¿Tu IA alucina? Cómo prevenir errores con datos confiables

Por Mariluz Rodríguez, Gerente Comercial en ACL

¿Tu IA alucina? Cómo prevenir errores en modelos generativos con datos confiables

Recientemente leí el artículo “Prevent AI Hallucinations with Semantic Data Models” de DataArt, y sentí que abría una conversación urgente para quienes lideramos la transformación digital en organizaciones chilenas y latinoamericanas.

Las llamadas “alucinaciones” en IA —cuando un modelo como ChatGPT responde con información que suena confiable, pero es completamente errónea— no son una simple rareza técnica. Son un riesgo real para los negocios. Automatizar sin entender este fenómeno puede amplificar errores en decisiones críticas, afectando desde la experiencia del cliente hasta el cumplimiento normativo.

Y, lo más preocupante: las alucinaciones no se resuelven solo con “más datos” o “mejor entrenamiento”. Se combaten con arquitectura, contexto y liderazgo.

El riesgo empresarial de las alucinaciones en IA

En entornos empresariales, las alucinaciones de IA no son simples anécdotas curiosas, son verdaderos riesgos de negocio. Cada vez más decisiones se apoyan en recomendaciones de sistemas de IA, lo que amplifica el impacto potencial de un error. Por ejemplo, en Estados Unidos un 55% de los ejecutivos ya reemplaza la toma de decisiones tradicional por insights basados en IA, y el 38% confía en que la IA tome de forma autónoma algunas decisiones empresariales.

Imaginemos el peligro si esos “insights” provienen de datos inventados. Lamentablemente, incluso los modelos más avanzados suelen alucinar con frecuencia. La propia OpenAI ha reconocido en pruebas internas que sus modelos generan información inexistente en entre un 33% y un 70% de los casos. 

El impacto real ya se está haciendo visible. En el ámbito legal, por ejemplo, un investigador documentó 490 informes judiciales en solo seis meses que contenían citas o datos falsos generados por IA. En contextos menos críticos, como respuestas automatizadas en buscadores o asistentes, las alucinaciones erosionan la confianza de usuarios y clientes.

IA conectada vs. IA desconectada

Cuando usamos modelos generativos sin conexión a bases de conocimiento actualizadas, trabajamos con una IA “desconectada”, limitada a su entrenamiento previo. Esto es una invitación directa a la alucinación.

En cambio, una IA “conectada” se apoya en datos internos o externos al momento de generar una respuesta. Es aquí donde entran enfoques como RAG (Retrieval-Augmented Generation), que permiten que la IA recupere información confiable antes de responder.

Según Grand View Research, se espera que el mercado de soluciones basadas en RAG supere los USD 11 mil millones hacia 2030. Grandes tecnológicas como Google, Meta, Amazon y Microsoft ya lo han incorporado, y más del 50% de las organizaciones que usan IA generativa también lo están implementando.

El valor de los modelos semánticos

En ACL hemos visto cómo las empresas que adoptan modelos semánticos —estructuras de datos que estandarizan y contextualizan conceptos— logran mejores resultados. En DataArt, por ejemplo, una solución de este tipo permitió reducir en 70% las alucinaciones, aumentar la precisión a 92% y reducir el tiempo de respuesta en decisiones internas de 22 a solo 5 minutos.

Los modelos semánticos permiten que términos clave como “cliente”, “caso” o “transacción” tengan significados unificados, evitando ambigüedades y errores de interpretación.

No se trata solo de precisión técnica. Se trata de alinear la IA con el lenguaje del negocio, asegurando que los resultados sean confiables y accionables. 

El rol del CIO, CISO y los equipos legales

Como líderes tecnológicos, no podemos delegar completamente la responsabilidad de la IA. Debemos establecer marcos claros de gobernanza, definir qué casos de uso son permitidos y qué datos pueden o no alimentar a la IA.

Un estudio muestra que el 86% de los CIOs ya han implementado políticas formales de uso de IA. Y no es casualidad: los CISOs están preocupados por el riesgo de filtración de información sensible y por decisiones basadas en datos erróneos.

Buenas prácticas para una IA generativa confiable

Desde nuestra experiencia en proyectos de IA con clientes en banca, retail, gobierno y salud, estas son algunas recomendaciones clave:

• Adopta arquitecturas RAG para conectar la IA a tus propios datos actualizados.

• Construye un modelo semántico para alinear términos y métricas internas.

• Establece límites claros de uso y privacidad, incluyendo el bloqueo de herramientas no aprobadas.

• Evalúa permanentemente el rendimiento del modelo (precisión, cobertura, sesgos).

• No dejes de lado la validación humana, especialmente en decisiones de alto impacto.

IA generativa sí, pero con datos confiables y control

La adopción de IA generativa en las empresas de Chile y Latinoamérica ya no es una simple tendencia, sino una realidad en expansión. Los beneficios potenciales –desde eficiencias operativas hasta nuevas oportunidades de negocio– son enormes, pero solo podrán materializarse plenamente si se encara el desafío de la confiabilidad.

Prevenir que “tu IA alucine” no es únicamente un tema técnico, es un requisito estratégico. Significa dotar a los modelos de datos confiables, actuales y relevantes, ya sea mediante arquitecturas RAG, capas semánticas u otras soluciones que eviten que la IA trabaje “a ciegas”. Significa también establecer un marco de gobierno robusto, donde las áreas de TI y compliance garanticen que la IA se use de forma segura, ética y alineada a los objetivos del negocio.

En última instancia, una IA bien alimentada y bien gobernada se convierte en un partner poderoso: puede automatizar sin errores repetitivos, descubrir insights valiosos y potenciar la toma de decisiones basada en hechos, no conjeturas. Por el contrario, una IA sin controles ni datos de calidad es un riesgo latente de desinformación automatizada.

Como gerentes y líderes de tecnología, el llamado es claro: abracemos la IA generativa, pero con datos confiables como brújula y con la responsabilidad como norte. Solo así transformaremos la promesa de la IA en resultados concretos, minimizando errores y fortaleciendo la confianza de clientes, empleados y reguladores en esta nueva era digital.