Inteligencia artificial: descubre qué modelo minimiza más las alucinaciones – ¡una clasificación sorprendente!

En un mundo donde la inteligencia artificial se infiltra cada vez más profundamente en nuestras actividades diarias y profesionales, la cuestión de la minimización de errores, especialmente de las alucinaciones, se vuelve crucial. Las alucinaciones, en este caso la información inventada o errónea generada por modelos de IA, siguen siendo un gran desafío para la fiabilidad de los sistemas de aprendizaje automático y para el procesamiento del lenguaje natural. En 2025, un ranking inédito publicado conjuntamente por Terzo y Visual Capitalist pone en evidencia los desempeños dispares de los principales modelos de IA: desde el más fiable hasta el más propenso a alucinaciones. Esta guía se basa en extractos de prensa sometidos a varias IA que debían encontrar el origen exacto de la información con cita de la fuente y URL.

El resultado es contundente: las tasas de error varían del simple al cuádruple según el sistema utilizado, demostrando una sorprendente disparidad en la capacidad para producir contenido preciso y confiable. En particular, algunas herramientas populares muestran tasas de alucinaciones todavía demasiado altas, cuestionando su uso en contextos profesionales sin una verificación humana rigurosa. Este análisis profundo ofrece una nueva perspectiva sobre la fiabilidad de los modelos más de moda, especialmente cuando se emplean para apoyar decisiones estratégicas o automatizar procesos complejos. A través de este ranking sorprendente, aparece que el modelo de IA más preciso no corresponde necesariamente al más mediático o de pago, resaltando los desafíos a afrontar para el futuro de la inteligencia artificial.

Las alucinaciones en inteligencia artificial: comprender los orígenes y los retos

Las alucinaciones en el contexto de la inteligencia artificial se refieren a esos casos en los que un modelo de IA genera contenido incorrecto, inventado o no verificable. Esto puede ir desde información ligeramente errónea hasta hechos totalmente ficticios, dando una falsa impresión de credibilidad. Este fenómeno resulta en gran parte del funcionamiento mismo de los modelos basados en redes neuronales y aprendizaje automático, donde el algoritmo intenta anticiparse a la continuación de un texto basándose en enormes cantidades de datos, sin verdadera comprensión.

Uno de los principios clave de los sistemas actuales es su entrenamiento a partir de datos colectados masivamente en internet, libros, artículos y otros corpus textuales. Sin embargo, estas fuentes no siempre están libres de errores ni perfectamente estructuradas. Cuando el algoritmo intenta generar una respuesta precisa, combina esta información a partir de una probabilidad estadística, lo que puede conducir a confusiones o extrapolaciones erróneas. En 2025, a pesar de importantes avances en el procesamiento del lenguaje natural, este fenómeno persiste, especialmente en las tareas de cita y atribución precisa de fuentes.

Aquí están las principales razones de estas alucinaciones:

• Limitaciones de los datos de entrenamiento: Los modelos dependen de la calidad de los datos introducidos. Datos ruidosos o sesgados generan resultados erróneos.
• Falta de contexto o comprensión real: La IA predice palabras o frases basadas en modelos estadísticos sin realmente «comprender» el contenido.
• Problemas de generalización: Algunos conceptos raros o inéditos pueden ser mal interpretados por el modelo.
• Ausencia de capacidad efectiva de autocorrección: Muchos sistemas no señalan cuando están inseguros, limitando una corrección automática.

Este contexto pone de relieve un desafío fundamental para los actores de la inteligencia artificial: mejorar la performance IA reforzando la confianza en los resultados propuestos, especialmente en campos como la investigación documental, la redacción automática de informes o la toma de decisiones estratégicas. Las alucinaciones tienen consecuencias que van más allá del marco técnico y afectan también a la ética y responsabilidad de empresas y desarrolladores.

Origen de las alucinaciones	Impacto en la fiabilidad	Ejemplo concreto
Datos ruidosos en las fuentes de aprendizaje	Errores repetidos en la generación de contenido	Atribución falsa de un artículo científico a una revista incorrecta
Modelización estadística sin contexto real	Respuestas aproximadas sin prueba	Mención de hechos históricos erróneos en un informe de análisis
Falta de autoevaluación de la incertidumbre	Propagación de errores no señalados	IA generando una URL inexistente o incorrecta

Análisis comparativo de modelos IA: ¿cuáles son los más eficientes en la minimización de errores?

El reciente estudio de Terzo y Visual Capitalist orquestó una prueba en varios modelos IA proponiéndoles extractos de prensa que requerían una cita precisa, con nombre de publicación, artículo exacto y URL. Estos criterios simples pero rigurosos permiten evaluar la capacidad de cada sistema para evitar las alucinaciones.

