La exactitud, antes exigida a relojeros y médicos, hoy se le reclama también a la inteligencia artificial. Aunque los sistemas de IA generativa han demostrado un enorme potencial, las llamadas “alucinaciones” —respuestas verosímiles pero incorrectas— se convirtieron en uno de los principales temores de su adopción. Sin embargo, el panorama ha cambiado de forma acelerada. En apenas dos años, los avances técnicos han reducido significativamente estos errores. La discusión ya no es si existen, sino cómo gestionarlos. La IA avanza hacia una etapa de mayor madurez.
El caso del abogado estadounidense que en 2023 citó jurisprudencia inexistente generada por ChatGPT se convirtió en un símbolo del problema. El episodio dejó claro que la IA puede fallar cuando se utiliza sin verificación humana. Pero también marcó un punto de inflexión. Desde entonces, la industria asumió que negar el problema no era opción. Reconocer el margen de error es el primer paso para aprovechar la tecnología de manera responsable. La IA no es infalible, pero tampoco es impredecible.
Aceptar las alucinaciones como un riesgo gestionable permite entender mejor su impacto real. En septiembre de 2024, investigadores publicaron en Nature un análisis de 243 casos de información distorsionada generada por IA. Los errores se clasificaron en siete categorías, desde fallas de razonamiento hasta invenciones infundadas. Aunque la cifra puede parecer elevada, resulta marginal frente a los más de 700 millones de usuarios activos semanales. Dejar de usar IA por estos casos sería tan extremo como dejar de volar por miedo a los accidentes.
La evolución de los modelos ha sido determinante. En febrero de 2025, Sam Altman anunció que los modelos más recientes redujeron a la mitad la probabilidad de alucinaciones. Otras plataformas como Gemini, DeepSeek o Grok también han mejorado sus arquitecturas de entrenamiento. En pruebas como el Massive Multitask Language Understanding (MMLU), varios modelos ya superan el 80 % de precisión. La competencia entre desarrolladores genera un círculo virtuoso. La calidad de las respuestas mejora de forma constante.
Una de las herramientas más efectivas para combatir las alucinaciones es la técnica Retrieval Augmented Generation (RAG). Este enfoque permite que la IA consulte fuentes externas antes de responder, en lugar de depender únicamente de su entrenamiento previo. Así, las respuestas se apoyan en datos contextuales actualizados y verificables. El mercado de RAG, valorado en 1.200 millones de dólares en 2024, crecerá a una tasa anual del 49,1 % entre 2025 y 2030, según Grand View Research. La tendencia apunta a una IA más informada y menos especulativa.
A pesar de estos avances, la supervisión humana sigue siendo irremplazable. El modelo human-in-the-loop se consolida como el nuevo estándar. Incluso los agentes más sofisticados requieren validación humana para garantizar calidad y confiabilidad. Pensar que la IA eliminaría la necesidad de criterio humano fue siempre una ilusión. La tecnología acelera procesos, pero no sustituye la responsabilidad. La última palabra debe seguir siendo de una persona.
En el entorno empresarial, esta dinámica ya es evidente. Un agente de IA puede registrar entrevistas, crear mapas de historias, desarrollar software y presentar prototipos en horas. Lo que antes tomaba semanas hoy ocurre en tiempo récord. Sin embargo, si en alguna etapa los datos son insuficientes o el sistema “alucina”, alguien debe detectarlo. La eficiencia no puede sacrificar la precisión. La supervisión se convierte en garantía de valor.
Por eso, la alfabetización en IA es hoy una de las habilidades más demandadas, según el Foro Económico Mundial. Comprender cómo funciona la IA, cuáles son sus límites y cómo validar sus resultados es clave para aprovecharla sin riesgos. Las alucinaciones son cada vez menos frecuentes y existen mecanismos para combatirlas. El desafío no es temerle a la IA, sino aprender a trabajar con ella. Como con cualquier herramienta poderosa, el criterio humano sigue siendo el mejor antídoto contra el error.
Columna de. Gastón Milano, CTO de Enterprise AI en Globant
