🚨 Cuando veas alucinar los ojitos de la IA, sigue esta estrategia.
💡Consejos para CEOs: paso a paso para reducir las alucinaciones de ChatGPT 🤖
La IA generativa puede parecer brillante hasta que te das cuenta de que se ha inventado una ley, un dato o una cita que no existe.
Eso es una alucinación de la IA: cuando responde con información incorrecta, imprecisa o falsa, pero con total seguridad.
📏 La versión gratuita de ChatGPT (GPT-3.5) trabaja con un límite de 4.096 tokens por conversación, lo que equivale aproximadamente a 3.000 palabras. En cambio, la versión de pago con GPT-4o puede manejar hasta 128.000 tokens, lo que le permite recordar mejor el contexto, trabajar con documentos largos o mantener conversaciones más extensas.
🔍 Ejemplo real:
Le subes una ley en PDF (2.000 tokens) y le preguntas por un artículo (323 tokens). La IA te responde con un resumen convincente pero el artículo no dice eso o ni siquiera existe.
¿Por qué ocurre esto?
🎯 Factores clave que influyen en las alucinaciones
📚 Datos de entrenamiento
La IA aprende de grandes volúmenes de información. Si esos datos son antiguos, sesgados o limitados, las respuestas reflejan ese error.
🧠 Versión del modelo
Modelos más avanzados (como GPT-4 Turbo) alucinan menos. En versiones gratuitas como GPT-3.5, el riesgo es mayor.
📏 Límite de tokens (memoria)
Si la conversación o el PDF es largo, el modelo “olvida” parte de la información, lo que puede llevar a errores.
🧾 Prompt mal diseñado
Prompts sin contexto o mal estructurados aumentan la confusión del modelo.
🧩 Tipo de tarea
Preguntas abiertas, complejas o que requieren interpretación legal, estratégica, son terreno propenso a errores.
🧠 Gist Token mal interpretado
La IA resume mentalmente el documento que lee. Si malinterpreta el sentido general, la respuesta estará mal orientada desde el principio.
🧷 Técnicas avanzadas como RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Aunque RAG reduce alucinaciones al usar fuentes externas (como tus propios documentos), no es infalible si se recupera información irrelevante, se resumen mal los textos o no se estructuran bien los datos.
💡 ¿Cómo reducir al máximo las alucinaciones?
✔ Usa siempre modelos actualizados.
✔ Optimiza tus prompts con contexto, rol y claridad.
✔ Limita la longitud de entrada (tokens) o divide el contenido.
✔ Supervisa las respuestas, especialmente en temas críticos.
✔ Revisa cómo has cargado tus documentos: la estructura importa.
✔ Aplica técnicas como RAG, pero con fuentes fiables y supervisión.
👉 No es magia, es método.
La clave no está solo en el modelo, sino en cómo lo usas.
Y eso sí depende de ti.
En próximas publicaciones os presentaré la Teoría de las 10 CEs que he diseñado para mejorar tu comunicación con las IAs.
¿Te has encontrado con alguna “alucinación” de la IA?. ¿Cómo lo solucionaste?.
