Líderes del pensamiento
Cuando su IA inventa hechos: el riesgo empresarial que ningún líder puede ignorar
Suena bien. Parece bien. Está mal. Esa es tu IA en alucinación. El problema no es solo que los modelos de IA generativa actuales... alucinarCreemos que si construimos suficientes barreras, las perfeccionamos, las controlamos y las controlamos de alguna manera, podremos adoptarlas a escala empresarial.
| ESTUDIO | Dominio | Tasa de alucinaciones | Principales Conclusiones |
|---|---|---|---|
| Stanford HAI y RegLab (Ene 2024) | Legal | 69% -88% | Los LLM mostraron altos índices de alucinaciones al responder consultas legales, a menudo careciendo de conciencia de sus errores y reforzando suposiciones legales incorrectas. |
| Estudio JMIR (2024) | Referencias Académicas | GPT-3.5: 90.6%, GPT-4: 86.6%, Bard: 100% | Las referencias generadas por LLM a menudo eran irrelevantes, incorrectas o no estaban respaldadas por la literatura disponible. |
| Estudio del Reino Unido sobre contenido generado por IA (Feb 2025) | Finanzas | No se especifica | La desinformación generada por IA aumentó el riesgo de corridas bancarias, y una porción significativa de clientes bancarios consideró mover su dinero después de ver contenido falso generado por IA. |
| Informe de riesgos globales del Foro Económico Mundial (2025) | Evaluación global de riesgos | No se especifica | La desinformación y la información errónea, amplificadas por la IA, se clasificaron como el principal riesgo global en una perspectiva de dos años. |
| Clasificación de alucinaciones de Vectara (2025) | Evaluación del modelo de IA | GPT-4.5-Preview: 1.2%, Google Gemini-2.0-Pro-Exp: 0.8%, Vectara Mockingbird-2-Echo: 0.9% | Se evaluaron las tasas de alucinaciones en varios LLM, revelando diferencias significativas en el rendimiento y la precisión. |
| Estudio de Arxiv sobre la alucinación factual (2024) | Investigación de IA | No se especifica | Se introdujo HaluEval 2.0 para estudiar y detectar sistemáticamente alucinaciones en LLM, centrándose en las inexactitudes fácticas. |
Las tasas de alucinaciones varían del 0.8% al 88%.
Sí, depende del modelo, el dominio, el caso de uso y el contexto, pero esa dispersión debería inquietar a cualquier responsable de la toma de decisiones empresariales. No se trata de errores puntuales. Son sistémicos. ¿Cómo tomar la decisión correcta en cuanto a la adopción de la IA en su empresa? ¿Dónde, cómo, con qué profundidad y amplitud?
Y ejemplos de consecuencias reales de esto aparecen en tu muro de noticias todos los días. El Consejo de Estabilidad Financiera del G20 ha señalado a la IA generativa como un vector de desinformación Esto podría causar crisis de mercado, inestabilidad política y, peor aún, desplomes repentinos, noticias falsas y fraude. En otra noticia reciente, el bufete Morgan & Morgan emitió un memorando de emergencia a todos los abogados: No presenten documentos generados por IA sin verificarlos. La jurisprudencia falsa es motivo de despido.
Quizás este no sea el mejor momento para apostar a que las tasas de alucinaciones tenderán a cero en el futuro próximo. Especialmente en sectores regulados, como el jurídico, las ciencias de la vida, los mercados de capitales u otros, donde el coste de un error podría ser alto, incluyendo la publicación de estudios superiores.
La alucinación no es un error de redondeo
No se trata de una respuesta incorrecta ocasional. Se trata de... riesgos:Reputacional, Legal, Operacional.
La IA generativa no es un motor de razonamiento. Es un rematador estadístico, un loro estocástico. Completa tu solicitud de la manera más probable según los datos de entrenamiento. Incluso... partes que suenan reales Son suposiciones. Llamamos a las piezas más absurdas "alucinaciones", pero todo el resultado es una alucinación. Una alucinación bien diseñada. Aun así, funciona, mágicamente bien, hasta que deja de funcionar.
La IA como infraestructura
Y, sin embargo, es importante decir que la IA estará lista para su adopción en toda la empresa cuando comencemos a tratarla como tal. infraestructuraY no como por arte de magia. Y, cuando sea necesario, debe ser transparente, explicable y rastreable. Y si no lo es, simplemente no está lista para su adopción a nivel empresarial en esos casos de uso. Si la IA toma decisiones, debería estar en la mira de la Junta Directiva.
La Ley de IA de la UE lidera este proceso. Los ámbitos de alto riesgo, como la justicia, la sanidad y las infraestructuras, se regularán como sistemas de misión crítica. La documentación, las pruebas y la explicabilidad serán obligatorias.
Qué hacen los modelos de IA seguros para empresas
Las empresas especializadas en la creación de modelos de IA seguros para la empresa toman la decisión consciente de desarrollar la IA de forma diferente. En sus arquitecturas de IA alternativas, los modelos de lenguaje no se entrenan con datos, por lo que no se contaminan con elementos indeseables presentes en ellos, como sesgos, infracciones de propiedad intelectual o la propensión a adivinar o alucinar.
Estos modelos no “completan su pensamiento”; razonan a partir de las ideas de sus usuarios. contenidoSu base de conocimientos. Sus documentos. Sus datos. Si la respuesta no está ahí, estos modelos lo indican. Eso es lo que hace que estos modelos de IA sean explicables, rastreables, deterministas y una buena opción en lugares donde las alucinaciones son inaceptables.
Un manual de cinco pasos para la rendición de cuentas en IA
- Mapear el panorama de la IA ¿Dónde se utiliza la IA en su empresa? ¿Qué decisiones influyen? ¿Qué importancia le da a la posibilidad de rastrear esas decisiones a través de un análisis transparente basado en fuentes fiables?
- Alinee su organización – Dependiendo del alcance de su implementación de IA, configure roles, comités, procesos y prácticas de auditoría tan rigurosas como las de los riesgos financieros o de ciberseguridad.
- Incorporar la IA al riesgo a nivel directivo Si su IA se comunica con clientes o reguladores, debe incluirse en sus informes de riesgos. La gobernanza no es un tema secundario.
- Tratar a los proveedores como corresponsables Si la IA de su proveedor inventa cosas, usted seguirá siendo responsable de las consecuencias. Extienda sus principios de responsabilidad de la IA a ellos. Exija documentación, derechos de auditoría y acuerdos de nivel de servicio (SLA) para obtener explicabilidad y tasas de alucinación.
- Escepticismo sobre los trenes Su equipo debe tratar a la IA como a un analista júnior: útil, pero no infalible. Celebre cuando alguien identifique una alucinación. La confianza se gana.
El futuro de la IA en la empresa No se trata de modelos más grandes. Lo que se necesita es más precisión, más transparencia, más confianza y más responsabilidad.
