica. Si la continuación más probable en los datos de entrenamiento es una afirmación confiada pero falsa, el modelo es recompensado por producirla.
Como resultado, el modelo aprende a emitir texto que suena correcto y bien fundado aunque no tenga anclaje en la realidad.
Durante la generación, los algoritmos de decodificación influyen en la tasa de alucinaciones:
La decodificación nunca añade conocimiento; solo remodela cómo se explora la distribución existente. Cualquier debilidad en esa distribución puede amplificarse en una alucinación con un muestreo agresivo.
Los modelos modernos se ajustan con técnicas como el Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF). Los anotadores recompensan respuestas útiles, seguras y educadas.
Esto introduce nuevas presiones:
El afinamiento de alineación mejora mucho la usabilidad y la seguridad en muchos sentidos, pero puede incentivar adivinanzas confiadas. Esa tensión entre ser útil y calibrar la incertidumbre es un impulsor técnico central de las alucinaciones.
Las alucinaciones suelen seguir patrones reconocibles. Aprender a detectarlos facilita cuestionar salidas y formular mejores preguntas de seguimiento.
Un modo visible de fallo es la fabricación confiada:
Estas respuestas suelen sonar autoritarias, lo que las hace especialmente riesgosas si el usuario no las verifica.
Los LLM frecuentemente generan:
/research/ o /blog/), pero que no llevan a nada o apuntan a páginas no relacionadas.El modelo coincide patrones de cómo suelen lucir citas y enlaces, no consulta una base de datos ni la web en vivo.
Otro patrón es fusionar varias fuentes en una sola:
Esto ocurre cuando los datos de entrenamiento contienen muchas historias similares u tópicos solapados.
Los LLM también alucinan el cómo o el por qué de un suceso:
Porque el texto es fluido y consistente internamente, estas alucinaciones de razonamiento pueden ser más difíciles de detectar que un simple hecho incorrecto.
Los modelos más grandes y mejores alucinan menos a menudo —pero todavía lo hacen, a veces de formas más convincentes. Las razones están en cómo se construyen los LLM.
Aumentar tamaño, datos y entrenamiento mejora benchmarks, fluidez y exactitud factual, pero el objetivo sigue siendo predecir el siguiente token dado el contexto, no verificar la veracidad sobre el mundo.
Un modelo mayor:
Esas mismas fortalezas pueden hacer que errores confiados parezcan altamente creíbles. El modelo mejora en sonar correcto, no en saber cuándo está equivocado.
Los LLM interiorizan regularidades estadísticas como “cómo suena Wikipedia” o “cómo luce una cita bibliográfica”. Ante una pregunta novedosa o fuera de su experiencia, a menudo:
Esa sobre‑generalización potencia su utilidad para tareas de redacción y lluvia de ideas, pero impulsa alucinaciones cuando la realidad no coincide con el patrón aprendido.
La mayoría de los modelos base están mal calibrados: la probabilidad que asignan a una respuesta no se corresponde bien con si esa respuesta es verdadera.
Un modelo puede elegir una continuación de alta probabilidad porque encaja con el diálogo y el estilo, no porque tenga evidencia sólida. Sin mecanismos explícitos para decir “no sé” o comprobar hechos con herramientas y datos, la alta confianza suele significar “muy en‑patrón”, no “acertado”.
Los modelos se entrenan con mezclas enormes y heterogéneas de texto. Tu prompt puede diferir de cualquier cosa que el modelo haya visto originalmente en la distribución:
Cuando el prompt se aleja de patrones familiares, el modelo debe improvisar a partir de patrones cercanos. Esa improvisación suele ser fluida pero puede estar completamente fabricada.
En resumen, a medida que los modelos mejoran, las alucinaciones no desaparecen: se vuelven menos frecuentes pero más pulidas, por lo que es aún más importante detectarlas y gestionarlas cuidadosamente.
Las alucinaciones de los LLM no son meras curiosidades técnicas; tienen consecuencias directas para personas y organizaciones.
Incluso consultas simples y de bajo riesgo pueden desorientar a los usuarios:
Estos errores a menudo se entregan con tono calmado y autoritario, lo que los hace fáciles de creer, especialmente para no expertos.
