Por qué la IA se inventa cosas (y cómo pillarla a tiempo)

Le pides a un asistente de IA un dato y te lo da con total seguridad. Luego resulta que no existe. Puede ser una ley con un número inventado, un libro que nadie escribió o una función de Excel que suena muy bien pero no está. Esto tiene nombre: alucinación. No es un fallo raro. Forma parte de cómo funcionan estas herramientas.

Por qué pasa

Un modelo de lenguaje no consulta una base de datos de verdades. Escribe texto que encaja con lo que le has pedido, palabra a palabra, según lo que vio durante su entrenamiento. Casi siempre lo plausible y lo cierto coinciden. Cuando no coinciden, la IA sigue escribiendo igual de tranquila, porque no tiene una alarma interna que le diga «esto no lo sé».

Por eso el tono no te sirve de pista. Una respuesta inventada suena igual de segura que una correcta.

Dónde tienes que desconfiar más

• Datos muy concretos: cifras, fechas, nombres propios, referencias legales y citas textuales.
• Fuentes y enlaces: si te da una referencia, comprueba que existe antes de usarla.
• Temas de nicho o muy recientes: cuanta menos información hay sobre algo, más se lo inventa.
• Preguntas que dan algo por hecho: si preguntas qué dice tal artículo de una norma sobre un tema, tenderá a contestarte algo aunque ese artículo no hable del tema.

Tres trucos que ayudan (bastante)

Dale permiso para no saber. Añade algo como «si no estás seguro, dilo; prefiero un "no lo sé" a una respuesta inventada». No elimina el problema, pero lo reduce.

Dale tú el material. Pega el documento, el contrato o los datos y pídele que responda solo a partir de eso. Así trabaja sobre algo real en lugar de tirar de memoria. Pídele también que indique de qué parte del texto sale cada afirmación. Revisarlo te llevará un minuto.

Pregunta de otra manera. Reformula la pregunta o pídele que revise su propia respuesta buscando errores. Si las dos versiones no coinciden, ahí hay algo que comprobar a mano.

Lo que no se arregla con un truco

Ninguna de estas técnicas convierte la IA en una fuente fiable por sí sola. Para redactar, resumir, ordenar ideas o sacar un primer borrador es muy útil. Pero si un dato va a llegar a un cliente, a Hacienda o a algo que publicas con tu nombre, la última comprobación te toca a ti. Siempre.

La regla práctica es sencilla: cuanto más te cueste un error, más compruebas. Una errata en un correo interno no tiene importancia. Una cifra inventada en un presupuesto, sí.

Usar la IA con criterio

Saber cuándo fiarte y cuándo no es lo que diferencia usar bien la IA de usarla a ciegas. Eso se aprende sobre todo practicando con casos reales y con alguien que te corrija a tiempo. Es lo que hacemos en los cursos de IA de AprendeIA: poca teoría y mucho trabajo con tus propias tareas, para que sepas qué puedes delegar y qué tienes que revisar.