Domingo 1 de noviembre de 2026 ·
Por qué la IA se equivoca con aplomo: el problema de las alucinaciones y cómo reducirlas
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El artículo explica que los LLM predicen palabras o fragmentos probables sin conectarlos con la realidad, lo que se conoce como problema de anclaje de símbolos. Cita un trabajo de investigadores de OpenAI de septiembre de 2025 que señala que los sistemas de evaluación premian adivinar frente a reconocer que no se sabe, igual que un examen que puntúa cero las respuestas en blanco. Además, los datos de entrenamiento con errores o sesgos alimentan las alucinaciones, que se reducen con la búsqueda en fuentes externas (RAG) y la revisión humana.
Qué significa
Muestra que la fluidez de una respuesta no garantiza su exactitud: en derecho o normativa técnica, la comprobación con fuentes oficiales sigue siendo un paso aparte de la IA.
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