¿Qué demonios son las alucinaciones de la Inteligencia Artificial?
Publicado el 5 de mayo de 2025 | Nova U – Tecnología sin filtro
Sí, has oído hablar de ellas.
Las alucinaciones de la IA. Esos momentos en los que una inteligencia artificial se inventa cosas con una seguridad pasmosa.
Y lo peor: lo hace con total confianza.
“Lo siento, no puedo ayudarte con eso porque la Segunda Guerra Mundial terminó en 1994.”
“Leonardo da Vinci fue un físico canadiense del siglo XX.”
“Sí, claro que puedes regenerar tus células con zumo de remolacha fermentada.”
No, no es que la IA esté borracha. Es que alucina.
¿Qué son las alucinaciones de la IA?
En pocas palabras:
Una alucinación de la inteligencia artificial ocurre cuando un modelo genera contenido incorrecto, incoherente o directamente inventado… pero sin saber que lo está haciendo mal.
Puede inventarse una fuente.
Puede ofrecerte datos falsos.
Puede crear imágenes con seis dedos o una mano con forma de empanadilla.
Y lo dice todo como si fuera verdad absoluta.
Esto pasa en modelos generativos como ChatGPT, Claude, Gemini o Midjourney, cuando intentan completar una tarea con la información que tienen, pero no encuentran una respuesta clara… así que rellenan los huecos con lo que “creen” que suena bien.
¿Significa esto que la IA tiene conciencia?
No. Ni un poco.
No siente. No sueña. No cree en unicornios digitales.
Las alucinaciones no son otra cosa que errores de predicción estadística.
Una IA es, en esencia, un generador de palabras o imágenes entrenado con millones de datos.
Pero cuando el input no tiene respuesta exacta, el modelo simplemente improvisa.
Y claro… como es una improvisación matemática, el resultado puede ser brillante… o un desastre.
¿Por qué se producen estas alucinaciones?
Porque los modelos de IA se entrenan con patrones, no con comprensión real.
Son como ese amigo que ha leído mucho y habla con seguridad, pero si le preguntas algo fuera de su guion… se lo inventa. Pero sin decirte que se lo ha inventado.
En términos técnicos, estos errores se deben a:
- Sesgos en los datos de entrenamiento
- Falta de contexto o input ambiguo
- Predicción probabilística sin verificación de hechos
- Poca memoria o ventana de contexto insuficiente (en modelos más antiguos)
Ejemplos reales y… grotescos
- DALL·E o Midjourney generando manos con 7 dedos o gente con piernas fusionadas.
- Chatbots diciendo que Napoleón era presidente de Argentina.
- Asistentes de voz que responden cosas que nadie dijo, pero que “encajan” estadísticamente.
¿Lo peor? La mayoría de usuarios no lo nota. Y se lo cree.
¿Es esto un problema?
Absolutamente.
Las alucinaciones de la IA son uno de los mayores riesgos actuales, porque la autoridad con la que la IA habla es muy convincente. Y eso en una era de infoxicación… puede ser una bomba.
Desde fake news automatizadas, hasta decisiones médicas o legales basadas en errores generados por una máquina.
Por eso, la UE está empezando a exigir trazabilidad, transparencia y verificación en modelos generativos.
Y por eso en Nova U insistimos:
No basta con saber usar la IA. Tienes que entender cómo piensa (y cuándo se inventa cosas).
¿Pueden tener utilidad las alucinaciones?
Curiosamente, sí.
Muchos investigadores están usando estos “errores” para entender cómo funciona internamente una red neuronal.
Es como escuchar los sueños de una máquina y tratar de descifrar sus sinapsis artificiales.
En arte, creatividad y exploración conceptual, estas alucinaciones a veces inspiran ideas únicas.
Pero para datos, ciencia o decisiones serias… mejor tener cuidado.
Conclusión: alucina… pero con conocimiento
Las alucinaciones de la IA son una prueba de que la inteligencia artificial no es mágica, ni infalible, ni objetiva.
Es una herramienta poderosa. Pero necesita contexto, control y criterio.
Y ese criterio… te toca a ti.
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