La IA acaba de decirte algo completamente falso. Con total confianza.
Quizás citó un estudio que no existe. Se inventó una estadística. Sacó una cita de la nada. Te explicó confiado una función que tu producto ni siquiera tiene.
Esto se llama alucinación, y es una de las cosas más frustrantes de trabajar con IA.
Según Universo Abierto, las alucinaciones de la IA no se pueden eliminar por completo, pero existen técnicas para minimizar su impacto significativamente.
La mala noticia: no puedes eliminarlo al 100%. Los modelos de IA generan texto prediciendo lo que suena correcto, no verificando hechos.
La buena noticia: puedes reducirlo drásticamente. Y combinando varias técnicas, los resultados son mucho mejores.
Aquí está lo que realmente funciona.
Por Qué la IA Alucina
Según Blog Autobotia, las alucinaciones de IA son resultados incorrectos o engañosos que pueden deberse a datos de entrenamiento insuficientes, suposiciones incorrectas, o sesgos en los datos de entrenamiento.
Entender el problema ayuda a solucionarlo.
La IA no “sabe” cosas como los humanos. Predice la palabra más probable basada en patrones de sus datos de entrenamiento. Cuando le haces una pregunta, genera una respuesta que suena plausible — sea verdadera o no.
Por eso la IA alucina más cuando:
- El tema es oscuro o muy reciente (menos datos de entrenamiento)
- Pides detalles específicos (fechas, números, nombres)
- La pregunta es ambigua (varias respuestas plausibles)
- La presionas a responder cuando está insegura
El modelo prefiere adivinar con confianza a admitir que no sabe. Tu chamba es crear condiciones donde adivinar sea menos probable.
Qué Tan Grave Es El Problema (Datos 2025)
Según Blog Unives, investigación de OpenAI muestra que su modelo o4-mini presenta alucinaciones casi la mitad (48%) del tiempo, mientras que o3 las tiene en un 33% de los casos.
Pero también hay buenas noticias: GeeksRoom reporta que Gemini-2.0-Flash logró una tasa de alucinación de solo 0.7%, demostrando que es posible hacer mejoras significativas.
O sea, el problema es real pero no inevitable. Con las técnicas correctas, puedes reducir drásticamente las alucinaciones.
Técnica 1: Permite Que Diga “No Sé”
La IA por default proporciona una respuesta, incluso cuando no debería. Dile explícitamente que la incertidumbre está bien.
Añade a tu prompt:
Si no estás segura de algo, dilo. Es mejor decir "no estoy segura"
que adivinar. Prefiero no tener respuesta a tener una incorrecta.
Según Infobae, OpenAI ha empezado a implementar esta estrategia — penalizan respuestas incorrectas y premian la expresión de inseguridad. GPT-5 se abstiene de responder el 52% de las veces cuando no está seguro.
Este simple cambio transforma el incentivo. En lugar de optimizar para “da una respuesta”, la IA ahora optimiza para “da una respuesta precisa o reconoce incertidumbre.”
Técnica 2: Pide Fuentes y Citas
Cuando la IA tiene que citar sus fuentes, es más cuidadosa con las afirmaciones.
Para documentos:
Responde esta pregunta basándote solo en el documento que te
proporcioné. Cita los pasajes específicos que apoyan tu respuesta.
Si el documento no contiene la información, dilo.
Para conocimiento general:
Explica X. Para cualquier afirmación específica, nota si confías
en la información o si debería verificarse.
Citar obliga a la IA a anclar respuestas en algo concreto en lugar de generar ficción que suena plausible.
Técnica 3: Desglosa Preguntas Complejas
La IA alucina más en preguntas complejas y multi-parte. El modelo intenta manejar todo de una y rellena huecos con adivinanzas.
En lugar de:
Cuéntame sobre la historia, características clave, precios y
reseñas de ProductX, y compáralo con ProductY y ProductZ.
Intenta:
Vamos a desglosar esto paso a paso.
Primero: ¿Cuáles son las características clave de ProductX?
Luego continúa con preguntas separadas para cada parte. Obtendrás respuestas más precisas y podrás detectar errores antes de que se acumulen.
Técnica 4: Usa Chain-of-Thought Prompting
Pedir a la IA que muestre su razonamiento mejora dramáticamente la precisión en tareas que requieren lógica.
Añade:
Piensa esto paso a paso antes de dar tu respuesta final.
Muestra tu razonamiento.
Cuando la IA tiene que articular cada paso, es más probable que detecte sus propios errores.
Esto funciona porque las alucinaciones ocurren cuando la IA salta pasos y se apresura a conclusiones. Forzar razonamiento explícito cierra esas brechas.
Técnica 5: Restringe el Alcance
Según WWWhatsNew, la forma en que se formula una pregunta tiene un impacto enorme en la calidad de la respuesta. Prompts vagos o ambiguos generan respuestas igual de imprecisas.
Cuanto más amplia la pregunta, más espacio para alucinaciones. Hazla más específica.
Amplio (riesgoso):
Cuéntame sobre machine learning.
