Detectar errores y alucinaciones de la IA: guía de verificación

En resumen: Los asistentes de IA pueden afirmar cosas falsas con total seguridad, lo que se llama alucinación. No se evita del todo, pero se detecta con unas cuantas señales de alerta y un método de verificación de cinco pasos que puedes aplicar en pocos minutos.

Si alguna vez una IA te ha dado una fecha, una cita o un dato que luego resultó inventado, no eres el único. Aprender a detectar errores y alucinaciones de la IA es la habilidad más útil para usarla con tranquilidad: no se trata de desconfiar de todo, sino de saber cuándo comprobar.

Por qué la IA inventa cosas

Un asistente de IA generativa funciona prediciendo qué texto tiene sentido a continuación, a partir de patrones aprendidos de muchísimos textos. No consulta una base de datos de hechos verificados ni "sabe" lo que sabe. Si quieres entender mejor la base, repasa qué es la IA generativa.

De ahí salen varias consecuencias:

• Suena bien aunque esté mal. La fluidez del texto no indica que sea cierto.
• Rellena huecos. Si le pides algo que no conoce bien, tiende a completar con algo plausible en lugar de decir "no lo sé".
• Complace. Si tu pregunta ya contiene una premisa falsa, puede aceptarla y construir sobre ella.
• Falla con lo concreto y poco frecuente: cifras exactas, fechas, nombres poco conocidos, referencias legales o científicas, títulos de libros o artículos.
• Puede no tener información reciente. Según el asistente y cómo esté configurado, puede no acceder a datos actuales.

Nada de esto significa que sea inútil. Significa que es un buen borrador y un mal árbitro de la verdad.

Señales de alerta

Desconfía especialmente cuando veas:

1. Datos demasiado precisos sin fuente: porcentajes con decimales, fechas exactas, cifras redondas que "cuadran" demasiado bien.
2. Citas, estudios o referencias con autor, título y año. Es un terreno donde se inventan con frecuencia.
3. Nombres de leyes, sentencias o artículos con numeración concreta.
4. Enlaces que parecen reales pero que no abren o llevan a otra cosa.
5. Seguridad absoluta ante preguntas que tienen matices.
6. Cambios de respuesta cuando repites la pregunta o dices "¿seguro?".
7. Incoherencias internas: cuentas que no suman, un párrafo que contradice al anterior.
8. Respuesta a algo que no preguntaste o que da por buena una premisa dudosa.

Método de verificación en 5 pasos

No hace falta comprobarlo todo. Prioriza lo que importa: lo que vas a publicar, enviar, pagar o en lo que vas a basar una decisión.

Paso 1: Separa lo verificable de lo opinable

Subraya mentalmente las afirmaciones comprobables (cifras, fechas, nombres, citas, leyes). El resto, como un tono o una idea de estructura, se juzga a ojo.

Paso 2: Pide a la IA que distinga certeza de suposición

Pídele que marque qué afirmaciones son seguras, cuáles son probables y cuáles son suposiciones. No es infalible, pero te enseña dónde mirar primero.

Paso 3: Contrasta con una fuente primaria

Busca el dato en la fuente original: la web oficial del organismo, el documento, el libro, la norma publicada. Una fuente secundaria que repite lo mismo no cuenta como contraste independiente.

Paso 4: Comprueba que la fuente existe y dice lo que se afirma

Si la IA cita un estudio o un enlace, localízalo tú. Si no lo encuentras, trátalo como inexistente hasta demostrar lo contrario. Y si existe, lee el pasaje: citar una fuente no demuestra que la cita exista ni que esa fuente respalde la respuesta.

Paso 5: Decide el nivel de riesgo

Pregúntate qué pasa si el dato es falso. Para una idea de regalo, poco. Para una dosis, un trámite legal, una cifra en un informe o dinero, mucho: ahí consulta a un profesional o a la fuente oficial. En temas médicos, legales o financieros, la IA es orientación general, no sustituye a un especialista.

Prompts para reducir el riesgo

No eliminan los errores, pero ayudan a que se vean. Puedes copiarlos y adaptarlos.

Para pedir honestidad sobre lo que sabe:

Responde solo con lo que sepas con razonable certeza. Si no estás seguro
de algo, dilo expresamente en lugar de suponer. No inventes citas, cifras,
enlaces ni referencias. Si no tienes un dato, di "no lo sé".

Para separar niveles de confianza:

Tras tu respuesta, añade una lista con las afirmaciones que debería
comprobar yo (cifras, fechas, nombres, normas) y clasifícalas como
"seguro", "probable" o "suposición".

Para revisar un texto que ya tienes:

Revisa este texto buscando errores factuales, incoherencias y afirmaciones
sin respaldo. No lo reescribas: dame una lista de lo que debería verificar
y por qué.

Para cortar premisas falsas:

Antes de responder, dime si mi pregunta contiene alguna suposición
que pueda ser incorrecta.

Estas instrucciones encajan con lo que explicamos en cómo escribir buenos prompts: cuanto más claro pidas qué hacer ante la duda, mejor.

Qué suele salir bien y qué no

Para el caso de los resúmenes, tienes consejos concretos en resumir documentos largos con IA.

Un mini ejemplo

Pides: "Dame tres estudios que demuestren que dormir poco afecta a la memoria". La IA responde con tres títulos, autores y años. Suenan perfectos.

Qué haces: buscas cada título tú mismo. Si uno no aparece, lo descartas. Si aparece, compruebas que habla de eso. Después puedes pedir: "Explícame en general qué se suele afirmar sobre sueño y memoria, sin citar estudios concretos", y buscar tú las fuentes.

Cuándo parar y consultar a alguien

Si el contenido va a tener consecuencias reales (un informe para tu jefe, un trabajo académico, una decisión de salud o de dinero), la IA es el punto de partida, nunca la última palabra. Verifica, y cuando el tema sea médico, legal o financiero, consulta a un profesional.

Preguntas frecuentes

¿Las alucinaciones desaparecerán algún día?

Nadie puede prometerlo. Los asistentes mejoran y algunos pueden apoyarse en búsquedas o documentos, pero los errores siguen siendo posibles. Lo prudente es mantener el hábito de verificar lo importante.

¿Preguntar "¿seguro?" a la IA sirve para comprobar su respuesta?

Ayuda poco. Puede corregirse con razón o cambiar una respuesta correcta solo por complacerte. Es mejor contrastar con una fuente externa.

¿Si la IA da una fuente, ya puedo fiarme?

No. Hay que comprobar que la fuente existe y que dice lo que se le atribuye. Las referencias inventadas con apariencia real son un fallo conocido.

¿Con documentos propios también se equivoca?

Sí, aunque suele fallar menos que sin material. Puede omitir, mezclar o malinterpretar partes. Compara siempre con el original lo que sea importante.