Cuando la IA inventa: alucinaciones, factualidad y verificación crítica de las respuestas

Introducción: por qué una respuesta fluida no equivale a una respuesta verdadera

Definición de las alucinaciones, la factualidad y la falta de fundamentación

Las alucinaciones son producciones lingüísticas plausibles que contienen información falsa, incoherente, incompatible con el contexto o carente de respaldo verificable (Huang et al., 2024; Zhang et al., 2025). La factualidad designa el grado en que una respuesta coincide con hechos establecidos, mientras que la fidelidad se refiere a su correspondencia con una fuente, entrada o contexto concreto (Malin et al., 2025; Wang et al., 2025). Una afirmación puede ser gramaticalmente correcta y, al mismo tiempo, no estar fundamentada en evidencia externa. Por ello, la fluidez constituye una propiedad de generación, no una prueba de verdad.

Riesgos de confiar en contenidos no verificados en contextos cotidianos y profesionales

El riesgo aumenta cuando el usuario interpreta la seguridad del tono como indicio de exactitud. Se han documentado problemas en información jurídica, periodística, médica, educativa y científica (Augenstein et al., 2024; Zhang et al., 2025). En el ámbito jurídico, los modelos evaluados produjeron errores sobre hechos legales y aceptaron premisas incorrectas de los usuarios (Dahl et al., 2024). La verificación debe preceder a cualquier decisión cuyo coste exceda el tiempo necesario para contrastar la respuesta.

Cómo se producen las alucinaciones: límites del modelo, instrucciones y conocimiento disponible

Generación plausible de información falsa, incoherente o inventada

Los modelos de lenguaje generan secuencias probables a partir de regularidades aprendidas, pero ese procedimiento no garantiza que cada proposición corresponda con el mundo. La formación sobre grandes corpus puede incorporar información falsa, sesgos, contradicciones y contenidos desactualizados (Tonmoy et al., 2024; Wang et al., 2025). La generación puede desviarse de la pregunta, contradecir el contexto previo o inventar entidades, citas y detalles específicos (Zhang et al., 2025). La ausencia de una fuente interna identificable dificulta distinguir un recuerdo correcto de una continuación estadísticamente plausible.

Una explicación formal sostiene que un modelo computable no puede aprender todas las funciones computables y, por tanto, la alucinación resulta inevitable cuando se utiliza como solucionador general de problemas (Xu et al., 2024). Esta tesis no implica que toda respuesta sea errónea, sino que ninguna arquitectura general permite asumir exactitud universal. Los errores aparecen con mayor facilidad cuando la pregunta exige conocimiento raro, información no observada o inferencias fuera de la distribución de entrenamiento (Ho et al., 2026). La respuesta verbalmente coherente puede ocultar precisamente esa falta de conocimiento.

Influencia de los datos de entrenamiento, el contexto y las estrategias de prompting

El resultado depende de los datos, del contexto conversacional y de la formulación de la instrucción. Las indicaciones ambiguas pueden inducir al modelo a completar supuestos no expresados, mientras que una información contextual insuficiente limita la posibilidad de fundamentar la respuesta (Tonmoy et al., 2024). La revisión sobre estrategias de prompting distingue entre errores sensibles a la instrucción y errores atribuibles al comportamiento interno del modelo (Anh-Hoang et al., 2025). En escenarios sensibles al prompt, las instrucciones estructuradas, incluido el razonamiento paso a paso, redujeron las alucinaciones, aunque no eliminaron las limitaciones internas (Anh-Hoang et al., 2025).

El contexto también puede producir conflicto entre documentos, instrucciones y conocimiento aprendido. La recuperación de información externa modifica ese equilibrio, pero introduce errores propios cuando recupera documentos irrelevantes, incompletos o incorrectos (Huang et al., 2024; Y. Zhang et al., 2025). Por tanto, una respuesta con referencias no es automáticamente fiable: la recuperación debe evaluarse junto con la selección, la interpretación y la atribución de las fuentes. La verificación exige examinar la cadena completa desde la pregunta hasta la afirmación final.