Específico (más seguro):
Explica la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado.
Máximo 3-4 oraciones. Enfócate en la distinción clave, no todos los detalles.
Las respuestas más cortas y enfocadas dan menos oportunidad a la IA de aventurarse en territorio incierto e inventar cosas.
Técnica 6: Proporciona Material de Referencia
Según KW Foundation, una de las formas más eficaces de reducir alucinaciones es obligar al modelo a responder solo con datos previamente validados.
Si necesitas que la IA trabaje con información específica, dale esa información. No confíes en lo que “sabe.”
Para tareas factuales:
Aquí está la documentación del producto:
[pegar documentación]
Basándote solo en esta documentación, responde la pregunta del cliente:
[pregunta]
No añadas información que no esté en la documentación.
Para análisis:
Aquí están los datos:
[pegar datos]
Analiza solo lo que está en estos datos. No hagas suposiciones sobre
información que no está incluida.
Cuando la IA tiene material de referencia, es mucho menos probable que invente cosas. Esto es básicamente lo que hace RAG (Retrieval Augmented Generation) pero manual.
Técnica 7: Pídele Que Verifique su Propia Respuesta
Esto es sorprendentemente efectivo. Después de que la IA da una respuesta, pídele que verifique la precisión.
Prompt de seguimiento:
Ahora revisa tu respuesta. ¿Hay alguna afirmación que hiciste que
podría ser imprecisa o que no estés segura? Señálalas.
La IA a menudo detecta sus propias alucinaciones cuando se le pide explícitamente. Este paso de autoverificación añade una capa de control de calidad.
Para tareas críticas, incluso puedes estructurar esto en tu prompt original:
Responde la pregunta, luego revisa tu respuesta por precisión.
Marca cualquier cosa de la que no estés del todo segura.
Combinando Técnicas
Ninguna técnica individual elimina las alucinaciones. Pero combinarlas multiplica el efecto.
Aquí va una plantilla de prompt que incorpora varias técnicas:
Voy a preguntarte sobre [tema].
Directrices:
1. Solo usa información de la que estés segura
2. Si estás insegura, di "no estoy segura" en lugar de adivinar
3. Para afirmaciones específicas, nota tu nivel de confianza
4. Piensa tu respuesta paso a paso
5. Después de responder, brevemente nota cualquier parte que debería verificarse
Mi pregunta: [tu pregunta]
Este prompt:
- Da permiso para expresar incertidumbre (Técnica 1)
- Pide niveles de confianza (Técnica 2)
- Fomenta razonamiento paso a paso (Técnica 4)
- Incluye autoverificación (Técnica 7)
Lo Que No Puedes Prevenir
Según BiblioGuías UBU, los modelos de lenguaje generalmente no dicen “no sé” cuando no están seguros. Entonces, cuando no pueden resolver la consulta, dan la respuesta que creen más probable.
Seamos realistas sobre las limitaciones.
La IA seguirá alucinando a veces, especialmente sobre:
- Eventos recientes (después del corte de entrenamiento)
- Detalles oscuros (fechas específicas, estadísticas de nicho, figuras menores)
- Especificaciones técnicas (parámetros exactos de API, detalles de sintaxis de código)
- Citas y citaciones (frecuentemente las fabrica)
Para cualquier cosa donde la precisión es crítica:
- Verifica independientemente
- No confíes en la IA para citas sin verificarlas
- Usa IA para borradores e ideas, no para hechos finales
La Mentalidad de Verificación
Según SciELO, la supervisión humana sigue siendo esencial — asegurarse de que un ser humano valida los outputs de la IA es una última medida de respaldo para evitar alucinaciones.
La solución definitiva no es una técnica de prompt — es un cambio de mentalidad.
Trata el output de IA como un primer borrador que necesita verificación, no como una respuesta final. Usa IA para:
- Generar ideas rápidamente
- Redactar contenido que revisarás
- Explorar posibilidades
- Resumir material que proporcionaste
No uses IA como oráculo que sabe cosas que tú no sabes. No es así. Predice lo que suena correcto. A veces se equivoca.
Con las técnicas anteriores, vas a obtener respuestas incorrectas mucho menos frecuentemente. Pero “menos frecuente” no significa “nunca.”
Confía, pero verifica.
Referencia Rápida: Las 7 Técnicas
- Permite “No Sé” — Instrucción explícita de que la incertidumbre está bien
- Pide Fuentes y Citas — Ancla respuestas en evidencia específica
- Desglosa Preguntas Complejas — Maneja una parte a la vez
- Usa Chain-of-Thought — “Piensa paso a paso” antes de responder
- Restringe el Alcance — Preguntas más específicas, respuestas más cortas
- Proporciona Material de Referencia — Dale los hechos para trabajar
- Pide Autoverificación — Haz que la IA verifique su propia respuesta
Úsalas individualmente para mejoras rápidas. Combínalas para máxima confiabilidad.
¿Quieres más técnicas? Checa nuestra guía de chain of thought prompting para tareas de razonamiento complejo, o explora todos los skills de IA para prompts listos para usar.