Las llamadas alucinaciones en los modelos de lenguaje LLM (Large Language Models) (LLM, por sus siglas en inglés) ocurren cuando estas herramientas generan información incorrecta o inventada que, aunque suene coherente, no tiene respaldo real. Este fenómeno surge de limitaciones en el entrenamiento, sesgos presentes en los datos y la propia naturaleza probabilística del lenguaje. Por ello, constituye uno de los principales desafíos para el uso de la inteligencia artificial en ámbitos críticos como la medicina, el derecho o los entornos empresariales.
En los últimos meses se han presentado avances para reducir este problema, inspirados en la manera en que los seres humanos gestionamos la memoria. Entre ellos se encuentran proyectos de investigación como Larimar, MemReasoner y CAMELoT, así como soluciones empresariales como los guardian agents de Vectara. La tendencia apunta a una combinación de mejoras en la arquitectura de los modelos, validación continua y mayor adaptabilidad.
INTRODUCCIÓN
El progreso de la inteligencia artificial en la última década ha sido notable. Sin embargo, junto con sus logros ha surgido un reto estructural: las alucinaciones.
Estas se presentan cuando los modelos producen afirmaciones falsas con gran seguridad, resultado de su funcionamiento basado en predicciones estadísticas y no en una verificación directa de hechos.
ALUCINACIONES Y RIESGOS
Lejos de ser simples fallos técnicos, las alucinaciones reflejan la forma en que los LLM generan respuestas: prediciendo la siguiente palabra en función de patrones aprendidos, sin consultar en tiempo real bases de datos externas. Esta limitación es especialmente delicada en sectores donde la exactitud es crucial, ya que compromete la confianza de los usuarios en estas herramientas.
DEBATES ACTUALES
¿Están aumentando las alucinaciones o simplemente ahora se hacen más visibles? Algunas especialistas, como Ja-Naé Duane, sostienen que no se han intensificado, sino que se identifican más debido al uso creciente de la IA en entornos sensibles.
Un caso ilustrativo es el del modelo Gemini 2.0 Flash de Google, que redujo su tasa de alucinaciones a menos del 1% en 2025, frente al 22% registrado en 2021. Este avance se atribuye a mejoras en la arquitectura, al incremento de datos de entrenamiento y al uso de técnicas como RAG (Retrieval-Augmented Generation), que combinan la generación de texto con la recuperación de información externa, mejorando la precisión y confiabilidad.
DIMENSIÓN FILOSÓFICA: ENTRE ERROR Y CREATIVIDAD
El fenómeno también ha abierto un debate: ¿se trata de simples errores o de un atisbo de creatividad? Generar información inexistente podría verse como una forma incipiente de imaginación. Sin embargo, en áreas como la salud, la justicia o la seguridad, este rasgo es inaceptable. El reto está en que los modelos aprendan a distinguir cuándo deben ser creativos y cuándo deben apegarse estrictamente a los hechos.
CONCLUSIONES Y PERSPECTIVAS
El camino hacia una IA más confiable pasa por integrar tres elementos: un modelo central sólido, mecanismos auxiliares de memoria y validación, y una gestión más fina del contexto. Tal como sucede con los seres humanos, los errores nunca desaparecerán por completo, pero sí se puede aprender de ellos y reducir su impacto.
Desarrollar modelos que sean capaces de revisar, adaptarse y corregirse en tiempo real constituye un paso clave para avanzar hacia sistemas de inteligencia artificial más seguros, útiles y alineados con las necesidades de la sociedad.
Fuente principal
IBM Think Newsletter (mayo, 2025).
Referencias adicionales: publicaciones técnicas de Google DeepMind, Vectara y declaraciones de especialistas como Ja-Naé Duane.