La tensión entre responder con precisión y satisfacer las expectativas de exactitud

Los modelos suelen estar optimizados para producir una respuesta, incluso cuando deberían reconocer incertidumbre o abstenerse. El entrenamiento predictivo favorece la continuación más probable, y las evaluaciones basadas exclusivamente en exactitud pueden premiar las conjeturas frente a la admisión de desconocimiento (Kalai et al., 2026). Esta presión explica por qué una contestación breve y segura no demuestra que el sistema disponga de evidencia suficiente. La fiabilidad requiere que el modelo ajuste su conducta al coste del error.

Detectar si una respuesta es fiable: métricas, incertidumbre y verificación de afirmaciones

Evaluación de la factualidad, la fidelidad y la consistencia semántica

La detección debe separar varios objetivos. La factualidad pregunta si una afirmación coincide con hechos externos; la fidelidad examina si representa correctamente una fuente o entrada; y la consistencia semántica comprueba si distintas formulaciones expresan la misma respuesta (Malin et al., 2025; Wang et al., 2025). Estas propiedades no son intercambiables: un resumen puede ser fiel al documento y, aun así, el documento puede contener un error factual. Del mismo modo, varias respuestas pueden ser semánticamente consistentes y repetir una falsedad.

Las métricas automáticas dependen de la tarea, del tipo de afirmación y de la referencia utilizada. Las evaluaciones de opción múltiple pueden ocultar fallos de atribución, omisiones y fabricaciones presentes en la generación abierta (Malin et al., 2025). Los evaluadores basados en otros modelos muestran una correlación elevada con el juicio humano en ciertos estudios de fidelidad, pero siguen sujetos a los mismos problemas de comprensión y conocimiento (Malin et al., 2025). Las revisiones metodológicas señalan limitaciones de los conjuntos de datos, de las métricas y de la cobertura de dominios (Rahman et al., 2026).

La respuesta fiable, por tanto, no se define mediante una puntuación única. Conviene evaluar cada afirmación según su verificabilidad, su dependencia contextual y el daño que produciría un error. En tareas abiertas, una evaluación adecuada debe registrar también la abstención, la incertidumbre y la calidad de las fuentes citadas. Estas condiciones desplazan la medición desde la mera coincidencia textual hacia la correspondencia entre afirmaciones y evidencia.

Entropía semántica y señales de incertidumbre en las respuestas del modelo

La entropía semántica estima la incertidumbre sobre el significado de las respuestas, agrupando formulaciones distintas que expresan una misma idea (Farquhar et al., 2024). Este enfoque evita confundir variación superficial de palabras con desacuerdo conceptual. El estudio correspondiente muestra que los estimadores basados en significado pueden detectar un subconjunto de confabulaciones sin requerir datos específicos de cada tarea (Farquhar et al., 2024). Su utilidad principal consiste en señalar cuándo el usuario debe intensificar la comprobación, no en certificar que una respuesta concreta sea verdadera.

La incertidumbre interna y la verificación externa responden a preguntas diferentes. Una baja entropía puede reflejar una respuesta estable pero equivocada, mientras que una alta entropía puede aparecer ante una pregunta ambigua cuya respuesta correcta admite varias formulaciones. Por ello, las señales de incertidumbre deben combinarse con fuentes, análisis de afirmaciones y revisión del contexto. El sistema de detección funciona mejor como filtro de riesgo que como sustituto de la comprobación factual.

Unificar la detección de alucinaciones con la comprobación de hechos

La detección centrada en el modelo y la comprobación centrada en el texto han evolucionado con supuestos y protocolos distintos (Su et al., 2025). La primera busca señales internas o patrones de generación; la segunda descompone una proposición y la contrasta con evidencia recuperada. Los resultados de UniFact indican que ningún enfoque domina en todos los casos y que ambos capturan dimensiones complementarias de los errores (Su et al., 2025). Los sistemas híbridos obtienen mejores resultados que la aplicación aislada de cada paradigma en las evaluaciones descritas por ese estudio (Su et al., 2025).