Los riesgos suben mucho en áreas reguladas o críticas:
Para las empresas, las alucinaciones pueden desencadenar una reacción en cadena:
Las organizaciones que despliegan LLM deben tratar las alucinaciones como un riesgo central, no como un bug menor: diseñar flujos de trabajo, avisos, supervisión y monitorización bajo la premisa de que respuestas detalladas y confiadas pueden ser falsas.
Detectarlas es más difícil de lo que parece, porque un modelo puede sonar confiado y fluido mientras está completamente equivocado. Medir eso de forma fiable y a escala es un problema abierto de investigación más que una tarea resuelta.
Las alucinaciones dependen del contexto: una frase puede ser correcta en una situación y errónea en otra. Los modelos también inventan fuentes plausibles, mezclan verdadero y falso, y parafrasean hechos de formas complicadas de comparar con referencias.
Además:
Por ello, la detección automática es imperfecta y suele combinarse con revisión humana.
Benchmarks. Los investigadores usan conjuntos curados con preguntas y respuestas conocidas (por ejemplo, QA o fact‑checking). Los modelos se puntúan por coincidencia exacta, similitud o etiquetas de corrección. Los benchmarks sirven para comparar modelos, pero rara vez reflejan tu caso de uso exacto.
Revisión humana. Expertos de dominio etiquetan salidas como correctas, parcialmente correctas o incorrectas. Sigue siendo el estándar de oro, sobre todo en medicina, derecho y finanzas.
Controles por muestreo. Los equipos suelen muestrear una fracción de salidas para inspección manual —aleatoriamente o focalizando prompts de alto riesgo. Esto revela modos de fallo que los benchmarks no captan.
Para ir más allá del “correcto/incorrecto” binario, muchas evaluaciones usan puntuaciones de factualidad, calificaciones numéricas de cuánto coincide una respuesta con evidencia confiable.
Dos enfoques comunes:
El tooling moderno recurre cada vez más a fuentes externas para detectar alucinaciones:
En producción, los equipos suelen combinar estas herramientas con reglas de negocio: marcar respuestas sin citas, que contradigan registros internos o que fallen comprobaciones automáticas, y derivarlas a revisores humanos cuando el riesgo es alto.
Incluso sin cambiar el modelo, los usuarios pueden reducir drásticamente las alucinaciones con la forma en que formulan preguntas y tratan las respuestas.
Los prompts vagos invitan al modelo a adivinar. Obtendrás respuestas más fiables si:
Solicita que el modelo muestre su proceso en lugar de entregar solo una respuesta pulida:
Luego, lee el razonamiento críticamente. Si los pasos son endebles o contradictorios, trata la conclusión como poco fiable.
Para todo lo que importe:
Si no puedes verificar una afirmación de forma independiente, considérala una hipótesis, no un hecho.
Los LLM son mejores como herramientas de brainstorming y redacción, no como autoridades finales. Evita usarlos como decisores primarios para:
En estos ámbitos, usa el modelo (si acaso) para enmarcar preguntas o generar opciones, y deja que humanos cualificados y fuentes verificadas tomen la decisión final.
No se pueden eliminar por completo, pero sí reducir mucho su frecuencia y severidad. Las estrategias más efectivas caen en cuatro categorías: fundamentar al modelo en datos fiables, restringir lo que puede producir, moldear lo que aprende y monitorizar continuamente su comportamiento.
RAG acopla un modelo de lenguaje con una capa de búsqueda o base de datos. En vez de confiar solo en sus parámetros internos, el modelo recupera documentos relevantes y genera la respuesta con base en esa evidencia.
Un flujo RAG típico:
Las implementaciones efectivas de RAG:
RAG no elimina las alucinaciones, pero reduce el espacio de errores plausibles y facilita su detección.
Otro palanca clave es limitar qué puede decir o hacer el modelo.
Llamadas a herramientas y APIs. En lugar de permitir que el LLM invente hechos, los desarrolladores le dan herramientas:
La labor del modelo pasa a ser: decidir qué herramienta llamar y cómo, y luego explicar el resultado. Esto traslada la responsabilidad fáctica desde los parámetros del modelo a sistemas externos.
Salidas guiadas por esquemas. Para tareas estructuradas, se imponen formatos mediante:
El modelo debe producir salidas que validen contra el esquema, reduciendo divagaciones y la posibilidad de inventar campos no soportados. Por ejemplo, un bot de soporte podría tener que devolver:
{
"intent": "refund_request",
"confidence": 0.83,
"needs_handoff": true
}
Capas de validación pueden rechazar salidas malformadas o inconsistentes y pedir una regeneración.
