Pasa más de lo que nos gustaría: le preguntas algo a una IA, te responde con seguridad absoluta… y resulta que se lo ha inventado. No por maldad, ni por “querer engañar”: es un fallo de comportamiento típico en los modelos de lenguaje, capaz de colarse tanto en preguntas triviales como en tareas serias. De hecho, entender por qué un modelo puede “alucinar” ayuda a leer con más criterio cuando una respuesta suena demasiado bien para ser verdad.
El problema no es solo que la respuesta sea incorrecta. Es el envoltorio: una redacción fluida, detalles “razonables”, tono convencido y hasta citas que parecen reales. En un mundo donde le pedimos a los chatbots que sinteticen, comparen, recomienden y redacten, aprender a detectar una respuesta inventada es casi una habilidad básica de supervivencia informativa.
Y sí: existen pistas bastante fiables para oler el humo antes de que te quemes. Solo tienes que continuar leyendo para conocer los principales indicios de señales de alucinación en IA.
Qué significa que una IA “se invente” algo
Las “alucinaciones” (o respuestas inventadas) son afirmaciones plausibles pero falsas generadas por modelos de lenguaje. Pueden aparecer incluso cuando la pregunta parece sencilla, y a menudo con un estilo tan convincente que cuesta dudar.
Si te interesa el “por qué” técnico sin perderte en jerga, esta explicación sobre por qué los modelos de lenguaje alucinan lo aterriza bastante bien: por qué los modelos de lenguaje alucinan.
Esto se vuelve especialmente delicado en ámbitos de riesgo (legal, salud, finanzas), donde un detalle falso puede tener consecuencias serias. En el terreno jurídico, por ejemplo, se han observado errores y citas inexistentes con una frecuencia preocupante en tareas reales, un recordatorio claro de que la prosa convincente no equivale a precisión.
Señales de alucinación en IA: 9 pistas para detectarla
1) Demasiada seguridad para lo que preguntas
Si le pides un dato muy concreto (una cifra exacta, una fecha, un artículo de ley, un nombre técnico) y la IA responde sin matices, sin pedir contexto y sin mostrar incertidumbre, sospecha. La seguridad no es evidencia: es estilo.
Pista rápida: la respuesta suena como un titular rotundo, pero no trae ninguna manera de comprobarla.
2) Detalles ultraespecíficos que no aportan nada
Cuando aparecen números exactos, listas de nombres propios o “pequeños datos de color” que no son necesarios para resolver tu pregunta, a veces son relleno inventado para que el texto parezca más real.
Ejemplo típico: “Fue aprobado el 14 de marzo de 2017 a las 09:32” (y tú solo preguntaste por el año).
3) Fuentes “perfectas” que no puedes localizar
Una de las alucinaciones más traicioneras: referencias con aspecto académico, enlaces con pinta oficial, títulos de papers muy creíbles… que no existen. Si te da fuentes, prueba a buscarlas tal cual. Si no aparecen o no cuadran, mala señal.
4) Cambios sutiles en nombres, fechas o conceptos
Ojo con las variaciones pequeñas: una letra en un apellido, un año que baila, una sigla que cambia. Si le repites la misma pregunta y te devuelve datos distintos (sobre todo datos cerrados), es una alerta roja.
Este tipo de inconsistencia es un ejemplo clásico cuando el modelo rellena huecos.
5) Respuestas “demasiado redondas” para temas discutidos
Hay cuestiones donde existen matices, debate o múltiples enfoques. Si la IA lo reduce a una explicación única, sin alternativas, sin límites y sin “depende”, puede estar simplificando por falta de base sólida… o directamente inventando.
6) Contradicciones internas en el propio texto
Lee buscando choques: primero afirma A, luego sugiere lo contrario, o mezcla conclusiones incompatibles. Es más común de lo que parece, especialmente en respuestas largas.
Truco útil: pregunta “Resume tu respuesta en 3 puntos y verifica que no se contradigan”. Si se lía, no es buena señal.
7) Lenguaje vago cuando debería ser preciso
Otra variante: cuando toca concretar, la IA se va a generalidades (“normalmente”, “en muchos casos”, “suele ocurrir”) y evita anclar la respuesta. Eso no siempre es alucinación, pero sí puede serlo cuando tú pediste precisión.
8) No distingue entre hechos y suposiciones
Otra pista: una respuesta sana separa hechos, inferencias y opinión. Cuando todo aparece mezclado como si fueran certezas, la probabilidad de invención sube.
Un truco simple: pregúntate “¿esto es un dato comprobable o una interpretación?”. Si lo vas a usar para tomar una decisión importante (dinero, salud, trabajo, estudios), trata la respuesta como una pista, no como una verdad. Esta idea de exigir más cuidado cuanto más impacto tenga lo que haces encaja con los principios de IA fiable de la OCDE: no hace falta leérselos enteros, solo quedarse con la lógica de “más consecuencias = más verificación”.
9) Te da exactamente lo que quieres oír
Si tu pregunta viene cargada (“Dime por qué X es mejor que Y”), un modelo puede seguir el tono y construir una justificación aunque le falte soporte. Si la conclusión te llega demasiado rápido y demasiado alineada con tu sesgo inicial, revisa.
El checklist práctico: 6 pruebas rápidas en menos de un minuto
Si necesitas decidir rápido si puedes fiarte, aquí van pruebas de bolsillo:
- Pide la fuente primaria (documento oficial, normativa).
- Solicita 2 alternativas (“Dame otras dos interpretaciones posibles”).
- Pregunta qué parte es incierta (“¿Qué no sabes con seguridad?”).
- Exige una verificación paso a paso (“¿Qué afirmaciones puedo comprobar y dónde?”).
- Haz una pregunta de control con un dato que ya sepas.
- Cambia el enfoque (misma pregunta, distinta formulación) y mira si mantiene coherencia.
Si falla en 2 o 3 de estas, trátalo como borrador, no como verdad.
Qué hacer cuando detectas una respuesta inventada
- No la “parchees” a mano si no tienes base: puedes consolidar el error.
- Vuelve al objetivo: ¿necesitas un hecho verificable o una idea general?
- Ancla la conversación a material comprobable (documentos, citas reales, datos propios).
- Usa la IA como copiloto para organizar, resumir, comparar opciones después de validar.
Y si el tema es serio (legal, médico, financiero), aplica un estándar más alto: verificación externa obligatoria. En esos contextos, el coste de equivocarse no es “una respuesta mala”: puede ser una mala decisión.