Este marco permite tratar la incertidumbre como una señal de priorización y la evidencia como base de decisión. La siguiente etapa consiste en aplicar ese procedimiento a fuentes independientes y revisar su calidad.

Cómo verificar las respuestas de una IA: recuperación de fuentes, comprobación externa y revisión humana

Descomponer la respuesta en afirmaciones comprobables y buscar fuentes independientes

La verificación comienza separando la respuesta en afirmaciones atómicas. Cada afirmación debe poder clasificarse como hecho, interpretación, cálculo, predicción o recomendación, porque cada categoría exige una prueba distinta. Las afirmaciones compuestas suelen ocultar errores parciales: una fecha puede ser correcta, pero la relación causal añadida puede carecer de respaldo. La revisión factual debe comprobar por separado entidades, cantidades, relaciones, condiciones y alcance temporal.

Después conviene buscar fuentes independientes de la respuesta original. La coincidencia entre varias páginas que reproducen el mismo texto no equivale a corroboración, especialmente si todas dependen de una fuente común. La comprobación debe priorizar documentos institucionales, artículos primarios, legislación, registros oficiales o fuentes especializadas adecuadas al dominio. La literatura sobre fact-checking con modelos muestra que los agentes mejoran cuando reciben contexto recuperado, aunque su exactitud cambia según el idioma de la consulta y la veracidad de la afirmación (Quelle & Bovet, 2024).

La independencia también exige formular consultas que no incorporen sin examen la conclusión del modelo. Una estrategia práctica consiste en buscar la entidad principal, la afirmación central y una posible formulación alternativa. Si las fuentes discrepan, el resultado no debe ocultar el desacuerdo. Debe indicar qué proposición está respaldada, cuál permanece incierta y qué tipo de evidencia resolvería la diferencia.

Uso de recuperación aumentada, herramientas y referencias para fundamentar la información

La generación aumentada por recuperación permite consultar conocimiento externo y utilizarlo durante la producción de la respuesta. Su ventaja es mayor cuando la pregunta depende de información reciente, especializada o específica del dominio (Rahman et al., 2026; Tonmoy et al., 2024). Las herramientas también pueden apoyar cálculos, búsquedas documentales y comprobaciones estructuradas. La respuesta, sin embargo, debe vincular cada afirmación relevante con el pasaje que la sostiene, no limitarse a añadir una lista de enlaces.

La recuperación no elimina las alucinaciones porque cada componente puede fallar. El buscador puede omitir la fuente adecuada, el recuperador puede seleccionar material irrelevante y el generador puede distorsionar el contenido recuperado (Y. Zhang et al., 2025). Una cita puede existir y, aun así, no respaldar la proposición exacta. La comprobación debe preguntar qué afirma realmente la fuente, qué población o periodo cubre y si el modelo ha ampliado indebidamente su alcance.

La evidencia externa también puede ser engañosa o de baja calidad. Los marcos de fact-checking con agentes muestran resultados prometedores, pero describen una exactitud inconsistente y recomiendan cautela sobre las condiciones de éxito y fallo (Quelle & Bovet, 2024). La evaluación debe incluir autoría, fecha, método, conflicto de intereses, trazabilidad y correspondencia entre fuente y afirmación. La autoridad aparente de un dominio web no sustituye al análisis del contenido.

Límites de la comprobación automática y necesidad de evaluar la calidad de las fuentes

La automatización es adecuada para localizar contradicciones, señalar afirmaciones sin citas y ordenar documentos, pero no resuelve por sí sola cuestiones normativas o metodológicas. El sistema puede confirmar que una frase aparece en una fuente sin establecer que la fuente sea fiable. También puede aceptar una referencia inventada, atribuir un resultado a otro estudio o confundir asociación con causalidad. Estos fallos son especialmente graves en derecho, medicina y política, donde la interpretación depende del contexto.