Las alucinaciones también dependen de qué datos se usan y cómo se dirige al modelo.
Curación de datasets. Los desarrolladores reducen alucinaciones mediante:
Objetivos de entrenamiento y fine‑tuning. Más allá de la predicción de siguiente token, las fases de instrucción y alineación pueden:
Prompts de sistema y políticas. En tiempo de ejecución, los mensajes de sistema establecen límites como:
Los prompts de sistema no pueden cambiar el comportamiento central del modelo, pero sí desplazan sustancialmente sus tendencias por defecto.
La mitigación no es un ajuste puntual; es un proceso continuo.
Monitorización. Los equipos registran prompts, salidas e interacciones para:
Bucles de retroalimentación. Revisores humanos y usuarios pueden marcar respuestas incorrectas o inseguras. Estos ejemplos alimentan:
Capas de política y guardrails. Capas separadas de seguridad pueden:
Combinar grounding, restricciones, entrenamiento cuidadoso y monitorización continua produce modelos que alucinan menos, expresan incertidumbre con más claridad y resultan más confiables en aplicaciones reales.
Los LLM funcionan mejor si se les entiende como asistentes probabilísticos: generan continuaciones probables de texto, no hechos garantizados. El progreso futuro reducirá las alucinaciones, pero no las eliminará por completo. Comunicar expectativas sobre esto es crítico para un uso seguro y eficaz.
Algunas direcciones técnicas deberían reducir las alucinaciones de forma sostenida:
Estos avances harán que las alucinaciones sean menos frecuentes y dañinas, pero no imposibles.
Algunos desafíos persistirán:
Dado que los LLM operan estadísticamente, siempre habrá una tasa de fallos no nula, especialmente fuera de la distribución de entrenamiento.
Un despliegue responsable requiere comunicación clara:
El futuro traerá modelos más fiables y mejores salvaguardas, pero la necesidad de escepticismo, supervisión e integración cuidadosa en flujos reales seguirá siendo permanente.
Una alucinación de un LLM es una respuesta que suena fluida y confiada pero es factualmente incorrecta o totalmente inventada.
Las características clave son:
El modelo no está “mintiendo” deliberadamente: simplemente sigue patrones aprendidos en sus datos de entrenamiento y a veces produce detalles fabricados que parecen plausibles.
Las alucinaciones siguen directamente de cómo se entrenan y usan los LLM:
Las alucinaciones se diferencian de la incertidumbre normal en la forma en que se expresan:
Ambas proceden del mismo proceso predictivo, pero las alucinaciones son más peligrosas porque suenan de confianza aún siendo incorrectas.
Las alucinaciones son más peligrosas cuando:
En esos ámbitos, las alucinaciones pueden causar daños reales, desde decisiones equivocadas hasta sanciones legales.
No puedes eliminar las alucinaciones por completo, pero puedes reducir su impacto:
Los desarrolladores pueden combinar varias estrategias:
No. RAG reduce significativamente muchos tipos de alucinaciones, pero no las elimina.
RAG ayuda porque:
Sin embargo, el modelo aún puede:
La detección suele combinar comprobaciones automáticas con revisión humana:
Sí. Los modelos más grandes y recientes suelen alucinar con menos frecuencia, pero siguen haciéndolo —y a menudo de maneras más pulidas.
Con el escalado, los modelos:
Porque suena más experto, sus errores pueden ser . Las mejoras reducen la frecuencia, no la posibilidad fundamental de fabricaciones confiadas.
Evita usar LLM como decisores principales cuando los errores puedan causar daños graves. En particular, no dependas exclusivamente de ellos para:
En estos ámbitos, si usas LLMs, hazlo solo para generar ideas, enmarcar preguntas o redactar borradores, y siempre deja que humanos cualificados y datos verificados tomen y revisen las decisiones finales.
En conjunto, estos factores hacen que adivinar con confianza sea un comportamiento natural, no un error aislado.
Estas medidas no eliminan las alucinaciones, pero las hacen menos frecuentes, más detectables y menos dañinas.
Por ello, RAG debe combinarse con validación, monitorización y mensajes claros sobre límites.
Ningún método es perfecto; la evaluación por capas funciona mejor.