Los resultados muestran una amplia disparidad significativa:

• Perplexity: mostrando una tasa de error del 37%, es el mejor alumno de la prueba.
• Copilot: sigue de cerca con un 40%, confirmando su sólido desempeño.
• Perplexity Pro: sube ligeramente a un 45% de errores.
• ChatGPT Recherche: alcanza un 67%, revelando importantes lagunas.
• Recherche en profondeur: con un 68%, también muestra sus límites.
• Gemini: y sus 76% señalan fuertes dificultades para generar citas factuales fiables.
• Grok-2: con un 77%, confirma esta tendencia.
• Grok-3: culmina en un 94%, una tasa alarmante de alucinaciones.

Este sorprendente ranking revela modelos a veces considerados performantes, pero que fallan en limitar los errores al atribuir fuentes exactas. Un punto interesante es que las versiones de pago no siempre superan a las gratuitas.

Modelo IA	Tasa de alucinaciones	Versión de pago
Perplexity	37%	No
Copilot	40%	No
Perplexity Pro	45%	Sí
ChatGPT Recherche	67%	Sí
Recherche en profondeur	68%	Sí
Gemini	76%	No
Grok-2	77%	No
Grok-3	94%	No

Los expertos subrayan que este ranking debe fomentar una actitud prudente en el uso de modelos IA para tareas donde la seguridad de la información es crítica. La perfección está aún lejos y la interacción humana sigue siendo indispensable para verificar y validar los resultados.

Por qué la minimización de alucinaciones es un desafío crucial para el futuro de la inteligencia artificial

La reducción de errores y alucinaciones de los modelos IA se ha convertido en un desafío central para garantizar la fiabilidad de los modelos en contextos críticos. En 2025, su despliegue se generaliza en todos los sectores, ya sea en salud, finanzas, justicia o comunicación. Sin embargo, cada alucinación puede generar consecuencias graves, tanto económicas como jurídicas y sociales.

Aquí están los principales retos vinculados a la minimización de las alucinaciones:

• Complejidad de los datos de entrenamiento: Integrar fuentes de alta calidad manteniendo un tamaño de corpus suficiente para el aprendizaje es complejo.
• Arquitectura de redes neuronales: Los modelos deben adaptarse constantemente para captar mejor los contextos y evitar generalizaciones erróneas.
• Necesidad de validación humana: Incluir la colaboración con expertos humanos para mejorar la precisión y detectar las alucinaciones.
• Transparencia y explicabilidad: Los usuarios deben poder entender cómo y por qué una IA propuso ciertos resultados.
• Desarrollo de herramientas de verificación automática: Para identificar y corregir errores antes de que se difundan.

Por ejemplo, en el ámbito médico, un modelo de IA que alucina sobre diagnósticos o tratamientos puede comprometer la vida de los pacientes. De igual modo, en finanzas, un error en la atribución de una fuente o cifra puede conducir a decisiones costosas a escala global. Así, minimizar las alucinaciones es vital para asegurar la credibilidad y adopción sostenible de tecnologías IA.

Retos	Posibles consecuencias	Soluciones previstas
Salud	Diagnóstico erróneo, tratamiento inadecuado	Validación reforzada por profesionales médicos
Finanzas	Decisiones económicas erróneas	Supervisión humana y auditorías automáticas
Justicia	Interpretación jurídica falsa, riesgos legales	Colaboración estrecha con abogados expertos
Comunicación	Difusión de información falsa, pérdida de confianza	Herramientas de verificación automática (fact-checking)

Para avanzar, los investigadores trabajan en modelos híbridos que combinan inteligencia artificial e intervención humana, así como en técnicas de control automático de calidad que utilizan especialmente redes neuronales especializadas en detección de errores.

La diversidad de enfoques en la lucha contra las alucinaciones de los modelos IA

La mejora de la performance IA frente a las alucinaciones no se basa únicamente en una mejor recolección de datos o un entrenamiento más prolongado. Varias estrategias innovadoras se implementan para reforzar la precisión y rigor de los modelos en sus respuestas.

Las principales aproximaciones incluyen:

• Integración de corpus verificados: Utilizar bases de datos periodísticas, científicas o institucionales cuidadosamente seleccionadas.
• Aprendizaje supervisado dirigido: Entrenar las redes neuronales con muestras etiquetadas para reconocer lo mejor posible las fuentes verdaderas.
• Mecanismos de autoevaluación: Algunos sistemas desarrollan una probabilidad de incertidumbre que pueden señalar.
• Fusión de modelos: Combinar varios modelos diferentes para cruzar la información y reducir riesgos de error.
• Uso de cadenas de razonamiento (chain-of-thought): Para explicitar su proceso y comprender mejor el contexto antes de producir una respuesta.