La revisión humana debe concentrarse en las afirmaciones de mayor riesgo y en los puntos donde las herramientas discrepan. No consiste en aceptar o rechazar la respuesta completa, sino en auditar sus unidades informativas. En ámbitos profesionales, la persona responsable debe conservar la fuente consultada y registrar las incertidumbres que no pudieron resolverse. Así, la verificación se convierte en un procedimiento reproducible y proporcional al daño posible.

Mitigación y controversias: qué reduce las alucinaciones y qué puede salir mal al verificar

Estrategias preventivas, validación posterior y diseños integrados de detección y corrección

Las estrategias de mitigación incluyen instrucciones más precisas, ajuste específico del dominio, recuperación externa, uso de herramientas, verificación posterior y mecanismos de abstención (Rahman et al., 2026; Tonmoy et al., 2024). Cada técnica actúa sobre una fase distinta y puede introducir nuevos errores. La recuperación mejora el acceso al conocimiento, pero depende de la calidad del índice y de la selección documental (Y. Zhang et al., 2025). La validación posterior puede detectar afirmaciones problemáticas, aunque necesita una fuente adecuada para juzgarlas.

La revisión sistemática de arquitecturas distingue generación sin apoyo, validación reactiva, detección y mitigación proactivas, y diseños integrados (Woesle et al., 2025). En ese corpus, el 87,5 % de los estudios utilizó defensas reactivas o proactivas, mientras que el 8,8 % implementó salvaguardas integradas a nivel arquitectónico (Woesle et al., 2025). Esta distribución sugiere que la investigación ha evaluado muchas soluciones parciales, pero menos sistemas que unan generación, detección y corrección. La comparación entre componentes requiere ablaciones y pruebas en condiciones reales, no solo puntuaciones agregadas.

El problema de incentivar la confianza excesiva mediante evaluaciones de exactitud

Una evaluación basada únicamente en respuestas correctas puede recompensar el intento de adivinar. El análisis de incentivos sostiene que los detalles poco repetidos en los datos de entrenamiento generan errores inevitables y que las métricas de exactitud pueden penalizar la abstención (Kalai et al., 2026). Las evaluaciones deberían especificar cómo se castigan los errores y si el modelo ajusta su abstención al riesgo de la tarea (Kalai et al., 2026). Una puntuación alta no demuestra prudencia si se obtiene mediante respuestas seguras ante preguntas desconocidas.

Cuando la verificación algorítmica reduce la capacidad humana para discernir titulares

La verificación automática puede producir una falsa sensación de control. En un experimento preregistrado sobre titulares políticos, un modelo identificó correctamente la mayoría de los titulares falsos, pero la información generada por el sistema no mejoró el discernimiento de los participantes (DeVerna et al., 2024). La comprobación humana sí produjo mejoras en ese estudio, mientras que los errores del sistema redujeron la creencia en titulares verdaderos y aumentaron la creencia en algunos falsos (DeVerna et al., 2024). La automatización puede, por tanto, desplazar el juicio sin hacerlo más preciso.

Síntesis de la evidencia y lagunas para una alfabetización práctica en verificación

De la respuesta aparentemente segura a un protocolo de verificación proporcional al riesgo

La evidencia converge en una regla operativa: la seguridad verbal debe tratarse como una propiedad retórica, no epistémica. El usuario debe identificar las afirmaciones, estimar la incertidumbre, recuperar fuentes independientes y revisar la correspondencia entre cada proposición y su evidencia. La intensidad de ese protocolo debe aumentar con la especificidad, la novedad y el coste del error. La entropía semántica puede ayudar a priorizar respuestas inestables, pero no reemplaza la comprobación externa (Farquhar et al., 2024).

