Alucinaciones de la IA: ¿qué son y cómo eliminarlas?

¿Qué son las alucinaciones de la IA?

Por ejemplo, si le pedimos a una IA los folios mercantiles de 20 empresas de Ciudad de México cuyos ingresos están creciendo, podríamos recibir una lista aparentemente lógica y completa, pero… todos los folios podrían ser inventados.

Lo característico de una alucinación es precisamente esa apariencia de coherencia: la respuesta resulta convincente y la IA no muestra la menor duda. Por eso las interfaces de los modelos de lenguaje advierten que conviene verificar las cifras y los hechos que ofrecen.

¿Por qué se producen las alucinaciones de la IA?

Las alucinaciones suelen aparecer en tres situaciones:

• Faltan datos (la causa principal: el modelo adivina).
• La instrucción es imprecisa (el modelo llena los vacíos).
• La tarea es demasiado compleja (el modelo intenta hacerlo todo a la vez).

No se trata solo de un problema del modelo de lenguaje, sino también de su acceso a los datos. Por eso las alucinaciones no surgen de forma espontánea e inexplicable: responden a condiciones que podemos abordar.

¿Cómo eliminar las alucinaciones de la IA?

Es posible prevenir las alucinaciones de la IA dándole acceso directo y estructurado a los datos. En ese entorno, los modelos de lenguaje pueden interpretar mejor la información, tomar decisiones y extraer conclusiones.

Las tres técnicas siguientes persiguen ese objetivo y pueden aplicarse según el nivel de complejidad que requiera la tarea.

Preparar un archivo de datos

Trabajar con datos previamente preparados es la solución más sencilla para reducir las alucinaciones: deja menos margen para que la IA «invente una historia».

Quienes empiezan a usar estos modelos suelen tratarlos como si fueran, al mismo tiempo, un buscador, una canalización ETL y una herramienta de extracción de datos. El problema es que, si una tarea exige recopilar, depurar y estandarizar información, puede superar la ventana de contexto y aumentar considerablemente el riesgo de alucinaciones.

Por eso conviene dividir la recopilación de datos en varias instrucciones más pequeñas y comprobar sobre la marcha si lo que entrega la IA es correcto. Aunque parezca tedioso, así construimos una base sólida sobre la que los modelos de lenguaje pueden aprovechar su verdadero potencial: trabajar con datos disponibles.

Utilizar una API

Conectarse a una API es una solución más avanzada: permite acceder a los datos con mayor rapidez, a mayor escala y con información siempre actualizada. Si preparar un archivo equivale a entregar una cubeta de agua, ofrecer una API es como abrir el grifo.

La búsqueda que utilizan ChatGPT, Claude o Gemini no es muy distinta de la que hace una persona: los modelos de lenguaje consultan contenido en sitios externos, como Reddit o Wikipedia, y vuelven con una respuesta.

Sin embargo, con este método no tenemos certeza de que el contenido sea correcto o esté actualizado. Las fuentes dispersas pueden usar criterios distintos, mostrar fechas diferentes e incluir errores u opiniones humanas. Una API resuelve esa debilidad al proporcionar una fuente estable y programable de datos depurados.

Por ejemplo, la API de Monitly ofrece acceso a estadísticas de todo el mundo mediante conexiones directas con fuentes como el instituto nacional de estadística (INEGI), Eurostat, World Bank, WHO e IMF, entre otras. Así, la IA no tiene que buscar información en distintos sitios: consulta directamente la API y obtiene el resultado más reciente, lo que facilita el análisis y la interpretación de los datos.

Conectarse mediante MCP

Conectar la IA mediante MCP (Model Context Protocol) permite a los modelos de lenguaje acceder directamente a archivos, hojas de cálculo, código y aplicaciones. Esto reduce considerablemente el riesgo de alucinaciones, porque les proporciona datos listos para trabajar.

Por ejemplo, la plataforma de datos empresariales Compabase lanzó su propio servidor MCP para que la IA pueda verificar rápidamente empresas locales. Ahora, si le pedimos los folios mercantiles de 20 empresas de Ciudad de México cuyos ingresos están creciendo, obtendremos una lista coherente y verificada en lugar de datos inventados. La diferencia no es que el modelo se haya vuelto «más inteligente»: antes no tenía acceso a esos datos; ahora puede hacer una consulta SQL a la base de datos y recibir los resultados.

En otras palabras:

Sin MCP:

• Algunas empresas no existen.
• Los datos financieros son arbitrarios.
• Los folios mercantiles son inventados.

Con MCP:

• El modelo consulta la base de datos.
• Devuelve registros concretos.
• El resultado es determinista.

Por supuesto, las alucinaciones no desaparecen si seguimos exigiendo un procesamiento excesivo y la combinación de demasiados datos. Pero si ofrecemos un entorno con una estructura definida, datos disponibles en tiempo real y poco margen para interpretaciones infundadas, la IA deja de adivinar y empieza a analizar información real.