Aunque la IA agiliza procesos, las alucinaciones de la IA siguen siendo un riesgo; la gobernanza y el control son clave para que los datos sean confiables.
En muchas empresas, la inteligencia artificial empezó a meterse de lleno en procesos críticos. Gartner estima que para 2026 el 75% de las empresas utilizarán IA generativa para generar datos sintéticos, a partir de menos del 5% en 2023. Además, para 2028 se proyecta que una gran parte de las interacciones requerirán modelos y agentes más autónomos.
Ese avance, sin embargo, también puso en primer plano un problema conocido. Los modelos pueden equivocarse y el desafío ya no radica solo en que rindan mejor, sino en que cada respuesta sea confiable y segura antes de llegar a un usuario.
Las llamadas alucinaciones de la IA, es decir, cuando un sistema genera información incorrecta con apariencia convincente, son uno de los principales riesgos de la IA generativa. Hoy en día, lejos de ser un fenómeno impredecible, se entiende cada vez mejor por qué ocurre y cómo contenerlo.
Por qué la IA inventa datos
En términos simples, los modelos de lenguaje están diseñados para ser coherentes y no necesariamente verídicos.
“Todos escuchamos de casos en los que abogados redactaron algún documento legal con ChatGPT y les inventaron citas a leyes que no existen”, ejemplificó Santiago Martínez, AI engineer en DinoCloud, en diálogo con POST. “Si no encuentra el dato exacto, el sistema intenta completar lo que ‘debería’ decir”, explicó.
No es un error aislado; las alucinaciones de la IA son una característica estructural del funcionamiento de estos modelos.
Este riesgo se gestiona mediante técnicas específicas. De acuerdo con el entrevistado, una de las más utilizadas es el RAG (Generación aumentada por recuperación), que permite a la IA consultar fuentes externas confiables antes de responder. A esto se suma el cuidadoso diseño de los prompts para acotar el margen de error.
El aspecto fundamental en este tipo de situaciones es que las empresas no deberían evitar la IA por estos riesgos, sino aprender a trabajar con ellos y mitigarlos desde el diseño.
De la experimentación al impacto real
Cuando un modelo pasa del uso individual al entorno corporativo, lo que cambia es la escala del impacto. Una respuesta incorrecta puede afectar a:
- Clientes
- Procesos
- Decisiones estratégicas
“No es que el modelo cambie mágicamente al salir a producción; lo que cambia es el riesgo”, sostuvo Juliana Gómez, consultora en inteligencia artificial, en conversación con POST. Además, remarcó: “Una IA que funciona bien en el escritorio de un desarrollador puede generar un efecto en cascada en clientes, procesos y decisiones si no hubo gobernanza previa”.
Solo el 29% de los ejecutivos confía en gran medida en la integración de la IA en los procesos centrales de sus compañías, mientras que la mayoría lo hace solo de forma moderada o limitada, de acuerdo a la encuesta “CEO Survey 2025” de PwC. Esto refleja la importancia de contar con gobernanza y controles antes de poner la IA en producción.
Controles en milisegundos: cómo funciona la “contención”
Una vez implementados, los sistemas de IA en las empresas suelen estar rodeados de capas de control que operan en tiempo real. Estas validaciones pueden adoptar distintas formas, dependiendo de la criticidad del proceso.
En escenarios sensibles, existen múltiples estrategias:
- Validaciones automatizadas mediante otros modelos de IA
- Reglas determinísticas programadas
- Supervisión humana (human in the loop)
“El nivel de control depende del riesgo. Cuanto más crítico el proceso, más validaciones se agregan”, detalló Martínez. Sin embargo, cada capa extra implica costos y tiempos de respuesta mayores, por lo que las compañías deben encontrar un equilibrio entre precisión y eficiencia.
Además, existen enfoques más avanzados, como el uso de grafos de conocimiento, que estructuran la información y reducen la necesidad de inferencia por parte del modelo. También se aplican técnicas de autoverificación, en las que el propio sistema revisa y corrige sus respuestas antes de entregarlas.
“Lo que las empresas deben entender es que cada capa de control no es un lujo, es parte de la estrategia. El diseño de la arquitectura define qué errores se pueden prevenir y cuáles requieren supervisión”, advirtió Gómez.
En todos los casos, se persigue el mismo objetivo: evitar las alucinaciones de la IA.
El riesgo invisible: datos sensibles en juego
Uno de los mayores temores empresariales es la exposición de información confidencial. El problema, sin embargo, no nació con la IA.
“La vulnerabilidad de los datos es una deuda histórica”, señaló Gómez. La diferencia es que, con herramientas generativas, el riesgo se agrava si no hay controles adecuados.
Uno de los escenarios más comunes es el uso de plataformas abiertas por parte de empleados que cargan información sensible sin protección. Archivos con datos de clientes o documentos estratégicos pueden terminar en servidores externos sin que la empresa tenga
visibilidad.
“En proyectos en los que se trabaja con información sensible, generamos agentes que verifican la consistencia de los datos antes de que el modelo los utilice”, reveló Martínez.
Para evitarlo, las compañías están adoptando prácticas de gobernanza más estrictas:
- Anonimización obligatoria de datos antes de usar IA
- Credenciales específicas para el acceso a herramientas
- Registro de actividad (logs) para auditar quién hizo qué consulta
- Capacitación continua sobre uso responsable de datos
“Si no podés auditar el uso, no tenés control”, resumió la consultora en inteligencia artificial.
Otro punto importante que no se puede pasar por alto es la transparencia de los proveedores. Muchas soluciones en el mercado funcionan como simples intermediarios de modelos existentes, sin capas adicionales de seguridad. Exigir claridad sobre cómo se procesan los datos y qué tecnología está detrás es una condición básica para reducir riesgos.
Trazabilidad y responsabilidad: el nuevo estándar
En el uso empresarial de la IA, la trazabilidad se volvió tan importante como la precisión. No basta con obtener una respuesta correcta; es necesario entender cómo se llegó a ella.
Esto implica:
- Registrar cada interacción
- Cada fuente consultada
- Cada decisión automatizada
En caso de error, la empresa debe poder reconstruir el proceso y actuar en consecuencia.
Además, el monitoreo ya no es estático. Los modelos operan en contextos cambiantes, por lo que lo que hoy funciona puede quedar obsoleto mañana. Es fundamental saber detectar a tiempo los desvíos y ajustar el sistema.
En este escenario, muchas compañías también están revisando su dependencia tecnológica. Contar con modelos alternativos o arquitecturas híbridas permite reducir la exposición a cambios en las condiciones o aumentos de costos.
¿Autonomía total o supervisión humana?
El avance de la IA plantea una pregunta inevitable: ¿pueden estos sistemas operar de forma completamente autónoma?
Las respuestas están divididas. Si bien es probable que ciertos procesos de bajo valor agregado se automaticen por completo, la supervisión humana sigue siendo un componente central, especialmente en decisiones importantes.
“El human in the loop no es una opción; es una responsabilidad. Si algo falla, no podés esconderte detrás de un algoritmo”, planteó Gómez. También añadió que “la rendición de cuentas siempre recae en las personas.”
Martínez coincidió en que veremos una automatización creciente, aunque no necesariamente en las tareas más visibles. Según detalló, los procesos internos, repetitivos o de bajo impacto son los primeros candidatos para operar sin intervención humana directa.
La clave está en diseñar procesos en los que la IA y las personas trabajen de manera complementaria. La tecnología puede acelerar la toma de decisiones, reducir errores y liberar tiempo, pero la responsabilidad última siempre recae en quienes supervisan y gestionan esos sistemas.
Aún no hay comentarios