Skip to content
Normas editorialesPublicidad
MeridiansPeriodismo independiente, análisis y consejos de compra
EN VIVO
AI/Explainer

Por qué los chatbots de IA «alucinan» y cómo sortearlo

Un modelo de lenguaje predice texto plausible, no hechos verificados. Esa única decisión de diseño explica la mayoría de los errores que suenan tan convincentes.

Redacción de Tecnología de Meridians

Published 2 de julio de 2026 · Updated 2 de julio de 2026 · 6 min read

Por qué los chatbots de IA «alucinan» y cómo sortearloAI

The short answer

  • Los grandes modelos de lenguaje generan las palabras siguientes más probables desde el punto de vista estadístico, que no es lo mismo que recuperar afirmaciones verdaderas.
  • Las citas fabricadas, las cifras inventadas y las respuestas rotundas pero equivocadas son el resultado previsible, no fallos excepcionales.
  • Anclar el modelo en una fuente concreta y pedirle que cite ese texto reduce el problema, pero no lo elimina.
  • Considere no verificada cualquier afirmación, nombre, cifra o cita que proceda de un chatbot hasta que la contraste con una fuente primaria.

La palabra alucinación hace que el comportamiento parezca una avería. Es más bien lo contrario: un sistema que hace exactamente aquello para lo que fue construido, en una situación en la que ese comportamiento no resulta útil.

Predecir, no recordar

Un modelo de lenguaje se entrena para continuar un texto con las palabras más plausibles a partir de todo lo anterior. No tiene un almacén aparte de hechos verificados que pueda consultar, ni una noción propia de si una frase fluida es verdadera. Cuando no dispone de la información, no se detiene: produce la continuación que suena más probable, que puede ser completamente inventada.

Por qué resulta tan convincente

La misma maquinaria que hace fluida la redacción hace fluidos los errores. Un dato estadístico fabricado o una cita inexistente llegan con el mismo tono seguro que una respuesta correcta, porque el modelo optimiza la verosimilitud, no la exactitud.

Formas prácticas de reducirlo

  1. Facilite al modelo el material de partida y pídale que responda solo a partir de ese texto, citando el pasaje pertinente.
  2. Pídale que diga de forma explícita cuándo no está seguro, en lugar de aventurar una respuesta.
  3. Contraste cada nombre, cifra, fecha y cita con una fuente primaria antes de darlos por buenos.
  4. Úselo mejor para redactar, estructurar y explicar que para recuperar datos concretos.

Sources

Every factual claim above is traceable to these documents. Check them — that is why they are here.

About this byline

Redacción de Tecnología de Meridians is an editorial desk at Meridians, not an individual. A desk byline means the article was produced and fact-checked to that desk's published standards. Read our editorial standards and corrections policy.

Patrocinado

Paid placement · not editorial

Related reading

The Meridians Brief

One considered email a week

What changed, what it costs you, and what to do about it — from the Meridians desks. No sponsored picks disguised as recommendations.

Sign-up opens with our launch issue. Nothing is sent or stored yet.