Un protocolo mínimo debería exigir una fuente adecuada, una lectura del pasaje relevante y una declaración explícita de incertidumbre cuando persistan discrepancias. En tareas de bajo riesgo, una comprobación breve puede ser suficiente; en tareas jurídicas, médicas o financieras, la revisión debe incluir a una persona competente. La literatura respalda diseños combinados de detección y fact-checking, no la delegación completa en un único evaluador (Su et al., 2025). Esta alfabetización convierte la IA en una herramienta de formulación y búsqueda, no en una autoridad.

Insuficiencias de la literatura sobre usuarios, dominios y consecuencias de verificar mal

Persisten lagunas sobre cómo verifican realmente los usuarios, qué fuentes seleccionan y cuándo abandonan la comprobación. La investigación se concentra en preguntas y tareas multimodales, mientras que la ingeniería de software, la tecnología educativa y los sistemas autónomos reciben menos atención (Woesle et al., 2025). También faltan evaluaciones amplias en condiciones de uso cotidiano y estudios que midan consecuencias posteriores, no solo exactitud inmediata. El efecto de una fuente incorrecta puede diferir radicalmente entre dominios, poblaciones y niveles de experiencia.

La literatura tampoco resuelve por completo cómo comunicar incertidumbre sin inducir confianza excesiva. Las métricas actuales presentan limitaciones de cobertura y validez, y la calidad de los evaluadores automáticos depende del dominio (Malin et al., 2025; Rahman et al., 2026). Se necesitan protocolos que midan abstención apropiada, comprensión de las citas, detección de fuentes deficientes y decisiones tomadas después de la verificación. Sin esas medidas, la mejora técnica puede coexistir con un aumento del uso imprudente.

Conclusión: usar la IA como punto de partida, no como autoridad final

Principios para preguntar, contrastar, citar y reconocer la incertidumbre

Una consulta bien delimitada debe indicar el contexto, pedir separación entre hechos e inferencias y solicitar fuentes verificables. La respuesta debe dividirse en afirmaciones, contrastarse con documentos independientes y revisarse según el riesgo del uso previsto. Las citas solo fundamentan aquello que la fuente afirma realmente; no convierten una conjetura en conocimiento. Cuando la evidencia falta o discrepa, reconocer la incertidumbre es más fiable que completar el vacío con una respuesta fluida.

La IA puede acelerar la formulación de preguntas, la organización de información y la localización inicial de fuentes. No puede asumir la responsabilidad final de establecer la verdad, especialmente cuando sus incentivos favorecen adivinar y las evaluaciones premian la exactitud sin abstención (Kalai et al., 2026). La práctica responsable consiste en preguntar con precisión, contrastar cada afirmación relevante, citar la evidencia pertinente y conservar la revisión humana como última instancia.

