Alucinaciones inevitables en la IA: por qué los modelos siempre se equivocarán y cómo debemos gestionarlo

Una verdad incómoda sobre la IA

OpenAI confirmó lo que muchos sospechaban: las alucinaciones en inteligencia artificial no son simples fallos de programación, sino un fenómeno inevitable derivado de los principios matemáticos que rigen los modelos de lenguaje.
En su estudio publicado en septiembre de 2025, investigadores de OpenAI y un profesor de Georgia Tech demostraron que incluso con datos de entrenamiento perfectos, los modelos generativos están condenados a inventar información en determinados contextos.

Esto obliga a replantear la manera en la que evaluamos y usamos la IA: no se trata de aspirar a la perfección, sino de convivir inteligentemente con la incertidumbre.

🤔 ¿Por qué los modelos «alucinan»?

Las alucinaciones se entienden mejor si pensamos en los modelos como predictores estadísticos de palabras. Su objetivo no es descubrir la verdad, sino anticipar la palabra más probable en función de un contexto.

El estudio identifica tres causas fundamentales:

Incertidumbre epistémica: los datos poco frecuentes o incompletos generan lagunas de conocimiento.
Limitaciones de representación: algunas tareas superan la capacidad actual de los modelos, por sofisticados que sean.
Intractabilidad computacional: incluso un modelo perfecto no podría resolver ciertos problemas sin cometer errores.

En la práctica, los modelos actúan como estudiantes en un examen difícil: si no saben la respuesta, intentan improvisar algo que suene plausible.

📉 Incluso los mejores modelos se equivocan

Los investigadores comprobaron que GPT-5 alucina menos que versiones anteriores, pero sigue cometiendo errores. Otros modelos como o3 y o4-mini mostraron tasas de hasta el 48% al resumir información pública.

La competencia tampoco quedó bien parada. DeepSeek-V3, con 600 mil millones de parámetros, dio entre 2 y 7 como respuesta a la cantidad de letras “D” en la palabra DEEPSEEK. Un ejemplo trivial que expone los límites actuales.

⚠️ Evaluar mal empeora el problema

Un hallazgo clave del estudio es que los benchmarks actuales fomentan las alucinaciones.
Muchos sistemas de evaluación premian respuestas rápidas y seguras, incluso si son incorrectas, mientras penalizan expresiones como «no lo sé».

Esto empuja a los modelos a improvisar en lugar de reconocer su incertidumbre, generando un sesgo hacia la confianza excesiva.

🏢 Implicaciones para las empresas

Para sectores críticos como salud, derecho o finanzas, aceptar esta realidad es vital. La solución no es esperar un modelo infalible, sino diseñar sistemas que:

Incluyan supervisión humana en tareas de alto riesgo.
Implementen controles de calidad sectoriales, ajustados al contexto.
Usen monitoreo continuo y métricas dinámicas de confianza.

Expertos comparan este cambio con la industria automotriz: así como un vehículo se certifica por niveles de seguridad, los modelos de IA deberán clasificarse por su perfil de riesgo y confiabilidad.

📊 Nuevas métricas y transparencia

El futuro pasa por herramientas que indiquen no solo qué tan correcta es una respuesta, sino también qué tan confiable es en ese momento.

Un ejemplo sería un índice de confianza en tiempo real, que combine calidad de la fuente, coherencia contextual y nivel de certeza del modelo. Esto daría al usuario un termómetro inmediato del riesgo de error.

🔮 Convivir con la incertidumbre

Aceptar que las alucinaciones son inevitables no es resignarse: es redefinir el éxito en la IA.
Un modelo verdaderamente útil no es el que responde con seguridad todo el tiempo, sino el que:

Reconoce sus límites.
Explica el grado de confianza en sus respuestas.
Está respaldado por mecanismos de control humano.

La clave no está en eliminar los errores, sino en gestionar la incertidumbre con inteligencia y responsabilidad.

❓ FAQ sobre alucinaciones en IA

¿Las alucinaciones en IA desaparecerán en el futuro?
No. Por razones matemáticas son inevitables, aunque pueden reducirse y gestionarse mejor.

¿Qué sectores deben preocuparse más?
Salud, derecho, finanzas y educación, donde un error puede tener consecuencias graves.

¿Cómo podemos confiar en la IA si siempre se equivoca?
La confianza no debe basarse en la perfección, sino en la transparencia, calibración y supervisión humana.

¿Más parámetros significan menos alucinaciones?
No necesariamente. Modelos más grandes pueden seguir alucinando si no están bien calibrados.

¿Qué papel juegan los usuarios?
El pensamiento crítico y la verificación independiente siguen siendo esenciales. La IA debe verse como herramienta complementaria, no sustituto del criterio humano.

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Fernando Juca Maldonado

Ingeniero en Sistemas de Información y docente universitario en el área de tecnología. Especialista en el desarrollo de sitios web, plataformas e-commerce y entornos virtuales de aprendizaje basados en Moodle. Experiencia en soluciones tecnológicas aplicadas a la educación y a la transformación digital de organizaciones.

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