Por ejemplo, Perplexity se beneficia de bases documentales rigurosamente validadas, lo que explica en parte su ventaja en minimización de alucinaciones respecto a otros modelos. En cambio, Grok-3, a pesar de su potencia, muestra una eficacia menor especialmente al citar sus fuentes con precisión.

Estrategias	Descripción	Ejemplo de aplicación
Corpus verificados	Datos filtrados y validados por calidad y fiabilidad	Base científica utilizada por Perplexity
Aprendizaje supervisado	Modelos entrenados con datos etiquetados	ChatGPT Recherche usa este método
Autoevaluación	Detección de incertidumbre en la respuesta generada	Prototipo en fase de prueba en ciertas IA
Fusión de modelos	Combinación para cruce de información	Recherche en profondeur
Cadenas de razonamiento	Explicación intermedia de resultados	Técnicas avanzadas en Gemini

Las innovaciones en estos campos deberían permitir reducir progresivamente la tasa de errores mientras se refuerza la confianza de los usuarios finales.

Impacto de las alucinaciones en la toma de decisiones empresariales: riesgos y buenas prácticas

En el contexto profesional, la integración de la inteligencia artificial no puede realizarse sin medir el impacto potencialmente destructivo de las alucinaciones. Cuando estos modelos IA se usan para generar informes, fundamentar análisis o automatizar decisiones, cada error puede ocasionar costos importantes, pérdida de tiempo e incluso un debilitamiento competitivo.

Los riesgos principales incluyen:

• Decisiones estratégicas basadas en información errónea: Un reporte producido con citas incorrectas puede orientar la estrategia en una mala dirección.
• Efecto dominó en procesos automatizados: Un dato falsificado inicialmente puede repercutir en varios servicios, degradando así la calidad global de las operaciones.
• Daño a la reputación: Los errores repetidos, difundidos a través de diversos canales, pueden dañar gravemente la credibilidad de la empresa.
• Exposición a riesgos legales: Una atribución errónea a una fuente puede generar litigios o condenas.

Consecuencias	Ejemplo en empresa	Medidas preventivas recomendadas
Mala decisión estratégica	Análisis basado en datos no verificados	Validación manual sistemática
Problemas operativos	Automatización errónea de procesos	Supervisión humana de acciones IA
Pérdida de credibilidad	Difusión de información falsa	Formación para detectar errores
Litigios legales	Mala citación que provoca acción judicial	Uso de protocolos estrictos de verificación

Para limitar estos riesgos, la performance IA debe imperativamente estar acompañada de una intervención humana. Un modelo construido sobre datos empresariales controlados suele ser más confiable que las soluciones genéricas. Además, instaurar protocolos internos de control y formación ayuda a detectar tempranamente los errores producidos por la IA.

Modelos IA de pago vs gratuitos: una sorprendente batalla sobre fiabilidad y alucinaciones

Un punto sorprendente revelado por el estudio es la diferencia a veces mínima, incluso donde la versión de pago no supera a la gratuita en términos de minimización de alucinaciones. En 2025, la tendencia que suele impulsar la suscripción de pago bajo la idea de mejor calidad no garantiza necesariamente una mayor fiabilidad.

Las razones principales son:

• Identidad de los datos de entrenamiento: Varios modelos digitales comparten bases de aprendizaje similares, independientemente del coste de acceso.
• Diversos objetivos de los editores: Algunos privilegian la oferta en volumen y rapidez más que la verificación profunda de resultados.
• Limitaciones técnicas comunes: Ningún modelo puede aún eliminar totalmente las alucinaciones.
• Falta de integración de mecanismos avanzados de detección de errores: Frecuentemente ausentes incluso en ofertas premium.

Tipo de modelo	Tendencia en alucinaciones	Ventajas esperadas	Impacto real en la fiabilidad
Gratuito	A veces tan eficiente o mejor	Accesibilidad, velocidad	Variable según los casos
De pago	No siempre mejor en minimización de errores	Funcionalidades adicionales, soporte	A menudo decepcionante en fiabilidad

Por ejemplo, Perplexity Pro, la versión de pago, muestra una tasa de alucinaciones más alta que la versión gratuita de Perplexity en el análisis de citas precisas. Esto invita a los usuarios a analizar en profundidad las ofertas más allá del simple precio, privilegiando la calidad intrínseca de los modelos.