References

• Anh-Hoang, D., Tran, V., & Nguyen, L.-M. (2025). Survey and analysis of hallucinations in large language models: attribution to prompting strategies or model behavior. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, 1622292. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1622292
• Augenstein, I., Baldwin, T. J., Cha, M., Chakraborty, T., Ciampaglia, G. L., Corney, D. P. A., DiResta, R., Ferrara, E., Hale, S. A., Halevy, A. Y., Hovy, E. H., Ji, H., Menczer, F., Míguez, R., Nakov, P., Scheufele, D. A., Sharma, S., & Zagni, G. (2024). Factuality challenges in the era of large language models and opportunities for fact-checking. Nature Machine Intelligence, 6(8), 852–863. https://doi.org/10.1038/s42256-024-00881-z
• Dahl, M., Magesh, V., Süzgün, M., & Ho, D. E. (2024). Large legal fictions: Profiling legal hallucinations in large language models. The Journal of Legal Analysis, 16(1), 64–93. https://doi.org/10.1093/jla/laae003
• DeVerna, M., Yan, H. Y., Yang, K.-C., & Menczer, F. (2024). Fact-checking information from large language models can decrease headline discernment. Proceedings of the National Academy of Sciences, 121(50), e2322823121. https://doi.org/10.1073/pnas.2322823121
• Farquhar, S., Kossen, J., Kuhn, L., & Gal, Y. (2024). Detecting hallucinations in large language models using semantic entropy. Nature, 630(8017), 625–630. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07421-0
• Ho, Z. Y., Liang, S., & Tao, D. (2026). Understanding hallucinations in large visual and language models. ACM Computing Surveys, 58(13), 1–36. https://doi.org/10.1145/3811409
• Huang, L., Yu, W., Ma, W., Zhong, W., Feng, Z., Wang, H., Chen, Q., Peng, W., Feng, X., Qin, B., & Liu, T. (2024). A survey on hallucination in large language models: Principles, taxonomy, challenges, and open questions. ACM Transactions on Information Systems, 43(2), 1–55. https://doi.org/10.1145/3703155
• Kalai, A. T., Nachum, O., Vempala, S., & Zhang, E. (2026). Evaluating large language models for accuracy incentivizes hallucinations. Nature, 653(8116), 1047–1051. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10549-w
• Malin, B., Kalganova, T., & Boulgouris, N. V. (2025). A review of faithfulness metrics for hallucination assessment in large language models. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 19(7), 1362–1375. https://doi.org/10.1109/jstsp.2025.3579203
• Quelle, D., & Bovet, A. (2024). The perils and promises of fact-checking with large language models. Frontiers in Artificial Intelligence, 7, 1341697. https://doi.org/10.3389/frai.2024.1341697
• Rahman, S. M. A. U., Islam, Md. A., Alam, Md. M., Zeba, M., Rahman, Md. A., Chowa, S. S., Raiaan, M. A. K., & Azam, S. (2026). Hallucination to truth: a review of fact-checking and factuality evaluation in large language models. Artificial Intelligence Review, 59(2). https://doi.org/10.1007/s10462-025-11454-w
• Su, W., Long, J., Wang, C., Lin, S., Xu, J., Ye, Z., Ai, Q., & Liu, Y. (2025). Towards unification of hallucination detection and fact verification for large language models [Preprint]. In arXiv (Cornell University). https://doi.org/10.48550/arxiv.2512.02772
• Tonmoy, S. M. T. I., Zaman, S. M. M., Jain, V., Rani, A., Rawte, V., Chadha, A., & Das, A. (2024). A comprehensive survey of hallucination mitigation techniques in large language models [Preprint]. In arXiv (Cornell University). https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.01313
• Wang, C., Liu, X., Yue, Y., Guo, Q., Hu, X., Tang, X., Zhang, T., Cheng, J., Yao, Y., Hu, X., Qi, Z., Gao, W., Wang, Y., Yang, L., Wang, J., Xie, X., Zhang, Z., & Zhang, Y. (2025). Survey on factuality in large language models. ACM Computing Surveys, 58(1), 1–37. https://doi.org/10.1145/3742420
• Woesle, C., Fischer-Brandies, L., & Buettner, R. (2025). A systematic literature review of hallucinations in large language models. IEEE Access, 13, 148231–148253. https://doi.org/10.1109/access.2025.3601206
• Xu, Z., Jain, S., & Kankanhalli, M. (2024). Hallucination is inevitable: An innate limitation of large language models [Preprint]. In arXiv (Cornell University). https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.11817
• Zhang, W., & Zhang, J. (2025). Hallucination mitigation for retrieval-augmented large language models: A review. Mathematics, 13(5), 856. https://doi.org/10.3390/math13050856
• Zhang, Y., Li, Y., Cui, L., Cai, D., Liu, L., Fu, T., Huang, X., Zhao, E., Zhang, Y., Chen, Y., Wang, L., Luu, A. T., Bi, W., Shi, F., & Shi, S. (2025). 🧜Siren’s song in the AI ocean: A survey on hallucination in large language models. Computational Linguistics, 51(4), 1373–1418. https://doi.org/10.1162/coli.a.16