Alucinaciones de la IA: cómo evitar errores en el contenido de marca
Una alucinación es una respuesta que suena bien pero no es cierta. Ocurre porque los modelos generan texto probable, no consultan una base de hechos verificados.
Dónde aparece más
- Cifras, fechas y porcentajes.
- Citas textuales y nombres de estudios.
- Normativa, precios y características de productos concretos.
Un proceso sencillo de revisión
- Marca en el borrador todo dato comprobable.
- Busca cada dato en la fuente original, no en otro resumen.
- Si no encuentras la fuente, elimina el dato o reformula sin él.
- Deja constancia de quién revisó y cuándo.
- Toda cifra, fecha, cita legal o afirmación sobre terceros se comprueba en fuente primaria antes de publicar.
- Lo que no se puede verificar, se quita o se marca como opinión.
- Revisa especialmente nombres, números, leyes y "según un estudio".
Reduce el riesgo desde el prompt
Pide al modelo que indique cuando no esté seguro y que no incluya cifras que no pueda atribuir. No elimina el problema, pero lo baja.
La regla de oro
Si un error en esa frase te haría disculparte públicamente, esa frase merece una verificación humana.
Una lista de comprobación antes de publicar
- ¿Cada cifra tiene una fuente que he abierto yo?
- ¿Los nombres de personas, empresas y estudios existen y están bien escritos?
- ¿Las citas textuales aparecen literalmente en la fuente?
- ¿Las fechas, precios y condiciones siguen vigentes hoy?
- ¿He quitado frases que suenan bien pero no dicen nada comprobable?
Un ejemplo de cómo se cuela un error
Un borrador sobre protección de datos afirma que cierta sanción máxima es "de X euros" con tono rotundo. La cifra suena verosímil, pero cambia según la norma y el caso. La solución no es creerla ni descartarla a ojo, sino buscar el texto oficial y citarlo.
Qué hacer cuando ya se publicó un error
Corrige el texto, deja una nota de actualización con la fecha y, si el error afectaba a decisiones de terceros, avísales. Un medio que corrige con transparencia pierde menos crédito que uno que borra en silencio.
Google, por su parte, indica que valora el contenido útil y fiable hecho para personas, no el generado en masa para posicionar.
Señales de alucinación típica
Referencias que no existen, cifras demasiado redondas, atribuciones vagas ("los expertos dicen").
Responsabilidad
Quien publica responde del contenido, lo escriba una persona o una máquina. Deja constancia de quién revisó y cuándo.
Herramientas de ayuda
La propia IA puede buscar inconsistencias en un borrador, pero la verificación final es humana y contra la fuente.
Preguntas frecuentes
¿Se pueden eliminar del todo las alucinaciones?
Hoy no. Se pueden reducir y detectar, pero la revisión humana sigue siendo necesaria.
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