Buenas prácticas para integrar la inteligencia artificial controlando los riesgos de alucinaciones

Para aprovechar plenamente las capacidades de los modelos IA minimizando los riesgos generados por las alucinaciones, es esencial adoptar prácticas rigurosas en su implementación y supervisión.

Aquí algunas recomendaciones clave:

• Implementar protocolos de verificación sistemáticos: Imponer un control humano en cada producción sensible.
• Formar a los equipos para detectar y señalar errores: Sensibilizar a usuarios profesionales.
• Usar modelos adaptados a contextos profesionales: Privilegiar soluciones entrenadas con datos internos específicos.
• Establecer sistemas híbridos: Combinar IA y experiencia humana para mayor fiabilidad.
• Seguimiento y actualización regulares: Mantener modelos actualizados con datos frescos y validados.

Una empresa ficticia, «NovaTech», ilustra bien estos principios. Desde que NovaTech integró un modelo IA para la redacción automática de informes, instauró un doble flujo de validación, con expertos humanos revisando cada salida antes de la difusión. Este proceso redujo considerablemente los riesgos de error y mejoró la confianza interna en las herramientas.

Práctica recomendada	Objetivo	Ejemplo concreto
Control humano sistemático	Detectar errores antes de la publicación	NovaTech revisa cada informe IA
Formación continua	Aumentar la vigilancia de los usuarios	Sesiones mensuales para el personal
Modelos con datos empresariales	Garantizar pertinencia de respuestas	Entrenamiento específico en documentación interna
Sistema híbrido	Combinar IA y experiencia humana	Validación doble NovaTech

Perspectivas futuras para la fiabilidad y reducción de alucinaciones en las IA

Los avances en inteligencia artificial prometen mejorar significativamente la fiabilidad de los modelos en los próximos años. Varias vías son exploradas por la comunidad científica y los industriales.

Entre las innovaciones esperadas se encuentran:

• Modelos multimodales combinando texto, imagen y datos estructurados: para anclar las respuestas en contextos más ricos.
• Mejor integración de feedback del usuario: permitiendo a las IA aprender continuamente de sus errores.
• Enfoques de verificación cruzada automática: multiplicando fuentes y confrontando respuestas.
• Técnicas avanzadas en explicación de decisiones (XAI): para comprender y justificar el razonamiento de la IA.
• Personalización aumentada: adaptando modelos a necesidades específicas de empresas o individuos.

Estas innovaciones deberían permitir reducir la tasa de alucinaciones y aumentar la confianza en las soluciones IA. Sin embargo, la intervención humana seguirá siendo, en un futuro cercano, una salvaguarda indispensable para la seguridad de los datos y el control de los procesos.

Innovaciones futuras	Beneficios esperados	Impacto en la minimización de alucinaciones
Modelos multimodales	Contexto más rico y fiable	Reducción de errores contextuales
Feedback usuario	Mejora continua por aprendizaje	Disminución de alucinaciones repetidas
Verificación cruzada automática	Validación reforzada	Menos publicaciones erróneas
Explicabilidad (XAI)	Comprensión de decisiones IA	Mejor confianza de usuarios
Personalización adaptada	Respuestas más precisas	Reducción de errores

La complementariedad entre inteligencia artificial y expertise humana para ganar fiabilidad

Mientras la inteligencia artificial progresa, la colaboración entre sistemas automatizados y expertos humanos aparece como una solución pragmática para dominar los riesgos vinculados a las alucinaciones. Usar un modelo IA sin supervisión puede resultar contraproducente, incluso peligroso.

Los beneficios de este enfoque incluyen:

• Doble verificación: un experto humano puede identificar incoherencias o errores que la IA no detecta.
• Aprendizaje guiado: las retroalimentaciones humanas permiten afinar el entrenamiento de los modelos.
• Consideración del contexto profesional: a menudo complejo y sutil, el contexto específico a veces escapa a los algoritmos.
• Ética y responsabilidad: un humano garantiza que las decisiones se inscriban en un marco legal y moral.

En la industria, se observan varios casos donde esta complementariedad permitió reducir considerablemente la tasa de errores de los sistemas IA. Por ejemplo, una empresa de asesoría legal implementó un flujo de trabajo donde la IA prepara un primer borrador, luego un abogado experto valida y ajusta el contenido antes de la publicación.

Ventajas de la complementariedad	Descripción	Ejemplo de aplicación
Doble control	Limita errores antes de la difusión	Validación por un experto legal
Afinación de modelos	Retroalimentación sobre errores para aprendizaje	Reentrenamiento basado en feedback humano
Contextualización	Consideración de particularidades profesionales	Captura de matices sectoriales
Responsabilidad ética	Asegura conformidad y ética	Supervisión humana en decisiones críticas