Publicado originalmente por PwC el 25 de febrero de 2026
¿Por qué surgen alucinaciones en los LLM y por qué es esencial gestionarlas para adoptar la IA de forma segura?
Uno de los términos centrales en el debate sobre la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) es el concepto de alucinación. Formalmente, se considera alucinación la generación de información factualmente incorrecta, incoherente o desvinculada del contexto, que se presenta de forma plausible y con aparente confianza. Son algo habitual en la vida de las personas y los sistemas que trabajan con grandes modelos de lenguaje (Large Language Models, LLM).
¿Por qué se producen alucinaciones en los LLM?
La causa fundamental es que los LLM son algoritmos estadísticos, no motores de verdad. Su objetivo es predecir la siguiente palabra más probable en una secuencia, basándose en patrones estadísticos a gran escala. No fueron diseñados para validar hechos frente a una base de verdad externa y dinámica. La plausibilidad de una alucinación es, irónicamente, el modelo cumpliendo con éxito su objetivo de generar texto fluido.
«Las alucinaciones en GenAI no son fallos ocasionales; de hecho, son una consecuencia inevitable de los LLM. El reto ya no es eliminarlas, sino gestionar el riesgo y anclar cada respuesta en hechos verificables».
Ricardo Pacheco Almeida, AI Tech Lead de PwC Portugal
Como una de las principales limitaciones de la tecnología, las alucinaciones son un objeto de estudio habitual en el mundo académico. El consenso actual sostiene que un LLM ideal, sin alucinaciones, es inalcanzable. Esto se debe a diversos factores: por ejemplo, límites teóricos, lagunas de conocimiento que un modelo finito no puede aprender per se; el hecho de que la arquitectura del modelo esté diseñada para la coherencia, no para la verificación; y que los sistemas de evaluación recompensen la «adivinación», sin penalizar la incertidumbre.
Tipos de alucinación en IA Generativa (intrínseca frente a extrínseca)
Existen dos tipos principales de alucinación: intrínseca y extrínseca. Comprender estos dos tipos de alucinación es esencial para evaluar correctamente la fiabilidad de las respuestas generadas por modelos de IA.
Alucinación intrínseca
La alucinación intrínseca se produce cuando la respuesta contradice directamente la información proporcionada en el contexto. Por ejemplo, si un documento indica un presupuesto de 5M€, que el modelo afirme que «el presupuesto fue de 8M€» es una alucinación intrínseca.
Alucinación extrínseca
La alucinación extrínseca se produce cuando el modelo introduce información nueva que no se puede verificar a partir del contexto. Siguiendo el mismo ejemplo, sería que el modelo dijera «el presupuesto fue de 5M€, aprobado por la dirección el 10 de julio». La fecha es una invención plausible, pero sin fundamento.
Impacto de las alucinaciones en las empresas y los sectores críticos
La erosión de la confianza es una de las principales barreras para la adopción empresarial de GenAI, y se intensifica especialmente cuando las expectativas sobre el potencial de los modelos de GenAI chocan con el reto de las alucinaciones. Si cada resumen, análisis o borrador generado por la IA tiene que ser verificado minuciosamente por un experto humano, se anulan las principales ventajas de utilizar un sistema automático y dinámico. Este impacto se amplifica en sectores de alto riesgo, como la sanidad, la justicia o las finanzas. Una alucinación en un informe de análisis jurídico puede, por ejemplo, crear un precedente legal inexistente.
¿Cómo mitigar las alucinaciones en GenAI? (RAG y Grounding)
A partir de la idea de que las alucinaciones son inevitables, pero mitigables, el debate ha evolucionado de la eliminación a la gestión, y el reto práctico ha pasado a ser reducir la probabilidad de que se generen errores.
La técnica más popular para mitigar las alucinaciones en GenAI es la generación aumentada por recuperación (Retrieval-Augmented Generation, RAG). Consiste en proporcionar al modelo documentos fácticos y pertinentes como contexto y darle instrucciones específicas para responder únicamente a partir de esa información.
Este es también el principal ejemplo de anclaje contextual (Grounding). Al proporcionar contexto externo y verificable en el momento de la inferencia, el sistema ancla la respuesta en un conjunto finito de hechos, gestionando así los errores inevitables de falsa generalización.
Soluciones avanzadas para reducir las alucinaciones en los LLM
Las soluciones más avanzadas para reducir las alucinaciones en GenAI y en los LLM parten de un enfoque basado en la desconfianza: asumen que el modelo generador es y será siempre falible.
La estrategia consiste en crear sistemas modulares con verificación externa, garantizando una mayor precisión y seguridad. Estos sistemas incluyen:
- Generador (LLM) + Verificador: otro modelo o reglas deterministas validan cada respuesta.
- Process Reward Models (PRMs): verificación paso a paso, frase por frase.
- Debates multiagente: múltiples agentes adoptan posiciones contradictorias y debaten hasta llegar a la respuesta más fiable, simulando un proceso democrático.
Estos enfoques son esenciales para aplicaciones críticas, como la sanidad, la justicia y las finanzas, donde la fiabilidad de la IA es determinante para reducir los riesgos.
Las alucinaciones en GenAI representan uno de los mayores retos para la adopción segura y eficiente de esta tecnología. Aunque son inevitables debido a la naturaleza de los LLM, existen estrategias eficaces para reducir los riesgos. Es fundamental que las empresas comprendan estas limitaciones y adopten mecanismos de mitigación. A medida que la IA evoluciona, la gestión de las alucinaciones será un factor determinante para transformar el potencial en valor estratégico.