IA generativa: qué es, qué no es y por qué alucina

Introducción

La IA generativa se ha colado en empresas y administraciones a una velocidad absurda. En algunos equipos ya es “la herramienta” para redactar correos, generar informes, resumir documentación, programar o atender a clientes. El problema es que mucha adopción está basada en una idea equivocada: que el modelo “sabe” y “razona” como una persona.

Este artículo no es un texto comercial ni una pieza de hype. Es un intento de poner rigor: qué es la IA generativa, qué no es, por qué alucina y qué implica esto en decisiones profesionales. Si usas IA sin entender sus límites, no estás modernizando: estás introduciendo riesgo sin control.

Qué es realmente la IA generativa

Cuando hablamos de IA generativa (especialmente modelos de lenguaje o LLMs), hablamos de sistemas entrenados para generar secuencias (texto, código, imagen, audio) a partir de patrones aprendidos en datos. En el caso del texto, el objetivo fundamental del entrenamiento es: predecir el siguiente token (una unidad de texto) con alta probabilidad, condicionado al contexto.

Esto es clave: el objetivo matemático no es “ser verdadero”, ni “ser fiable”, ni “citar fuentes”. Es generar una continuación estadísticamente plausible. Cuando esa plausibilidad coincide con la realidad, acierta. Cuando no, alucina.

Qué NO es la IA generativa (y por qué esta confusión es peligrosa)

La IA generativa no es un motor de búsqueda. No es una enciclopedia. No es un sistema experto con reglas verificables. Tampoco es una mente que “entienda” la realidad. Es un generador condicionado por datos y por la forma en la que se le pregunta.

• No tiene intención: no “quiere” ayudarte, solo optimiza una función objetivo.
• No tiene criterio de verdad: no posee un verificador interno de factualidad.
• No tiene memoria humana: no “recuerda” como tú; trabaja con contexto y parámetros entrenados.
• No entiende consecuencias: puede recomendar acciones peligrosas si suenan plausibles.
• No garantiza fuentes: puede inventar citas, leyes, jurisprudencia o referencias con total seguridad lingüística.

Esto no significa que “sea mala”. Significa que hay que usarla como una herramienta con límites. Confundir límites con capacidades es el error más caro.

Por qué alucina (la explicación honesta)

Una “alucinación” es una respuesta fabricada que suena coherente pero es incorrecta, inexistente o no verificable. No es un fallo puntual: es una consecuencia natural del método.

Razón 1: optimiza plausibilidad, no veracidad

Si el modelo detecta que “la forma típica” de responder a una pregunta incluye citar una norma, tenderá a producir una cita plausible, aunque no exista, si el contexto y la probabilidad lo empujan a ello. El lenguaje fluye, el contenido no necesariamente.

Razón 2: falta de referencia obligatoria a una fuente externa

Un modelo “puro” no consulta bases de datos ni verifica hechos en tiempo real. Genera desde patrones internos. Sin una capa de recuperación (RAG) o sin una fuente controlada, puede rellenar huecos con invención.

Razón 3: el propio prompt induce “relleno”

Cuando pides “hazlo con detalle”, “dame ejemplos”, “cítame fuentes”, puedes estar empujando al modelo a producir más contenido del que realmente puede sostener con hechos. Si no tiene señal interna de “no sé”, no parará a tiempo y completará con lo que haya ido enlazando y si sigue teniendo huecos alucinará.

Razón 4: compresión del conocimiento

El modelo es una forma de compresión estadística de enormes cantidades de texto. Eso es poderoso, pero implica que parte del conocimiento se vuelve “difuso”. El modelo puede mezclar conceptos cercanos, confundir términos y producir síntesis plausibles pero erróneas.

Alucinación vs error normal: la diferencia práctica

Un error humano suele venir acompañado de dudas, pausas, “no estoy segura” o petición de confirmación. En cambio, la IA puede equivocarse con el mismo tono de certeza con el que acierta. Esa es la trampa: la confianza lingüística no es una señal de precisión.

Por eso, el uso profesional requiere una regla dura: la salida de la IA es un borrador hasta que se verifica.

Cuándo las alucinaciones son tolerables y cuándo son inaceptables

No todo uso de IA tiene el mismo riesgo. Hay tareas donde una alucinación es un inconveniente y tareas donde es un incidente.

Casos donde “un error” puede ser tolerable (con supervisión)

• Generar borradores de texto, resúmenes y propuestas internas.
• Brainstorming de ideas o alternativas.
• Reescritura y mejora de estilo.
• Ayuda en programación si el resultado se revisa y testea.

Casos donde una alucinación puede ser un desastre

• Legal: citar normativa inexistente o inventar jurisprudencia.
• Médico: recomendaciones de salud sin evidencia.
• Financiero: análisis de riesgo o recomendación de inversión sin base.
• Seguridad: procedimientos incorrectos, configuración peligrosa, análisis erróneo de incidentes.
• Administración: decisiones que afectan a derechos (discriminación, exclusión, sanciones).

En estos contextos, la “IA como asistente” solo es aceptable con control humano cualificado, validación documental y trazabilidad.

Mitigaciones reales (lo que funciona) y lo que NO

Lo que ayuda

• RAG (recuperación): obligar al modelo a responder desde documentos controlados.
• Instrucciones de verificación: pedir que separe hechos de suposiciones y cite evidencia verificable.
• Restricciones: limitar el ámbito y la libertad creativa en tareas críticas.
• Human-in-the-loop: revisión obligatoria antes de usar el resultado.
• Evaluación y tests: medir tasas de error y alucinación en tus casos de uso reales.

Lo que NO es una solución

• “Confiar en el modelo porque parece convincente”.
• “Cambiar de proveedor” y asumir que ya no alucina.
• “Pedirle que no alucine” como si fuera una opción técnica real.

Una regla profesional para equipos: salida de IA = borrador

Si vas a usar IA en una empresa, adopta una regla simple y no negociable: ninguna salida se convierte en verdad operativa sin verificación. Igual que no ejecutarías código sin tests, no deberías ejecutar decisiones basadas en texto no verificado.

Checklist rápida (para usar IA con criterio)

1. ¿Estoy usando la IA para generar un borrador o para decidir un hecho?
2. ¿Puedo verificar lo que dice con una fuente externa fiable?
3. ¿El contexto es de alto riesgo (legal, salud, finanzas, seguridad)?
4. ¿Hay revisión humana cualificada antes de usarlo?
5. ¿Estoy enviando datos sensibles a un modelo externo?

Conclusión

La IA generativa es una herramienta potente, pero no es un sistema de verdad. Está diseñada para producir texto plausible, no para garantizar exactitud. Por eso alucina, y por eso seguirá alucinando en alguna medida aunque la tecnología mejore.

La clave no es temerla ni idealizarla: es entenderla. Y usarla con el mismo principio que aplicamos a cualquier sistema crítico: control, verificación y responsabilidad.

En Gondor trabajamos justo desde ese enfoque: IA con criterio, sin hype y con medidas reales para que aporte valor sin introducir riesgos invisibles.