Suena bien. Se ve bien. Está mal. Esa es tu IA sobre la alucinación. El problema no es solo que los modelos de IA generativos de hoy en día alucinar. Es que sentimos que si construimos suficientes barandillas, lo afinamos, lo traguamos y lo domesticamos de alguna manera, entonces podremos adoptarlo a escala empresarial.
| Estudiar | Dominio | Tasa de alucinación | Hallazgos clave |
|---|---|---|---|
| Stanford Hai y Reglab (Enero de 2024) | Authorized | 69%–88% | LLMS exhibió altas tasas de alucinación al responder a consultas legales, a menudo careciendo de autoconciencia sobre sus errores y reforzando suposiciones legales incorrectas. |
| Estudio JMIR (2024) | Referencias académicas | GPT-3.5: 90.6%, GPT-4: 86.6%, Bardo: 100% | Las referencias generadas por LLM a menudo eran irrelevantes, incorrectas o no respaldadas por la literatura disponible. |
| Estudio del Reino Unido sobre contenido generado por IA (Febrero de 2025) | Finanzas | No especificado | La desinformación generada por IA aumentó el riesgo de las corridas bancarias, con una parte significativa de los clientes bancarios que consideran mover su dinero después de ver contenido falso generado por IA. |
| Informe de riesgos globales del Foro Económico Mundial (2025) | Evaluación international de riesgos | No especificado | La información errónea y la desinformación, amplificada por la IA, clasificada como el riesgo international superior durante una perspectiva de dos años. |
| Tabla de clasificación de alucinación de vectiva (2025) | Evaluación del modelo de IA | GPT-4.5-Preview: 1.2%, Google Gemini-2.0-Professional-Exp: 0.8%, Vectara Mockingbird-2-Echo: 0.9% | Evaluó las tasas de alucinación en varios LLM, revelando diferencias significativas en el rendimiento y la precisión. |
| Estudio ARXIV sobre la alucinación de la fáctica (2024) | Investigación de IA | No especificado | Introdujo Halueval 2.0 para estudiar sistemáticamente y detectar alucinaciones en LLMS, centrándose en inexactitudes de hecho. |
Las tasas de alucinación abarcan del 0.8% al 88%
Sí, depende del modelo, el dominio, el caso de uso y el contexto, pero esa propagación debe sacudir cualquier tomador de decisiones empresariales. Estos no son errores de casos de borde. Son sistémicos. ¿Cómo se realiza la llamada correcta cuando se trata de adopción de IA en su empresa? ¿Dónde, cómo, qué tan profundo, qué tan ancho?
Y los ejemplos de consecuencias del mundo actual de esto se encuentran con su suministro de noticias todos los días. La Junta de Estabilidad Financiera del G20 ha marcado la IA generativa como un vector para la desinformación Eso podría causar disaster del mercado, inestabilidad política y peor: accidentes de flash, noticias falsas y fraude. En otra historia reportada recientemente, el bufete de abogados Morgan & Morgan emitió un memorando de emergencia a todos los abogados: no presente presentaciones generadas por IA sin verificar. La jurisprudencia falsa es un delito “disparable”.
Este puede no ser el mejor momento para apostar a la granja en las tasas de alucinación que tienden a cero en el corto plazo. Especialmente en industrias reguladas, como legales, ciencias de la vida, mercados de capitales o en otros, donde el costo de un error podría ser alto, incluida la publicación de educación superior.
La alucinación no es un error de redondeo
No se trata de una respuesta incorrecta ocasional. Se trata riesgo: Reputacional, authorized, operativo.
La IA generativa no es un motor de razonamiento. Es un finalizador estadístico, un loro estocástico. Completa su aviso de la manera más possible en función de los datos de capacitación. Incluso el partes de sonido verdadero son conjeturas. Llamamos a las piezas más absurdas “alucinaciones”, pero todo el resultado es una alucinación. Uno bien de estilo. Aún así, funciona, mágicamente bien, hasta que no lo hace.
AI como infraestructura
Y, sin embargo, es importante decir que la IA estará lista para la adopción de toda la empresa cuando comencemos a tratarlo como infraestructuray no como la magia. Y cuando sea necesario, debe ser transparente, explicable y rastreable. Y si no es así, entonces simplemente, no está listo para la adopción de toda la empresa para esos casos de uso. Si AI está tomando decisiones, debería estar en el radar de su junta.
La Ley AI de la UE está liderando el cargo aquí. Los dominios de alto riesgo como la justicia, la atención médica e infraestructura estarán regulados como sistemas de misión crítica. La documentación, las pruebas y la explicación serán obligatorias.
¿Qué hacen?
Las empresas que se especializan en la construcción de modelos AI seguros a la empresa toman una decisión consciente de construir IA de manera diferente. En sus arquitecturas de IA alternativas, los modelos de idiomas no están capacitados en datos, por lo que no están “contaminados” con nada indeseable en los datos, como el sesgo, la infracción de IP o la propensión a adivinar o alucinar.
Tales modelos no “completan su pensamiento”, razonan de sus usuarios contenido. Su base de conocimiento. Sus documentos. Sus datos. Si la respuesta no está allí, estos modelos lo dicen. Eso es lo que hace que tales modelos de IA sean explicables, rastreables, deterministas y una buena opción en lugares donde las alucinaciones son inaceptables.
Un libro de jugadas de 5 pasos para la responsabilidad de IA
- Mapee el paisaje de IA – ¿Dónde se usa la IA en su negocio? ¿Qué decisiones están influyendo? ¿Qué prima se impone para poder rastrear esas decisiones al análisis transparente en un materials fuente confiable?
- Alinee su organización – Dependiendo del alcance de su despliegue de IA, establecer roles, comités, procesos y prácticas de auditoría tan rigurosas como las de los riesgos financieros o de ciberseguridad.
- Traiga la IA al riesgo de nivel de la junta – Si su IA habla con clientes o reguladores, pertenece a sus informes de riesgo. La gobernanza no es un espectáculo secundario.
- Trate a los proveedores como los paseabilidades – Si la IA de su proveedor inventa las cosas, todavía es dueño de las consecuencias. Extienda sus principios de responsabilidad de AI a ellos. Documentación de demanda, derechos de auditoría y SLA para la explicabilidad y las tasas de alucinación.
- Escepticismo del tren – Su equipo debe tratar la IA como un analista junior, útil, pero no infalible. Celebre cuando alguien identifica una alucinación. La confianza debe ganarse.
El futuro de la IA en la empresa no son modelos más grandes. Lo que se necesita es más precisión, más transparencia, más confianza y más responsabilidad.
